基于FPGA的圖像調焦系統(tǒng)研究

摘要：采用基于圖像技術的自動調焦方法，根據圖像分析出圖形的質量，完成圖像預處理、清晰度判別，獲得當前的成像狀況。通過控制電機，完成調焦操作。其中核心技術是分析圖像質量評價函數。針對調焦算法計算量大、計算復雜等問題，采用中值濾波和灰度線性變換的圖像預處理方法，流水線作業(yè)，“乒乓”操作，雙蝶形處理器復用，基-2FFT算法相結合的工作模式。實驗結果證實，本方法解決了自動調焦算法復雜系統(tǒng)控制的速度問題。
關鍵詞：自動調焦；圖像處理；調焦操作

    基于圖像技術的自動調焦方法，是從與傳統(tǒng)的自動調焦技術完全不同的角度出發(fā)，直接對拍攝的圖像采用圖像處理技術，對圖像進行成像質量分析，得到系統(tǒng)當前的對焦狀態(tài)，然后通過驅動機構調整成像系統(tǒng)鏡頭的焦距實現自動調焦過程。

1 調焦算法分析
    一幅圖像是否聚焦，反映在空域上是圖像的邊緣及細節(jié)是否清晰，而圖像的邊緣及細節(jié)信息可以通過對圖像進行微分來獲取。因此，利用信息作為聚焦的判據。這種提取圖像邊緣信息的函數稱為聚焦評價函數，圖像經其處理后所得到的量值能夠反映圖像的清晰度。
    聚焦評價函數應具有以下幾個特性：無偏性、單峰性、高靈敏度、較高信噪比、較小計算量。

    因此，采用圖像處理方法實現自調焦，重要的就是找到一個理想的圖像清晰度評價依據，所以本系統(tǒng)的核心算法就是圖像的清晰度評價函數實現算法和調焦實現算法。在圖像的清晰度算法中主要對圖像進行了圖像的預處理過程，清晰度評價算法，電機控制算法3個部分。
    圖像從空間域轉換到頻域進行分析是圖像處理的常用手段。同時，由于清晰圖像比模糊圖像包含有更多的圖像信息和細節(jié)，分析之后發(fā)現清晰度比較高的圖像邊緣信息清晰可辨，對應于圖像的傅里葉變換之后的高頻分量加強，低頻分量減少，而模糊圖像則是低頻分量增加，高頻分量減少，這樣基于功率譜的圖像清晰度評價函數理論依據就產生了。

    對于連續(xù)的圖像f(x，y)，當時，可以求出其二維傅里葉變換
    
    對于數字圖像，如考慮把f(x，y)在x和y方向上用抽樣間隔△x，△y進行抽樣得到，則f(x0+m／M，y0+n／N)=f(m，n)，M，N為橫縱方向的像素數(△x=I／M，△y=，I／N)，m，n=0，±1，±2…。
    假設上式為周期性的，即得

    由于聚焦清晰的圖像具有清晰可辨的邊緣信息，圖像包含更多的高頻分量從能量的角度看，圖像高頻分量增加既信號能量增加，這樣可利用能量功率譜函數，構建圖像的清晰度評價函數得到
    
    其中，Pl(u，v)為圖像的功率譜函數，L為圖像的序列號。
    各種不同清晰度評價函數的區(qū)別在于判別圖像高頻分量成分的多少，這里采用對圖像高頻分量加權的方法，同時它的加權系數符合這樣的一個規(guī)律：隨著頻率的增加，它的值也增加，可以反映出圖像中高頻分量的成分多少，實際處理過程中采用該像素到中心像素的距離。式(4)是對圖像的頻譜中各個高頻分量加權處理后，得出能反映圖像的評價參數。圖3是經過C語言描述的基于功率譜的頻域函數與其他方法的清晰度評價函數對比結果。由圖可以看出基于功率譜的圖像清晰度評價函數具有較好的評判本領。

2 系統(tǒng)框圖
    基于FPGA的自動調焦系統(tǒng)框圖，如圖4所示。其中圖像的預處理過程，清晰度評價函數的算法實現過程，以及控制電機的算法實現和調焦過程都在FPGA中實現，并且進行實時處理。該模塊共包含了5個模塊3個部分，3個部分分別是輸入端、處理過程和輸出端。在處理過程中增加了SDRM與。Flash芯片。輸入輸出采用DVI接口，它們分別為TFP401輸入DVI芯片和TFP410輸出DVI芯片。FPGA核心處理芯片選用Cyclone3EP3-C5F256C8N芯片，其中包含10萬個邏輯門，同時給圖像數據提供緩沖使用2片IS4232400。

    由式(4)可知，對于一幅640×480的灰度圖像，需要經過1 228 800次乘法運算，307 200次開方運算，614 400次加法運算。由于計算量特別大，而且每一幅圖像的變化不大，所以本系統(tǒng)采取了將圖像劃分為128×64大小的5個模塊，首先對28×64大小的灰度圖像進行傅里葉變換，然后獲得圖像的功率譜，再對其信號值進行加權，得到一塊圖像的清晰度評價值代替整個圖像的清晰度評價值。同時采用“乒乓”操作，雙蝶型處理器復用，基2FFT算法的FPGA實現方案。

3 調焦效果分析
    對于清晰度評價算法和基于2-FFT的乘法實現結構的分析，得到這個圖像的清晰度評價算法的乘法計算次數為(53 248×3+64×32×3)=165 888次，所需的加法計算次數為(53 248×3+64×32×2-1)=163 839次。由這些數據可知調焦過程中系統(tǒng)延時主要是這兩個方面計算的延時相加，同時有電路系統(tǒng)的延時，但是這個延時在設計電路時已經考慮，限制在最小范圍內，采用“乒乓”操作延時再加大約O．000ls的延時。當系統(tǒng)主頻率為60 MHz時，經過實際的測試系統(tǒng)總延時大約為O．05s，實時處理的系統(tǒng)8幀圖像的采集時間間隔要求為×0．04=0．32s。
滿足實時性要求，上述系統(tǒng)的調試在Cyclone3EP3C5F256C8N芯片中實現，效果比較滿意。
    將鏡頭的焦距調節(jié)范圍設置為60段，聚焦段的取值范圍為[1，60]。測試時將一組由焦距從最遠端開始發(fā)送過來的圖像經過處理，搜索步數K，得到每次應該調焦的定位以及圖像清晰度評價值，如表1所示。定位處為圖像調焦效果最清晰處。

4 結束語
    基于本模塊的輸入端口直接輸入DVI信號，并非直接的采集圖像端口，在實際應用中需要完成整個調焦過程，增加控制電機的控制電路模塊，并對整個調焦過程的實時性進行綜合評價。另外，基于圖像技術的自動調焦方法有一個非常重要的應用前景是與CMOS圖像傳感器集成。由于CMOS圖像傳感器與FPGA采用了相同的制造工藝，所以是可以集成的。CMOS圖像傳感器集成了自動調焦功能后，不僅可以簡化成像系統(tǒng)中自動調焦部分的設計，還提高了其與CCD圖像傳感器的競爭力。