自动聚焦技术在智能视频监控系统中应用

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1、10自动聚焦技术在智能视频监控系统中的应用自动聚焦技术在智能视频监控系统中的应用Auto－FocusingTechnologyinVideoIntelligenceSurveillance1，2卢艳（1重庆大学光电工程学院，重庆400044；2重庆工商职业学院机电工程系，重庆400052）摘要将自动聚焦技术应用于智能视频监控系统中，采用轮廓波算法构建清晰度评价函数，并利用中心区域最优法选择聚焦区域。将自动聚焦技术应用与智能视频监控系统后可以有效提高系统图像采集质量，提升系统准确性。关键词：智能视频监控系统，自动聚焦，清晰度评价函数AbstractThispaperapplingauto－f

2、ocusingtechnologyinVideoIntelligenceSurveillance．Inthissystem,uesingcontour－lettrans-formconstructssharpnessevaluationfunctionandselectingfocusingregionbykernelregionoptimalmethod．Applingauto－focusingtechnologyinVideoIntelligenceSurveillancecanadvancethecapture－imagequalityefficiencyandupgradethea

3、ccuracyofsystem．Keywords:videointelligencesurveillance,auto－focusing,sharpnessevaluationfunction智能化监控系统中的成像系统只有在准确聚焦成像的基础2．2自动聚焦的关键技术上才能获得清晰的图像，为后续的处理提供条件，不良的视频图视频信号实质是在很短时间内连续播出的图像信号。系统像信号会大大降低智能监控系统的准确性。智能视频监控系统对视频流的处理实质是对视频中每一帧图像的处理。自动聚焦视频信号常见问题有图像噪声、画面抖动、图像模糊等。技术是保证智能监控系统获得最佳前端采集图像信号的重要技1自动聚焦技

4、术术。在智能监控系统中，自动聚焦技术的核心技术体现在两个方自动聚焦就是利用软件和硬件等条件，对采集到的图像进面：清晰度评价函数的选用和聚焦区域选定。行分析判断，评价图像的清晰度情况并将信息反馈到镜头前端驱动装置，进行镜头位置的驱动，从而最终采集到最佳图像。自动聚焦系统中一般有硬件测量聚焦和软件测量聚焦两类方法。采用硬件测量方法的系统借助红外线、激光等辅助手段测量被照物体和镜头之间的真实距离来确定聚焦面。这种方法实现原理简单，但是对聚焦系统的硬件配合要求较高，不能克服噪声的影响，且不易进行方法更新和精度的改良。摄像机发射出红外线，红外线碰触物体后返回，红外线传感器回收信号，从而得到物体的实际

5、距离，然后驱动摄像机的聚焦装置进行聚焦。这类聚焦方法无法解决透明物体遮挡带来的问题，如果是通过玻璃进行摄像，由于玻璃的反射作用，会使这种聚焦设备失效，聚焦系统会聚图2视频流处理过程焦到玻璃上去。在雨天等不良条件下，这种聚焦方式也会失效。（1）清晰度判别函数的选用采用软件测量方法也就是利用图像处理技术，如图1所示，清晰度越高的图像，图像的细节特征越多，反之就是图像中对镜头采集的图像进行分析处理给出清晰度的评价后驱动系统变化缓慢的地方越多。图像中物体的边缘往往是灰度变化明显向更清晰的方向进行移动直到认定采集的图像清晰度满足要求的地方，因此越清晰的图像中的边缘信息就越多。随着镜头逐渐为止。这种方

6、法对硬件的要求低，不会出现隔着玻璃摄像时的误接近又远离聚焦面，图像会表现出逐渐清晰又逐渐模糊，在聚焦聚焦，在不良条件下的聚焦也可以通过软件算法实现修正。面上，图像是最清晰的，图像中物体的边缘信息也就最丰富。一个好的图像清晰度评价算法要求具有单峰性、无偏性、抗噪声能力强、实时性好等特点。一帧图像中信号的高频成份值被称为清晰度评价函数，自动对焦的过程就是求取调焦评价函数最大值的过程，近年来常用的有高频带通法、阈值积分法、信息熵法、方差评价函数法、微分梯度法等。不同的清晰度判别函数具有不同的优势和特点。自图1自动聚焦系统工作原理动聚焦的评价方法通常分为空域处理和频域处理两类。从现有2自动聚焦技术

7、在视频监控系统中的应用的聚焦算法来看，空域算法简单易行，但是由于空域算法的特2．1自动聚焦系统结构点，无法将整个图像的聚焦信息考虑进去，同时更没有办法解决本系统的硬件平台包括：CCD摄像机（digitalsonyEX－噪声信息对清晰度判断带来的影响。VIEWCOLORCCDCAMERA）、三可变电控镜头（avenirTV目前比较经典的空域处理方法有方差函数、梯度函数、灰度熵ZOOMLENSSSL06060M6－60mm1