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　　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*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，“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控制的速度問題。

　　基于圖像技術的自動調焦方法，是從與傳統的自動調焦技術完全不同的角度出發，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，得到系統當前的對焦狀態，然后通過驅動機構調整成像系統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是否清晰，而圖像的邊緣及細節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*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*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。

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　　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*價依據，所以本系統的核心算法就是圖像的清晰度*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*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，分析之后發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*價函數理論依據就產生了。

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　　對于連續的圖像f(x，y)，當時，可以求出其二維傅里葉變換

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　　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

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　　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*價函數得到

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　　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*價函數的區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*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*價函數對比結果。由圖可以看出基于功率譜的圖像清晰度*價函數具有較好的*判本領。

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