[发明专利]一种最佳焦平面位置快速检测方法及装置

说明书

本发明公开一种最佳焦平面位置快速检测方法及装置，该方法利用构建的第一聚焦评价函数和第二聚焦评价函数对每幅原始图像进行预处理，第一聚焦评价函数和第二聚焦评价函数均为图像清晰度描述方式，本发明通过构建的第一聚焦评价函数和第二聚焦评价函数以提高深度学习模型检测的精确度；然后，利用深度学习模型实现仅利用一副图像即可快速判断当前图像的聚焦状态，还能进一步判断离焦的类型，相比现有基于多幅图像清晰度评价的“盲人爬山搜索”方法，本发明提供的方法能快速找到拍摄系统的最佳焦平面位置，进一步大大节省聚焦时间。

技术领域

本发明涉及自动聚焦技术领域，尤其是一种最佳焦平面位置快速检测方法及装置。

背景技术

随着计算机技术的快速发展和数字图像处理理论的日益成熟，自动聚焦技术进入一个新的数字时代。自动聚焦(Auto Focus)是利用物体光反射的原理，将反射的光被相机上的传感器CCD接受，通过计算机处理，带动电动对焦装置进行对焦的方式。在自动聚焦技术中，一个亟待解决的问题就是如何快速准确地确定最佳焦平面所在的位置。

通常，对于一个特定的成像系统，其成像的清晰度体现了系统的聚焦状态。当聚焦效果比较好的时候，图像较为清晰，轮廓细节等信息丰富，在空间域或频域上突出不同的特征信息。比如，在空间域上，图像的灰度值作为主要的特征信息；在频域上，特征信息为高频分量。图像的清晰度评价函数即图像聚焦函数(focus function)，可以用来衡量图像是否处于最佳聚焦状态。

现有技术中，如中国专利CN105785724中介绍了一种掩膜图形的优化方法、最佳焦平面位置测量方法及系统，它通过初始掩膜图形上不同区域预设的透过率和相位，初始掩膜图形对应相移掩膜，构建目标函数，结合优化算法，不断优化目标函数的透过率和相位，找到最优掩膜图形的透过率和相位参数，即最佳焦平面参数。该专利采用优化算法反复地对目标函数进行优化，使得最佳焦平面位置检测时间大大增加。

发明内容

本发明提供一种最佳焦平面位置快速检测方法及装置，用于克服现有技术中检测时间长等缺陷，实现最佳焦平面位置检测时间短、精确度高。

为实现上述目的，本发明提出一种最佳焦平面位置快速检测方法，包括：

101获取N幅原始图像，N为正整数；

102基于构建的第一聚焦评价函数和第二聚焦评价函数对每幅原始图像进行预处理，并对预处理后的图像进行标记，获得数据集{X，Y}，X为特征数据集，Y为标签集；

103利用数据集{X，Y}对搭建的深度学习模型进行训练，以确定所述深度学习模型的权重参数和输入到输出的映射关系；

104将经第一聚焦评价函数和第二聚焦评价函数预处理后的待测图像输入训练好的深度学习模型，获得待测图像是处于聚焦或离焦状态、以及离焦类型；若为离焦状态，则根据离焦类型控制拍摄系统移动重新获取图像并经预处理后重新输入训练好的深度学习模型进行检测，直至获得拍摄系统的最佳焦平面位置。

为实现上述目的，本发明还提出一种最佳焦平面位置快速检测装置，包括：

图像获取模块，用于获取原始图像；

图像处理模块，用于对原始图像进行标记，并基于构建的第一聚焦评价函数和第二聚焦评价函数对每幅原始图像进行预处理，获得数据集{X，Y}，X为特征数据集，Y为标签集；

模型训练模块，用于利用数据集{X，Y}对搭建的深度学习模型进行训练，以确定所述深度学习模型的权重参数和输入到输出的映射关系；

检测模块，用于将经第一聚焦评价函数和第二聚焦评价函数预处理后的待测图像输入训练好的深度学习模型，获得待测图像是处于聚焦或离焦状态、以及离焦类型；若为离焦状态，则根据离焦类型控制拍摄系统移动重新获取图像并经预处理后重新输入训练好的深度学习模型进行检测，直至获得拍摄系统的最佳焦平面位置。