halcon自动对焦

可用于实现自动对焦

open_framegrabber ('Sentech', 1, 1, 0, 0, 0, 0, 'progressive', 8, 'default', -1, 'false', 'default', '0', 0, -1, AcqHandle)
grab_image_start (AcqHandle, -1)
grab_image_async (Image, AcqHandle, -1)
dev_update_off()
dev_close_window()
get_image_size(Image, Width, Height)
dev_open_window(0, 0, Width, Height, 'black', WindowHandle)
dev_set_color('red')
Method:='Tenegrad'
while (true)grab_image_async (Image, AcqHandle, -1)dev_display(Image)scale_image_max(Image, Image)if(Method='Deviation')region_to_mean(Image, Image, ImageMean)convert_image_type(ImageMean, ImageMean, 'real')convert_image_type(Image, Image, 'real')sub_image(Image, ImageMean, ImageSub, 1, 0)mult_image(ImageSub, ImageSub, ImageResult, 1, 0)intensity(Image, ImageResult, Value, Deviation)set_tposition(WindowHandle, 24, 12)write_string(WindowHandle, Deviation)elseif(Method='energy')crop_part(Image, ImagePart00,0, 0, Width-1, Height-1)crop_part(Image, ImagePart01,0, 1, Width-1, Height-1)crop_part(Image, ImagePart10,1, 0, Width-1, Height-1)convert_image_type(ImagePart00, ImagePart00, 'real')convert_image_type(ImagePart01, ImagePart01, 'real')convert_image_type(ImagePart10, ImagePart10, 'real')sub_image(ImagePart10, ImagePart00, ImageSub1, 1, 0)mult_image(ImageSub1, ImageSub1, ImageResult1,1, 0)sub_image(ImagePart01, ImagePart00, ImageSub2, 1, 0)mult_image(ImageSub2, ImageSub2, ImageResult2,1, 0)add_image(ImageResult1, ImageResult2, ImageResult, 1, 0)intensity(ImageResult, ImageResult2, Value, Deviation)set_tposition(WindowHandle, 24, 12)write_string(WindowHandle, Deviation)elseif(Method='Tenegrad')sobel_amp(Image, EdgeAmplitude, 'sum_sqrt', 3)min_max_gray(EdgeAmplitude, EdgeAmplitude, 0, Min, Max, Range)threshold(EdgeAmplitude, Region, 50, 255)region_to_bin(Region, BinImage, 1, 0, Width, Height)mult_image(BinImage, BinImage, ImageResult3, 1, 0)mult_image(ImageResult3, ImageResult3, ImageResult4, 1, 0)intensity(ImageResult4, ImageResult4, Value, Deviation)set_tposition(WindowHandle, 24, 12)write_string(WindowHandle, Deviation)endif* Do something
endwhile
close_framegrabber (AcqHandle)
可以用于自动对焦

资料

图像清晰度是衡量图像质量的一个重要指标，对于相机来说，其一般工作在无参考图像的模式下，所以在拍照时需要进行对焦的控制。对焦不准确，图像就会变得比较模糊不清晰。相机对焦时通过一些清晰度评判指标，控制镜头与CCD的距离，使图像成像清晰。一般对焦时有一个调整的过程，图像从模糊到清晰，再到模糊，确定清晰度峰值，再最终到达最清晰的位置。

常见的图像清晰度评价一般都是基于梯度的方法，本文将介绍五种简单的评价指标，分别是Brenner梯度法、Tenegrad梯度法、laplace梯度法、方差法、能量梯度法。

Brenner梯度法

计算相差两个单元的两个像素点的灰度差：

FBrenner=∑M∑N(f(x+2,y)−f(x,y))2
式中 (f(x+2,y)−f(x,y))2>Threshold

算法准确性取决于阈值的选取。

Tenegrad梯度法

采用sobel算子分别提取水平和竖直方向的梯度：

FTenegrad=∑M∑N|G(x,y)|

G(x,y)>Threshold

G(x,y)=Gx(x,y)2+Gy(x,y)2−−−−−−−−−−−−−−−−−√

sobel算子模板如下：

Gx=14⎡⎣⎢−1−2−1000121⎤⎦⎥∗I

Gy=14⎡⎣⎢−101−202−101⎤⎦⎥∗I

Laplace梯度法

laplace梯度函数与Tenegrad基本一致，只需要用Laplace算子替代sobel算子即可：

              L=16⎡⎣⎢1414204141⎤⎦⎥∗I

方差法

聚焦清晰的图像比模糊图像有更大的灰度差异，可用方差函数作为评价：

Fvariance=∑M∑N(f(x,y)−E2)
式中E为整幅图像的平均灰度值，该函数对噪声敏感。

能量梯度法

能量梯度函数适合实时评价图像清晰度：

FBrenner=∑M∑N((f(x+1,y)−f(x,y))2+(f(x,y+1)−f(x,y))2)

实例代码

采用halcon实现：

//方差法

region_to_mean(ImageReduced, Image, ImageMean)

convert_image_type(ImageMean, ImageMean, ‘real’)

convert_image_type(Image, Image, ‘real’)

sub_image(Image, ImageMean, ImageSub, 1, 0)

mult_image(ImageSub, ImageSub, ImageResult, 1, 0)

intensity(ImageResult, ImageResult, Value, Deviation)

//拉普拉斯梯度函数

laplace(Image, ImageLaplace4, ‘signed’, 3, ‘n_4’)

laplace(Image, ImageLaplace8, ‘signed’, 3, ‘n_8’)

add_image(ImageLaplace4, ImageLaplace4, ImageResult1, 1, 0)

add_image(ImageLaplace4, ImageResult1, ImageResult1, 1, 0)

add_image(ImageLaplace8, ImageResult1, ImageResult1, 1, 0)

mult_image(ImageResult1, ImageResult1, ImageResult, 1, 0)

intensity(ImageResult, ImageResult, Value, Deviation)

//能量梯度函数

crop_part(Image, ImagePart00, 0, 0, Width-1, Height-1)

crop_part(Image, ImagePart01, 0, 1, Width-1, Height-1)

crop_part(Image, ImagePart10, 1, 0, Width-1, Height-1)

convert_image_type(ImagePart00, ImagePart00, ‘real’)

convert_image_type(ImagePart10, ImagePart10, ‘real’)

convert_image_type(ImagePart01, ImagePart01, ‘real’)

sub_image(ImagePart10, ImagePart00, ImageSub1, 1, 0)

mult_image(ImageSub1, ImageSub1, ImageResult1, 1, 0)

sub_image(ImagePart01, ImagePart00, ImageSub2, 1, 0)

mult_image(ImageSub2, ImageSub2, ImageResult2, 1, 0)

add_image(ImageResult1, ImageResult2, ImageResult, 1, 0)

intensity(ImageResult, ImageResult, Value, Deviation)

//Brenner梯度法

crop_part(Image, ImagePart00, 0, 0, Width, Height-2)

convert_image_type(ImagePart00, ImagePart00, ‘real’)

crop_part(Image, ImagePart20, 2, 0, Width, Height-2)

convert_image_type(ImagePart20, ImagePart20, ‘real’)

sub_image(ImagePart20, ImagePart00, ImageSub, 1, 0)

mult_image(ImageSub, ImageSub, ImageResult, 1, 0)

intensity(ImageResult, ImageResult, Value, Deviation)

//Tenegrad梯度法

sobel_amp(Image, EdgeAmplitude, ‘sum_sqrt’, 3)

min_max_gray(EdgeAmplitude, EdgeAmplitude, 0, Min, Max, Range)

threshold(EdgeAmplitude, Region1, 20, 255)

region_to_bin(Region1, BinImage, 1, 0, Width, Height)

mult_image(EdgeAmplitude, BinImage, ImageResult4, 1, 0)

mult_image(ImageResult4, ImageResult4, ImageResult, 1, 0)

intensity(ImageResult, ImageResult, Value, Deviation)

结果分析

处理图像为一组对焦从模糊到清晰再到模糊的标定板图像，如下为其中三幅图像：

点击查看原图
中间为最清晰的图像。

采用五种评价函数，对一百多幅图像进行计算，并将结果进行归一化，得到如图所示结果：

点击查看原图
一个好的评价函数需要具有单峰性，无偏性，灵敏性，在本实例中，采用Laplace、能量梯度和Brenner梯度法较好，而方差法效果较差，Tenegrad梯度法反向了。

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