一、提高数字图像清晰度的研究（论文文献综述）
曾海飞,韩昌佩,李凯,屠黄唯[1]（2021）在《改进的梯度阈值图像清晰度评价算法》文中进行了进一步梳理数字图像技术实现自动对焦的关键步骤是有效的图像清晰度评价。针对传统的灰度梯度算法抗噪性差和实时性低的问题,提出一种改进的清晰度评价算法。首先通过OSTU方法和全局方差计算出图像自适应分割阈值;然后比较自适应分割阈值和图像像素点局部方差以提取整幅图像中的边缘像素点;最后考虑人眼视觉特性,采用多方向的Tenengrad算子对图像进行评价运算,将图像中边缘像素点的评价运算值进行叠加,得到图像的清晰度量化值。为了衡量改进算法的性能,将其与传统的灰度梯度算法进行比较。实验结果表明,与传统的灰度梯度算法相比,所提算法具有实时性高、灵敏度强且抗噪能力好的优点。
肖红,杨本胜[2]（2021）在《基于机器视觉的数字图像处理系统设计》文中提出本文为改善图像处理效果,提出基于机器视觉的数字图像处理系统设计与实现。采用机器视觉技术设计同步分离电路、数字图像采样窗口控制电路以及数字图像收集器,完成数字图像处理系统的硬件设计,设计数字图像处理软件流程,分析数字图像清晰度,确定数字图像的灰度值,实现数字图像的处理。系统测试结果表明,设计系统不仅可以提高数字图像处理系统的吞吐量,还可以提高数字图像的处理效率。
曾海飞[3]（2021）在《成像自适应调焦系统研究》文中研究表明在光学成像系统中,清晰成像是必须要解决的首要问题,其次需要解决目标在视场中成像尺寸可变问题。自动调焦技术作为光学成像系统的一项核心技术,已广泛应用在农业、工业、军事、医疗、航空航天等各领域,从日常使用的手机、平板电脑、数码相机、显微系统、摄影设备以及交通监控,到经纬仪、太空望远镜、卫星成像以及导弹追踪等,都离不开光学成像系统。为了更好地解决光学成像系统中的变焦和对焦这两个关键问题,本文进行了相关的研究,主要的工作和成果如下:1)在对当前变焦系统及其成像系统原理进行研究的基础上,明确提出了对成像调焦系统的新需求:在确保不会改变目标成像尺寸的前提下,实现对目标清晰成像。这样设计的调焦系统可以清晰的对运动目标实时捕捉和监测。2)针对自适应调焦系统的需求,本文研究自动变焦技术,比较了被动式变焦和主动式变焦优缺点,实现了被动式变焦方式的自动变焦方案,在运动目标识别算法研究中,提出一种Vibe背景差分和三帧差法融合的新型算法,并对改进算法进行了评价。最后,选择PETS2006测试集进行实验。实验结果表明:改进的融合算法能消除“鬼影”现象,且实时性高,能满足自动变焦的要求。3)针对自动对焦技术进行研究,提出一种改进的梯度方向阈值清晰度评价算法用于量化图像清晰度评价值。该改进清晰度评价算法利用局部方差和全局方差来改善算法抗噪性,同时使用8方向的Sobel算子计算量化值,能消除人眼边缘特性。采用长焦焦距段和广角焦距段等进行成像试验,并进行改进清晰度算法评价,结果表明:该算法的实时性好、灵敏度高以及抗噪能力强。具体表现为实时性较最优的传统算法提升4.612%,灵敏度因子提升4.21%以及陡峭度提升3.27%。4)针对传统调焦搜索算法存在容易陷入局部极值、调焦机构运动误差以及等步长搜索效率低等问题,提出一种变步长且搜索方向自适应可变的调焦搜索策略,通过调焦方向改变策略确定搜索方向,步长自适应调整策略实时更新搜索步长,利用爬山算法思想进行调焦搜索。5)针对全文提出的自动调焦方案,在Zynq开发平台上设计自动调焦系统。包括硬件设计、软件程序开发以及“自动调焦系统控制软件”上位机设计,上位机用于PC端实时显示图像以及控制调焦机构做变焦、对焦操作,经过实际测试,表明设计的自动调焦系统能很好满足要求,并且可以清晰显示分别在长焦焦距段和广角焦距段拍摄的目标。
邹雨彤[4]（2021）在《光学成像系统中的自动检焦技术研究》文中指出望远镜、航空相机等光学成像系统作为空间观测和空中监测的主要手段之一,是人类感知获取空间目标和检测空中目标的重要途径。由于其具有分辨率高、实时性强等优点,在获取太空信息、保障空防安全等方面得到了诸多应用。但光学成像系统实际使用环境复杂多变,温度、压力、冲击、摩擦等各种因素都有可能在其复杂精密的成像过程中造成离焦现象,从而导致像质下降,干扰后续工作。调焦技术是提高光学成像系统质量的重要手段,而检焦技术则是调焦技术准确实施的前提与基础,因此快速高精度的检焦方法是高质量光学成像系统中的重要研究内容。本文通过研究各类别自动检焦技术,分析其发展历程、检测原理、对比其优缺点,深入探讨了基于传感器的像差检测技术和基于图像处理的离焦检测方法。并在此基础上,以扩展目标为主要检测任务,针对时间和精度两个目标提出了改进方法。文章首先对研究背景、意义、各类技术方法及发展、离焦基本原理及模型做了详细的归纳与解释。为了实现点目标的检焦,本文在基于夏克—哈特曼传感器检测像差的研究基础上,完成了对于离焦量的检测,平均误差为0.03?,并分析了影响其精度的各种因素。为了提升针对扩展目标检焦的快速性,本文在基于图像处理的检焦方法基础上,提出了直接对离焦图像频谱处理的方法。先根据离焦图像频域特性直接求得模糊参数,然后求出扩展目标的粗检离焦量,此方法可以节省基于图像的检调焦系统中大量的步进调整时间,将原本多幅图像所需的调整、传输、检测时间缩短至1s左右。为了提升针对扩展目标检焦方法的精度、改善基于图像处理的检焦方法抗噪性弱的问题,提出了一种基于图像灰度梯度算子的改进清晰度评价函数,该函数通过丰富算子灰度梯度方向、改善阈值和权重等方式,在精度方面相比于传统清晰度评价函数提升约0.0855～0.2145,同时极大地改善了抗噪性;在真实离焦扩展目标的验证中,该方法的灵敏度因子在单一场景和复杂场景下分别表现出至少13%和17%的提升。最终针对空中扩展目标提出了一种粗精结合的快速高精度检焦方法,为后续空中目标检测的高质量影像获取提供了保障。
熊锐[5]（2021）在《基于数字图像处理的显微自动对焦技术研究》文中研究说明微纳检测领域,需要对微纳结构的线宽,缺陷进行检测,对大尺寸微纳器件检测时,需要快速稳定的聚焦扫描。传统手动对焦方式,花费时间长,效率低,无法满足高精度与稳定性的要求。随着精密仪器逐步向着自动化、智能化的方向发展,对数字显微镜也提出了更高的要求,涌现出了各种针对数字显微镜的自动对焦技术,其中基于图像处理的自动对焦法应用最为广泛,该方法可分为离焦深度法和聚焦深度法这两大类,本文选择了其中的聚焦深度法进行研究。本文在国内外自动对焦技术的研究基础上,以显微成像系统为研究对象,针对聚焦深度法中的聚焦评价函数、聚焦窗口、聚焦搜索算法这三个重要环节,结合实际应用开展了一系列研究。首先,介绍了显微镜成像原理、光学成像模型、点扩散函数与光学传递函数等理论,奠定了自动对焦技术的理论基础。其次,深入研究了聚焦评价函数。针对空域类聚焦评价函数对多边缘方向微纳结构聚焦时,聚焦稳定性较差的问题,结合HVS多通道特性,提出了一种新的聚焦评价函数Bre2d＿Rob函数,实验结果表明该聚焦评价函数能够适应多边缘方向的显微图像,聚焦稳定性更好。再次,对聚焦窗口的选择进行了研究。提出了变步长的聚焦窗口选择方法,相比中央取窗法,能够适应成像主体偏离中央区域时的情况。然后,制定了自动聚焦系统的搜索策略。改进了传统的爬山搜索法,将整个聚焦搜索过程分为了粗搜索和精搜索两个阶段,精搜索阶段采用连续三幅图像判断搜索方向,以提高搜索算法的抗干扰性和搜索效率。最后,结合实际应用,提出了以PC机为图像处理单元的自动对焦总体方案,并搭建了自动对焦实验平台,进行了大量的实验验证,测试了自动对焦系统的对焦效果、精度与稳定性。实验结果表明,本文提出的自动对焦方法切实可行,对焦成功率较高,具有一定的实际工程应用价值。
刘佳[6]（2021）在《非下采样轮廓波变换应用于多源图像融合研究》文中研究表明成像技术日益发展,应用越来越广泛,图像逐渐成为表达信息的一种重要载体。一方面,目前单一传感器成像模式只能从单个角度对场景成像,无法获得对目标完整的表达,从而影响了图像数据分析效果。另一方面,大量的图像数据的存储与读取时非常占用空间也非常消耗时间。因此,有必要从多模态图像中收集信息并将其整合成为单一图像,以便可以在一幅图像中提取更丰富的信息。将图像融合技术运用到图像处理上可以满足这一需求。不同的传感器可以从不同角度描述图像,使用图像算法将从不同传感器中获得的图像信息提取到一幅图像中,非常有利于计算机对图像信息做处理。本文研究像素级图像融合,利用多尺度分析工具非下采样轮廓波变换（NSCT）对多源图像融合方法进行研究,通过分析NSCT变换的系数特点,提出多源图像融合算法,主要讨论多聚焦图像融合和红外图像融合方法。针对多聚焦图像融合,为了更全面的描述图像像素清晰度,提升融合图像质量与纹理性质。使用信息熵、拉普拉斯能量和以及平均梯度的统计特征,结合边缘检测技术,本文设计一种多聚焦图像融合方法。基于NSCT的变换域融合框架,使用局域信息熵以及局域拉普拉斯能量和计算多聚焦图像的像素匹配度,用于低频分量融合。对高频分量使用NSCT域的系数相关性计算兄弟关联权重,并结合领域窗口内的平均梯度设计融合规则。边缘检测技术对图像边缘提取具有高效性,可以极大的提高了融合图像的清晰度以及纹理特性。在算法初步融合后,对高频分量做边缘检测,将边缘图逐步覆盖到初步融合图像上,产生最终融合图像。针对红外图像和可见光图像的融合,为使融合图像能够获得更好的清晰度和细节目标信息。本文通过马氏距离加权的拉普拉斯能量和,与引导滤波改进的频域协调算法相结合的方式,实现红外图像和可见光图像融合。可见光图像容易受光照影响,造成图像对比度不高,对可见光图像做直方图均衡提高其对比清晰度。对源图像预处理后经过N SCT分解,对变换域中的低频分量使用红外图像显着性图设计权值进行加权融合。对高频分量使用马氏距离设计一种基于距离的权值计算方法,以此计算局域拉普拉斯能量和进行取大融合。对分量分别处理后,经过NSCT逆变换获得融合图像。
于淼[7]（2021）在《基于光场重建的大景深高分辨率成像技术研究》文中指出军事侦查、医学检测、地质勘探以及自动驾驶等多个领域都需要获取大范围场景内的准确信息,这就要求在光学成像上实现大景深、高精度的图像采集。传统相机受到光学系统的固有限制,成像景深有限:在景深范围内的物体聚焦清晰,超出景深范围的物体因离焦而模糊,这使得图像传感器不能清晰记录全部的场景信息,造成信息丢失。全焦成像技术是实现景深扩展最直接有效的方法,最常见的全焦成像方式是进行多聚焦融合,此方法主要分为多聚焦图像的获取和全焦融合两个步骤。在多聚焦图像的获取方面,手动聚焦方法精度较低,且多聚焦图像获取效率低;基于机械结构的方法引入机械部件,增加了系统复杂度,且可以实现的景深扩展范围有限;基于特定光学部件的方法增加了成本,场景适应能力较差,不利于广泛应用。此外,传统多聚焦图像采集方法需要多次曝光,这种操作会导致背景信息不一致,极大地影响了全焦融合质量。在全焦融合算法方面,主要包含基于空间域、基于变换域、空间域与变换域相结合以及基于深度学习的方法,其中基于变换域的方法如小波变换融合方法,不具有平移不变性、融合误差较大、信息冗余大;基于空间域的融合方法会出现时间损耗大的问题,而且区域边缘位置像素点融合质量差;空间域和变换域相结合的算法增加了系统复杂度,且对聚焦特性分布不明显的图像敏感度低;基于深度学习的融合算法对硬件的要求较高、易出现噪声,影响全焦融合质量。目前,仍然缺少一种获取高质量全焦图像的有效方法。为了解决传统全焦融合算法中出现的问题,本文应用基于引导滤波器的全焦融合算法对多聚焦图像进行全焦融合。引导滤波器是一种典型的非线性滤波器,可以最大限度地保留边缘信息,实现高速、高质量的全焦融合。为了提升多聚焦图像采集质量,本文采用光场成像的方法在单次曝光下进行多聚焦图像采集,保证了多聚焦图像背景信息的一致性和全焦融合输入信息的完备性,同时此方法还具有成本低、系统结构简单以及深度扩展范围广的优点,有效地实现了高质量的多聚焦图像采集。将基于引导滤波器的融合算法与光场成像相结合,本文提出了基于引导滤波的单次曝光光场全焦融合技术,实现了高质量、大景深全焦图像的采集。为了解决光场成像空间分辨率低的问题,本文提出了基于深度神经网络的高时-空分辨全焦成像技术。采用光场成像技术采集多聚焦图像,其特点是在单次曝光下同时获取场景光线的强度信息和角度信息,此操作具有很高的时间分辨率,但是通过光场成像获取的多聚焦图像,受到微透镜单元个数以及对应传感器个数的限制,其空间分辨率往往较低,因而无法获取高分辨率的全焦图像。为了解决此问题,本文提出了基于深度神经网络的高时-空分辨全焦成像技术,设计了卷积深度神经网络,用于实现光场低分辨率图像的单图超分辨,利用此网络对低分辨率的光场部分在焦图像进行上采样,有效地提升了多聚焦图像的分辨率,最后经过基于引导滤波器的全焦融合算法,得到具有高时-空分辨率的全焦图像,实现了对场景信息的高分辨率大景深的图像采集。本文提出的基于引导滤波的单次曝光光场全焦融合技术解决了传统多聚焦融合方法精度低、复杂度高、背景信息不一致、高频信息丢失等问题,实现了单次曝光下全焦图像的采集,有效获取了大景深的场景信息,为了提升全焦图像的分辨率,本文进一步提出了基于深度神经网络的高时-空分辨全焦成像技术,利用卷积深度神经网络实现了对低分辨率光场部分在焦图像的上采样,有效地提升了全焦图像的空间分辨率,进而实现了高时-空分辨率的全焦成像,达成了大景深范围内高分辨率全焦图像采集的目标,在军事侦查、医学检测、地质勘探以及自动驾驶等多种图像采集和定位的实际应用中有重要意义。
尹文明[8]（2021）在《基于卷积神经网络的图像快速调焦技术研究》文中研究指明光学测量系统作为一种有效监测目标的手段,一直受到大家的重视。由于传统的靶场光测设备使用的调焦技术一般需要依赖额外辅助的设备指导调焦操作,不符合光测设备集成化的发展要求。而基于图像的自动调焦系统,只需依靠图像信息即可完成调焦,且硬件结构集成度高、运算速度快,逐渐成为自动调焦领域的主要研究方向。但是基于图像处理的自动调焦方法是一个逐渐寻找调焦最优值的方法,在实时调焦系统中,调焦速度慢是该方法有待解决的首要问题。另一方面,近些年在无参考图像质量评价领域中卷积神经网络成果突出,通过网络模型即可对图像的清晰度作出直观评价,具有计算速度快（无迭代过程）、准确性高（无局部最优问题）等优点,有望解决调焦速度慢的问题。本文针对上述背景,开展了基于卷积神经网络的图像快速调焦系统的相关研究工作。首先,针对SMD函数在精细调焦过程中精度不足的问题,提出了基于像素差异的改进SMD评价函数。该函数在原SMD函数基础上补充了水平方向和垂直方向额外两个像素的对比,另外又增加了目标像素45°和135°斜对角的像素的对比差异,通过Matlab仿真和自动调焦实验,实验结果表明该评价函数的灵敏度和抗噪性得到了提升,有利于提高调焦系统的成像精度。其次,针对图像评价值无法直接反应图像是否清晰,提出了一种图像评价网络。通过改进VGG卷积神经网络,实现对图像模糊程度识别任务,并与常用的图像识别网络方法进行对比。结果显示:改进后的VGG网络对数据集包含4类、7类、10类和15类不同模糊程度的识别精度分别为97.45%、95.28%、93.65%和83.54%,证明了该图像评价网络能够很好地识别图像的模糊程度。然后,针对传统爬山搜索算法大步长调焦容易导致电机反转,影响调焦精度;小步长调焦增加调焦次数,影响调焦效率的问题,提出了一种以图像评价网络为主,评价函数为辅的改进爬山搜索算法。首先,图像经过图像评价网络识别模糊程度,然后根据图像模糊程度制定精确的搜索步长,图像评价函数用来控制调焦搜索方向是否正确。在系统离焦程度较低的位置采取曲线拟合搜索算法,充分利用各个算法的优点,提升调焦的搜索效率,并且有效避免在调焦过程中陷入局部极值。最后,将本文所提出相关算法应用在基于监控相机的自动调焦系统上。实验结果表明,本文的搜索算法的搜索速度是传统爬山法的2-3倍,调焦效率得到明显提升,电机驱动次数稳定在5-8次,且不受系统初始状态影响。证明了该自动调焦方案的可行性,为以后自动调焦系统中应用卷积神经网络提供了参考。
包丞啸[9]（2021）在《基于图像处理的自动聚焦技术研究》文中提出从二十世纪中叶至今,光电成像技术一直处于迅速发展中,现如今已经广泛应用于摄影摄像、交通引导、军事对抗和医学影像等各个方面。作为数字成像系统中的核心技术之一,自动聚焦技术的相关研究也越发受到人们重视。早期的相机多是基于人工对焦的方式进行工作,但随着工业技术发展和光学理论知识的完善,这种效率低下的对焦方式很快被自动聚焦技术所取代。当前,基于图像处理的现代自动聚焦系统已经成为生产和应用的主流,系统利用光电传感器接收前端镜头成像并转换为电信号,再经计算机对模数转换后的数字图像作聚焦程度评价,最终驱动电机带动镜头实现搜索定位,完成成像聚焦。现代自动聚焦系统多采用聚焦深度法和离焦深度法原理进行搭建,其中又以聚焦深度法的应用更为广泛。聚焦深度法主要由三部分构成:聚焦窗口选择、聚焦评价函数和聚焦搜索策略。选择聚焦窗口旨在强调整幅图像中的前景目标,合理的聚焦区域在缩减评价函数工作量的同时,也能有效减小背景区域因素和噪声的干扰。聚焦评价函数作为自动聚焦流程最重要的一环,通过特定算法对不同焦距上的成像结果进行清晰度衡量,为镜头调控提供参考标准。聚焦搜索策略的作用在于为步进电机规划行程,以精准、迅速地实现焦点定位,提高聚焦效率。本文研究内容即围绕这三个方面展开。研究主要在以下各方面提出改进与创新:（1）针对传统的聚焦评价函数难以兼顾精度与稳定性,且抗噪能力不足,提出一种基于动态分割和局部最大梯度的的清晰度评价函数。结合二维Otsu算法和改进的最大梯度法对图像作二值化过滤,以增强离焦图像与聚焦图像的边缘细节对比,再基于梯度方差和梯度非零解变化特征构建新的清晰度评价函数。通过仿真实验可知,本文提出的清晰度评价函数满足聚焦精度要求,且灵敏度和抗噪性较传统算法更优。（2）针对聚焦窗口区域的选择,提出了一种基于自适应差分进化算法的窗口采样方法。方法结合窗口采样需求设置进化算法初始种群及控制参数,并以图像边缘锐利度分布特征为基准构建适应度函数,实现基于智能搜索算法的目标区域查找。经大量实验证明,本文提出的窗口采样方法在前景目标的精准定位方面表现更优,更能满足稳定性与适用性需求。（3）为提高聚焦搜索性能,在传统搜索方法的基础上进行改进,提出一种混合搜索策略,先采用斐波那契搜索完成粗过滤,再采用自适应爬山搜索法实现细定位,较大程度上提高了聚焦搜索的精度和效率。并结合本文提出的聚焦评价函数和聚焦窗口选择策略设计出一套完整的基于聚焦深度法的自动聚焦方法。
秦驰[10]（2021）在《高精度智能显微镜系统的设计与实现》文中研究说明随着人们对医疗与生命健康的关注,智慧医疗逐步从概念走向全面应用,医&工结合的辅助诊断方式,也渐渐进入人们的视野。镜检是医学临床检查中最常用的方法,在粪便检测、血常规检测、白带常规检测中均有应用。检测人员可以通过使用显微镜对细胞的状态进行观察,获取其中的重要信息或感兴趣区域,为最后诊断提供重要依据。除细胞外,也可以对其他有形成分进行观测。如今,我国大多数中小医院在临床检查中仍采用传统的显微镜检查,然后再进行人工治疗,整个流程耗时费力。据统计,2018年全国所需检验科医生数量约14万人,但符合条件的不足8万,存在巨大缺口。传统的人工检测一次只能观察小部分区域,检测人员往往需要经过多次重复操作才能对样本作出判断,且检测人员在工作任务密集时,会长时间在镜下工作,疲劳、误判的状况时有发生,难免会产生一些误判。本课题通过对传统光学显微镜进行结构上的改造,并结合数字图像处理技术,将人工显微镜检测的流程进行简化,可以在一定程度上提高检测精度并减轻医务人员的工作压力,进而缓解目前存在的医疗资源紧缺问题。本文的具体研究内容概括如下:首先,在不改变传统光学显微镜的工作原理的条件下,引入步进电机、螺旋丝杆、光栅尺等硬件设备,实现显微镜的自动化工作流程。之后,通过软件控制相机进行图片采集,并对采集到的图片进行清晰度分析,并通过基于SVM的自动对焦算法,获取最清晰的图片。然后,通过软件驱动步进电机进行玻片位置的调整,拍摄多个视野的目标图像,结合基于增量搜索的多视野图像自动拼接方法,将样本细胞图像拼接为一张大视野图像。最后,将上述实验方法应用于粪便、尿液、白带的显微图像中,并对最终的实验结果进行对比、总结。本文研究的高精度智能显微系统,在自动对焦过程中极大程度提升了显微镜物镜所在z轴的精度且对焦用时较传统方法提升约24%,基于增量搜索的多视野图像自动拼接方法较传统的点匹配方式提升了70%左右,拼接后重叠区域的融合效果更柔顺,拼接缝的处理更加平滑。
二、提高数字图像清晰度的研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、提高数字图像清晰度的研究（论文提纲范文）
（1）改进的梯度阈值图像清晰度评价算法（论文提纲范文）
| 1 引 言 |
| 2 基于灰度梯度的清晰度评价函数 |
| 1) Brenner函数，表达式为 |
| 2) Roberts函数，表达式为 |
| 3) Roberts能量函数，表达式为 |
| 4) 灰度差分绝对值求和(SMD)函数，表达式为 |
| 5) 灰度平方和(EOG)函数，表达式为 |
| 6) 改进的拉普拉斯能量和(SML)函数，表达式为 |
| 7) Sobel函数，表达式为 |
| 3 改进的算法原理 |
| 3.1 多方向Tenengrad函数 |
| 3.2 边缘点提取 |
| 3.3 改进的清晰度评价算法的运算步骤 |
| 4 实验验证与结果分析 |
| 4.1 清晰度评价曲线的性能指标 |
| 4.2 传统灰度梯度评价算法与本文改进算法的对比实验 |
| 4.2.1 算法实时性的对比分析 |
| 4.2.2 算法灵敏度的对比分析 |
| 4.2.3 算法抗噪性的对比分析 |
| 5 结 论 |
（2）基于机器视觉的数字图像处理系统设计（论文提纲范文）
| 1 数字图像处理系统硬件设计 |
| 1.1 设计同步分离电路 |
| 1.2 设计数字图像采样窗口控制电路 |
| 1.3 设计数字图像收集器 |
| 2 数字图像处理系统软件设计 |
| 3 系统测试分析 |
| 4 结束语 |
（3）成像自适应调焦系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 变焦原理与光学成像原理 |
| 1.2.1 变焦系统原理 |
| 1.2.2 光学成像原理 |
| 1.3 国内外自动调焦系统的研究现状 |
| 1.3.1 国外自动调焦研究现状 |
| 1.3.2 国内自动调焦研究现状 |
| 1.4 现有调焦系统存在的问题 |
| 1.5 本文的主要研究内容和各章节内容 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 自动变焦的理论依据 |
| 2.1 自动变焦的意义与实现方式 |
| 2.1.1 自动变焦的意义 |
| 2.1.2 自动变焦的实现方式 |
| 2.2 主动式变焦技术 |
| 2.3 被动式变焦的实现依据 |
| 2.3.1 被动式变焦原理 |
| 2.3.2 传统运动目标检测技术 |
| 2.3.3 改进的运动目标检测算法 |
| 2.4 实验结果及分析 |
| 2.4.1 定性评价 |
| 2.4.2 定量评价 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 自动对焦的理论依据 |
| 3.1 自动对焦的意义与实现方式 |
| 3.1.1 自动对焦的意义 |
| 3.1.2 自动对焦实现方式 |
| 3.2 传统的自动对焦技术 |
| 3.2.1 测距法 |
| 3.2.2 检焦对焦法 |
| 3.3 基于数字图像处理的自动对焦技术 |
| 3.3.1 基于图像处理的自动对焦原理 |
| 3.3.2 图像预处理 |
| 3.3.3 清晰度评价函数 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 调焦搜索算法 |
| 4.1 传统调焦搜索算法介绍 |
| 4.1.1 调焦搜索算法功能 |
| 4.1.2 传统的调焦搜索算法 |
| 4.1.3 传统调焦搜索算法的不足 |
| 4.2 改进传统爬山搜索算法应考虑的问题 |
| 4.3 本文的调焦搜索算法 |
| 4.4 调焦搜索算法性能对比实验 |
| 4.4.1 算法评价指标 |
| 4.4.2 仿真实验及结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 自动调焦系统实现 |
| 5.1 自动调焦系统的总体设计 |
| 5.2 系统硬件设计 |
| 5.2.1 电动变焦镜头的选择 |
| 5.2.2 CMOS图像采集电路 |
| 5.2.3 电机驱动电路 |
| 5.2.4 系统供电电路 |
| 5.2.5 主控电路及接口设计 |
| 5.3 系统软件设计 |
| 5.4 系统控制界面设计 |
| 5.5 实验验证及结果分析 |
| 5.5.1 实验设备及环境 |
| 5.5.2 调焦系统功能测试 |
| 5.5.3 调焦系统可靠性和有效性分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（4）光学成像系统中的自动检焦技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外检焦技术研究历程 |
| 1.3 常用的离焦系统自动检焦方法 |
| 1.4 主要研究内容及论文结构 |
| 第2章 检焦基本理论分析 |
| 2.1 离焦光学模型 |
| 2.1.1 几何光学模型 |
| 2.1.2 波动光学模型 |
| 2.2 离焦系统成像分析及其降质模型 |
| 2.2.1 离焦对光学成像系统的影响 |
| 2.2.2 离焦成像系统的降质模型 |
| 2.3 本文技术路线 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 点目标的自动检焦方法 |
| 3.1 基于夏克—哈特曼波前传感器的自动检焦原理 |
| 3.2 仿真分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 扩展目标的自动粗检焦方法 |
| 4.1 图像预处理 |
| 4.1.1 图像低照度增强 |
| 4.1.2 图像去噪处理 |
| 4.2 基于图像频谱的直接粗检焦原理 |
| 4.3 改进的频谱信息提取方法 |
| 4.4 结果分析与讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 扩展目标的自动精检焦方法 |
| 5.1 基于图像评价的精检焦原理 |
| 5.2 常用的清晰度评价函数 |
| 5.2.1 基于空域清晰度评价函数 |
| 5.2.2 基于频域清晰度评价函数 |
| 5.2.3 基于信息熵的清晰度评价函数 |
| 5.2.4 基于统计学的清晰度评价函数 |
| 5.3 基于SOBEL算子的改进图像清晰度评价函数 |
| 5.4 改进清晰度评价函数性能验证 |
| 5.4.1 清晰度评价性能仿真实验 |
| 5.4.2 抗噪能力检验及灵敏度分析 |
| 5.4.3 真实图像验证 |
| 5.4.4 望远镜系统实验验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结和展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 论文主要创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（5）基于数字图像处理的显微自动对焦技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究内容及论文结构 |
| 第2章 显微自动对焦理论基础与方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 显微自动对焦成像的基本原理 |
| 2.2.1 显微镜成像原理 |
| 2.2.2 光学成像模型 |
| 2.2.3 点扩散函数与光学传递函数 |
| 2.2.4 成像系统的景深与焦深 |
| 2.3 自动对焦方法分类 |
| 2.4 基于图像处理的自动对焦方法 |
| 2.4.1 离焦深度法 |
| 2.4.2 聚焦深度法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 聚焦评价函数的研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 典型的聚焦评价函数 |
| 3.2.1 空域类聚焦评价函数 |
| 3.2.2 变换域类聚焦评价函数 |
| 3.2.3 信息熵类聚焦评价函数 |
| 3.2.4 统计学类聚焦评价函数 |
| 3.3 Brenner2d_Roberts聚焦评价函数 |
| 3.4 各种聚焦评价函数性能分析实验 |
| 3.4.1 聚焦评价函数的性能评价指标 |
| 3.4.2 几种聚焦评价函数的性能评估 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 聚焦窗口的选择 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 聚焦窗口选择的重要性 |
| 4.3 常用的聚焦窗口选择方法 |
| 4.3.1 中央取窗法 |
| 4.3.2 多区域取窗法 |
| 4.3.3 非均匀采样取窗法 |
| 4.4 变步长取窗法 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 系统实现平台及实验结果分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 自动对焦系统总体方案设计 |
| 5.3 自动对焦系统元件选择 |
| 5.3.1 光源 |
| 5.3.2 显微物镜 |
| 5.3.3 图像采集模块 |
| 5.3.4 运动控制模块 |
| 5.4 自动聚焦搜索算法 |
| 5.4.1 传统聚焦搜索算法 |
| 5.4.2 粗精结合的爬山搜索算法 |
| 5.5 实验结果分析 |
| 5.5.1 对焦效果测试实验 |
| 5.5.2 对焦精度与稳定性测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结和展望 |
| 6.1 主要工作总结 |
| 6.2 本文创新点 |
| 6.3 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（6）非下采样轮廓波变换应用于多源图像融合研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 数字图像处理 |
| 1.1.1 数字图像处理的概念 |
| 1.1.2 数字图像处理技术的特点 |
| 1.1.3 数字图像处理技术的基本内容 |
| 1.1.4 数字图像处理技术的研究现状 |
| 1.2 图像融合 |
| 1.2.1 图像融合的概念 |
| 1.2.2 图像融合研究现状 |
| 1.3 图像融合质量评价 |
| 1.3.1 主观评价 |
| 1.3.2 客观评价 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 1.5 论文结构安排 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 非下采样轮廓波变换 |
| 2.1 轮廓波(Contourlet)变换 |
| 2.1.1 拉普拉斯金字塔分解 |
| 2.1.2 方向滤波器 |
| 2.2 非下采样轮廓波变换 |
| 2.2.1 非下采样金字塔 |
| 2.2.2 非下采样方向滤波器组 |
| 2.2.3 NSCT的变换的结构 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 多聚焦图像融合 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 特征匹配度结合边缘检测的图像融合 |
| 3.2.1 算法概述 |
| 3.2.2 低频融合规则 |
| 3.2.3 高频融合规则 |
| 3.2.4 边缘检测融合 |
| 3.3 融合实验 |
| 3.3.1 实验设置 |
| 3.3.2 实验结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 红外图像与可见光图像融合 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 马氏距离与引导滤波加权的红外图像融合 |
| 4.2.1 算法概述 |
| 4.2.2 对比度受限的自适应直方图均衡化 |
| 4.2.3 引导滤波改进的图像显着性图 |
| 4.2.4 马氏距离加权的拉普拉斯能量和 |
| 4.2.5 高低频融合规则 |
| 4.3 融合实验 |
| 4.3.1 实验设置 |
| 4.3.2 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（7）基于光场重建的大景深高分辨率成像技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 多聚焦图像的采集方法 |
| 1.2 全焦融合算法 |
| 1.3 本文开展的主要工作 |
| 1.4 本章小节 |
| 第二章 基于引导滤波的光场全焦融合技术的基础理论 |
| 2.1 基于光场成像的多聚焦图像采集原理 |
| 2.2 基于引导滤波器的多聚焦图像融合算法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于引导滤波的单次曝光光场全焦融合技术 |
| 3.1 基于引导滤波的单次曝光光场全焦融合技术的基础原理 |
| 3.2 基于单次曝光光场成像的引导滤波全焦图像重建技术的模拟 |
| 3.3 基于引导滤波的单次曝光光场全焦融合技术的实验结果 |
| 3.4 全焦融合结果定量分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于深度神经网络的高时-空分辨全焦成像 |
| 4.1 基于深度神经网络的高时-空分辨全焦成像技术的基本原理 |
| 4.1.1 单图像超分辨算法 |
| 4.1.2 基于深度神经网络的高时-空分辨全焦成像的网络结构 |
| 4.2 基于深度神经网络的高时-空分辨全焦成像技术的数值模拟 |
| 4.3 基于深度神经网络的高时-空分辨全焦成像技术的实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 主要总结 |
| 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 |
（8）基于卷积神经网络的图像快速调焦技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 自动调焦技术的研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 拟解决关键问题 |
| 1.4 本论文研究的内容及结构安排 |
| 第2章 自动调焦原理与卷积神经网络基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 光学成像原理 |
| 2.2.1 图像模糊模型 |
| 2.2.2 点扩散函数与光学传递函数分析 |
| 2.2.3 成像系统的景深和焦深 |
| 2.3 传统的自动调焦方法 |
| 2.3.1 主动的调焦方法 |
| 2.3.2 被动的调焦方法 |
| 2.4 基于图像的自动调焦方法 |
| 2.4.1 离焦深度法 |
| 2.4.2 对焦深度法 |
| 2.5 卷积神经网络相关基础知识 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 图像评价函数和图像评价网络研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 常用的清晰度评价函数 |
| 3.2.1 空域评价函数 |
| 3.2.2 频域评价函数 |
| 3.2.3 信息熵评价函数 |
| 3.2.4 统计学评价函数 |
| 3.3 基于像素差异的改进SMD图像评价函数 |
| 3.3.1 理想评价函数模型 |
| 3.3.2 改进SMD函数基本原理 |
| 3.3.3 空域评价函数对比分析 |
| 3.3.4 评价函数抗噪性测试 |
| 3.4 基于改进VGG的图像评价网络研究 |
| 3.4.1 数据集构建 |
| 3.4.2 图像评价网络结构 |
| 3.4.3 训练参数设置 |
| 3.4.4 图像评价网络性能 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 调焦搜索算法的研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 常用的图像调焦搜索算法 |
| 4.2.1 Fibonacci调焦搜索算法 |
| 4.2.2 曲线拟合调焦搜索算法 |
| 4.2.3 爬山调焦搜索算法 |
| 4.3 基于图像评价网络的改进爬山搜索算法 |
| 4.3.1 评价网络对图像模糊的识别及搜索步长选择 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 快速调焦实验的研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 图像调焦系统结构 |
| 5.2.2 调焦系统硬件连接 |
| 5.3 调焦搜索算法的实验数据分析 |
| 5.2.1 基于图像快速调焦系统的工作流程 |
| 5.4 快速调焦时效性分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结和展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（9）基于图像处理的自动聚焦技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 |
| 1.2 自动聚焦技术的国内外发展情况 |
| 1.2.1 国外自动聚焦技术发展情况 |
| 1.2.2 国内自动聚焦技术发展情况 |
| 1.3 本文的研究内容和架构 |
| 第二章 光学成像系统及自动聚焦原理 |
| 2.1 光学成像系统的基本构造及工作原理 |
| 2.2 光学成像系统的主要影响因素 |
| 2.2.1 像差 |
| 2.2.2 模糊圆 |
| 2.2.3 景深与焦深 |
| 2.3 自动聚焦技术原理 |
| 2.3.1 控距调节法 |
| 2.3.2 聚焦检测法 |
| 2.3.3 现代自动聚焦技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 聚焦评价函数的研究与改进 |
| 3.1 传统聚焦评价函数 |
| 3.1.1 信息与统计类聚焦评价函数 |
| 3.1.2 空间域类聚焦评价函数 |
| 3.1.3 频域类聚焦评价函数 |
| 3.2 聚焦评价函数性能指标 |
| 3.2.1 定性性能评价指标 |
| 3.2.2 定量性能评价指标 |
| 3.3 基于动态分割及局部最大梯度的聚焦评价函数 |
| 3.3.1 图像动态分割 |
| 3.3.2 聚焦评价函数的原理及构建 |
| 3.4 聚焦函数仿真实验及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 聚焦窗口的选择与分析 |
| 4.1 聚焦窗口选择的影响因素分析 |
| 4.2 经典聚焦窗口选择方法 |
| 4.2.1 中心区域聚焦窗口选择法 |
| 4.2.2 多区分布聚焦窗口选择法 |
| 4.2.3 一阶矩聚焦窗口选择法 |
| 4.3 基于差分进化算法的聚焦窗口选择方法 |
| 4.3.1 差分进化算法原理及特征 |
| 4.3.2 差分进化算法基本框架 |
| 4.3.3 基于自适应优化的差分进化算法 |
| 4.3.4 自适应差分进化算法在聚焦窗口选择中的应用 |
| 4.4 窗口选择实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 一种新的自动聚焦方法 |
| 5.1 传统的聚焦搜索策略 |
| 5.1.1 传统聚焦搜索方法介绍 |
| 5.1.2 传统聚焦搜索方法优劣分析 |
| 5.2 改进的二阶混合搜索算法 |
| 5.3 一种新的自动聚焦方法 |
| 5.4 实验结果与分析 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的学术论文 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（10）高精度智能显微镜系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 |
| 1.2.1 光学显微镜的国内外研究历史与现状 |
| 1.2.2 自动对焦技术的国内外研究历史与现状 |
| 1.2.3 图像拼接技术的国内外研究历史与现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容与组织结构 |
| 第二章 高精度智能显微镜的系统设计 |
| 2.1 系统总体设计 |
| 2.2 硬件模块设计 |
| 2.2.1 光学显微镜及相关组件的选型 |
| 2.2.2 微型光栅系统 |
| 2.2.3 载物台的改造 |
| 2.3 软件模块设计 |
| 2.3.1 整体架构 |
| 2.3.2 界面展示 |
| 2.4 智能光栅显微镜的工作流程 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于SVM的自动对焦设计与实现 |
| 3.1 传统的对焦搜索算法 |
| 3.1.1 遍历算法 |
| 3.1.2 爬山搜索算法 |
| 3.2 图像清晰度评价方法简介 |
| 3.2.1 Tenengrad评价函数 |
| 3.2.2 基于频域的清晰度评价函数 |
| 3.2.3 SMD清晰度评价函数 |
| 3.2.4 八邻域点锐度清晰度评价函数 |
| 3.3 一种基于SVM的自动对焦算法 |
| 3.3.1 SVM处理流程 |
| 3.3.2 基于SVM的爬山搜索 |
| 3.4 实验结果与传统算法及人工耗时的对比 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于增量搜索的多视野图像自动拼接技术 |
| 4.1 图像特征点的提取方法 |
| 4.1.1 SIFT算子 |
| 4.1.2 SURF算子 |
| 4.1.3 ORB算子 |
| 4.1.4 三种算子的性能比对 |
| 4.2 图像拼接策略 |
| 4.2.1 图像配准的意义 |
| 4.2.2 增量搜索算法 |
| 4.2.3 基于增量搜索的多视野图像自动拼接算法 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 多种镜检样本测试 |
| 5.1 鞭虫卵样本测试 |
| 5.1.1 自动对焦结果与分析 |
| 5.1.2 自动拼接结果与分析 |
| 5.2 宫颈刮片样本测试 |
| 5.2.1 自动对焦结果与分析 |
| 5.2.2 自动拼接结果与分析 |
| 5.3 白带样本测试 |
| 5.3.1 自动对焦结果与分析 |
| 5.3.2 自动拼接结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士研究生期间取得的研究成果 |
四、提高数字图像清晰度的研究（论文参考文献）
- [1]改进的梯度阈值图像清晰度评价算法[J]. 曾海飞,韩昌佩,李凯,屠黄唯. 激光与光电子学进展, 2021(22)
- [2]基于机器视觉的数字图像处理系统设计[J]. 肖红,杨本胜. 电子技术与软件工程, 2021(16)
- [3]成像自适应调焦系统研究[D]. 曾海飞. 中国科学院大学(中国科学院上海技术物理研究所), 2021(01)
- [4]光学成像系统中的自动检焦技术研究[D]. 邹雨彤. 中国科学院大学(中国科学院光电技术研究所), 2021(08)
- [5]基于数字图像处理的显微自动对焦技术研究[D]. 熊锐. 中国科学院大学(中国科学院光电技术研究所), 2021(08)
- [6]非下采样轮廓波变换应用于多源图像融合研究[D]. 刘佳. 武汉纺织大学, 2021(08)
- [7]基于光场重建的大景深高分辨率成像技术研究[D]. 于淼. 江南大学, 2021(01)
- [8]基于卷积神经网络的图像快速调焦技术研究[D]. 尹文明. 中国科学院大学(中国科学院光电技术研究所), 2021(08)
- [9]基于图像处理的自动聚焦技术研究[D]. 包丞啸. 山东大学, 2021(12)
- [10]高精度智能显微镜系统的设计与实现[D]. 秦驰. 电子科技大学, 2021(01)