Image processing 自动聚焦算法中寻找聚焦点的最短方法

我正在写一个自动对焦的算法。为此，我使用了一个步进电机，它有3318个对焦步骤

为了找到焦距，在相机的每一帧之后，我都会进行统计，并进行一些计算，得到一个数值，即焦距值（

fv

）。因此，我获得最高

fv

的运动步是我的图像聚焦最高的地方

现在，我正在遍历所有的点，以找到最大的

fv

，它工作正常，但耗时太长；大约15秒

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有没有什么算法可以用来减少步骤的数量，减少找到焦点的时间

如果您假设有：

单个全局最大清晰度分数

无局部极大值

那么你的聚焦功能应该是相对平滑的

在这种情况下，您可以执行比线性搜索更快的搜索。
基本上从某个地方开始，然后开始下坡

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例如，您可以使用或通过计算局部变化（导数）使用牛顿（滚下山）或共轭梯度（跳下山）方法。

首先，找出您的瓶颈：

• 是时候拍照了
• 将步进电机移动到特定位置的时间
• 处理帧并获得聚焦函数值的时间

然后了解聚焦函数对聚焦位置的函数依赖性（对于示例）

• 它是平滑的还是凹凸不平的（嘈杂的）
• 它是宽的（最大值非常平坦）还是窄的（最大值非常陡峭、很小）
• 它是近似二次的吗

最有可能的是没有太多的噪音，最大值相当宽，近似二次

然后，拟合算法将在几次迭代中收敛

然而，他们只能找到局部最优解以及在答案中提到的黄金搜索

当噪声成为问题时，我建议采用一种稳健的放大方法：

• 在整个范围内测量10帧（每帧距离332步）
• 如果存在噪声，则稍微平滑生成的10个值
• 取最佳帧的位置
• 围绕此最佳帧在[-330330]步数范围内测量20帧，每帧步长为33步
• 如果存在噪声，则稍微平滑生成的20个值
• 取最佳帧的位置
• 在这个最佳帧周围[-15,15]步的范围内测量10帧，每帧步长为3步
• 如果存在噪声，则稍微平滑生成的10个值
• 取最佳帧，在上面和下面各测量一帧
• 取最佳帧，这是焦点位置

这需要记录10+20+10+2=32帧，因此，与拍摄3318帧相比，可能会出现大约100倍的加速，或者（0.15s而不是15s），如果拍摄帧是关键部分且不移动步进电机