摘? 要: 一種基于圖象處理的自動調(diào)焦" title="自動調(diào)焦">自動調(diào)焦方法,應(yīng)用該方法設(shè)計一種虹膜圖像自動采集系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用虹膜區(qū)域的平均對比度作為是否對焦準(zhǔn)確的判據(jù),并以此為反饋控制執(zhí)行機構(gòu)進行實時對焦。實驗證明該系統(tǒng)自動調(diào)焦精確,采集到的虹膜圖像清晰,符合使用要求;并且調(diào)焦機構(gòu)簡單,整個系統(tǒng)控制易于實現(xiàn)。?

　　關(guān)鍵詞: 自動調(diào)焦? 圖象處理? 虹膜識別" title="虹膜識別">虹膜識別?

?

　　在攝影攝像技術(shù)中,調(diào)焦是保證感光介質(zhì)所記錄的影像取得清晰效果的關(guān)鍵步驟。調(diào)焦機構(gòu)就是用來調(diào)節(jié)攝像鏡頭和感光介質(zhì)之間的距離,使得像平面落在感光介質(zhì)的表面。目前,常用的自動照相機、攝像機和數(shù)碼相機中多采用自動調(diào)焦,即根據(jù)被攝目標(biāo)的距離,由集成電路指使鏡頭前后移動到相應(yīng)的位置上,從而使被攝目標(biāo)自動清晰成像。自動調(diào)焦技術(shù)從20世紀(jì)70年代后期發(fā)展起來,到現(xiàn)在已經(jīng)日臻成熟并取得了廣泛應(yīng)用,從而使攝像、攝影設(shè)備的自動化功能更加完善。?

1 自動調(diào)焦的幾種主要方式?

　　從基本原理來說,自動調(diào)焦可以分成兩大類:一類是基于鏡頭與被攝目標(biāo)之間距離測量的測距方法,另一類是基于調(diào)焦屏上成像清晰的聚焦檢測方法" title="檢測方法">檢測方法。?

1.1 測距方法?

　　測距方法的自動調(diào)焦主要有三角測量法、紅外線測距法和超聲波測距法。?

　　(1)三角測量法? 測距原理如圖1所示。左邊的反射鏡是局部鍍膜反射鏡,即中間一小塊反射右邊來的光線,其余大部分視場透射前方直接進入的光線,這樣在調(diào)焦平面上的影像如圖1左下角所示。右邊的反射鏡在電路控制下轉(zhuǎn)動,調(diào)焦平面上有光電元件進行探測,當(dāng)透射和反射的兩部分影像重合的時候,可動反射鏡的擺動角α/2和物點A的距離D之間有如下關(guān)系:?

?????

式中,b為基線長。?

　　于是,系統(tǒng)可以計算出被攝目標(biāo)和鏡頭之間的距離并驅(qū)動鏡頭運動到合適的位置,完成調(diào)焦。?

　　(2)紅外線測距法? 該方法的原理類似于三角測量法,所不同的是由照相機主動發(fā)射紅外線作為測距光源,并用紅外發(fā)光二極管的轉(zhuǎn)動代替可動反光鏡的轉(zhuǎn)動。?

　　(3)超聲波測距法? 該方法是根據(jù)超聲波在攝像機和被攝物之間傳播的時間進行測距的。照相機上分別裝有超聲波的發(fā)射和接收裝置,工作時由超聲振動發(fā)生器發(fā)出持續(xù)時間約1/1000秒的超聲波,覆蓋整個畫面的10%。超聲波到達被攝體后,立即返回被接收器感知,然后由集成電路根據(jù)超聲波的往返時間來計算確定調(diào)焦距離。?

　　紅外線式和超聲波式自動對焦是利用主動發(fā)射光波或聲波進行測距的,稱之為主動式自動對焦。?

1.2 聚焦檢測方法?

　　聚焦檢測方法主要有對比度法和相位法。?

　　(1)對比度法? 該方法是通過檢測影像的輪廓邊緣實現(xiàn)自動調(diào)焦的。像的輪廓邊緣越清晰,則它的亮度梯度就越大,或者說邊緣處景物和背景之間的對比度就越大。反之,離焦的像,輪廓邊緣模糊不清,亮度梯度或?qū)Ρ榷认陆?離焦越遠,對比度越低。利用這個原理,將兩個光電檢測器放在底片位置的前后相等距離處,被攝景物的像經(jīng)過分光同時成在這兩個檢測器上,分別輸出其成像的對比度。當(dāng)兩個檢測器所輸出的對比度相等時,說明調(diào)焦的像面剛好在兩個檢測器中間,即和底片的位置重合,于是調(diào)焦完成。?

　　(2)相位法? 該方法是通過檢測像的偏移量實現(xiàn)自動調(diào)焦的。如圖2所示,在感光底片的位置放置一個由平行線條組成的網(wǎng)格板,線條相繼為透光和不透光。網(wǎng)格板后適當(dāng)位置上與光軸對稱地放置兩個受光元件。網(wǎng)格板在與光軸垂直方向上往復(fù)振動。從圖2可以看出,當(dāng)聚焦面與網(wǎng)格板重合時,通過網(wǎng)格板透光線條的光同時到達其后面的兩個受光元件。而當(dāng)離焦時,光束只能先后到達兩個受光元件,于是它們的輸出信號之間有相位差。有相位差的兩個信號經(jīng)電路處理后即可控制執(zhí)行機構(gòu)來調(diào)節(jié)物鏡的位置,使聚焦面與網(wǎng)格板的平面重合。?

?

?

　　各種自動對焦方式各有其局限性。例如紅外測距和超聲測距的對焦方法,當(dāng)被測目標(biāo)對紅外光或超聲波有較強的吸收作用時,將使測距系統(tǒng)失靈或?qū)共粶?zhǔn)確;而對比度法聚焦檢測受光照條件的制約,當(dāng)光線暗弱或被攝體與背景明暗差別很小時,調(diào)焦就會有困難,甚至失去作用。?

2 基于圖像處理" title="圖像處理">圖像處理的自動調(diào)焦?

　　聚焦檢測的自動調(diào)焦方法是依據(jù)被測物的光學(xué)圖像。在用計算機作數(shù)字圖象采集時,可充分利用計算機處理數(shù)字信號的高速度和靈活性,針對數(shù)字圖像進行自動調(diào)焦。隨著計算機硬件和數(shù)字圖像技術(shù)的飛速發(fā)展,圖像的實時處理已經(jīng)成為可能。計算機通過鏡頭和CCD采集到一系列的數(shù)字圖像,對每一幀圖像進行實時處理,判斷對焦是否準(zhǔn)確,成像是否清晰,并給出反饋信號控制鏡頭的運動,直到采集到的圖像符合使用要求,即完成自動調(diào)焦。?

　　基于圖像處理的自動調(diào)焦具有以下兩大優(yōu)點:?

　　第一,調(diào)焦更加智能化,聚焦判據(jù)更加靈活和多樣?；谀M圖像的聚焦檢測方法只利用被測物和背景之間的對比度(輪廓邊緣的梯度)作為判斷是否成像清晰的判據(jù)。而通過數(shù)字圖像處理,不僅可以利用梯度信息,還可以提取圖像中各種其它的有效信息進行判斷,例如頻率、相位等。對于具有高頻信息的圖像,一般而言,對焦越準(zhǔn)確,圖像信號的頻率越高,邊緣越尖銳;離焦時則頻率降低,邊緣相對平滑。此外,由于計算機處理圖像的靈活性,可以針對不用的使用要求,選擇不同的判據(jù)進行調(diào)焦。例如,有時候我們所關(guān)心的目標(biāo)只是圖像中的某一個局部,而不是整幅圖像的清晰程度。這時應(yīng)該針對圖象中這一局部進行處理和提取判據(jù),用該局部的對比度(邊緣梯度)作為調(diào)焦的依據(jù)。?

　　第二,利用計算機可以很方便地對運動執(zhí)行機構(gòu)進行控制,從而避開復(fù)雜的調(diào)焦電路和機構(gòu)。計算機接口和總線技術(shù)已經(jīng)非常成熟,通過軟件給出控制信號,直接控制電機驅(qū)動物鏡的運動,不僅靈活方便,響應(yīng)速度符合調(diào)焦要求,還能大大簡化電路和運動機構(gòu)。?

　　缺點是,由于圖像處理需要占用大量的計算機資源,這種自動調(diào)焦方法對計算機硬件提出了較高的要求。此外,和前面所介紹的對比度法一樣,也受到光照條件的限制。?

3 在虹膜圖像采集" title="圖像采集">圖像采集中的應(yīng)用?

　　虹膜位于瞳孔和鞏膜之間,是瞳孔周圍的環(huán)狀部分,呈褐色或藍色。虹膜的表面呈現(xiàn)高低不平的皺襞、隆起和內(nèi)陷,其外觀形貌因人而異,并且不隨時間而改變。虹膜的這些特點非常適合作為個人身份識別的依據(jù),因而虹膜識別鑒別技術(shù)作為生物特征識別技術(shù)的一個分支,近年來得到了迅速的發(fā)展和應(yīng)用。?

　　采集到清晰、高質(zhì)量的虹膜圖像,是虹膜識別的首要問題,同時也是虹膜識別所面臨的主要困難之一。由于虹膜范圍小、細節(jié)特征多,要獲得高分辨率的圖像,要求光學(xué)系統(tǒng)具有較大的放大率,同時需要較大的通光孔徑來保證照明效果。但是通光孔徑越大,系統(tǒng)景深越小,因而要求自動調(diào)焦非常精確。?

　　用攝像機采集到的虹膜圖像往往包含整個眼睛輪廓,而我們感興趣的只是其中虹膜部分,因而自動對焦只能針對虹膜的局部,調(diào)焦的目標(biāo)是讓虹膜部分清晰成像?；谝陨峡紤],我們設(shè)計了一種基于圖像處理的自動調(diào)焦系統(tǒng)用于虹膜圖像采集?？紤]到可見光對人眼的刺激,采用紅外光進行照明。當(dāng)被攝目標(biāo)(人眼)和攝像機鏡頭之間的距離到達一定范圍內(nèi)時,攝像物鏡在電機驅(qū)動下進行小幅度的移動,同時CCD和圖像采集卡不斷采集圖像,并對所采集到的一系列圖像作圖像質(zhì)量評價,判斷虹膜部分是否成像清晰。當(dāng)鏡頭移動到合適的位置,虹膜成像清晰,符合后續(xù)處理和模式識別的要求時,即完成自動調(diào)焦過程,系統(tǒng)自動將該圖像保存。?

　　虹膜圖像的實時處理,首先是在包括整個人眼的圖像中尋找到虹膜的環(huán)狀區(qū)域,即界定虹膜的中心位置和內(nèi)外邊界。由于瞳孔、虹膜和鞏膜均具有規(guī)則的圓形邊界,采用哈夫變換進行圖像分割可以達到很好的效果。哈夫變換是利用圖像的全局特性來檢測邊緣的一種方法。在預(yù)先知道區(qū)域形狀的條件下,利用哈夫變換可以方便地得到邊界曲線并將不連續(xù)的邊緣象素點連接起來。針對虹膜的圓形邊界,哈夫變換的邊緣檢測算子可用下式表示:?

?????

　　在圓的參數(shù)空間(r,x₀,y₀)中,尋找使得上述算子達到最大的值,即可分別找到虹膜內(nèi)、外圓形邊界。其中G_σ(r)是高斯函數(shù),(σ因子可以控制算子對邊緣梯度的敏感程度);I(x,y)是坐標(biāo)為(x,y)的象素點的灰度值。首先將瞳孔和虹膜之間的顯著邊界檢測出來,同時找到虹膜的中心坐標(biāo);然后在較小的范圍內(nèi)利用該算子尋找虹膜和鞏膜的邊界。?

　　圖像質(zhì)量評價基于圖像局部(虹膜部分)的頻率和梯度信息。在虹膜區(qū)域內(nèi),清晰的虹膜應(yīng)該具有復(fù)雜的紋理特征,因而圖像中含有高頻信息;同時虹膜基質(zhì)內(nèi)的血管和色素與周圍組織的顏色存在差異,在圖像中形成了較大的灰度梯度。當(dāng)虹膜部分梯度最大,頻率最高的時候,即是對焦最準(zhǔn)確的時候。實際上,由于紋理特征分布在整個虹膜環(huán)形區(qū)域,因此采用這個區(qū)域內(nèi)的平均對比度作為成像清晰的判據(jù)。計算每個象素附近對比度所用的算子Δ為:?

?????

??? 式中,I_i,j是坐標(biāo)為(i,j)的象素點的灰度值,I_i-1,j、I_i+1,j、I_i,j-1和I_i,j+1為象素點(i,j)的鄰近象素點的灰度值(見圖3)。?

??? 自動調(diào)焦程序流程如圖4所示。?

?

?

4 實驗?

　　采用敏通1132C型CCD攝像頭作為攝像設(shè)備,Boser BS602圖像采集卡作數(shù)字圖像采集,利用紅外發(fā)光二極管陣列照明,PIII800計算機作為系統(tǒng)控制中心,按照上述基于圖象處理的方法進行自動調(diào)焦,當(dāng)虹膜成像清晰時自動拍攝。實驗所擷取的虹膜圖像照片如圖5所示,進行圖像增強后如圖6所示。?

?

?

??? 從采集到的虹膜圖象來看,在紅外光照明下,虹膜部分成像清晰。瞳孔輪廓顯著,虹膜部分有較高的對比度,紋理特征豐富明顯,說明自動調(diào)焦比較精確,能夠滿足虹膜圖像采集的要求。?

??? 本文介紹了一種基于圖像處理的自動調(diào)焦方法,并應(yīng)用該原理設(shè)計了一種虹膜圖像自動采集系統(tǒng)。采用紅外照明,計算機在控制攝像物鏡移動的過程中不斷采集人眼圖像,對每幅圖像首先定位虹膜區(qū)域,并根據(jù)該區(qū)域的對比度判斷虹膜是否成像清晰,進行自動調(diào)焦,擷取最終用于識別的圖像。通過實驗證明,自動調(diào)焦比較精確,采集到的虹膜圖像具有較高的對比度、紋理特征豐富明顯,符合后續(xù)處理和使用的要求。并且調(diào)焦機構(gòu)相對簡單,整個系統(tǒng)控制易于實現(xiàn)。?

參考文獻?

1 Richard P. Wilds. Iris Recognition: An Emerging Biometrics Technology? Proceedings Of IEEE, 1997;85(9) ?

2 張以謨.應(yīng)用光學(xué).北京:機械工業(yè)出版社出版,1987?

3 李 為.攝影儀器.北京:北京理工大學(xué)出版社,1994?