【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及成像，具體是一種單幅圖像估計離焦量的光學成像系統自動調焦方法。
技術介紹
1、目前，以光學器件為圖像采集工具的成像系統廣泛應用于農業、工業、醫療、航天等領域，從手機、平板電腦、數碼相機、顯微系統、攝影設備和交通監控，到經緯儀、太空望遠鏡和衛星成像等。在光學成像系統中，清晰成像是必須要解決的首要問題，它對后續的圖像處理任務(例如：目標檢測、跟蹤、識別等)至關重要。
2、光學成像系統一般采用自動調焦技術獲取清晰圖像。自動調焦技術可分為傳統的自動調焦技術和基于數字圖像處理的自動調焦技術。傳統的調焦技術包括測距調焦法和檢焦調焦法，這兩種調焦法需要引入額外的輔助設備，調焦系統損耗資源多、花費成本高且機械結構復雜。
3、基于數字圖像處理的自動調焦技術可分為離焦深度法和對焦深度法。離焦深度法需要2-3幀不同離焦程度的離焦圖像，通過一次電機動作就能完成調焦，算法實時性較高，但是該方法需要事先獲取成像系統的各種參數，并建立成像系統的光學模型。對焦深度法在實際應用中經常出現多峰值情況，而且實時性問題無法解決，尤其對于高速運動的成像系統，很難通過對焦深度法找到最佳焦面位置完成調焦，進而捕捉到清晰的圖像或視頻。
4、近年來，隨著深度學習技術的不斷發展，它被廣泛應用于各個領域。基于深度學習的自動調焦方法一般采用深度學習模型來建立圖像清晰度和離焦距離之間的映射關系，通過采集單幅或多幅離焦圖像來估計離焦距離，該方法可進行實時自動調焦。但是，在某些情況下，比如遠離焦平面的離焦圖像在視覺上非常相似，尤其是距離焦平
技術實現思路
1、針對上述現有技術中自動調焦方法存在的響應時間長、離焦估計精度低等問題，本專利技術提供一種單幅圖像估計離焦量的光學成像系統自動調焦方法，在調焦過程中，僅采集一幅圖像即可計算該圖像的離焦距離，且能正確檢測該圖像的正負離焦性，使得光學成像系統通過一次定位調焦技術即可實現實時自動調焦，為目標實時檢測、跟蹤等需要連續變焦的光學成像系統提供清晰的對焦圖像輸入，提升系統的整體性能。
2、為實現上述目的，本專利技術提供一種單幅圖像估計離焦量的光學成像系統自動調焦方法，包括如下步驟：
3、步驟1，構建第一圖像數據集，所述第一圖像數據集包括若干由第一光學成像系統采集的第一圖像，并標注所述第一圖像的真實離焦距離作為真實標簽；
4、步驟2，構建基于對比回歸的離焦距離預測模型，以提取單幅圖像的圖像特征以及預測單幅圖像的離焦距離；
5、步驟3，對所述第一圖像進行兩種不同類型的數據增強操作，得到若干樣本對，并基于所述樣本對的圖像特征構建對比損失，基于所述第一圖像的離焦距離預測值與真實標簽構建回歸損失，基于所述對比損失與所述回歸損失構建損失函數，基于所述第一圖像數據集與所述損失函數訓練所述離焦距離預測模型；
6、步驟4，將所述第一光學成像系統采集的第一待測圖像輸入步驟3中訓練后的所述離焦距離預測模型，得到所述第一待測圖像的離焦距離并將其發送至所述第一光學成像系統的電動調焦裝置，實現所述第一光學成像系統的自動調焦。
7、在其中一個實施例，步驟1中，所述構建第一圖像數據集，包括：
8、步驟1.1，基于所述第一光學成像系統采集不同場景、所有焦段且在電動調焦裝置移動位置上的對焦和離焦的第一原始圖像，并將同一場景、焦段范圍內采集到的第一原始圖像視為一個第一圖像棧；
9、步驟1.2，將所述第一圖像棧中的每一所述第一原始圖像進行不重疊分塊，得到若干第一圖像子塊，并將所述第一圖像棧中每一所述第一原始圖對應分塊位置的第一圖像子塊組合成第一局部圖像棧，得到若干第一局部圖像棧，并標注每一所述第一圖像子塊的真實離焦距離作為真實標簽；
10、步驟1.3，剔除最大清晰度值小于閾值的所述第一局部圖像棧，并將所有剩余所述第一局部圖像棧中的所述第一圖像子塊作為所述第一圖像，完成所述第一圖像數據集的構建。
11、在其中一個實施例，步驟1.2中，所述第一圖像子塊的真實離焦距離獲取過程為：
12、在每一所述局部圖像棧中，將最大清晰度值對應所述第一圖像子塊的真實離焦距離標注為0，其它所述第一圖像子塊的真實離焦距離標注為其與標注為0的第一圖像子塊的物理距離。
13、在其中一個實施例，所述離焦距離預測模型包括：
14、baseline網絡，用于提取單幅圖像的編碼特征；
15、mlp網絡，用于根據所述編碼特征提取單幅圖像的圖像特征；
16、全連接網絡，用于根據所述編碼特征預測單幅圖像的離焦距離。
17、在其中一個實施例，步驟3具體包括：
18、步驟3.1，對所述第一圖像數據集隨機采樣獲得若干個batch數據，每個所述batch數據包括若干所述第一圖像；
19、步驟3.2，對每個所述batch數據中的所述第一圖像進行兩種不同類型的數據增強操作，構建由兩幅數據增強圖像組成的樣本對，其中，在所述batch數據中，當任一所述第一圖像對應的所述樣本對為正樣本對時，其它所有所述第一圖像對應的數據增強圖像均為負樣本，并任選所述正樣本對中的一正樣本與每一所述負樣本組成負樣本對；
20、步驟3.3，將一所述batch數據對應的所有所述樣本對輸入所述離焦距離預測模型，基于預測的離焦距離構建回歸損失、基于所述樣本對的圖像特征構建對比損失，聯合l2正則化損失計算總損失值，并進行梯度回傳，更新所述離焦距離預測模型的網絡權重；
21、步驟3.4，基于剩余所述batch數據重復進行步驟3.3，完成所述離焦距離預測模型的一輪訓練；
22、步驟3.5，重復步驟3.3至步驟3.4，直至達到預設訓練輪數。
23、在其中一個實施例，步驟3.3中，所述總損失值具體為：
24、l＝linfonce+λ1lrmse+λ2lreg
25、其中，l為總損失值，linfonce為對比損失，lrmse為回歸損失，lreg為l2正則化損失，λ1、λ2為超參數。
26、在其中一個實施例，所述對比損失linfonce具體為：
27、
28、其中，n為所述batch數據中第一圖像的數量，i、k、m為求和代數；zi、zk為所述batch數據中第i幅第一圖像對應的樣本對為正樣本對時，第i幅第一圖像所對應兩幅數據增強圖像的圖像特征；zm為所述batch數據所對應的第m幅數據增強圖像的圖像特征，τ為溫度系數；的取值為0或1，當m＝i時當m≠i時sim(·)表示余弦相似度。
29、在其中一個實施例，步驟4中，得到本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種單幅圖像估計離焦量的光學成像系統自動調焦方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的單幅圖像估計離焦量的光學成像系統自動調焦方法，其特征在于，步驟1中，所述構建第一圖像數據集，包括：
3.根據權利要求2所述的單幅圖像估計離焦量的光學成像系統自動調焦方法，其特征在于，步驟1.2中，所述第一圖像子塊的真實離焦距離獲取過程為：
4.根據權利要求1或2或3所述的單幅圖像估計離焦量的光學成像系統自動調焦方法，其特征在于，所述離焦距離預測模型包括：
5.根據權利要求1或2或3所述的單幅圖像估計離焦量的光學成像系統自動調焦方法，其特征在于，步驟3具體包括：
6.根據權利要求5所述的單幅圖像估計離焦量的光學成像系統自動調焦方法，其特征在于，步驟3.3中，所述總損失值具體為：
7.根據權利要求6所述的單幅圖像估計離焦量的光學成像系統自動調焦方法，其特征在于，所述對比損失Linfonce具體為：
8.根據權利要求1或2或3所述的單幅圖像估計離焦量的光學成像系統自動調焦方法，其特征在于，步驟4中，
9.根據權利要求1或2或3所述的單幅圖像估計離焦量的光學成像系統自動調焦方法，其特征在于，還包括：
10.根據權利要求9所述的單幅圖像估計離焦量的光學成像系統自動調焦方法，其特征在于，步驟5具體包括：
...【技術特征摘要】
1.一種單幅圖像估計離焦量的光學成像系統自動調焦方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的單幅圖像估計離焦量的光學成像系統自動調焦方法，其特征在于，步驟1中，所述構建第一圖像數據集，包括：
3.根據權利要求2所述的單幅圖像估計離焦量的光學成像系統自動調焦方法，其特征在于，步驟1.2中，所述第一圖像子塊的真實離焦距離獲取過程為：
4.根據權利要求1或2或3所述的單幅圖像估計離焦量的光學成像系統自動調焦方法，其特征在于，所述離焦距離預測模型包括：
5.根據權利要求1或2或3所述的單幅圖像估計離焦量的光學成像系統自動調焦方法，其特征在于，步驟3具體包括：
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【專利技術屬性】
技術研發人員：翟永平，
申請(專利權)人：中國人民解放軍國防科技大學，
類型：發明
國別省市：
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