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申请/专利权人：中国科学院光电技术研究所

摘要：本发明公开了一种基于图像评价网络和图像评价函数的爬山调焦搜索方法。该方法首先需要训练图像评价网络模型，然后将采集的图像信息输入至图像评价网络中，该网络可以准确辨别采集图像的模糊程度，不同的模糊程度对应着不同的搜索步长，图像评价函数的作用是控制搜索方向，并且在图像较为清晰时采用曲线拟合的调焦搜索方法。该方法充分利用各个算法的优点，在保证调焦精度的同时，大大地提高了调焦搜索效率，并且可以有效避免局部极值点。能更好地用于实际调焦工程，提高光学系统的最终成像质量。

主权项：1.一种基于图像评价网络和图像评价函数的爬山调焦搜索方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一，构建图像数据集：所述图像数据集按模糊程度分为多类图像数据集，所述多类图像数据集的分类包括：清晰图像、浅度模糊图像、中度模糊图像、重度模糊图像；其中手机的高清屏保图像作为清晰图像一类；步骤二，训练多个图像评价网络模型：采用构建的所述图像数据集输入图像分类网络进行模型训练，所述图像分类网络包括AlexNet、VGG、Inception-V3；所述图像评价网络用于识别图像的模糊程度；步骤三，选取多个图像评价函数：所述图像评价函数模型类似于一个开口向下的二次函数曲线，根据以下五个基本特征选取多个图像评价函数：1无偏性；2单峰性；3灵敏度高；4鲁棒性强；5计算量小；步骤四，确定评价网络模型和图像评价函数：通过仿真实验对比，挑选SMD曲线作为图像清晰度评价函数，以及挑选图像评价网络识别精度最高的模型；步骤五，识别图像模糊程度和图像评价值：将采集的图像输入训练好的步骤四所确定的图像评价网络中，先识别出图像的模糊程度，然后基于步骤四确定的图像评价函数得到图像评价值，并将结果做好记录；步骤六，调焦搜索：在第一次调焦时，移动固定距离L采集图像，然后，回到步骤五，记录移动后采集的图像评价值，通过比对两次图像评价值确定搜索方向；然后根据步骤五识别的图像的模糊程度设置搜索步长，并基于该搜索步长采集图像，反复执行步骤五和步骤六，直至采集图像清晰；在非第一次调焦时，根据步骤五识别的图像的模糊程度设置搜索步长，然后移动所述搜索步长采集图像，反复执行步骤五和步骤六，直至采集图像清晰；其中，步骤六中，识别的图像为重度模糊图像时对应的搜索步长为bL，为中度模糊图像时对应的搜索步长为aL，为浅度模糊图像时使用曲线拟合搜索算法确定聚焦点，为清晰图像时对应于结束调焦，aL和bL分别为步长L的a倍和b倍，其中a，b为大于1的整数，且ba。

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百度查询： 中国科学院光电技术研究所 一种基于图像评价网络和图像评价函数的爬山调焦搜索方法