УДК 681.78
Метод автоматической фокусировки
оптической системы
М.Г. Кот, студент 544 гр.
Национальный аэрокосмический университет
им. Н.Е. Жуковского «ХАИ»
Согласно международной классификации существует 16 видов био-метрических данных, к числу которых относятся черты лица и изображение радужной оболочки глаза человека. В процессе автоматической идентификации личности данные, записанные в электронном биометрическом паспорте, сличаются с зарегистрированными параметрами, полученными с помощью оптических систем формирования изображения. Достоверность принятия решения во многом определяется качеством полученных изображений.
Для получения четких снимков необходима предварительная фокусировка - настройка объектива на точное расстояние до объекта съемки. Существуют два основных способа фокусировки - ручной (оценка резкости производится визуально) и автоматический (автофокус). В системах активного автофокуса для определения дальности измеряется время, про-шедшее от момента посыла инфракрасного импульса до его возврата, или применяется фазовое детектирование двух световых потоков. Более точной системой определения резкости является пассивный автофокус, в котором используется свет, отраженный (или излучаемый) самим объектом съемки. Пассивный автофокус может быть основан на контрастном или фазовом типе работы. При контрастном типе работы камера считается успешно сфокусированной, если разница между яркостью соседних точек будет наибольшая. В докладе предложен метод пассивной автофокусировки, использующий критерий максимальной дисперсии. При этом полагаем, что, если изображение четкое, то оно занимает широкий спектральный диапазон по интенсивности (от 0 до 255), т. е., дисперсия яркости максимальна, если изображение размыто - дисперсия мала, следовательно, объект расфокусирован. Т. о., процессор по величине дисперсии формирует управ¬ляющий сигнал мотору объектива об изменении фокусного расстояния. Для подтверждения выводов была проведена статистическая обработка серии резких и размытых изображений. Предложенный метод можно использовать при проектировании систем визуального наблюдения и в интеллектуальных системах принятия решений по изображениям объектов.
*Научный руководитель к.т.н., доцент, доцент, А.В. Попов
Нет похожих статей