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基于FPGA的图像调焦系统研究摘要：采用基于图像技术的自动调焦方法，根据图像分析出图形的质量，完成图像预处理、清晰度判别，获得当前的成像状况。
通过控制电机，完成调焦操作。
其中核心技术是分析图像质量*价函数。
针对调焦算法计算量大、计算复杂等问题，采用中值滤波和灰度线性变换的图像预处理方法，流水线作业，“乒乓”操作，双蝶形处理器复用，基-2FFT算法相结合的工作模式。
实验结果证实，本方法解决了自动调焦算法复杂系统控制的速度问题。
基于图像技术的自动调焦方法，是从与传统的自动调焦技术完全不同的角度出发，直接对拍摄的图像采用图像处理技术，对图像进行成像质量分析，得到系统当前的对焦状态，然后通过驱动机构调整成像系统镜头的焦距实现自动调焦过程。
1 调焦算法分析一幅图像是否聚焦，反映在空域上是图像的边缘及细节是否清晰，而图像的边缘及细节信息可以通过对图像进行微分来获取。
因此，利用信息作为聚焦的判据。
这种提取图像边缘信息的函数称为聚焦*价函数，图像经其处理后所得到的量值能够反映图像的清晰度。
聚焦*价函数应具有以下几个特性：无偏性、单峰性、高灵敏度、较高信噪比、较小计算量。
因此，采用图像处理方法实现自调焦，重要的就是找到一个理想的图像清晰度*价依据，所以本系统的核心算法就是图像的清晰度*价函数实现算法和调焦实现算法。
在图像的清晰度算法中主要对图像进行了图像的预处理过程，清晰度*价算法，电机控制算法3个部分。
图像从空间域转换到频域进行分析是图像处理的常用手段。
同时，由于清晰图像比模糊图像包含有更多的图像信息和细节，分析之后发现清晰度比较高的图像边缘信息清晰可辨，对应于图像的傅里叶变换之后的高频分量加强，低频分量减少，而模糊图像则是低频分量增加，高频分量减少，这样基于功率谱的图像清晰度*价函数理论依据就产生了。
对于连续的图像f(x，y)，当时，可以求出其二维傅里叶变换对于数字图像，如考虑把f(x，y)在x和y方向上用抽样间隔△x，△y进行抽样得到，则f(x0+m／M，y0+n／N)=f(m，n)，M，N为横纵方向的像素数(△x=I／M，△y=，I／N)，m，n=0，±1，±2…。
数字图像自动对焦技术综述摘要：自动对焦技术在数码相机等成像系统上已经成为一项技术指标，其最终效果将直接影响成像的图像质量及后续图像应用的有效性。
本文从专利的视角对数字图像自动对焦技术的发展进行了全面的分析与研究，总结了自动对焦技术相关的专利申请基本情况，介绍了自动对焦技术的发展路线。
关键词：自动对焦；测距；焦点检测；图像处理一引言光电成像系统已广泛应用于工业、农业、医学、军事等领域，用于生成过程监控、工况检测、图像拍摄、医学图像分析等。
进入二十一世纪，知识和信息的飞速发展，图像作为一种高容量的信息载体已深深融入每个人的日常生活之中。
图像与计算机的结合是必然的也是必须的，图像的数字化使得对图像的各种处理和图像的存取变得更加容易。
然而，对于成像系统，均存在聚焦或对焦的问题，使用相机进行物体拍摄时，如果焦距没有调节好，处于离焦状态，拍摄出来的图像是模糊的。
对焦或聚焦是成像系统的关键技术，实现对焦的方法有传统的手动调节和自动调节，手动调节对焦的方法对人的专业操作能力有较高的要求，效率较低，随着现代技术的发展和人们对摄像机需求的提高，自动对焦技术得到广泛的应用和推广，自动对焦技术在数码相机等成像系统上已经成为一项技术指标，自动对焦技术的研究和发展具有非常重要的意义，其最终效果将直接影响成像的图像质量及后续图像应用的有效性。
二专利申请概述2.1 专利申请量分析对自动对焦技术相关的专利申请从全球申请方面按年份进行统计，得到如图2-1发展趋势图。
图2-1 自动对焦技术全球专利申请趋势图从图2-1可以看出，自动对焦技术的专利申请趋势总体上呈现上升趋势，从1960年开始发展到今天，专利申请量有了巨大的变化，从初期到快速增长期，再到稳步发展阶段，自动对焦技术经历了三个不同的阶段：（1）初期阶段1963年，Canon公司在原西德的科隆博览会上展出了一架自动聚焦照相机的样机；1974年，Nikon公司同样也展出了一架样品，但由于样机机构复杂和体积过大未能发展成为商品。
光显微成像系统自动对焦技术的研究光显微成像系统是一种基于光学原理的高分辨率成像技术，广泛应用于生物医学领域中的细胞和组织成像。
对焦是光显微成像系统中的重要环节，对于获取清晰、高质量的图像非常关键。
然而，由于样品的复杂性和成像系统本身的误差，手动对焦常常难以获得理想的结果。
因此，自动对焦技术的研究非常重要。
目前，有多种自动对焦技术可供选择，其中包括基于对比度、基于焦距、基于深度学习等。
本文将重点介绍一种基于对比度的自动对焦技术。
基于对比度的自动对焦技术通过计算图像的对比度来确定焦点位置。
对比度可以衡量图像中灰度级别的变化程度，对于焦点的确定非常重要。
该技术需要分析一系列图像，并确定哪一个图像的对比度最高，从而确定焦点位置。
具体来说，基于对比度的自动对焦技术可以分为两个步骤：图像对比度计算和焦距调整。
首先，图像对比度计算。
在每个图像中选择一块感兴趣区域，通过计算该区域的像素值标准差来确定对比度。
标准差越大，代表对比度越高。
其次，焦距调整。
根据不同的对比度计算结果，调整焦距以获得更高的对比度。
这可以通过操纵镜头或者改变样品和光源的相对位置来实现。
基于对比度的自动对焦技术具有以下几个优点：1.实时性：该技术可以在进行实时成像的同时进行自动对焦，无需停止成像过程，提高了实验效率。
2.精度高：通过对图像进行详细的对比度计算，可以精确确定焦点位置，获得清晰的图像。
然而，基于对比度的自动对焦技术也存在一些局限性：1.样品表面不均匀：如果样品表面不均匀，会导致对比度的计算结果不准确，从而影响自动对焦的效果。
2.高噪声环境：在高噪声环境下，图像的对比度计算结果可能会被噪声干扰，从而影响自动对焦的准确性。
综上所述，基于对比度的自动对焦技术是光显微成像系统中常用的自动对焦技术之一、通过计算图像的对比度来确定焦点位置，从而实现自动对焦。
这一技术具有实时性和精度高的优点，在生物医学领域中具有广泛应用前景。
但需要注意样品表面不均匀和高噪声环境等因素对其影响，应加以合理的解决方案。
自动调焦镜头的原理及实现方法自动调焦镜头的原理及实现方法自动调焦镜头在摄影领域扮演着非常重要的角色。
它通过内置的电子传感器和电机系统，能够自动调整镜头焦距，确保拍摄的主体清晰锐利。
本文将深入探讨自动调焦镜头的原理及实现方法，帮助读者更好地理解这一摄影技术。
1. 原理概述自动调焦镜头的原理主要基于相机内置的传感器对焦点进行检测和分析。
当摄影师按下快门按钮或半按快门按钮时，传感器会对拍摄场景进行扫描，并通过对焦算法计算出最佳焦点位置。
电机系统会根据计算结果自动调整镜头的位置，使得主体清晰锐利。
2. 对焦方法自动调焦镜头一般采用以下几种对焦方法：- 相位对焦：利用传感器对光线的相位差进行测量，以确定焦点位置。
这种方法对于静态场景和较快速度的移动拍摄非常有效。
- 对比度对焦：通过分析拍摄场景中图像对比度的变化来确定焦点位置。
这种方法适用于静态场景和需要高精度对焦的拍摄任务。
- 混合对焦：结合相位对焦和对比度对焦的优势，实现更快速、更精准的对焦效果。
3. 实现方法自动调焦镜头的实现主要依靠以下几个关键技术：- 电子传感器：用于检测光线相位差或图像对比度变化，作为对焦的依据。
- 对焦算法：根据传感器检测到的数据，计算出最佳对焦位置的算法。
不同的相机厂商和镜头型号可能采用不同的算法。
- 电机系统：根据对焦算法的计算结果，驱动镜头进行自动调整，使得主体清晰锐利。
- 反馈系统：用于确认镜头是否已经达到最佳对焦位置，确保对焦的准确性和稳定性。
4. 个人观点自动调焦镜头的出现极大地方便了摄影师的拍摄工作，提高了拍摄效率和质量。
然而，对于一些特殊场景和需求，手动对焦仍然是不可替代的技术。
在实际拍摄中，摄影师需要根据具体情况选择合适的对焦方式，从而获得更理想的拍摄效果。
总结自动调焦镜头作为摄影领域的重要技术，通过电子传感器、对焦算法、电机系统和反馈系统等关键技术的支持，实现了快速、精准的对焦功能。
相信随着科技的不断发展，自动调焦镜头在未来会有更多的应用场景和技术创新。
自动调焦算法
自动调焦算法是一种通过软件或硬件实现自动调整相机或手机等设备镜头焦距的方法，以便获得清晰的图像或视频。
以下是一些常用的自动调焦算法：
1. 基于图像清晰度的方法：这种方法通过检测图像的清晰度来调整焦距。
常见的做法是使用图像的梯度或边缘特征来评估清晰度。
当图像清晰度较高时，相机的焦距可能较远，而当图像清晰度较低时，相机的焦距可能需要调整到较近的位置。
2. 基于深度学习的方法：近年来，深度学习技术在图像识别和计算机视觉领域得到了广泛应用。
一些基于深度学习的自动调焦算法通过训练神经网络来预测焦距，从而获得更好的效果。
3. 基于超声波的方法：在一些高端相机或手机中，可以使用超声波传感器来测量相机与目标之间的距离，从而实现自动调焦。
这种方法通常需要额外的硬件支持，但可以提供更准确的距离信息。
4. 基于相机的参数：在一些特定场景中，相机的参数(如焦距、光圈等)可以已知或被测量。
在这种情况下，可以通过计算目标在图像中的大小或形状等信息来自动调整焦距。
需要注意的是，不同的自动调焦算法适用于不同的场景和设备，具体的选择需要根据实际需求和限制来确定。
相机⾃动对焦_Laplace算法理论详解_以及与运动控制的结合
本⽂会详细介绍相机⾃动对焦的算法，即判别图像清晰度的图像处理算法_Laplace算法理论解析，以及阐述如何与运动控制结合进⾏实时确认相机焦距。
开发不易，因此本⽂并未给出源代码，有需要的请单独私聊。
⾸先，我们需要明确的是，为了确认相机的最佳焦距，相机的视野范围内必须是有⾜够的灰度差。
如果灰度差基本没有，⽐如说⼀张⽩纸放在视野内，相机是对不了焦距的。
所以基于灰度差，我们知道连续变化的⿊⽩过度期间其⼀阶微分变化很⼩，并且⼀阶微分并不具有很⾼的灵敏度，所以对⿊⽩过度期间的求⼆阶微分是⼀种更好的选择。
但是图像⼀般分为 x 和 y ⽅向，所以对边缘的两个⽅向求⼆阶偏微分，是⼀个更好的选择。
即：
时间不够了，我直接上教科书⾥的原理吧。
OpenCV和Halcon都有拉普拉斯的算⼦，⼤家可以看下。
另外，关于程序具体实现细节，我讲解下：
程序分为两个线程：
第⼀个是相机连续不断的拍照，并进⾏拉普拉斯运算，求拉普拉斯图像的灰度⽅差，此值正是可以确认图像清晰度，若值越⼤，则图像就会更清晰。
第⼆个是运控程序，我把相机的焦距放在相机轴的⾏程之内，因此程序必须将相机轴运动完成，然后视觉处理的拉普拉斯的结果和当前⼀⼀对应的轴位置都会被记录下到⼀个数据结构中。
稍微透漏下，我⽤的数据结构是字典。
以下是程序的最终结果，轴会⾃动回到最佳焦距位置。
科技信息２００８年第１３期ＳＣＩＥＮＣＥ＆ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ１．引言自动对焦技术是计算机视觉和各类成像系统的关键技术之一，在照相机、摄像机、显微镜、内窥镜等成像系统中有着广泛的用途。
自动对焦技术从２０世纪７０年代后期发展起来，到现在已经日臻成熟并取得了广泛应用。
对焦机构就是用来调节镜头和ＣＣＤ之间的距离，使得像平面落在ＣＣＤ的成像表面。
２．自动对焦的分类从基本原理来说，自动对焦可以分成两大类：一类是基于镜头与被拍摄目标之间距离测量的测距自动对焦，另一类是基于对焦屏上成像清晰的聚焦检测自动对焦。
２．１测距方法测距对焦主要有红外线测距法和超声波测距法。
（１）红外线测距法该方法的原理是由照相机主动发射红外线作为测距光源，并由红外发光二极管间构成的几何关系，然后计算出对焦距离。
（２）超声波测距法该方法是根据超声波在相机和被摄物之间传播的时间进行测距的。
相机上分别装有超声波的发射和接收装置，工作时由超声振动发生器发出持续超声波，超声波到达被摄体后，立即返回被接收器感知，然后由集成电路根据超声波的往返时间来计算确定对焦距离。
红外线式和超声波式自动对焦是利用主动发射光波或声波进行测距的，称之为主动式自动对焦。
２．２聚焦检测方法（１）对比度法该方法是通过检测图像的轮廓边缘实现自动对焦的。
图像的轮廓边缘越清晰，则它的亮度梯度就越大，或者说边缘处景物和背景之间的对比度就越大。
反之，失焦的图像，轮廓边缘模糊不清，亮度梯度或对比度下降；失焦越远，对比度越低。
利用这个原理，将两个光电检测器放在ＣＣＤ前后相等距离处，被摄影物的图像经过分光同时成在这两个检测器上，分别输出其成像的对比度。
当两个检测器所输出的对比度相差的绝对值最小时，说明对焦的像面刚好在两个检测器中间，即和ＣＣＤ的成像表面接近，于是对焦完成。
（２）相位法该方法是通过检测像的偏移量实现自动调焦的。
在感光ＣＣＤ的位置放置一个由平行线条组成的网格板，线条相继为透光和不透光。
摄像机镜头系统的自动对焦算法设计随着技术的不断发展，摄像机镜头系统的自动对焦算法已经变得越来越先进。
然而，这一领域仍然存在很多挑战。
本文将探讨摄像机镜头系统的自动对焦算法的设计，以及如何应对这些挑战。
一、摄像机镜头系统的自动对焦算法简介自动对焦算法是一种用于摄像机镜头系统中的控制算法，其功能是使摄像机能够自动调整镜头的焦点，以实现清晰的图像。
在摄像机拍摄物体时，对焦一直是一个重要的问题，因为只有清晰的图像才会生动、自然，并且能够传达准确的信息。
自动对焦算法是将焦距自动调整到最适宜的位置，以达到最佳的成像效果。
摄像机镜头系统的自动对焦算法通常包括以下几个步骤：图像采集->图像预处理->自动对焦处理->CAN通信输出首先，摄像机捕捉图像数据，并将其传输到处理编码器中进行预处理。
其次，这些图像数据传输到特定的自动对焦模块中，在此模块中将使用图像分析技术来检测焦点位置，并基于这些数据来计算需要调整的光学焦点。
最后，根据上述数据，自动对焦模块将命令发送到CAN总线控制器实施对镜头的自动对焦调整。
二、应对挑战的自动对焦算法设计和实现目前，在实现自动对焦算法时，最主要的挑战是由于环境和物体的复杂性而导致的精准对焦问题。
具体来说，有以下几个方向可以考虑解决这些问题：1.基于锐度检测法的自动对焦算法：这种算法主要基于图像的锐度信息，将对焦点与最适量位置之间的距离作为对焦参数，并通过移动镜头的位置，来实现自动对焦。
通过对图像数据进行频域变换，可对图像的边缘信息进行提取，进而实现对焦点的自动检测与修正。
2.基于对比度处理法的自动对焦算法：这种算法主要依赖于对比度的变化，对焦点处的对比度变化随着焦距位置的变化而发生变化，通过监控不同焦距位置下物体的对比度，评估最佳对焦距离，并实现精准对焦。
3.基于深度学习的自动对焦算法：这种算法主要将图像处理和深度学习相结合，通过神经网络对图像进行处理和提取特征，利用大量的数据集进行训练，最终实现快速、准确的自动对焦。
一种基于图像处理的自动调焦系统摘要：一种基于图像处理的自动调焦方法，应用该方法设计一种虹膜图像自动采集系统。
该系统利用虹膜区域的平均对比度作为是否对焦准确的判据，并以此为反馈控制执行机构进行实时对焦。
实验证明该系统自动调焦精确，采集到的虹膜图像清晰，符合使用要求；并且调焦机构简单，整个系统控制易于实现。
在摄影摄像技术中，调焦是保证感光介质所记录的影像取得清晰效果的关键步骤。
调焦机构就是用来调节摄像镜头和感光介质之间的距离，使得像平面落在感光介质的表面。
目前，常用的自动照相机、摄像机和数码相机中多采用自动调焦，即根据被摄目标的距离，由集成电路指使镜头前后移动到相应的位置上，从而使被摄目标自动清晰成像。
自动调焦技术从20世纪70年代后期发展起来，到现在已经日臻成熟并取得了广泛应用，从而使摄像、摄影设备的自动化功能更加完善。
1 自动调焦的几种主要方式从基本原理来说，自动调焦可以分成两大类：一类是基于镜头与被摄目标之间距离测量的测距方法，另一类是基于调焦屏上成像清晰的聚焦检测方法。
1.1 测距方法测距方法的自动调焦主要有三角测量法、红外线测距法和超声波测距法。
（1）三角测量法测距原理如图1所示。
左边的反射镜是局部镀膜反射镜，即中间一小块反射右边来的光线，其余大部分视场透射前方直接进入的光线，这样在调焦平面上的影像如图1左下角所示。
右边的反射镜在电路控制下转动，调焦平面上有光电元件进行探测，当透射和反射的两部分影像重合的时候，可动反射镜的摆动角α/2和物点A的距离D之间有如下关系：α/2=(1/2)arctg(b/D)式中，b为基线长。
于是，系统可以计算出被摄目标和镜头之间的距离并驱动镜头运行到合适的位置，完成调焦。
（2）红外线测距法该方法的原理类似于三角测量法，所不同的是由照相机主动发射红外线作为测距光源，并用红外发光二极管的转动代替可动反光镜的转动。
（3）超声波测距法该方法是根据超声波在摄像机和被摄物之间传播的时间进行测距的。
基于图像处理的相机自动对焦方法研究综述摘要：随着各种成像设备自动化、智能化的迅速发展，自动对焦技术的应用越来越广泛。
自动对焦系统一般由分析处理模块和控制驱动模块组成，而分析处理这一块是整个自动对焦系统的重中之重，从传统的测距法到像偏移法，再到近来流行的基于图像处理的自动对焦法都无不体现了自动对焦技术的发展。
现在就来简单的介绍一下基于图像处理的自动对焦技术。
关键词：图像处理；自动对焦；对焦评价函数；对焦搜索策略
一自动对焦技术的发展
自动对焦技术是计算机视觉和各类成像系统的关键技术之一, 在照相机、摄像机、显微镜、内窥镜等成像系统中有着广泛的用途。
自动对焦技术从20 世纪70 年代后期发展起来, 到现在已经日臻成熟并取得了广泛应用。
1.1 传统的自动对焦方法
（1）测距法：
测距法是通过向被摄物体发射光波或辐射波，并接收反射波来测量目标的距离，然后通过计算机来控制自动对焦，主要包括红外测距法、激光测距法、超声波测距法等。
优点：结构简单，可靠性高；缺点：由于所拍物体的吸收和反射能力不同会造成随机噪声。
（2）像偏移法：
像偏移法是利用三角测距原理，由被摄物体发出的光线，同时进入左、右两组接收器，并成像在接收元件上，通过两组信号的对比求得合适的对焦位置。
被摄物体的距离信息通过在CCD上成像位置的差异反映出来，可直接由CCD元件进行检测和分辨。
优点：结构简单、可靠性高；缺点：CCD元件与光电转换、运算系统的电路技术要求较高，成本也高。
2 焦点检测自动对焦法
焦点检测法主要用于单反相机中，它是在镜头的焦点附近设置自动对焦微型组件，将镜头焦点直接作为探测对象的一种方式，它能够适应各种变焦镜头且拍摄距离大。
该方法又分为反差检测和相位检测两种。
焦点检测法的优点是：在一般状况下能够较好地实现对焦，检测装置不需要发射源，能耗少，能够实现远距离对焦。
其缺点是：对于运动的、细线条的或者是低反差的拍摄体进行自动对焦有困难，同时对含有偏光特性的物体对焦也比较困难。
二基于图像处理的自动对焦原理
在数字系统里面的自动对焦是基于图像处理的自动对焦，基于数字图像处理的自动对焦方法主要有离焦深度发（DFD,Depth from Defocusing）和对焦深度法（DFF,Depth from Focusing）两种。
1 离焦深度法（DFD）
离焦深度法是一种从离焦图像中取得深度信息从而完成自动对焦的方法。
离焦深度法又分为基于图像恢复的离焦深度法和基于离焦量估计的离焦深度法。
离焦深度法的主要缺点是：需要事先获得成像系统精确的数学模型，才能保证对焦的精度，而该数学模型在理论上还不能精确地确定，只能近似估计，从而导致误差极大。
2 对焦深度发（DFF）
对焦深度法是一种建立在搜寻过程上的对焦方式。
它通过选取一种适当的评价函数来评价不同对焦位置所获得图像的清晰度，清晰度值最大时对应最佳的对焦位置。
基于图像处理对焦的两大优点：a、调焦更加智能化，聚焦判据更加灵活和多样；
b、利用计算机可以很方便地对运动执行机构进行控制，从而避开复杂的调焦电路和机构。
三基于图像处理的自动对焦的关键技术
1 对焦评价函数
要进行自动对焦，首先要能评价所获取的图像是否为清晰的对焦图像。
因此图像清晰度的评价是自动对焦的首要问题。
对焦评价函数的基本要求是：无偏性；单峰性；灵敏度高；较高的信噪比；计算量小等。
对焦评价函数主要分为灰度梯度函数、频域函数、信息学函数、统计学函数。
（1）灰度梯度函数
这类函数主要利用对图像灰度的各种处理来表征图像的清晰度，一般是利用图像处理中常用的梯度函数提取图像的边缘信息。
对焦准确的图像有更尖锐的边缘、更大的梯度函数值。
常用的灰度函数有绝对方差算子、Roberts梯度算子、灰度差分之和算子、Variance算子和灰度变化率之和算子等。
绝对方差算子利用同行相邻的两个像素点灰度
（2）频域函数
由于对焦图像的主要特征是具有清晰的边缘和丰富的图像细节，而边缘和细节对应于图像傅里叶变换的高频分量；离焦图像的模糊在频域上表现为高频成分的衰减。
常用的频域函数有离散傅里叶变换(DFT)、快速傅里叶变换(FFT)、离散余弦变换(DCT)、小波变换等。
（3）信息熵函数
对焦图像与离焦图像相比，灰度的多样性要大，即信息熵不一样。
图像趋于离焦时，灰度值趋于单一，信息含量少，信息熵小，反之则信息熵大。
因此可以利用图像的信息熵来作为清晰度评价函数。
根据香农信息论可知，熵最大时信息量最多，对于二维图像而言就是熵最大时图像最清晰。
常用的信息熵函数有全频段积分、函数阈值积分、函数高频分量函数等。
（4）统计学函数
完全离焦的图像是由单一灰度值组成的，而对焦图像则因为包含了清晰的图像信息，表现为多灰度值分布，这一特性可以用统计学直方图来表示。
直方图是指未归一化的灰度概率密度函数估计，它表示了所有图像点在每一灰度值的出现次数，用对应于每一灰度值的带的大小来表示，对焦图像表现为多个带分布，而离焦图像表现为少数带分布，故利用直方图分析函数可以评价图像质量。
这类函数主要有：Range函数、Menmay函数、Masgrn函数、直流功率函数、交流功率函数等。
2 对焦窗口的选择
对焦窗口是图像中的感兴趣区域，对焦窗口选择算法直接地影响到对焦的复杂度、计算量和精确度。
传统的对焦窗口选择方案主要包括中央选择法和多区域选择法：①中央选择法，即选择图像中央一个M×N个像素的小区域；②多区域选择法，即选择图像中具有代表意义的几个区域作为对焦窗口。
此外，还有基于黄金分割点的对焦窗口等。
3 对焦搜索策略
基于图像处理的自动对焦系统中的另一个关键技术是对焦搜索策略，即搜索算法。
搜索算法应当合理，尽量避免重复搜索或搜索失败。
目前常见的几种方法有：
（1）函数逼近法
函数逼近法是在采集了不同位置的评价函数值得到评价曲线后，利用简单的二阶或三阶函数进行曲线拟合，通过该方法来逼近已知的评价曲线，从而得到评价函数的极值点，找到对焦的位置。
该方法在极值附近的效果会比较好，但它对极值附近的数据有很大的依赖性，容易受局部峰值、噪声的影响，在实际对焦过程中不宜采用。
（2）Fibbonacci搜索法
Fibbonacci搜索法利用的是有名的Fibbonacci函数, 是一种通过缩小区间范围搜索单峰曲线极点的方式，是一种理论计算上的最优化单峰搜索算法。
它的缺点是，如果
对焦评价函数曲线并不是理想的光滑曲线，而出现大量的局部极大值时，Fibonacci搜索就有可能陷入局部极大值的邻近区域。
另外，Fibonacci搜索算法需要在区间内大距离调整镜头位置，并且要变换移动方向，这将会增加对焦消耗时间。
特别是在直流电机中，变换移动方向往往会累计位置误差，使对焦不够精确。
因此，Fibonacci搜索算法在性能上往往并非最佳。
（3）爬山搜索法
根据评价函数图像的无偏性和单峰性，在初始状态下，一般先设置搜索方向和搜索步长，假定搜索从最左边开始，往右侧搜索。
每前进一个步长就计算相应图像的评价函数值与前一步的评价函数值比较，如果后者大于前者就继续前进，直到出现的评价函数值小于前者就改变搜索方向。
此时缩短步长重复上面的步骤直到所得的前后两幅图的评价函数值的差值小于所设定的一个阈值，再在该两步之间任意选择一个点作为评价函数图像的极值点，即为对焦最佳位置点。
附：由于拍摄对象所处的环境、拍摄设备等一些因数，往往导致所拍摄到的图像带有很多的噪声，影响后续对图像的处理。
所以，在处理之前会对所拍摄的图像进行预处理（除噪声）。
目前常用的预处理方法有领域平均法（四领域；八领域）、中值滤波（方形；线型；十字型；圆形；菱形）、自适应滤波等。
四总结
现在都比较流行基于图像处理的自动对焦的研究与应用，技术相对是比较成熟的，当然也还有很多的问题等待我们做进一步的研究。
在图像处理的自动对焦中，对焦评价函数、对焦窗口、搜索算法是相当重要的，三者的选择是相辅相成的。
对焦图像判据和最佳像面确定算法其实可以归结到对焦评价函数的选择；对焦方法的精度是由整个系统决定的，与软件算法和硬件电机的精度有关，并且还与拍摄对象有关，需要做大量的研究和设计。
