基于光學傳感的實時調焦算法研究

摘要：通過分析光學傳感器原理，設計了一種基于光學傳感的實時調焦算法，并對其進行了優化。實驗結果表明，該算法能準確獲取圖像的空間頻率響應（spatial frequency response，SFR）值，并通過實時調整焦距來優化圖像清晰度。優化后的算法在提升調焦精度和響應時間方面表現優異，可有效減少焦距調整時間，提高系統的自動對焦性能，為智能設備圖像處理提供了新的解決方案。

關鍵詞：光學傳感；空間頻率響應；實時調焦；圖像處理

中圖分類號：TP751 文獻標識碼：A

0 引言

隨著智能設備圖像處理技術的持續進步，提升圖像清晰度和優化調焦性能已成為提升圖像質量的關鍵問題。基于光學傳感的實時調焦算法應運而生，該算法通過實時監測圖像的空間頻率響應（spatial frequency response，SFR）值，動態調整焦距，從而有效提高圖像清晰度并縮短調焦時間。現有的基于光學傳感的調焦算法已能夠通過精準的實時調焦機制優化圖像質量，但仍有提升空間。為此，本文提出了一種基于光學傳感的實時調焦算法，旨在進一步優化智能設備圖像處理技術，為相關領域提供創新性的解決方案。

1 光學傳感器工作原理

光學傳感器是一類通過采集光信號并將其轉換為電信號來獲取圖像信息的設備，廣泛應用于圖像處理、圖像自動對焦和圖像質量檢測等領域。光學傳感器工作原理主要依賴于光電效應，即通過光敏元件（如光電二極管、互補金屬氧化物半導體、電荷耦合器件等）將光信號轉換為電信號。光學傳感器通過捕獲光線的強度、波長和頻率等參數，反映圖像的清晰度、對比度以及其他視覺質量指標[1]。光學傳感器先接收目標物體的反射光，再通過光學鏡頭調節焦距和光線的聚焦方式，實現對目標物體圖像的捕捉與傳輸。圖像的 SFR值作為衡量圖像清晰度的關鍵指標，其可以利用不同頻率的正弦波或邊緣梯度分析圖像的對比度來得到，具體計算

公式如下：

SFR（f）= 。" " " " " " " " " " （1）

式中，SFR（f）為空間頻率f下的SFR值，Imax（f）和Imin（f）分別為空間頻率f下圖像的最大和最小對比度值。

2 基于光學傳感的圖像清晰度與實時調焦算法概述

2.1 SFR定義及測量

SFR是衡量圖像系統成像質量的重要指標，它描述了圖像在不同空間頻率下的對比度變化情況。圖像的SFR值越高，圖像的細節保留度越高、空間分辨率越強，能夠呈現的邊緣和紋理信息越清晰。通常情況下，隨著空間頻率的增加，SFR值會逐漸下降，這意味著圖像在高頻區域的細節逐漸損失[2]。SFR值的測量主要利用調制傳遞函數，即分析系統在不同空間頻率下的調制能力。SFR測量時，可采用標準測試圖像或邊緣分析法，通過傅里葉變換計算邊緣擴散函數，再由其導數獲得線擴散函數，最后得出SFR曲線。SFR測量在光學成像、相機性能評估及自動對焦系統優化中具有重要應用

價值。

2.2 算法設計

基于光學傳感的實時調焦算法旨在通過實時監測圖像的SFR值變化，動態調整焦距，以達到最佳的圖像清晰度。該算法使用光學傳感器實時捕獲圖像信息，計算其SFR值，并根據SFR值的變化動態調整鏡頭焦距，優化成像質量。具體而言，使用光學傳感器獲取圖像的光強信息，計算每一幀圖像的SFR值[3]。當SFR值低于設定的目標值時，此算法會自動調整鏡頭的焦距，直到達到最佳焦點。焦距的調整量（Δf）可通過以下公式進行

計算。

Δf = α·（SFRtarget - SFRcurrent）。" " " " " " " " " " " " "（2）

式中，α為調焦步長常數，SFRtarget為圖像的目標SFR值，SFRcurrent為圖像的當前SFR值。

2.3 算法性能分析及優化

在實踐過程中，基于光學傳感的實時調焦算法性能直接影響圖像清晰度。在性能分析時，本文主要評估算法在不同焦距調整下對圖像清晰度的提升能力和對實時變化的適應能力。通過對比不同焦距下的SFR值變化，能夠判斷算法的調焦精度與圖像質量提升的關聯性。為了提高算法性能，特別是在復雜動態環境中的適應能力，可以引入自適應步長調整策略。當圖像SFR值接近目標值時，調焦步長逐漸減小，以避免過調焦；而當SFR值與目標值差異較大時，增大調焦步長，加快調焦過程。優化后的調焦公式可表

示為：

Δf = α·（SFRtarget - SFRcurrent）β。" " " " " " " " " "（3）

式中，β為調節因子，用于控制步長變化的速率。

3 實驗驗證與結果分析

3.1 實驗系統搭建

為了驗證基于光學傳感的實時調焦算法的有效性，搭建了一個完整的實驗系統，該系統由高分辨率互補金屬氧化物半導體（complementary metal oxide semiconductor，CMOS）光學傳感器、可調焦鏡頭、圖像處理單元和數據采集單元組成。光學傳感器負責捕獲實驗目標的圖像，并將圖像實時傳輸至圖像處理單元。圖像處理單元利用特定的圖像算法計算每幀圖像的SFR值，并將計算結果輸入調焦控制模塊。該模塊根據SFR值的變化情況，結合預設的調焦算法，動態調整鏡頭焦距，以優化圖像清晰度。

實驗過程中，為確保調焦系統的穩定性和準確性，采用不同的焦距參數進行測試。在每組實驗中，設定初始焦距，并記錄系統自動調焦前后的SFR值，同時監測圖像質量的變化情況。實驗采用標準化的圖像質量評估方法，如利用調制傳遞函數、邊緣梯度進行分析，以對成像效果進行定量分析。數據采集單元對實驗過程中不同焦距下的圖像進行存儲，并通過數據處理軟件進行歸一化、去噪和濾波處理，以排除環境噪聲對實驗結果的

干擾。

3.2 測試數據采集與處理

測試數據采集是驗證本文算法性能的關鍵環節。為了全面評估本文算法性能，分別在不同焦距和圖像質量條件下進行了大量實驗。采集的測試數據涵蓋了不同焦距下的SFR值變化、調焦過程中的響應時間以及每個調焦步驟對應的圖像清晰度。在數據處理過程中，對圖像數據進行預處理，包括去噪和歸一化操作，以確保結果的準確性。部分測試數據采集結果如表1所示。

由表1可以看出，在不同焦距下，優化后SFR值普遍高于優化前SFR值，且SFR值提升比例不同。當焦距的增加至20 mm后，SFR值的提升比例逐漸減小，這可能與系統焦距調整的非線性特性有關。這些數據表明，通過調焦算法的優化，圖像清晰度在各個焦距下均得到了不同程度的提升，驗證了基于光學傳感的實時調焦算法在改善圖像質量方面的有效性。

3.3 算法性能評估

為了全面評估基于光學傳感實時調焦算法的性能，本文從調焦響應時間、調焦精度和系統穩定性3個方面進行了詳細測試。實驗模擬了實際應用場景，通過設定不同的初始焦距和目標SFR值，觀察系統在動態環境下的自動調焦過程。在實驗過程中，響應時間是指從調焦啟動到系統達到目標SFR值所需的時間，而調焦精度則通過比較目標SFR值與最終測得的SFR值之間的誤差來衡量。本文還重點分析了系統在不同環境條件下的穩定性，包括光照變化、目標物移動以及傳感器噪聲干擾等因素對調焦效果的影響。

結果表明，該算法能夠在較短時間內完成自動調焦，并保持較高的精度，使最終SFR值與目標SFR值之間的誤差控制在1.20%以內。另外，系統在不同光照強度和目標物移動條件下均能保持較好的魯棒性，調焦穩定且無明顯抖動[4]。通過優化調焦步長策略，系統在不同初始焦距情況下的調焦時間穩定，避免了過調焦或調焦不充分的問題。綜上，該算法在復雜環境中依然具備良好的適應性和可靠性，能夠有效提升光學系統的自動對焦

性能。

4 結語

本文提出了一種基于光學傳感的實時調焦算法，并對其進行了優化，以提升電子產品的自動對焦性能和圖像清晰度。通過搭建實驗系統，模擬了實際應用場景中系統的自動對焦過程，成功驗證了該算法在不同焦距和圖像環境下的有效性。實驗結果表明，該方法能夠準確計算圖像的SFR值，并實時調整焦距，使圖像清晰度顯著提高，同時降低了調焦時間和誤差。優化后的算法在調焦響應時間、調焦精度和系統穩定性方面均表現良好，能夠滿足電子產品在復雜環境下的自動調焦需求。本文為智能設備圖像處理提供了新的方法論和實踐參考，未來將進一步拓展該算法在智能攝像、機器視覺及自動檢測系統中的潛在應用。

參考文獻

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[2] 劉逸倫，宣鵬華，李巖松，等. 光學電流傳感消抖卡爾曼本征信號高精度提取方法研究[J]. 光子學報，2024，53（9）：75-87.

[3] 馬國明，王思涵，張曉星，等. 變電設備狀態信息光纖/光學傳感研究[J]. 高電壓技術，2024，50（8）：3354-3386.

[4] 鄭龍超，劉勇. 基于表面等離激元的光學氫氣傳感技術[J]. 激光雜志，2024，45（7）：49-57.