针对影像测量领域中自动对焦方法存在的对焦准确性不高、对焦过程复杂等问题, 提出了一种采用加权最小二乘准则的自动对焦方法。首先, 根据不同种类图像清晰度评价函数的评价特性, 选定对焦过程中所用的图像清晰度评价函数。其次, 在图像清晰度评价函数的基础上进行两阶段对焦, 即粗对焦阶段与精对焦阶段。然后, 分析了加权最小二乘准则中加权系数的确定原则并给出了其具体确定方法。最后, 对精对焦阶段所得清晰度评价值进行归一化处理, 采用加权最小二乘准则进行高斯曲线拟合求取极值, 极值位置即最终正焦平面。实验结果表明: 在步距为0.1mm的条件下, 该方法与现有的洛伦兹(Lorent)、Gauss拟合方法相比, 对焦误差由0.05mm降低到0.02mm, 有效地提高了现有曲线拟合法的对焦准确性。

针对当前TFT-LCD玻璃基板在线检测过程中存在的显微图像对焦模糊问题，对基于图像处理的自动调焦方法在TFT-LCD玻璃基板检测中的应用进行了研究。基于对TFT-LCD液晶面板的光学检测，重点介绍了目前较为常用的、具有代表性的几种基于图像处理的清晰度评价算法,并从算法的单峰性、无偏性、灵敏性以及计算量等方面进行了比较与分析，提出了一种粗细调相结合的复合自动对焦方法，分别选取斜边缘检测算子和梯度滤波器算子作为调焦粗搜索和精搜索阶段的对焦评价算子。实验结果表明：使用调焦行程为15步的全局搜索算法，传统单一算法耗时2.18 s，得到图像的清晰度评价函数值为46.78；粗细调相结合的复合自动对焦方法时间仅为1.41 s,得到图像的清晰度评价函数值为52.49。该方法不仅对焦精度高，有较大的对焦范围，还能保证高的计算效率。

离焦模糊图像清晰度评价函数是采用数字图像处理技术实现自动调焦的一个关键,需要不断地提高评价函数的准确性和有效性.深入研究了各种图像梯度的分布情况后发现模糊图像小梯度像素数较大,而清晰图像大梯度的像素数则明显比模糊图像的多,因此可以给梯度加一个阈值,去掉梯度小的值保留梯度大的值,这样可以突出清晰图像的的优势,易于准确判断.首次提出了一种用图像梯度加阈值求和作为由于离焦产生的模糊图像的评价函数,建立了上述评价函数的数学模型,并给出了实验结果和分析.与以往的图像灰度方差、梯度和、小波变换等评价函数相比,给出的评价函数无偏性好、单峰性强,信噪比高,计算量小,在焦平面附近具有变化趋势明显和灵敏度高的特点.