针对目前调焦评价函数存在的灵敏度低、鲁棒性差、易进入饱和区等问题, 提出了一种融合灰度梯度和暗通道L0范数的调焦评价函数。首先分析并证明了清晰图像与离焦图像相比具有亮度更大、更稀疏的暗通道这一特性, 然后选择了暗通道的L0范数对图像的离焦情况进行评价, 最后融合图像灰度梯度与暗通道的L0范数构建了一种新的调焦评价函数。在对森林、公路、天空中的无人机、室内静物等多种场景的调焦实验中, 使用单核DSP处理速度为9 Hz, 基本满足实时性; 受到外界干扰时函数曲线没有出现伪峰; 在离焦比较严重的情况下没有进入饱和区, 仍然能够保持一定的陡峭度。实验结果表明, 本文提出的调焦评价函数具有较好的灵敏度和鲁棒性, 可以满足光电成像系统对实时调焦的要求。

为了提高自动调焦算法的性能，对调焦评价函数和调焦搜索算法进行了研究。在分析人类视觉系统(HVS)特性研究成果的基础上，提出了一种基于HVS加权的小波调焦评价函数。根据视觉多通道特性和视觉敏感度带通特性，对不同方向、不同空间频带的小波高频系数分别赋予不同的权值。为了克服爬山法搜索速度慢的缺点，提出了一种基于SOM神经网络的搜索算法，采用训练完成的SOM神经网络预测镜头的最佳聚焦位置。实验结果表明，提出的小波调焦评价函数得到了比传统小波调焦评价函数更优的调焦特性曲线;采用本文的搜索算法平均仅需要采集处理73幅图像就能找到最佳聚焦位置，与基于全搜索的爬山法相比，节省了大量的搜索时间。说明提出的调焦方法不但可以得到符合人眼视觉的调焦效果，还可以实现快速自动调焦。

提出了使用Sobel算子或Laplace算子做卷积,对图像像素点进行绝对值相加的TennenGrad改进算法,以及Laplace改进算法,和几种已有评价函数进行分析比较.为了判断粗调评价函数的优劣,对评价函数的判断准则进行了逐一分析,并且将平滑性、高效率、强壮性作为最主要的衡量标准.在搭建的显微镜粗调实验系统中,对较为复杂的MEMS器件-微加速度计进行粗调成像.另外,对显微成像系统的调焦策略进行分析研究,提出并比较分析了3种调焦策略,其中n点灰度比较策略是较优的策略.实验处理结果表明,改进的TennenGrad算法具有最优的粗调特性,调焦范围较大,达到了210 μm;调焦分辨率高,达到7 μm,同时调焦图像显示出曲线变得更加平滑,曲线部极值点由5个减为0个.

调焦评价函数对离焦图像的灵敏度直接影响着自动调焦的精度。许多对调焦函数性能研究中,都只是对各个不同函数的灵敏度相互比较,忽略了调焦评价函数的灵敏度不仅和函数本身有关,还和调焦选择区域大小以及图像的空间频率等参量有关的问题。从成像原理基本公式推导出调焦评价函数灵敏度的数学模型。然后根据公式得出在光学系统的焦点附近,调焦评价函数的灵敏度与图像的空间频率成高次正比关系,与调焦区域的面积成线性正比关系,与照明光源的波长和光学系统空间截止频率成二次反比关系。最后实验证明理论分析的正确性。从而为实践中的自动调焦系统设计提供理论指导,以便有目的地选择和控制调焦系统的各个参量进一步提高自动调焦精度。

提出一种自动对焦技术,其调焦评价函数--图像的平面微分平方和能够反映图像高频分量的能量.用计算平面微分平方和的方法在空间域上计算相邻像素亮度差值的平方和,对应于在频率域上计算图像高频分量的能量和,此值越大,图像对焦越准确.用平面微分平方和计算一行图像(N个像素)的调焦评价函数时,计算时间仅为2 (N -1)个时钟周期.