摘 要： 为了获得拼接过程所需的高清晰度CCD像元放大图像，针对CCD拼接仪硬件条件实现了数字自动调焦技术的应用。选取整幅放大图像的中心区域作为调焦区域，采用改进Laplacian函数作为清晰度评价函数。实验结果表明,对中心区域进行调焦所耗费的时间仅为针对整幅图像调焦的20%。改进Laplacian函数进行一次清晰度评价用时2.5 ms，结合搜索过程，能快速准确地定位最佳聚焦平面。在CCD拼接仪上应用数字自动调焦技术，解决了手动调焦操作复杂和精度不足的问题。

关键词： CCD拼接仪；自动调焦；调焦区域；清晰度评价函数

       CCD拼接仪是专门进行CCD拼接的设备，实现将多片CCD连接成一个CCD阵列。CCD像元经拼接仪上的显微镜放大成像后由摄像系统接收并显示在监视器上，监测放大的像元图像并调整各片CCD位置进行拼接。而对CCD像元放大成像时，经常会出现离焦现象，致使图像模糊、轮廓扩散。为了得到清晰的放大图像，必须对拼接仪上的显微镜进行调焦。早期的拼接仪是二维结构，显微镜位置固定，调焦主要通过调整焦面组件位置和修磨CCD的保持架垫片来改变拼接焦平面与显微镜的距离[1]。改进后的拼接仪是三维结构，显微镜安装在升降台上，通过调整升降台高度来移动显微镜，改变其与拼接焦平面的距离进行调焦[2]。这些调焦方式均为人工控制，需要有经验的人员操作，并且调焦精度受操作人员主观因素影响较大。随着计算机处理能力越来越强，自动调焦代替人工调焦的条件已经成熟。本文在CCD拼接仪上实现了数字自动调焦。移动升降台改变显微镜位置，采集CCD像元放大图像并计算其清晰度评价函数值，取得最大值的位置即为最佳聚焦平面。数字自动调焦技术不要求拼接仪操作者具有调焦经验，只要采用客观评价标准确定聚焦位置，就能使调焦结果精确，提高了整个拼接过程的精度。

       1 数字自动调焦实现条件

　     本文所涉及的CCD拼接仪为三维结构，升降台安装了由导轨、步进电机、步进电机驱动器及光栅尺组成的控制系统。实现数字自动调焦时，对输入的数字图像计算其清晰度评价函数值，根据值的大小发送控制命令，驱动电机按照指定的方向和距离移动，从而带动升降台上的显微镜移动。CCD焦面组件的位置不动，它与显微镜之间的物距随显微镜的移动而改变，直到取得最大清晰度评价函数值的位置，电机停止运动。应用数字自动调焦技术到拼接仪中不需要额外增加任何硬件设备，而且可以更大程度地发挥了已有硬件的作用。

       2 数字自动调焦算法

       2.1 调焦区域选择

　     清晰度评价函数的运算量与参加运算的像素数成正比，在数字自动调焦过程中需要多次计算图像清晰度评价函数值，为了提高调焦实时性，必须减少参加运算的像素数量。图1(a)为CCD拼接过程中监视器所显示的画面，对拼接有用的信息是以十字丝为中心的小部分区域，聚焦程度也以图中蝴蝶结图像的清晰程度来确定。因此截取中心区域作为调焦区域，如图1(b)所示，既可以减少参加计算的像素数量，又可以避免背景信息对清晰度评价的影响。调焦区域的像素数目占整个图像的23%，清晰度评价函数的计算量能减少大约77%，大大提高了数字自动调焦的实时性。

       2.2图像清晰度评价

　     清晰度评价函数的选取对调焦效果起着关键作用。理想的清晰度评价函数具有灵敏度高、单峰性好、无偏性强和计算量小等特点[3-5]。

　　   当显微镜正确聚焦时，图像清晰，在空域表现为边缘锐化，具有更大的梯度值。经常使用的灰度梯度函数有:灰度差分绝对值之和函数(SMD)、Brenner 函数、Roberts梯度和函数、Laplacian函数、Tenengrad函数和Variance函数等。

       采集从离焦到聚焦再到离焦的41幅不同清晰度的图像，使用上述6种评价函数分别计算清晰度评价值，绘成图2所示的曲线。它们均具有单值性和无偏性，Variance函数、Robert梯度和函数、SMD函数灵敏度不高；Tenengrad函数计算量太大;Brenner函数只考虑了图像单一方向梯度值，稳定性不高;Laplacian函数的计算量较小，具有极高的灵敏度。

       拼接仪调焦是微调过程，以小步长搜索最佳聚焦位置，要求清晰度评价函数灵敏度高，在聚焦位置附近变化较大；同时为了保证调焦的实时性，要求清晰度评价函数计算量较小。而Laplacian函数的计算量较小，具有极高的灵敏度，最适合拼接仪调焦使用，其表达式如式(1)所示，其中M为图像的行数，N为图像的列数，f(i,j)表示像素点灰度值。

D=4f(i,j)-f(i,j-1)-f(i,j+1)-f(i-1,j)-f(i+1,j)  (1)

　     Laplacian函数计算水平和垂直方向的梯度变化，其值在偏离聚焦位置稍远时变化不大，不利于搜索过程使用。对于一般图像，斜方向的梯度变化所占比例更大。因此对Laplacian函数进行改进，计算图像45°和135°方向的梯度变化，如式(2)所示。改进后的评价函数与Laplacian函数的对比如图3所示。二者具有同样小的计算量，但改进的Laplacian函数具有尖锐的峰值，能敏锐感知最佳聚焦平面位置；同时在偏离聚焦平面时，函数值的变化也较为明显，利于搜索最佳聚焦平面。

       D=4f(i,j)-f(i-1,j-1)-f(i-1,j+1)-f(i+1,j-1)-f(i+1,j+1)2)

       3 实验结果

　     截取图像采集卡原始数据流，取中央区域的300像素×300像素大小子图像作为调焦区域，使用本文提出的改进Laplacian函数计算图像清晰度值。移动显微镜到第一片CCD处，以当前位置为中心，在中心前后10 μm的距离内搜索最佳聚焦平面。以第一片CCD的聚焦平面位置为其他各片调焦的基准，为了提高搜索精度，以2步(即1 μm)为步长采集图像并计算清晰度评价函数，取得最大清晰度评价值的位置即为此片CCD的最佳聚焦平面位置。以这个位置为中心，其余各片CCD在前后3 μm的距离内，以2步(即1 μm)为步长,经过4次图像采集即可定位到最佳聚焦平面位置，移动显微镜到各片CCD的最佳聚焦位置开始CCD拼接。整个调焦过程如图4所示。图5为调焦效果图，其中图5(a)为初始状态的模糊图像，图5(b)为自动调焦结束后的清晰图像。

       本文采用的方法，调焦时间可缩短为对整幅图像调焦时间的20%。采用改进Laplacian函数作为清晰度评价函数,完成一次清晰度评价值计算只需2.5 ms，其在最佳聚焦位置具有尖锐的峰值，灵敏度非常高，适合拼接仪调焦过程使用；同时在偏离聚焦位置时函数值也具有较大的变化率，能明显感知图像的清晰度变化，比Laplacian函数利于搜索算法使用，能快速准确地定位到最佳聚焦平面。与人工调焦相比，数字自动调焦增加了对焦面组件离焦偏差量定量获取的功能，大大提高了调焦的实时性，同时采用固定的标准评价聚焦程度，提高了聚焦精度，最终提高了CCD拼接的精度。

参考文献

[1] 李朝辉，王肇勋，吴克用. 空间相机CCD焦平面的光学拼接[J]. 光学精密工程，2000，8 (3) : 213-216.

[2] 孟庆华. 面阵CCD拼接仪结构设计[J]. 光机电信息，2010，27(11):32-35.

[3] 梁敏华，吴志勇，陈涛. 采用最大灰度梯度法实现经纬仪自动调焦控制[J].光学精密工程，2009，17(12):3016-3021.

[4] 李郁峰，陈念年，张佳成. 一种快速高灵敏度聚焦评价函数[J]. 计算机应用研究，2010，27(4):1534-1536.

[5] 刘国栋，范九伦. 一种改进的Canny边缘检测算法[J]. 微型机与应用，2013，32(22)：32-34,37.

(收稿日期：2014-01-23)