自动图像聚焦算法在数字图像处理中的应用

林荔

摘要：应用自动图像聚焦算法往往能够将数字图像的处理效率、处理效果进行全面优化，而在数字图像处理还存在较大可提升空间的现阶段，这无疑为强化数字图像处理能力提供了新的有效途径。该文就通过阐述自动图像聚焦算法在数字图像处理中的实际应用，并对该方法的应用优势进行分析，以期能为该行业的相关从业者在强化自身工作时起到一定参考。

关键词：自动图像聚焦算法;数字图像处理;应用

中图分类号：TP391      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2019）19-0196-02

现代社会高度的计算机技术让社会群众逐渐适应了应用计算机技术进行各类活动，而数字图像化便是基于此而逐渐发展，并随着计算机技术的进一步普及从而拥有了更大的需求空间。但现阶段的数字图像处理仍存在一定问题，导致其成效无法满足社会群众的需求，故基于促进数字图像处理发展的目的，本文就探讨了应用自动图像聚焦算法来实现对数字图像处理的优化。

1 数字图像处理的现存问题

在数字图像处理中，所要处理的对象大多属于二维信息，这就导致工作中所要处理的信息量较大，往往一副较低分辨率的图像就存在着较大的数据量，而随着分辨率的提高与色彩的复杂，相关的处理工作还会更加繁杂化，比如512×512高清晰度的彩色图像往往需要占据0.76mb左右的数据量，并且由于处理内容的繁杂，更是将处理工作的内容与难度放大化，严重影响了数字图像处理的效率。同时由于繁杂的处理内容与较大的数据量，在处理时往往也需要根据图像数据量的提高而拥有更高的数据传输量，这不仅在一定程度上影响着数字图像的处理效率，更是对数字图像处理的计算机设备提出了一定的性能要求。并且数字图像中往往存在各像素有所关联的现象，比如电视中所播放画面便是由数十万乃至上百万有关联的像素组成，其中相邻格的联系系数甚至能达到0.9及以上。故在进行数字图像处理时，往往要将图像中有所关联的部分进行共同处理，而由于相关图像联系存在数量极多、难以发现等特点，故常导致图像处理时不具备全面性与切实性，并且由于联系过多对任务量的加重，不仅降低了处理工作的质量，更是对处理效率造成了不良影响。而且还存在处理后的二维图像往往不具备良好价值的问题，这不仅是处理工作成效不甚良好而导致，也是由于二维图像本身就有着一定的片面性，难以复原三维景物的全部信息，故经由数字图像处理的图片往往需要进行知识引导与一定的景物假定来让图像富有更高价值。此外，现阶段数字图像处理的评价体系也存在着一定问题，相关评价工作往往是由人来判断，而由于个人感受、思想、理解能力等的不同，常导致受相关因素的影响而出现评价结果出现不同的问题，从而使得评价结果也缺乏一定的准确性与科学性，无法实现对处理成效的有效评价，故现阶段的评价工作还有待进一步完善、优化。

2 自动图像聚焦算法在数字图像处理中的应用

2.1 具体应用过程

在图像处理中应用自动聚焦算法的过程通常是将图像进行每一帧的分别采集，而后用自动聚焦算法中的聚焦评价评价函数来对每帧图像的聚焦评价函数值进行计算，确保相关图像能够进行良好聚焦，并且基于所计算出的函数值，还要对镜头的位置进行改变，通过查找出满足光学高斯公式的位置，实现更好的聚焦效果，以此达到对最佳聚焦点的寻找，确保应用自动图像聚焦算法的数字图像处理能够拥有良好成效。同时由于在应用中通常仅进行一定的聚焦、计算、评价等操作，无疑能便于数字图像处理人员进行掌握，故现阶段自动图像聚焦算法在数字图像处理中有着较为广泛的普及，但由于在该方法的计算过程中相关计算量较大，故若没有一定的硬件结构作基础，往往会影响到数字图像的处理效率。

2.2 对处理效果的优化

由于需要数字处理的相关图像往往具有较高的适用性，能够支持使用自动图像聚焦法对图像进行聚焦操作，而不存在如吸收红外功能或是反射红外不好等类型的图片导致自动图像聚焦法应用成效不好的问题，故现阶段自动图像聚焦算法逐渐在数字图像处理中广泛应用。而且计算机中的相关图像通常是由多个像素点而构成，应用自动图像聚焦算法则能将各个像素进行清晰聚焦，并且只要再经过一定的后期处理，便能实现对有联系性的像素点进行全面、切实地处理。还可以将聚焦完成的图像与离焦图像进行对比，从而进行多方面的深入分析，一般来说，普通图像有着比离焦图像有着更明显的灰度值变化，并且其过渡段往往较小，图像边缘较为锐化，故可以通过进行清晰图像与离焦图像进行对比，经由图像灰度值的数值来对图像聚焦清晰度进行判别。而且聚焦后的清晰图片对比离焦图片，往往含有更多的细节、信息甚至是更丰富的高频分量，故聚焦后的图片往往能够具备更高价值。并此外，应用自动图像聚焦算法能够通过对图像从离焦到聚焦的整个过程进行处理、计算，从而实现对图片的深入探索，这无疑为评价函数的准确性打下了切实保障，而通过计算结果的对比，也能让处理人员明确如何对图像进行深入的优化处理，由此实现对数字图像处理成效的强化提高。

2.3 应用优势

2.3.1 多样化

在数字图像处理中应用自动图像聚焦算法时，往往会由于聚焦算法的多样化从而实现对数字图像处理方式的丰富、拓展，从而能针对数字图像的不同而采用更为有效的处理方式，并且在處理完成后还能经由相关的图像聚焦评价函数来对聚焦结果进行计算，从而获取准确的图像状态，以便于对处理中的错误进行及时发现并处理、解决，保障高质量的数字图像处理工作。同时基于聚焦算法的多样化，相关聚焦评价函数的计算方法也较为丰富，能够在时域和频域等各方面对图像状态进行探索，并能够根据如图像要求、技术应用要求与计算机硬件配置等条件选择更为适合的聚焦评价函数来对图片进行聚焦。而由于对图像状态的判断往往有着较多途径，故通过多样化的聚焦算法，往往能够从多方面、多途径、多方向的进行判断，再基由其全面、准确、细致的评价函数，以此快速、有效地对图像状态进行判别，实现高效的鉴别工作。

2.3.2 简洁化

自动图像聚焦算法还具有简洁化图像结构、处理系统的优势，由此实现更为高效的处理工作，也能便于技术能力不高的人员进行操作。而随着新时代下自动图像聚焦算法的不断发展、优化，处理成效受人员能力限制的问题也由于新型软件、功能等的丰富而得到了改善。且随着物联网的发展、普及，现阶段自动聚焦方法在应用于数字图像处理中甚至能够通过发射控制信号来实现对控制电机的驱动，这无疑起到了简化控制系统与降低控制难度的作用，并在一定程度上提高了自动图像聚焦算法的灵活性，从而实现对数字图像处理速度的提升与强化数字图像处理效果的意义。

3 结束语

综上所述，虽然在大数据背景下相关的数字图像处理技术不断丰富、优化，但在该处理过程中仍存在一定的可优化空间，需要通过引用各种新型技术与新型算法，从而将数字图像处理技术的发展融入于时代发展的潮流中。同时应用相关新型技术与算法也能起到对图像处理能力的提高，并且能在一定程度上简化相关流程，逐渐实现自动化、高效化的数字图像处理工作，由此促进相关行业的发展。

参考文献：

[1] 朱琼瑶. 数字图像处理自动图像聚焦算法的分析和比较[J]. 电子技术与软件工程， 2017（4）： 91-91.

[2] 吕奇， 岳德鹏. 基于数字图像处理技术的测树仪算法研究[J]. 西北林学院学报， 2018， 33（5）： 149-155.

[3] 张红霞， 王灿， 刘鑫， 等. 图像边缘检测算法研究新进展[J]. 计算机工程与应用， 2018， 54; 909（14）： 16-23.

[4] 廖定安. 自动图像聚焦判别的数字图像处理算法分析[J]. 数字技术与应用， 2018， 36（10）： 142-145.

【通联编辑：谢媛媛】