Chia sẻ bài báo qua Email MÔ HÌNH LẤY NÉT TỰ ĐỘNG NHANH CHO CAMERA QUAN SÁT ẢNH NHIỆT
Thông tin bài báo
Ngày nhận bài: 25/03/26 Ngày hoàn thiện: 23/06/26 Ngày đăng: 24/06/26Các tác giả
1. Tống Minh Đức, Đại học Kỹ thuật Lê Quý Đôn2. Phạm Cao Đại
, Đại học Kỹ thuật Lê Quý Đôn3. Nguyễn Văn Trung, Đại học Kỹ thuật Lê Quý Đôn
4. Nguyễn Đăng Hải, Đại học Kỹ thuật Lê Quý Đôn
5. Đặng Hoàng Anh, Trường Đại học Mở Hà Nội
6. Đào Huy Du, Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp - ĐH Thái Nguyên
Tóm tắt
Bài báo đề xuất một mô hình lấy nét tự động nhanh chuyên biệt cho thiết bị ảnh nhiệt hồng ngoại, thông qua việc ứng dụng kỹ thuật Brenner Gradient 2D để đánh giá độ sắc nét, kết hợp với chiến lược tìm kiếm toàn cục đa tỷ lệ. Các ảnh nhiệt hồng ngoại thường có độ tương phản thấp, nhiều nhiễu và đường bao mục tiêu mờ nhạt, khiến các thuật toán lấy nét tự động truyền thống áp dụng trên ảnh quang học khả kiến dễ hội tụ tại các cực trị địa phương thay vì đạt được đỉnh sắc nét toàn cục. Do đó, việc lựa chọn phương pháp đánh giá độ sắc nét có tính bền vững cao và chiến lược tìm kiếm nhanh đỉnh sắc nét toàn cục là các thách thức đối với ảnh nhiệt. Các kết quả thử nghiệm chứng minh mô hình đề xuất đã định vị chính xác vị trí thấu kính cho điểm sắc nét toàn cục và giải quyết được hiện tượng kẹt cực trị địa phương. Đặc biệt, giải pháp này giúp giảm thiểu tối đa độ trễ của ống kính (thời gian tính toán) so với chiến lược tìm kiếm toàn cục với cùng một kết quả trả về vị trí sắc nét. Kết quả này đáp ứng yêu cầu xử lý thời gian thực và ứng dụng hiệu quả cho các khí tài quang điện tử tiên tiến.
Từ khóa
Toàn văn:
PDFTài liệu tham khảo
[1] Y. Zhang, J. Wang, and X. Li, "Autofocus method for infrared imaging systems," Applied Optics, vol. 55, no. 7, pp. 1685-1692, 2016.
[2] H. Mir, P. Xu, and P. V. Beek, “An extensive empirical evaluation of focus measures for digital photography,” In Proc. SPIE–IS&T Electronic Imaging, conference track Digital Photography X, vol. 9023, pp. 167-177, 2014.
[3] Y. Zhang, L. Liu, W. Gong, H. Yu, W. Wang, C. Zhao, P. Wang, and T. Ueda, “Autofocus System and Evaluation Methodologies: A Literature Review,” International Journal on Sensor Technology, vol. 30, no. 5, pp. 1165-1174, 2018.
[4] C.-M. Chen, C.-M. Hong, and H.-C. Chuang, “Efficient auto-focus algorithm utilizing discrete difference equation prediction model for digital still cameras,” IEEE Transactions on Consumer Electronics, vol. 52, no. 4, pp. 1135-1143, 2007.
[5] M. Hellstrand, “Device and a method for an infrared image analyzing autofocus,” U.S. Patent No. 7.110.035, 2006.
[6] R. Chen and P. van Beek, “Improving the accuracy and low-light performance of contrast-based autofocus using supervised machine learning,” Pattern Recognition Letters, vol. 56, pp. 30-37, 2015.
[7] B.-K. Park et al., “Fast and accurate auto focusing algorithm based on two defocused images using discrete cosine transform,” Digital Photography IV, vol. 6817, pp. 105-114, 2008.
[8] X. Zhang, Y. Li, and J. Yang, “End-to-end learning for autofocus in imaging systems,” Pattern Recognition, vol. 124, 2022, Art. no. 108498.
[9] S. H. Lee, J. H. Kim, and K. M. Lee, “Autofocus using deep reinforcement learning,” IEEE Access, vol. 9, pp. 123456-123467, 2021.
[10] J. Wang et al., “An improved Brenner algorithm for image definition criterion,” Acta Photonica Sinica, vol. 41, no. 7, pp. 855-858, 2012.
[11] L. Shih, “Autofocus survey: a comparison of algorithms,” Proc. SPIE, Digital photography III, vol. 6502, 2007, doi: 10.1117/12.705386.
[12] Y. Yao et al., “Evaluation of sharpness measures and search algorithms for the auto-focusing of high-magnification images,” Visual Information Processing XV, vol. 6246, pp. 132-143, 2006.
[13] L. Chen, Y. Wang, and H. Zhang, “Adaptive search strategies for fast autofocus systems,” Applied Optics, vol. 60, no. 10, pp. 2890–2898, 2021.
[14] C.-T. Liu et al., “Searching algorithm of theodolite auto-focusing based on compound focal judgment,” EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, vol. 2014, 2014, Art. no.110.
[15] X. Li, J. Zhao, and Y. Zhang, “Multi-scale search algorithm for fast autofocus in imaging systems,” Optics Express, vol. 29, no. 15, pp. 23456-23470, 2021.
DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.14987
Các bài báo tham chiếu
- Hiện tại không có bài báo tham chiếu