数码相机算法

本文关键字：算法 数码相机 | 更新日期: 2023-09-27 17:56:08

我正在开发一个简单的视频设备，我想介绍一些标准的很酷的相机功能。我想介绍的是什么

  • 对焦指示器
  • 自动对焦
  • 自动曝光（理想的曝光时间估计）

现在我正在寻找一些示例，如何实现这些功能。你有什么有用的链接吗？

编辑：好的，我将使用标准的CCD相机，它可以在~20MPix分辨率下为我提供~1fps。我打算用 C# 编写它，如果出现性能问题，我将使用 C++。我会有镜头+CCD相机+电机。

编辑：我想看看一些更详细的算法描述。我确信有些必须在大学课程中教授，但我很难找到一些。对于焦点指示器，我尝试了一种原始方法，但在某些情况下它失败了。

 int verticalPoints = 0, horizontalPoints = 0;
 ///Calculate the vertical differences
 for (int x = 0; x < toAnalyze.Width; x++)
 {
     for (int y = 1; y < toAnalyze.Height; y++)
     {
        byte* pixel = (byte*)data.Scan0 + y * stride + x;
        verticalDiff += Math.Abs(*pixel - *(pixel - stride));;
     }         
  }
  verticalDiff /= toAnalyze.Width * (toAnalyze.Height-1);
  ///Calculate horizontal differences
  for (int y = 0; y < toAnalyze.Height; y++)
  {
     for (int x = 1; x < toAnalyze.Width; x++)
     {
        byte* pixel = (byte*)data.Scan0 + y * stride + x;
        horizontalDiff += Math.Abs(*pixel - *(pixel - 1));
     }
   }
   horizontalDiff /= (toAnalyze.Width-1) * toAnalyze.Height;
   ///And return the average value
   return(verticalDiff + horizontalDiff) / 2;

谢谢

数码相机算法

从最后开始，可以这么说：

自动曝光非常简单：测量光照水平并计算出平均光需要多长时间才能产生~15-18%的灰度。有很多尝试可以改进这一点（通常通过单独计量图片的多个部分，并处理这些结果），但这是起点。

自动对焦有两种不同的类型。大多数摄像机使用基于检测对比度的摄像机 - 查看来自传感器的输入，当相邻像素之间的差异最大化时，您会认为这是"对焦的"。

对比度检测自动对焦确实使对焦指示有点困难 - 特别是，在对比度再次开始下降之前，您永远不会真正知道何时达到最大对比度。当你进行自动对焦时，你对焦直到你看到一个峰值，然后看到它再次开始下降，然后把它开回最高的地方。对于使用指示器的手动对焦，在对比度再次开始下降之前，您无法识别最大对比度。用户必须遵循大致相同的模式，越过最佳焦点，然后回到最佳焦点。

或者，您可以使用相位检测。这使用通过两个棱镜的"图片"对齐，就像许多（大多数？自动对焦投入使用之前的单反相机。

只是为了通知您。我正在WPF中开发专业的500万像素取证数码相机软件。在DotNet中不C++。有一些线程需要知道，但它的工作速度非常快。由于使用了 GPU，因此性能更高。

杰瑞的回答做得很好。焦点检测是"基于时间/帧的对比度检测"。逻辑很简单，要保持其性能并不容易。自动对焦检测

要检查曝光时间，如果您已创建图像直方图，则很容易。图像直方图在任何情况下，您都需要这样做

  • 红色通道
  • 绿色通道
  • 蓝色通道
  • 获得
  • 曝光时间

这种混合使它变得更加复杂，因为您还可以使用颜色增益通道来增加图像的亮度。RGB 图像数字。亮度可以具有与"增益"和"曝光"时间相同的结果。

如果您自动计算曝光时间，请记住，您需要一帧来计算它，并且曝光时间越短，您将获得的帧越多。这意味着，如果你想有一个好的算法，总是尝试有一个非常小的曝光时间，然后慢慢增加它。不要使用缓慢减小值的线性算法。

数码相机还有更多方法，如像素合并像素合并，以提高帧速率以获得快速对焦结果。

以下是焦点如何生成焦点强度图像的示例：

 Private Sub GetFocusValue(ByRef C1 As Color, ByVal LCol1 As List(Of Color), ByVal LCol2 As List(Of Color), ByVal AmplifierPercent As Single)
        Dim MaxDiff1 As Integer = 0
        Dim MaxDiff2 As Integer = 0
        Dim Factor As Single = 0
        Dim D As Integer
        Dim LR1 As New List(Of Integer)
        Dim LR2 As New List(Of Integer)
        Dim LG1 As New List(Of Integer)
        Dim LG2 As New List(Of Integer)
        Dim LB1 As New List(Of Integer)
        Dim LB2 As New List(Of Integer)
        For Each C As Color In LCol1
            LR1.Add(C.R)
            LG1.Add(C.G)
            LB1.Add(C.B)
        Next

        For Each C As Color In LCol2
            LR2.Add(C.R)
            LG2.Add(C.G)
            LB2.Add(C.B)
        Next

        MaxDiff1 = Me.GetMaxDiff(LR1)
        MaxDiff1 = Math.Max(MaxDiff1, Me.GetMaxDiff(LG1))
        MaxDiff1 = Math.Max(MaxDiff1, Me.GetMaxDiff(LB1))

        MaxDiff2 = Me.GetMaxDiff(LR2)
        MaxDiff2 = Math.Max(MaxDiff2, Me.GetMaxDiff(LG2))
        MaxDiff2 = Math.Max(MaxDiff2, Me.GetMaxDiff(LB2))

        If MaxDiff1 > MaxDiff2 Then
            D = MaxDiff1 - MaxDiff2
            Factor = D / 255
            Factor = Factor / (AmplifierPercent / 100)
            Factor = Math.Min(Factor, 1)
            Factor = 1 - Factor 'invert result
            'TB.Math.Swap(MaxDiff1, MaxDiff2)
            'Factor = 255 'the original BM1 is better
        Else
            D = MaxDiff2 - MaxDiff1
            Factor = D / 255
            Factor = Factor * (AmplifierPercent / 100)
            Factor = Math.Min(Factor, 1)
            'Factor = 0 'the BM2 is better
        End If
        Factor = Factor * 255

        C1 = Color.FromArgb(Convert.ToByte(Factor), C1.R, C1.G, C1.B)

    End Sub

AForge.net 有很多用于图像处理的东西，包括边缘检测和卷积滤波器。您可能想查看的另一个（更大的）库是OpenCV，但只有.net的包装器，其中AForge直接用c#编写

。
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