半通过镜头无反光镜相位比较对焦数码相机系统

半通过镜头无反光镜相位比较对焦数码相机系统

论文摘要

数码相机结构上一般可分为两种:图像直接通过镜头到达图像传感器的普通数码相机和采用单镜头反光结构的单反数码相机。单反相机结构复杂,还必须使用昂贵的大尺寸图像传感器,但具有以下三点优势:1.以前已为胶片单反相机开发了大量镜头,而这些镜头大多可直接用于数码单反相机,具有很大的拥有量优势。2.光学通过镜头取景具有分辨率高、即时显示、显示亮度高等特点,比普通数码相机在LCD上取景或使用外加光学取景器具有明显的优势。3.单反结构可以采用相差自动对焦方式,和普通数码相机使用的反差对焦方式相比其对焦速度较快,可以满足要求较高的拍摄需求。这三点优势使得为数码单反相机配备其所必须的大尺寸图像传感器是值得的,而且这就更使其像质要大大好于一般使用小尺寸图像传感器的普通数码相机。当然,这也使得其价格比较昂贵。另外,单反结构在拍摄时的反光镜翻转动作会产生较大的震动和声响,影响拍摄清晰度和在某些安静场合的使用。对反光镜的机械结构要求也较高,容易因机械结构的精确性问题产生跑焦,影响图像质量。另外,还使得成像平面必须远离镜头后缘,对镜头的设计产生了限制。随着半导体技术的飞速发展,目前大尺寸图像传感器生产成本下降较快,因此一些高端普通数码相机也开始采用大图像传感器和可换镜头结构。这使其在没有单反结构缺点的基础上也有可能使用现有的单反镜头,再加上LCD取景器技术的进步使得光学通过镜头取景的必要性下降,代表了目前数码相机技术的一个重要的发展趋势。可是由于不采用单反结构,只能进行反差对焦,速度比相差对焦慢。所以,能否改进其对焦性能已成为这种结构能否取代单反的决定因素。本文提出一种新型的不使用反光镜也可以进行相差对焦的相机系统,其主要原理是在相机的主镜头旁再加一套有辅助镜头和辅助图像传感器组成的辅助对焦模块,与主镜头和主图像传感器一起构成相差对焦系统。这就不但避免了反光镜单元引起的震动、响声和体积等缺陷,同时具有传统自动对焦单镜头反光相机的对焦速度和多种先进功能。本文首先回顾了照相机的发展历史,并对未来数码相机的发展趋势作了简单介绍。接下来介绍了普通数码相机和单反数码相机内部系统结构和工作原理,和普通数码相机所采用的反差对焦和单反数码相机所采用的相差对焦原理,然后着重分析了无反光镜相差对焦数码相机系统的工作原理和设计思想。最后,本文提出了利用佳能公司的SDK开发工具通过相机的实时取景功能对这种新型相机系统进行验证的验证平台方案,并对验证方案中最关键的成像相差提取算法进行了深入研究,分别采用基本灰度的图像匹配算法和基于特征的图像匹配算法得到成像相差,并对这两种算法的性能进行了分析。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 课题研究的背景和现状
  • 1.1.1 照相机的发展历史
  • 1.1.2 数码相机的发展趋势
  • 1.2 课题研究的意义
  • 第二章 数码相机系统概述
  • 2.1 数码相机的基本原理
  • 2.1.1 数码相机的基本结构
  • 2.1.2 数码相机各部件功能
  • 2.2 数码单反相机的基本原理
  • 2.2.1 单反结构
  • 2.2.2 工作原理
  • 2.3 数码相机的对焦方式
  • 2.3.1 对焦的基本概念
  • 2.3.2 反差对焦
  • 2.3.3 相差对焦
  • 2.3.4 相差对焦的数学分析
  • 第三章 无反光镜相差对焦数码相机系统
  • 3.1 无反光镜相差自动对焦数码相机系统
  • 3.1.1 基本系统组成
  • 3.1.2 基本系统的可行性
  • 3.2 两种相差对焦精度的对比分析
  • 3.2.1 单镜头相差对焦精度分析
  • 3.2.2 双镜头相差对焦精度分析
  • 第四章 验证平台的搭建
  • 4.1 验证方案
  • 4.2 USB摄像头的控制程序
  • 4.2.1 DirectShow简介
  • 4.2.2 控制软件结构
  • 4.3 EOS单反相机控制程序
  • 4.3.1 ED-SDK概述
  • 4.3.2 ED-SDK示例程序类对象框图
  • 4.4 相机实验系统控制程序
  • 4.4.1 实现EOS单反相机实时抓图功能
  • 4.4.2 试验系统控制程序的编写和界面介绍
  • 4.4.3 试验系统控制程序所存在的问题
  • 第五章 成像相差提取算法研究
  • 5.1 概述
  • 5.1.1 灰度匹配综述
  • 5.1.2 特征匹配综述
  • 5.1.3 本论文的研究策略
  • 5.2 灰度匹配
  • 5.2.1 灰度匹配的基本工作原理
  • 5.2.2 灰度匹配算法的MATLAB实验验证
  • 5.2.3 有关灰度匹配算法的实验结论
  • 5.3 SIFT特征匹配
  • 5.3.1 图像尺度空间的生成
  • 5.3.2 图像金字塔的构建
  • 5.3.3 极值点的搜索与定位
  • 5.3.4 SIFT特征描述子
  • 5.3.5 SIFT算法步骤
  • 5.3.6 特征点匹配
  • 5.3.7 SIFT特征匹配结果与分析
  • 5.4 算法比较
  • 第六章 总结
  • 6.1 论文工作总结
  • 6.2 问题与展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 相关论文文献

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