基于FPGA的圖像調焦系統研究
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圖像從空間域轉換到頻域進行分析是圖像處理的常用手段。同時，由于清晰圖像比模糊圖像包含有更多的圖像信息和細節，分析之后發現清晰度比較高的圖像邊緣信息清晰可辨，對應于圖像的傅里葉變換之后的高頻分量加強，低頻分量減少，而模糊圖像則是低頻分量增加，高頻分量減少，這樣基于功率譜的圖像清晰度評價函數理論依據就產生了。本文引用地址：http://www.104case.com/article/191584.htm
對于連續的圖像f(x，y)，當時，可以求出其二維傅里葉變換
對于數字圖像，如考慮把f(x，y)在x和y方向上用抽樣間隔△x，△y進行抽樣得到，則f(x0+m／M，y0+n／N)=f(m，n)，M，N為橫縱方向的像素數(△x=I／M，△y=，I／N)，m，n=0，±1，±2…。
假設上式為周期性的，即得
由于聚焦清晰的圖像具有清晰可辨的邊緣信息，圖像包含更多的高頻分量從能量的角度看，圖像高頻分量增加既信號能量增加，這樣可利用能量功率譜函數，構建圖像的清晰度評價函數得到
其中，Pl(u，v)為圖像的功率譜函數，L為圖像的序列號。
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