基于FPGA的图像调焦系统研究
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图像从空间域转换到频域进行分析是图像处理的常用手段。同时，由于清晰图像比模糊图像包含有更多的图像信息和细节，分析之后发现清晰度比较高的图像边缘信息清晰可辨，对应于图像的傅里叶变换之后的高频分量加强，低频分量减少，而模糊图像则是低频分量增加，高频分量减少，这样基于功率谱的图像清晰度评价函数理论依据就产生了。本文引用地址：https://www.eepw.com.cn/article/191584.htm
对于连续的图像f(x，y)，当时，可以求出其二维傅里叶变换
对于数字图像，如考虑把f(x，y)在x和y方向上用抽样间隔△x，△y进行抽样得到，则f(x0+m／M，y0+n／N)=f(m，n)，M，N为横纵方向的像素数(△x=I／M，△y=，I／N)，m，n=0，±1，±2…。
假设上式为周期性的，即得
由于聚焦清晰的图像具有清晰可辨的边缘信息，图像包含更多的高频分量从能量的角度看，图像高频分量增加既信号能量增加，这样可利用能量功率谱函数，构建图像的清晰度评价函数得到
其中，Pl(u，v)为图像的功率谱函数，L为图像的序列号。
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