自动对焦算法研究方面颇具影响力的论文介绍

自动对焦算法在现代成像技术中扮演着举足轻重的角色，从日常的摄影摄像到专业的工业检测、医疗成像等领域，其性能优劣直接影响着图像和视频的质量。随着技术的不断演进，自动对焦算法也在持续革新，众多学者和研究团队投身于该领域的研究，产出了大量具有价值的学术成果。以下为您推荐一系列在自动对焦算法研究方面颇具影响力的论文。

《基于 MTF 辅助正焦判断的自动调焦搜索算法》

发表于《光子学报》。何祯鑫、刘春桐等学者在此论文中提出一种基于调制传递函数（MTF）辅助正焦判断的自动调焦搜索算法。在复杂的成像环境下，传统自动对焦算法在对焦精度和速度上存在一定的局限性。该算法通过引入 MTF 来辅助正焦判断，利用 MTF 能够反映镜头成像质量的特性，在对焦搜索过程中结合 MTF 值来调整搜索策略，使得对焦准确性得到显著提升，同时减少了无效搜索步骤，在一定程度上加快了对焦速度。此研究为自动对焦算法在复杂场景中的应用提供了新的优化思路，在安防监控、无人机航拍等领域有着潜在的应用价值，能够帮助相关设备在多样场景下更迅速、精准地完成对焦，获取清晰的图像。

《融合全局和局部信息的铁谱图像自动对焦算法》

刊载于《中国光学》。该论文针对铁谱图像获取时人工对焦误差大、速度慢等问题，提出了融合全局和局部信息的自动对焦方法。该方法分两个阶段进行：在全局对焦阶段，运用卷积神经网络（CNN）提取整幅图像的特征向量，并借助门控循环单元（GRU）融合对焦过程中提取的特征，以此预测当前全局离焦距离，实现粗对焦；在局部对焦阶段，提取磨粒的特征向量，利用 GRU 融合当前特征与前一轮对焦提取的特征，并依据最厚磨粒信息预测当前磨粒离焦距离，完成精对焦。此外，为提高