摘  要： 在红外成像区域法自动调焦系统中，聚焦区域选择很重要。为此，对一组红外图像进行实验仿真，选择相同大小、不同位置的聚焦区域观察其对调焦评价函数曲线的影响，以及选择同一聚焦位置、不同大小的聚焦区域观察其对调焦评价函数曲线的影响，通过分析得出聚焦区域选择的基本原则。
关键词： 红外成像；自动调焦；聚焦区域；调焦评价函数

　红外成像区域法自动调焦是利用调焦评价函数对聚焦区域图像质量进行评价[1]，然后通过搜索算法进行极点搜索、移动方向和步长，直至获取图像质量最佳的一个控制反馈过程。
　区域图像是从图像出发，在一幅待分析图像上重新划定图像清晰度评价区域，区域图像选择一方面可以减少数据处理量，加快聚焦速度；另一方面通过选取兴趣区域，可以消除非兴趣区域对评价函数曲线的影响，提高聚焦精确度。大多数情况下，兴趣区域为图像的前景部分，聚焦区域即前景图像，而背景图像会使评价函数曲线出现很多局部“峰值”。
1 聚焦区域
1.1 图像清晰度评价函数
　图像清晰度评价函数又称调焦评价函数。采用图像法自动调焦的关键问题在于图像清晰度评价函数的选取，理想的评价函数应具备无偏性、单峰性、抗干扰能力强、能反映离焦的极性、灵敏度高和计算量小等特性。在本文的仿真中，选用平方梯度函数作为图像清晰度评价函数[2]：

　用平方梯度函数对58幅红外图像的MATLAB仿真结果如图1所示。

　由图1可以看出，该函数曲线在开始位置变化相对平缓，但在焦点位置附近，曲线比较尖锐但相对比较平滑，灵敏度较高，所以选择平方梯度函数作为区域图像法自动调焦仿真的调焦评价函数。