經營：
精工鏡頭 國產鏡頭 CCD紅外攝像機
從自動調焦的基本原理來區分，自動調焦技術可分為三大類：
1、測距法
這種方法是通過測量被攝目標和鏡頭之間的距離，并驅動鏡頭運動到合適的位置而完成自動調焦的。具體方法有三角測量法、紅外線測距法與超聲波測距法等。
2、聚焦檢測法
這種方法是通過檢測影像是離焦還是聚焦（主要是檢測影像的輪廓邊緣與像的偏移量），而實現自動調焦的。具體方法有對比度法與相位法等。
3、圖像處理法
這種方法是通過攝像機采集被測物的光學圖像，經模擬數字轉換，利用計算機進行數字圖像處理而實現自動調焦的。具體方法依焦距評價函數分有：高頻分量法、平滑法、閾值積分法與灰度差分法等。
上面簡要地介紹了各種自動調焦技術，但這些方法均有其局限性。如紅外與超聲波測距的調焦法，只能在頭部處進行檢測控制（在攝像機鏡頭兩旁附設透鏡組成紅外或超聲波的收發器），在工藝結構的安排上也比較困難，且維護不便。此外，當被測目標對紅外或超聲波有較強的吸收作用時，將會使系統失靈而調焦不準確。但其優點是不易受其它景物的影響。在聚焦檢測的對比度法中，也受到光照條件的制約，若光照條件暗弱或被攝體與背景明暗差別很小時，其調焦也會有困難，甚至有可能失去作用。
隨著計算機及圖像處理技術的發展，基于圖像處理的自動調焦法發展很快。因為計算機處理圖像的靈活性，可以針對不同的使用要求，提取圖像中各種其它的有效信息，從而選擇不同的聚焦判據進行調焦判斷。所以在現今的攝像與測量系統中廣泛地應用著。尤其在固體攝像機與數碼相機中，它們要求調焦速度快和準確。
一般，圖像調焦準確與否，反映在空間域上是圖像的邊界及細節部分是否清晰，在頻率域上是圖像的高頻分量是否豐富。圖像的邊緣及細節信息可通過對圖像進行微分來獲取;圖像的頻譜信息可通過對圖像進行FFT（即快速付里葉變換）來獲取。圖像微分法（即灰度差分法）雖然算法簡單快速，但不能濾掉圖像中的噪聲;圖像FFT法（即高頻分量法），在FFT后讓頻譜通過帶通濾波器，能夠在獲取圖像高頻信息的同時濾掉更高頻的噪聲，但算法要復雜耗時一些。利用圖像處理的方法可獲得圖像的微分幅值或頻譜幅值，該幅值的zui大值位置就是圖像的*調焦位置。
由上分析可知，在目前的情況下，為在數碼相機與攝像機中獲得比較準確、簡單、快速的自動調焦，可采用圖像微分法并輔以平滑處理，或在微分前過濾噪聲，一般采用五點中值濾波即可消除噪聲帶來的函數曲線中的次大峰值。此外，由于視頻信號的高度相關性，采樣點數不宜過多，每一幀以采樣200個點為宜。這樣既減少了采到白噪聲的概率，也相當于抑制了白噪聲。
