自动对焦能力是评价图像质量的一个重要指标,其关键技术的研究有助于提高数字成像产品的竞争力。由于对焦场景的复杂性,目前自动对焦技术在对焦评价函数、对焦窗口、搜索算法、对焦监测以及曝光控制等方面仍存在问题,需要进一步研究,以提高自动对焦的精度与速度。本文在查阅大量文献的基础上,详细分析了自动对焦技术的基本理论,并针对现有自动对焦存在的问题作了深入的研究:首先,提出基于HSI分析法的彩色对焦评价函数。实验分析表明,利用HSI分析法并选取能量函数作为彩色图像的对焦评价函数,满足精度要求的同时能够明显地提高对焦速度。其次,设计了综合的搜索算法。(1)针对一般对焦搜索容易陷入对焦曲线局部峰值的问题,改进了传统的爬山搜索法——评价函数值连续下降两次才认为越过对焦曲线峰值,并设定下降阈值;(2)在镜头的对焦镜组偏离光学对焦范围的情况下,爬山搜索法已无法走出局部峰值,利用已知镜头的对焦范围上下限改进了传统的穷举搜索法,避免落入局部峰值的同时也提高了对焦收敛速度;(3)对焦过程中的场景可能会受到干扰,对焦完成后再校验场景是否正确可以避免因受干扰而导致误对焦;(4)在无法进行对焦评价的低照度下则关闭搜索。再次,提出从光强变化、场景变化、场景是否静止及是否陷入局部峰值四个方面进行对焦监控,设计了一次比较的运动检测等监控算法,根据监控结果采取不同的策略。然后,提出非线性自动光圈控制算法。由于受光敏感度、自动增益等影响,光圈与光强是非线性关系,需要多次测量才能实现准确地控制。最后,实现了基于嵌入式Linux的自动对焦系统。设计了驱动程序、应用程序以及算法。实验结果表明,本系统能够实现准确快速的自动对焦与曝光。