自动聚焦技术是计算机视觉和各类成像系统的关键技术之一。在安防监控行业中,由于大倍率高智能的高清网络监控摄像机的使用带来了三个显著的问题,聚焦速度变慢、目标物距的获取以及高智能化参数的测量。传统方法使用一条聚焦曲线来加快聚焦速度,但无法解决另外两个新增问题。针对以上三个问题,本研究通过分析大倍率镜片组结构来阐述聚焦变慢的原因,并提出使用聚焦曲面来加快聚焦速度,同时使用被动式聚焦来进行精确聚焦,从而形成以聚焦曲面为核心,主动测距聚焦和被动聚焦相结合的混合快速聚焦算法。该算法由聚焦曲面部分和被动式聚焦算法部分构成。聚焦曲面部分也可以称为主动式自动聚焦部分,其聚焦原理是利用激光测距确定物距后,根据物距和当前倍率位置计算得到聚焦位置,从而驱动聚焦电机到达最佳聚焦位置附近。在该部分中介绍了摄像机镜片组结构,阐述了聚焦曲面的意义、测量方法以及使用方法,并给出了其他高智能参数的测量方法。被动式聚焦算法也可以称为基于数字图像处理方式的自动聚焦,该部分由聚焦窗口选择、清晰度评价函数和峰值搜索算法组成。由于聚焦曲面存在着误差,并不能做到精确的聚焦,故使用基于数字图像处理方式来完成精确聚焦,并以此形成了以条形窗口选择方法、改进型Laplace清晰度评价函数和二次局部全搜索策略为核心的被动式聚焦算法。本文所提算法利用自研33倍4K高清智能网络监控摄像机进行实验,使用了六个普通场景下的连续多张聚焦清晰度最佳附近的图片作为仿真图像,利用软件通过上位机控制下位机的方式控制摄像机的电机运动进行实验。实验表明本算法在无噪声或者噪声较小的情况下,具有快速准确的聚焦效果,而在夜晚高噪声情况下,聚焦效果时间稍长,但比普通聚焦方式快速。该算法已经成功应用于该自研33倍机芯以及更大倍率的摄像机镜头的自动聚焦。