【摘 要】
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针对现有面阵CCD相机自动对焦算法精度比较低、易出现局部峰值的问题,提出了一种基于机器学习的自动对焦算法。采用机器学习中的决策树算法求得两个决策树,用决策树来决定镜
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针对现有面阵CCD相机自动对焦算法精度比较低、易出现局部峰值的问题,提出了一种基于机器学习的自动对焦算法。采用机器学习中的决策树算法求得两个决策树,用决策树来决定镜头移动的方向及下一步的状态,进而确定了一个包含有峰值的范围,然后再用爬山算法进行局部峰值搜索,从而确定焦点峰值位置。实验结果表明,该算法把自动对焦的精确度提高了3%,且出现局部峰值的情况也得到了改善。
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