光电跟踪系统通过昼光摄像机或红外热像仪被动地对运动目标进行检测跟踪,由于其良好的抗干扰能力,在军事和国防领域获得广泛应用。系统在对目标跟踪记录时,目标的运动速度、运动距离、运动姿态不断变化,造成成像模糊,需要针对目标进行实时地自动调焦,使其成像清晰,满足后续跟踪算法的处理。因此,研究实时、可靠的自动调焦技术,具有重要的意义和价值。本文的研究工作包括以下五个方面:1.分析光电跟踪系统的原理,建立光电成像子系统的基本模型,介绍系统成像原理和相关参数。对各类自动调焦技术进行深入研究,总结归纳各类调焦方法特性,根据系统要求,选择基于图像处理的自动调焦技术。2.针对现有聚焦窗口构建算法的缺陷,设计改进型动态窗口构建算法。算法充分利用人类视觉的注意机制,利用梯度能量函数检测并提取图像中特征明显的区域作为聚焦窗口,以较少的运算量构建了位置准确、大小合适的窗口。3.设计人类视觉系统(Human Visual System,HVS)灰度梯度算子,并提出了基于HVS算子的自适应清晰度评价策略。HVS算子充分考虑图像每个方向上的灰度变化,并根据人类视觉系统的多通道特性对不同方向的梯度分配权值,使评价函数以较少的运算量实现较高的灵敏度。针对深度离焦区域的图像,利用划分子区域降低采样率的方式计算图像清晰度评价值,提高了评价函数的抗干扰性能,拓宽了系统的可调焦范围。4.设计ARM Cortex-M4和Cyclone IV FPGA双核心的嵌入式控制系统,控制板达到实时处理的要求,实现远程调焦和焦距测量的功能,对图像处理板进行VerilogHDL语言编程,实现PAL制模拟视频的采集、解码、显示和清晰度评价的功能。5.对本文提出的算法进行实验验证。以战斗机飞行视频作数据样本,对改进型动态窗口构建算法和基于HVS算子的清晰度评价函数分别进行实验,测试了控制板和图像处理板的基本功能,并取得良好效果。