一体化摄像机在安防监控领域得到了十分广泛的应用，它的快速发展很大程度上得益于自动聚焦技术的发展。自动聚焦技术以智能化的聚焦方式代替了传统的手动聚焦，不仅简化了操作步骤，节省了调节时间，而且还大大提高了聚焦的精度。数字图像自动聚焦技术通过对采集到的数字图像进行分析得出其清晰度，然后将结果反馈给光学镜头并控制聚焦电机运动到图像最清晰的位置。本文针对自动聚焦过程中的关键技术进行了研究，分析改进了目前自动聚焦算法中存在的问题，并在此基础上实现了一种自动聚焦原型系统。　　在研究了光学成像系统景深与焦深原理的基础上，分析了不同的自动聚焦区域选取方式对聚焦曲线的影响，并针对目前自动聚焦区域选择算法存在自适应性、实时性不佳的问题，对基于粒子群优化的聚焦区域选择算法进行了改进，改进的算法在满足自适应性要求的同时大大提高了聚焦区域选取的速度。　　分析了目前存在的各类图像清晰度评价算法的合理性，并在前人研究成果的基础上总结完善了清晰度评价算法的性能评判准则，针对目前图像清晰度评价算法在噪声影响较大时单峰性、鲁棒性较差的问题，提出了一种改进的基于小波变换的一阶加权分解法，实验结果表明该算法性能较佳，可以满足自动聚焦系统精细聚焦的要求。　　研究了典型的聚焦曲线峰值搜索算法，并在此基础上提出了一种基于模糊推理的聚焦曲线峰值搜索算法，该算法结合光学镜头的Zoom-Focus曲线大大减小了聚焦电机的搜索范围，并通过模糊控制器控制电机运动实现了自适应调整步长，从而提高了自动聚焦系统的速度与精度。　　基于DM368平台实现了一种自动聚焦原型系统，实际效果表明该系统具有较好的性能，可以满足实际应用的需求。