伴随着电子信息技术日新月异的发展、网络技术的不断提高,各行各业对数字图像、数字视频的需求也在不断地升温。自动对焦技术是计算机视觉、成像系统和各种精密仪器中的关键技术之一,消费电子、安保监控、军事国防、农林监测、工业生产等方方面面都倚赖着具有自动对焦技术的图像、视频获取设备。在自动化的精密光学测量中,光学系统的对焦通常也要自动化,对焦的好坏通常直接影响测量结果。随着数字成像器件的实用化,近年来人们对自动对焦技术的研究主要集中在基于数字图像处理的方法上,并取得了大量成果。但是,由于成像目标和成像条件的复杂性,国内成像系统中现有的自动对焦技术仍存在各种各样的缺点,例如,对焦成功率不高、对焦速度缓慢等,还有诸多问题有待解决。同时,随着计算机和信息技术的飞速发展,数字信号处理技术应运而生,并得到迅速的发展。DSP(Digital Signal Processor数字信号处理器)以它的强大数据处理能力和高运行速度,成为了数字化电子世界中日益重要的芯片。近几年,DSP在智能视频监控系统方面的应用不断完善,正在逐渐取代传统的模拟非智能系统。在基于图像分析的自动对焦中,以“图像评价算法”、“电机搜索策略”为两大关键技术。与其他较为理论化的研究不同,本课题通过搭建一套硬件实验平台,来对自动对焦的关键技术进行研究实验。首先,本文分析了各种对焦评价函数,论证了对于不同的图像评价函数其性能与适用性也不尽相同,并选择了一种性能优良的评价算法应用于实验平台;其次,本文采用了一种改进的爬山搜索策略,在实验平台中也表现出了良好的性能;最后,通过若干实验的分析研究,得出了对自动对焦成功率有着较大影响的因素。