清晰的图像是光电测量设备实现目标弹道、飞行姿态的测量和实况景象的记录的重要保障。然而,光电测量设备与目标的相对距离不断发生变化,将导致目标离焦,使目标成像模糊。离焦是光电测量设备在靶场测量中无法避免的问题,严重影响了图像信息的提取与分析,导致目标弹道与飞行状态测量的精度严重降低。因此,对光电测量设备进行自动调焦使目标清晰成像,对提高光电测量设备的性能至关重要。传统的光电测量设备调焦方法通常是对目标进行测距并根据距离信息进行调焦或根据人眼观察进行手动调焦,调焦精度低,且对设备硬件平台要求较高,成本较大。因此,光电测量设备的自动调焦是靶场测量中亟待解决的问题。本文从图像处理的角度出发,围绕调焦窗口构建、图像质量评价和聚焦位置搜索对基于图像处理的自动调焦方法进行深入研究,并结合实际工程任务要求,提出了一种适用于光电测量设备的自动调焦算法。调焦窗口的构建是基于图像处理的自动调焦方法的首要步骤,为整个调焦过程确定目标范围,克服了背景对调焦精度的影响,并降低了运算量。针对靶场测量中目标大小、位置时时变化的问题,本文从目标跟踪的角度出发,提出一种自适应目标变化的调焦窗口构建方法。利用Mean-shift算法获取目标位置信息,并进行视觉显著性检测,以视觉显著性特征确定目标区域,边界扩展后构建自适应目标变化的调焦窗口,并结合Epanechnikov核函数为Mean-shift算法构建自适应核函数,降低目标尺度变化及背景对跟踪性能的影响,实现目标的有效跟踪。图像质量评价是基于图像处理的自动调焦方法的关键,为聚焦位置的搜索提供依据,评价效果的准确与否直接决定了自动调焦的精度。针对靶场目标动态变化的特点,本文结合非下采样剪切波变换与自然图像统计的无参考图像质量评价方法,在shearlet域提取自然图像的统计特性,并通过支持向量回归实现图像的质量评价,评价结果与人眼主观评价具有较高的相关性,并克服了图像内容对评价结果的影响,仅需一帧图像便能实现调焦状态的判断,适用于自动调焦过程的粗调焦阶段。同时为了保证调焦精度,本文提出一种结合图像二次模糊与奇异值分解的微小模糊度图像质量评价方法,通过构建二次模糊图像和奇异值分解将模糊度评价转化为图像相似度和能量变化的测量,结合视觉显著性进行加权,实现微小模糊度图像的质量评价,对精调焦区域的微小模糊度图像质量变化具有较高的灵敏性,并克服了图像内容对评价结果的影响,提高了自动调焦的精度。聚焦位置搜索是自动调焦过程的执行阶段,本文对爬山搜索法进行改进,并与曲线拟合相结合,提出了一种适用于光测设备的粗、精结合的聚焦位置搜索策略。粗调焦阶段采用自然图像在shearlet域特性统计的方法实现图像质量评价,并利用改进的爬山算法对调焦步长进行自适应调整,确定精调焦区域;精调焦阶段采用二次模糊及奇异值分解的评价方法进行评价,以小步长进行调焦并记录调焦位置及图像质量评价值,最终在精调焦区域内以曲线拟合的方法确定最佳聚焦位置。针对提出的自动调焦方法,本文设计了自动调焦系统实验平台,并在光电测量设备上进行了大量的自动调焦实验,对系统的调焦精度、稳定性、实时性以及误差来源进行了详细的分析。实验结果表明本文设计的自动调焦系统能够有效地对靶场目标进行调焦,为实际工程应用提供了解决方案。