近年来,随着数字和网络的发展,网络摄像机已成为安防监控系统中重要的终端组成部分。高清网络摄像机(HD_IPC)相对于传统的模拟摄像机具有高清晰度、高交互性、智能化的特点。因此,高清网络摄像机被广泛地应用于各种监控场合,如银行、安检、公路等,已成为安防行业重要的终端产品。在网络摄像机中,一体化的网络摄像机占据了很重要的一个部分,能够满足不同场景下的高监控需求。自动聚焦技术是一体机中的一项核心技术,对于最终的成像质量有直接的影响。本文研究了高清自动聚焦及其在网络一体机中的应用,主要包括三个核心子算法:图像清晰度评价函数、峰值搜索算法和变焦跟踪算法。本文总结了清晰度评价函数的定性评判标准和定量评判标准,对现有、常用的清晰度评价函数进行总结、分类。本文重点讲述了基于小波分析的图像清晰度评价函数,然后对其进行改进和优化,提出了基于小波变换和梯度函数融合的图像清晰度评价函数,并使用提升小波的方式来减少计算复杂度。本文提出的评价函数相对于其他的评价函数具有更好的’灵敏度和抗干扰性,在噪声环境下也能保持良好的评价性能。本文根据聚焦曲线的理想特性,在现有峰值搜索算法的基础上提出基于新判据的变步长峰值搜索算法。该方法将聚焦曲线的不同部分划分为初始化(Initial)、粗调(Coarse)、中调(Mid)、细调(Fine)4个状态,不同状态有不同的电机步长,在保持准确性的前提下提升了峰值搜索算法的运行速度。本文研究了现有的变焦跟踪算法,对反馈变焦跟踪算法(FZT)进行改进,提出了IFZT算法。IFZT相对于FZT算法,修改了反馈修正点的修正判据,针对大幅离焦状态做了特殊处理,去除了相对复杂的PID算法,相对于FZT方法更加简单、可靠,相比于GZT、AZT方法有更高的跟踪精度。最后本文搭建了以海思Hi3516A为核心的IPC实验平台,并且编写了后端服务程序,进行相应的运行和测试实验。实验结果表明,该实验平台能准确、稳定地实现自动聚焦,满足设计要求。