自动对焦方法与流程

1.本发明涉及光学对焦技术领域，尤其涉及一种自动对焦方法。


背景技术：

2.相机的可变焦镜头分为两种，第一种是通过机械位移改变镜头与相机芯片的距离来调整焦距，另一种是通过液态镜头改变透镜曲度来调整折射率，进而改变镜头焦距。自动对焦是在可调的对焦区间当中搜索出图像评估得分最高的镜头焦距，使图像清晰度最高。目前传统自动对焦搜索算法包括爬升搜索和全局搜索等。全局搜索图像效果稳定，但采集次数多、效率低。爬升搜索图像采集次数少，但稳定性不高。随着对焦技术与对焦精度的不断提高，现对焦步进长度可达到千次，即使采用爬升搜索算法，由于其难以对搜索步长进行调控，导致爬升算法在对焦过程需要采集大量图像并对图像进行评估，效率依然很低。


技术实现要素：

3.本发明提供的自动对焦方法，能够在初始时以较大的步进快速缩小搜索范围，并在较小的搜索范围基础上，以二次插值的方式逐步拟合为最接近真实对焦曲线的拟合曲线，从而，得到极好的对焦效果。
4.本发明提供一种自动对焦方法，包括：
5.以镜头可调节的焦距区间作为搜索范围，逐次依据预定比例由两端向内缩减搜索范围；其中，每次缩减搜索范围时，对图像结果评估最好的目标点所在区间进行保留；
6.当搜索范围达到预设范围时，获取依据预定比例由两端向内缩减确定两个目标点的图像评估结果和搜索范围两个边界点的图像评估结果；
7.当两个目标点的图像评估结果和其中一个边界点的图像评估结果符合二次插值的起始条件时，采用两个目标点和符合条件的边界点进行二次插值，直至确定对焦位置。
8.可选地，依据预定比例由两端向内缩减搜索范围包括：
9.获取当前的搜索范围，依据预定比例由两端向内缩减获取两个目标点；
10.获取两个目标点的图像评估结果；
11.以图像评估结果差的目标点为分界点，保留另一目标点以及与另一目标点在同一侧的搜索范围边界点；
12.采用图像评估结果差的目标点与保留边界点构建新的搜索范围。
13.可选地，获取两个目标点的图像评估结果之后还包括：
14.当两个目标点的图像评估结果相同时，采用两个目标点构建新的搜索范围。
15.可选地，获取当前的搜索范围，依据预定比例由两端向内缩减获取两个目标点包括：
16.依据黄金分割法对当前的搜索范围进行分割，确定目标缩减距离；
17.由当前搜索范围的两个边界点依据目标缩减距离向内缩减，以确定两个目标点。
18.可选地，获取依据预定比例由两端向内缩减确定两个目标点的图像评估结果和搜
索范围两个边界点的图像评估结果之后还包括：
19.将所述目标点和边界点划分为两个组合，每个组合包括一个边界点和两个目标点；
20.当任意一个组合的中间位置的目标点图像评估结果好于另外一个目标点图像评估结果和边界点图像评估结果时，确定当两个目标点图像评估结果和对应的一个边界点图像评估结果符合二次插值的起始条件。
21.可选地，采用两个目标点和符合条件的边界点进行二次插值包括：
22.依据两个目标点以及符合条件的边界点，确定三个顺序排列的拟合点并拟合二次函数；
23.利用克莱姆法则确定该二次函数的极大值位置；
24.当所述极大值位置的图像评估结果与二次函数极大值的差值在所述预设阈值范围内时，将所述极大值位置确定为对焦位置。
25.可选地，当所述二次函数极大值位置的图像评估结果与二次函数极大值的差值不在所述预设阈值范围内时，还包括：
26.当极大值位置的图像评估结果好于中间位置拟合点的图像评估结果，且极大值位置的坐标大于所述中间位置拟合点的坐标时；将中间位置拟合点之前的搜索范围去除；
27.当极大值位置的图像评估结果差于中间位置拟合点的图像评估结果，且极大值位置的坐标小于所述中间位置拟合点的坐标时；将极大值位置之前的搜索范围去除；
28.当极大值位置的图像评估结果好于中间位置拟合点的图像评估结果，且极大值位置的坐标小于所述中间位置拟合点的坐标时；将中间位置拟合点之后的搜索范围去除；
29.当极大值位置的图像评估结果差于中间位置拟合点的图像评估结果，且极大值位置的坐标大于所述中间位置拟合点的坐标时；将极大值位置之后的搜索范围去除。
30.可选地，搜索范围去除之后，还包括：
31.将剩余的两个拟合点以及极大值位置，确定三个顺序排列的拟合点并拟合二次函数。
32.可选地，图像评估结果的计算包括：
33.将图像中任一点与相邻点之间的灰度差依距离进行加权，获得加权灰度差；
34.将图像中任一点与所有相邻点的加权灰度差进行求和，获得单个点的锐度；
35.对图像中所有点的锐度求平均值，确定图像评估结果。
36.可选地，判断搜索范围达到预设范围包括：
37.获取当前的搜索范围与初始搜索范围的比值；
38.当所述比值小于目标值时，搜索范围达到预设范围；
39.当所述比值不小于目标值时，搜索范围未达到预设范围。
40.在本发明提供的技术方案中，在初始状态下，通过预设的比例对搜索范围进行快速的缩小。由于相机镜头的位移距离与图像质量形成的曲线为一个单峰曲线，对图像结果评估最好的目标点所在区间进行保留，能够确保对搜索范围每次缩小后形成的新的搜索范围都涵盖了最终所需的目标对焦位置。在对搜索范围缩小至极小的情况下，位移距离与图像质量形成的单峰曲线近似为一个二次曲线，通过二次插值的方式，不断的对拟合曲线进行修整，并随搜索范围进行缩小，最终使拟合曲线与该单峰曲线接近重合，再获得拟合曲线
的顶点即可确定最终的目标对焦位置。采用按比例缩减的方式，能有效减少图像拍照时连续相邻焦距的拍照，降低图像评估误判率带来的风险，减少对焦距入局部最大值导致的对焦失败；再采用二次插值，能够有效逼近最大值，减少拍照和图像评估次数，提高对焦效率。
附图说明
41.图1为本发明一实施例自动对焦方法的流程图；
42.图2为本发明另一实施例自动对焦方法实施过程中的图像评估结果与对焦位置的单峰曲线示意图。
具体实施方式
43.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
44.本发明实施例提供一种自动对焦方法，如图1所示，包括：
45.以镜头可调节的焦距区间作为搜索范围，逐次依据预定比例由两端向内缩减搜索范围；其中，每次缩减搜索范围时，对图像结果评估最好的目标点所在区间进行保留；在一些实施例中，在依据预定比例由两端向内缩减搜索范围时，依据搜索范围的预定比例，确定向内缩减的距离，然后由搜索边界向内缩减得到两个目标点，此时，两个目标点将搜索范围分为三个区间。将图像评估结果最好的目标点所在的区间进行保留，是指将三个区间中以该目标点为端点的区间进行保留，这样，能够形成“评估结果差-评估结果好-评估结果差”的组合，由于图像评估结果关于对焦位置的变化通常是一个单峰曲线，因此，上述的组合能够确保最终的对焦位置在缩减后的区间内。
46.当搜索范围达到预设范围时，获取依据预定比例由两端向内缩减确定两个目标点的图像评估结果和搜索范围两个边界点的图像评估结果；在一些实施例中，对于图像评估结果关于对焦位置的变化形成的单峰曲线，当搜索范围位于该单峰曲线顶部，且搜索范围足够小时，该单峰曲线在搜索范围内的部分可以近似为二次曲线。因此，如图2所示，在搜索范围达到预设的范围时，可以以二次插值的方式开始进行对焦位置的搜索。预设范围是预先设定的范围，可以通过多次实验的方式进行估计。由于二次插值过程中，通常需要三个点来拟合二次曲线，因此，本实施方式中通过预定比例向内缩减的方式来得到两个目标点。两个目标点与两个边界点能以不同的形式进行组合，使得二次插值的起始条件更容易满足。
47.当两个目标点的图像评估结果和其中一个边界点的图像评估结果符合二次插值的起始条件时，采用两个目标点和符合条件的边界点进行二次插值，直至确定对焦位置。在一些实施例中，采用两个目标点和其中一个边界点开始进行二次插值，能够使二次插值的起始区间较小，更有利于提高搜索速度的提升。这是由于两个目标点时依照预定的比例由边界向内缩减得到的，采用两个目标点和其中一个边界点作为二次插值的起始拟合条件，相当于舍弃了另一个边界点所在的区间，减小了二次插值过程起始的搜索范围。应当说明的是，两个目标点和其中一个边界点可以形成一个组合，两个目标点和另一个边界点可以形成另一个组合，在判断二次插值的起始条件时，任何一个组合能够符合二次插值的起始
条件都可以以该组合进行二次插值。
48.在本发明实施例提供的技术方案中，在初始状态下，通过预设的比例对搜索范围进行快速的缩小。由于相机镜头的位移距离与图像质量形成的曲线为一个单峰曲线，对图像结果评估最好的目标点所在区间进行保留，能够确保对搜索范围每次缩小后形成的新的搜索范围都涵盖了最终所需的目标对焦位置。在对搜索范围缩小至极小的情况下，位移距离与图像质量形成的单峰曲线近似为一个二次曲线，通过二次插值的方式，不断的对拟合曲线进行修整，并随搜索范围进行缩小，最终使拟合曲线与该单峰曲线接近重合，再获得拟合曲线的顶点即可确定最终的目标对焦位置。采用按比例缩减的方式，能有效减少图像拍照时连续相邻焦距的拍照，降低图像评估误判率带来的风险，减少对焦距入局部最大值导致的对焦失败；再采用二次插值，能够有效逼近最大值，减少拍照和图像评估次数，提高对焦效率。
49.作为一种可选的实施方式，依据预定比例由两端向内缩减搜索范围包括：
50.获取当前的搜索范围，依据预定比例由两端向内缩减获取两个目标点；在一些实施例中，由于搜索范围需要经过多次缩减，因此，每次缩减时所用的当前的搜索范围都是不同的。每次向内缩减时所使用的预定比例是相同的，因此，每次会缩减为前一次的预定比例，即，多次缩减过程中，缩减范围由初始范围以预定比例的指数级变化进行缩减，缩减速度极快。依据预定比例向内缩减是指，依据预定的比例与当前搜索范围的乘积，确定向内缩减的距离，然后在搜索范围内选取与边界点之间距离达到需要缩减的距离的点，即可得到两个目标点。
51.获取两个目标点的图像评估结果；在一些实施例中，图像评估结果是指在目标点位置进行拍照后得到的图像的清晰度。对于清晰度的评价方式具有多种可选的方式，例如图像的锐度、信息熵、基于频域的评价方法或者基于统计学的评价方法等。作为一种示例，当图像的图象评估为锐度算法函数时，形式可以为f(x)＝(σ
x，y
σ
8i＝1
|df/dx|)/(m
×
n)，其中m,n为图象的宽和高，当评估结果越高，图像的清晰度越高。当然，对于图像的清晰度进行评价时，可以采用上述的一种或几种的组合进行。
52.以图像评估结果差的目标点为分界点，保留另一目标点以及与另一目标点在同一侧的搜索范围边界点；在一些实施例中，由于初始的搜索范围较大，通常不会使边界落在最优的对焦位置上，因此，以图像评估结果差的目标点、另一目标点以及与另一目标点同侧的边界点会形成“评估结构差-评估结果好-评估结果差”的结构，该结构符合图像评估结果与对焦位置形成的单峰曲线的变化趋势，能够确保最优的对焦位置在缩减后的搜索范围内。
53.采用图像评估结果差的目标点与保留边界点构建新的搜索范围。在一些实施例中，采用图像评估结果差的目标点与保留的边界点构建新的搜索范围，形成新的边界点，再以新的搜索范围开始下一轮的图像缩减计算，重复多次之后，能够将搜索范围缩减到预设范围。
54.作为一种可选的实施方式，获取两个目标点的图像评估结果之后还包括：
55.当两个目标点的图像评估结果相同时，采用两个目标点构建新的搜索范围。在一些实施例中，由于图像评估结果与对焦位置形成的曲线是单峰曲线，因此，在峰值位置的同一侧的曲线是单调递增或者单调递减的，不会出现两个位置的图像评估结果相同的情形，因此，在本实施方式中，当出现两个目标点的图像评估结果相同时，两个目标点必然是在峰
值位置的两侧的，此时，对两个目标点之外的区域进行舍弃，不会出现将最优对焦位置舍弃的情况。
56.作为一种可选的实施方式，获取当前的搜索范围，依据预定比例由两端向内缩减获取两个目标点包括：
57.依据黄金分割法对当前的搜索范围进行分割，确定目标缩减距离；
58.由当前搜索范围的两个边界点依据目标缩减距离向内缩减，以确定两个目标点。
59.在本实施方式中，由于黄金分割法是从区间中快速选取优选值的方法，因此，在本实施方式中，为了提高搜索速度，采用黄金分割法来确定目标缩减距离。
60.作为一种可选的实施方式，获取依据预定比例由两端向内缩减确定两个目标点的图像评估结果和搜索范围两个边界点的图像评估结果之后还包括：
61.将所述目标点和边界点划分为两个组合，每个组合包括一个边界点和两个目标点；在一些实施例中，将两个目标点和不同的边界点组合，形成两个组合，每个组合能形成一个小于搜索范围的区间，能够有效的缩小二次插值起始时的搜索范围，从而提高搜索速度。同时，在形成的两个组合中，可能存在某个组合不符合二次插值开始条件的情况，但是，只要其中一个组合符合二次插值的开始条件，即可采用该组合开始进行二次插值，从而能够使得二次插值的条件更容易满足，无需多次进行寻找。
62.当任意一个组合的中间位置的目标点图像评估结果好于另外一个目标点图像评估结果和边界点图像评估结果时，确定当两个目标点图像评估结果和对应的一个边界点图像评估结果符合二次插值的起始条件。在一些实施例中，中间位置的目标点是指在边界点与两个目标点按照位置排列后在中间的目标点。两个目标点和不同的边界点排列时，可形成的排列方式包括“边界点-目标点-目标点”和“目标点-目标点-边界点”两种，无论哪种排列方式，排在中间位置的都是目标点；二次插值的起始条件是指图像评估结果形成“评估结果差-评估结果好-评估结果差”的排列方式。
63.作为一种可选的实施方式，采用两个目标点和符合条件的边界点进行二次插值包括：
64.依据两个目标点以及符合条件的边界点，确定三个顺序排列的拟合点并拟合二次函数；在一些实施例中，由于二次函数通常存在三个常数，因此，采用三个拟合点能够将二次函数的三个常数进行求解，从而，构建出拟合的二次函数。
65.利用克莱姆法则确定该二次函数的极大值位置；在一些实施例中，当拟合的二次函数与实际的部分单峰曲线相似度极高的情况下，该二次函数的极值位置即为单峰曲线的顶点，即最佳的对焦位置。因此，在本实施方式中，首先获取了二次函数的极大值位置，以便为后续确定对焦位置或者衡量拟合的二次函数与实际单峰曲线的相似度提供依据。
66.当所述极大值位置的图像评估结果与二次函数极大值的差值在所述预设阈值范围内时，将所述极大值位置确定为对焦位置。在一些实施例中，当极大值位置的图像评估结果与二次函数极大值的差值在预设的阈值范围之内时，表明拟合的二次函数与实际的单峰曲线顶部相似度极高，可以认为拟合的函数的极大值位置即为单峰曲线的顶点位置，即最佳的对焦位置。
67.作为一种可选的实施方式，当所述二次函数极大值位置的图像评估结果与二次函数极大值的差值不在所述预设阈值范围内时，还包括：
68.当极大值位置的图像评估结果好于中间位置拟合点的图像评估结果，且极大值位置的坐标大于所述中间位置拟合点的坐标时；将中间位置点之前的搜索范围去除；在一些实施例中，当极大值位置的图像评估结果与二次函数的极大值的差值超出阈值时，表明拟合的二次函数与实际的单峰曲线相似度较低，因此，需要重新寻找新的拟合点进行拟合。在本实施方式中，当极大值位置的图像评估结果好于中间位置拟合点的图像评估结果，并且极大值位置的坐标大于中间拟合点的坐标时，中间拟合点、极大值位置和最后的拟合点按顺序能够形成“评估结果差-评估结果好-评估结果差”的结构，表明最佳的对焦位置位于中间的拟合点与最后的拟合点之间的范围内，因此，将中间拟合点之前的搜范围去除，不会导致最佳对焦位置的丢失。
69.当极大值位置的图像评估结果好于中间位置拟合点的图像评估结果，且极大值位置的坐标小于所述中间位置拟合点的坐标时；将中间位置点之后的搜索范围去除。在一些实施例中，当极大值位置的图像评估结果好于中间位置拟合点的图像评估结果，并且极大值位置的坐标小于中间拟合点的坐标时，最前的拟合点、极大值位置与中间的拟合点按顺序能够形成“评估结果差-评估结果好-评估结果差”的结构，表明最佳的对焦位置位于最前的拟合点与中间的拟合点之间的范围内，因此，将中间位置拟合点之后的搜范围去除，不会导致最佳对焦位置的丢失。
70.当极大值位置的图像评估结果差于中间位置拟合点的图像评估结果，且极大值位置的坐标小于所述中间位置拟合点的坐标时；将极大值位置之前的搜索范围去除；在一些实施例中，当极大值位置的图像评估结果差于中间位置拟合点的图像评估结果，并且极大值位置的坐标小于中间拟合点的坐标时，极大值位置、中间位置拟合点和最后的拟合点按顺序能够形成“评估结果差-评估结果好-评估结果差”的结构，表明最佳的对焦位置位于极大值位置与最后的拟合点之间的范围内，因此，将极大值位置之前的搜范围去除，不会导致最佳对焦位置的丢失。
71.当极大值位置的图像评估结果差于中间位置拟合点的图像评估结果，且极大值位置的坐标大于所述中间位置拟合点的坐标时；将极大值位置之后的搜索范围去除。在一些实施例中，当极大值位置的图像评估结果差于中间位置拟合点的图像评估结果，并且极大值位置的坐标大于中间拟合点的坐标时，最前的拟合点、中间位置拟合点和极大值位置按顺序能够形成“评估结果差-评估结果好-评估结果差”的结构，表明最佳的对焦位置位于最前的拟合点和极大值位置之间的范围内，因此，将极大值位置之后的搜范围去除，不会导致最佳对焦位置的丢失。
72.作为一种可选的实施方式，搜索范围去除之后，还包括：
73.将剩余的两个拟合点以及极大值位置，确定三个顺序排列的拟合点并拟合二次函数。在一些实施例中，由于范围在去除部分搜索范围后，二次插值的搜索范围进一步缩小，采用三个拟合点重新拟合的二次函数能够更接近于单峰曲线。通过多次重复拟合和缩小搜索范围，最终能够得到与单峰曲线顶部基本相同的拟合二次函数，借助该二次函数即可得到最佳的对焦位置。
74.作为一种可选的实施方式，图像评估结果的计算包括：
75.将图像中任一点与相邻点之间的灰度差依距离进行加权，获得加权灰度差；
76.将图像中任一点与所有相邻点的加权灰度差进行求和，获得单个点的锐度；
77.对图像中所有点的锐度求平均值，确定图像评估结果。
78.在本实施方式中，通过对单个像素与周围像素的灰度差依距离进行加权并求和，得到单个像素相较于周围像素的灰度变动的剧烈程度，即该单个像素的锐度。由于在拍照时，通常追求的是整张照片的清晰程度，因此，在本实施方式中，对所有像素点的锐度求平均值，该平均值越高，图像的清晰度越好。在另外一些实施例中，也可以通过对所有像素点的锐度求和的方式来对图像的清晰度进行衡量。
79.作为一种可选的实施方式，判断搜索范围达到预设范围包括：
80.获取当前的搜索范围与初始搜索范围的比值；
81.当所述比值小于目标值时，搜索范围达到预设范围；
82.当所述比值不小于目标值时，搜索范围未达到预设范围。
83.在本实施方式中，通过将预设范围设置为与初始搜索范围具有固定比例的方式，来判断是否达到预设的范围，提供了一种最直观和简便的判断方式，同时，能够自由修改目标值，从而控制初始搜索范围的大小，能够针对不同的对焦需求提供不同的初始搜索范围的大小，进而调节对焦的精细程度及速度，作为一种示例，目标值可以为0.1，当所述比值小于0.1时，搜索范围达到预设范围；当所述比值不小于0.1时，搜索范围未达到预设范围。
84.本领域普通技术人员可以理解实现上述方法实施例中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，rom)或随机存储记忆体(random access memory，ram)等。
85.以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。