CN108259759A - 对焦方法、装置及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开是关于一种对焦方法、装置及存储介质，属于图像处理技术领域。所述方法包括：通过摄像头采集当前帧图像；通过图像稳定算法对所述摄像头采集的当前帧图像进行抖动补偿；通过统计值算法对补偿后的图像进行统计值运算，得到所述补偿后的图像的统计值信息；根据所述统计值信息确定将所述摄像头移动到焦点位置的对焦数据；根据所述对焦数据调整所述摄像头的位置，以实现对焦。本公开通过图像稳定算法消除了对焦过程中摄像头的抖动对图像的影响，增加了图像的稳定性，使得统计值计算更精准，提高了对焦结果的准确性，同时也降低了成本。

Description

对焦方法、装置及存储介质

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种对焦方法、装置及存储介质。

背景技术

随着终端技术的不断发展，诸如手机、平板电脑等移动终端已经具备了强大的处理能力，深深的融入人们的工作和生活中。目前，这些移动终端不仅可以用来通信、上网，还可以用来拍摄图像或者视频。为了提高图像或者视频的拍摄质量，在拍摄过程中还可以进行对焦。

目前，在拍摄过程中还可以进行数码变焦，但是由于数码变焦的特性，通过摄像头采集的图像中的像素点会减少，因此，通常会采取反差对焦的方式来实现对焦。而在对焦过程中，由于人们通常会因为手的抖动而导致对焦失败。因此，相关技术中，通常会通过光学防抖的方式来消除抖动，即在移动终端的镜头中安装一组可以上下左右活动的镜片，当手发生抖动时，移动终端中的检测电路可以检测出抖动的方向，然后移动终端中的控制电路可以按照检测出的方向，控制镜片相应地移动，对抖动进行补偿，以稳定图像。

公开内容

为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种对焦方法、装置及存储介质。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种对焦方法，所述方法包括：

通过摄像头采集当前帧图像；

通过图像稳定算法对所述摄像头采集的当前帧图像进行抖动补偿，所述图像稳定算法用于进行电子防抖处理；

通过统计值算法对补偿后的图像进行统计值运算，得到所述补偿后的图像的统计值信息；

根据所述统计值信息确定将所述摄像头移动到焦点位置的对焦数据；

根据所述对焦数据调整所述摄像头的位置，以实现对焦。

可选地，所述通过图像稳定算法对所述摄像头采集的当前帧图像进行抖动补偿，包括：

确定最优运动向量，所述最优运动向量用于指示所述摄像头的抖动方向和所述摄像头在三维空间中的抖动位移量；

根据所述最优运动向量对所述摄像头采集的当前帧图像进行抖动补偿。

可选地，所述确定最优运动向量，包括：

获取陀螺仪的输出信息，所述输出信息包括所述摄像头的抖动方向以及所述摄像头在三维空间中的位移量；

确定所述输出信息对应的运动向量；

根据所述输出信息对应的运动向量确定所述最优运动向量。

可选地，所述根据所述输出信息对应的运动向量确定所述最优运动向量，包括：

根据所述输出信息对应的运动向量调整所述摄像头采集的当前帧图像；

获取多个第一直方图统计值和多个第二直方图统计值，所述多个第一直方图统计值是指调整后的当前帧图像在预设直方图统计窗口中的多个像素点的直方图统计值，所述第二直方图统计值是指所述摄像头采集的前一帧图像在所述预设直方图统计窗口中的多个像素点的直方图统计值；

根据所述多个第一直方图统计值和所述多个第二直方图统计值确定所述最优运动向量。

可选地，所述根据所述输出信息对应的运动向量确定所述最优运动向量，包括：

根据所述输出信息对应的运动向量调整所述摄像头采集的当前帧图像；

确定调整后的当前帧图像中的至少一个特征点和所述摄像头采集的前一帧图像中的至少一个特征点；

通过调整后的当前帧图像中的至少一个特征点和所述摄像头采集的前一帧图像中的至少一个特征点确定所述最优运动向量。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种对焦装置，所述装置包括：

采集模块，用于通过摄像头采集当前帧图像；

抖动补偿模块，用于通过图像稳定算法对所述摄像头采集的当前帧图像进行抖动补偿，所述图像稳定算法用于进行电子防抖处理；

统计值运算模块，用于通过统计值算法对补偿后的图像进行统计值运算，得到所述补偿后的图像的统计值信息；

确定模块，用于根据所述统计值信息确定将所述摄像头移动到焦点位置的对焦数据；

调整模块，用于根据所述对焦数据调整所述摄像头的位置，以实现对焦。

可选地，所述抖动补偿模块包括：

第一确定子模块，用于确定最优运动向量，所述最优运动向量用于指示所述摄像头的抖动方向和所述摄像头在三维空间中的抖动位移量；

抖动补偿子模块，用于根据所述最优运动向量对所述摄像头采集的当前帧图像进行抖动补偿。

可选地，所述第一确定子模块包括：

获取单元，用于获取陀螺仪的输出信息，所述输出信息包括所述摄像头的抖动方向以及所述摄像头在三维空间中的位移量；

第一确定单元，用于确定所述输出信息对应的运动向量；

第二确定单元，用于根据所述输出信息对应的运动向量确定所述最优运动向量。

可选地，所述第二确定单元主要用于：

根据所述输出信息对应的运动向量调整所述摄像头采集的当前帧图像；

获取多个第一直方图统计值和多个第二直方图统计值，所述多个第一直方图统计值是指调整后的当前帧图像在预设直方图统计窗口中的多个像素点的直方图统计值，所述第二直方图统计值是指所述摄像头采集的前一帧图像在所述预设直方图统计窗口中的多个像素点的直方图统计值；

根据所述多个第一直方图统计值和所述多个第二直方图统计值确定所述最优运动向量。

可选地，所述第二确定单元主要用于：

根据所述输出信息对应的运动向量调整所述摄像头采集的当前帧图像；

确定调整后的当前帧图像中的至少一个特征点和所述摄像头采集的前一帧图像中的至少一个特征点；

通过调整后的当前帧图像中的至少一个特征点和所述摄像头采集的前一帧图像中的至少一个特征点确定所述最优运动向量。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种对焦装置，所述装置包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行上述第一方面所述的任一项方法的步骤。

根据本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，所述指令被处理器执行时实现上述第一方面所述的任一项方法的步骤。

根据本公开实施例的第五方面，提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面所述的任一项方法的步骤。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：通过摄像头采集当前帧图像，并通过图像稳定算法对该摄像头采集的当前帧图像进行抖动补偿，以消除抖动对该摄像头采集的当前帧图像的影响，通过统计值算法对补偿后的图像进行统计值运算，得到该补偿后的图像的统计值信息，根据该统计值信息确定将该摄像头移动到焦点位置的对焦数据，根据该对焦数据调整该摄像头的位置，以实现对焦。通过图像稳定算法消除了对焦过程中摄像头的抖动对图像的影响，增加了图像的稳定性，使得统计值计算更精准，提高了对焦结果的准确性，同时也降低了成本。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

图1是本公开实施例示出的一种对焦方法的流程图。

图2是本公开实施例示出的另一种对焦方法的流程图。

图3是本公开实施例示出的一种对焦装置的结构示意图。

图4是本公开实施例示出的另一种对焦装置的结构示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

为了便于理解，在对本公开实施例进行详细地解释说明之前，先对本公开实施例涉及的应用场景进行介绍。

随着终端技术的不断发展，诸如手机、平板电脑等移动终端在人们的工作和生活中扮演着越来越重要的角色。目前，人们越来越多的使用这些移动终端来拍摄图像或者视频。为了提高图像或者视频的拍摄质量，在拍摄过程中还可以进行对焦。当由于人们的手产生抖动而对焦失败时，可以通过本公开提出的对焦方法来消除对焦过程中由于抖动产生的影响，增强对焦的准确性。

例如，当用户通过手机自拍时，由于手长时间举着手机导致手发生抖动，此时，可以通过上述对焦方法来进行对焦，从而消除抖动的影响，提高了对焦的准确度，在对焦成功后可以拍摄到清晰的图像。

例如，在用户由于距离太远想要放大拍摄图像时，可以进行数码变焦，由于在数码变焦过程中通过摄像头采集的图像中的像素点会减少。而电子防抖是针对拍摄的图像进行分析，然后利用图像的边缘信息对采集到的图像进行处理，从而实现抖动补偿。因此，采用电子防抖的方式进行防抖处理会牺牲小部分边缘画面，一般为10％。但是由于变焦过程中通过摄像头采集的图像中的像素点会减少，并不需要图像的边缘画面，因此采用电子防抖的方式所牺牲得10％的画面基本不会影响数码变焦时拍摄的图像。因此，在进行数码变焦后进行拍摄时，为了防止人们手抖造成对焦失败，从而造成拍摄的图像不清晰的问题，可以通过上述对焦方法来进行对焦，从而消除抖动带来的影响，成功实现对焦并进行拍摄。

当然，本公开实施例不仅可以应用于上述两种应用场景中，实际应用中，可能还可以应用于其他的应用场景中，在此本公开实施例对其他应用场景不再一一列举。

目前，人们越来越多的使用移动终端来拍摄图像或者视频，为了提高图像或者视频的拍摄质量，在拍摄过程中需要进行对焦，但是在对焦过程中，由于人们通常会因为手的抖动而导致对焦失败。相关技术中，通常会直接对采集到的图像进行统计值计算，通过对焦算法来进行对焦，忽略了抖动对对焦过程带来的影响，因此采集到的图像不够稳定，导致统计值计算不够准确，从而可能导致对焦失败，使得拍摄的图像不够清晰。或者通过光学防抖的方式来消除抖动，但是这种方式需要在移动终端的镜头中安装一组可以上下左右活动的镜片，成本较高。因此，为了解决相关技术中的问题，本公开提出了一种对焦方法、装置及存储介质。

图1是本公开实施例示出的一种对焦方法的流程图，该方法应用于终端中，该终端可以为数码照相机、移动终端等，该移动终端可以为手机、平板电脑等。如图1所示，包括以下步骤。

在步骤101中，通过摄像头采集当前帧图像。

在步骤102中，通过图像稳定算法对该摄像头采集的当前帧图像进行抖动补偿，该图像稳定算法用于进行电子防抖处理。

在步骤103中，通过统计值算法对补偿后的图像进行统计值运算，得到补偿后的图像的统计值信息。

在步骤104中，根据该统计值信息确定将该摄像头移动到焦点位置的对焦数据。

在步骤105中，根据该对焦数据调整该摄像头的位置，以实现对焦。

综上所述，本公开实施例通过摄像头采集当前帧图像，并通过图像稳定算法对该摄像头采集的当前帧图像进行抖动补偿，以消除抖动对该摄像头采集的当前帧图像的影响，通过统计值算法对补偿后的图像进行统计值运算，得到该补偿后的图像的统计值信息，根据该统计值信息确定将该摄像头移动到焦点位置的对焦数据，根据该对焦数据调整该摄像头的位置，以实现对焦。通过图像稳定算法消除了对焦过程中摄像头的抖动对图像的影响，增加了图像的稳定性，使得统计值计算更精准，提高了对焦结果的准确性，同时也降低了成本。

可选地，通过图像稳定算法对该摄像头采集的当前帧图像进行抖动补偿，包括：

确定最优运动向量，该最优运动向量用于指示该摄像头的抖动方向和该摄像头在三维空间中的抖动位移量；

根据该最优运动向量对该摄像头采集的当前帧图像进行抖动补偿。

可选地，确定最优运动向量，包括：

获取陀螺仪的输出信息，该输出信息包括该摄像头的抖动方向以及该摄像头在三维空间中的位移量；

确定该输出信息对应的运动向量；

根据该输出信息对应的运动向量确定该最优运动向量。

可选地，根据该输出信息对应的运动向量确定该最优运动向量，包括：

根据该输出信息对应的运动向量调整该摄像头采集的当前帧图像；

获取多个第一直方图统计值和多个第二直方图统计值，该多个第一直方图统计值是指调整后的当前帧图像在预设直方图统计窗口中的多个像素点的直方图统计值，该第二直方图统计值是指该摄像头采集的前一帧图像在该预设直方图统计窗口中的多个像素点的直方图统计值；

根据该多个第一直方图统计值和该多个第二直方图统计值确定该最优运动向量。

可选地，根据该输出信息对应的运动向量确定该最优运动向量，包括：

根据该输出信息对应的运动向量调整该摄像头采集的当前帧图像；

确定调整后的当前帧图像中的至少一个特征点和该摄像头采集的前一帧图像中的至少一个特征点；

通过调整后的当前帧图像中的至少一个特征点和该摄像头采集的前一帧图像中的至少一个特征点确定该最优运动向量。

上述所有可选技术方案，均可按照任意结合形成本公开的可选实施例，本公开实施例对此不再一一赘述。

图2是本公开实施例示出的另一种对焦方法的流程图，下面本实施例将对图1所示的实施例进行展开说明。该方法应用于终端中，该终端可以为数码照相机、移动终端等，该移动终端可以为手机、平板电脑等。如图2所示，该方法包括以下步骤。

在步骤201中，通过摄像头采集当前帧图像。

需要说明的是，采集当前帧图像可以是在检测到针对相机的唤醒操作时，开启摄像头进行采集。实际实现时，可以在检测到针对相机的点击操作时开启摄像头，采集当前帧图像，当然也可以是在接收到用户发出的语音信息，且该语音信息为用于开启摄像头的语音控制指令时，开启摄像头以采集当前帧图像，对此本公开实施例不予限定。

实际应用中，摄像头中可以包括图像传感器，用于将采集到的光学图像转换成电子信号。当用户打开终端的摄像头时，摄像头中的图像传感器会一直处于工作状态，也即是，摄像头从打开之后一直在采集图像，那么摄像头就会采集到多帧图像，而该当前帧图像是指摄像头在当前时刻采集到的一帧图像。

在通过摄像头采集到当前帧图像之后，为了消除对焦过程中摄像头的抖动对图像的影响，以及增加图像的稳定性，该终端还可以通过图像稳定算法对所述摄像头采集的当前帧图像进行抖动补偿，该图像稳定算法用于进行电子防抖处理。实际实现时可以通过如下步骤202-步骤203来实现。

在步骤202中，确定最优运动向量，最优运动向量用于指示该摄像头的抖动方向和该摄像头在三维空间中的抖动位移量。

需要说明的是，在拍摄过程中，当用户的手产生抖动时，用户所持的终端会发生抖动，相应地，摄像头也会发生抖动。而对于摄像头发生抖动前后的变化，可以通过摄像头的抖动方向以及在摄像头三维空间的抖动位移量构成的向量来表示。

其中，当确定最优运动向量时，可以获取陀螺仪的输出信息，该输出信息包括该摄像头的抖动方向以及该摄像头在三维空间中的位移量；确定该输出信息对应的运动向量；根据该输出信息对应的运动向量确定最优运动向量。

需要说明的是，摄像头中可以包括陀螺仪，陀螺仪是一种角运动检测装置，用于检测摄像头的抖动信息，即摄像头的抖动方向和该摄像头在三维空间中的位移量。其中，陀螺仪的输出信息为一组数据，然后可以确定这一组数据对应的运动向量。例如陀螺仪的输出信息可以是三维坐标的坐标值。

在本公开实施例中，当根据该输出信息对应的运动向量确定最优运动向量时，可以直接将该输出信息对应的运动向量确定为最优运动向量。但是，实际应用中，由于陀螺仪的输出信息对应的运动向量可能与该摄像头实际的抖动方向和该摄像头在三维空间中实际的抖动位移量存在细微的误差，因此，可以在陀螺仪的输出信息对应的运动向量的基础上，通过如下两种可能实现的方式来确定该最优运动向量，来消除陀螺仪的输出信息对应的运动向量的误差，使得确定的最优运动向量能够更准确的表示该摄像头的抖动方向和该摄像头在三维空间中的位移量，以便能够更准确的进行抖动补偿。

第一种可能实现的方式：根据该输出信息对应的运动向量调整该摄像头采集的当前帧图像；获取多个第一直方图统计值和多个第二直方图统计值，该多个第一直方图统计值是指调整后的当前帧图像在预设直方图统计窗口中的多个像素点的直方图统计值，第二直方图统计值是指该摄像头采集的前一帧图像在该预设直方图统计窗口中的多个像素点的直方图统计值；根据该多个第一直方图统计值和该多个第二直方图统计值确定最优运动向量。

其中，当根据该输出信息对应的运动向量调整该摄像头采集的当前帧图像时，可以按照该运动向量所指示的方向的反方向将采集的当前帧图像移动该运动向量所指示的三维空间中的位移量，以得到调整后的当前帧图像。

实际情况中，由于该输出信息对应的运动向量基本可以确定该摄像头的抖动方向和该摄像头在三维空间中的位移量，与该摄像头的真实抖动情况只有微小的差别，因此，可以先根据该输出信息对应的运动向量调整该摄像头采集的当前帧图像，确定该摄像头大致的抖动方向和该摄像头在三维空间中的位移量，之后仅需要进行较小的调整，就可以根据该多个第一直方图统计值和该多个第二直方图统计值确定最优运动向量，得到更接近该摄像头真实抖动情况的最优运动向量。而不需要进行大幅度的调整，来根据该多个第一直方图统计值和该多个第二直方图统计值确定最优运动向量，从而使得确定的最优向量更接近该摄像头的真实抖动情况，同时还简化了操作，节省了时间。

需要说明的是，直方图是用于反映图像像素分布的统计表，直方图的横坐标表示图像像素的种类，可以是颜色值也可以是灰度值，纵坐标表示每一种颜色值或者灰度级在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比。

另外，获取直方图统计值之前，需要先获取预设直方图统计窗口中每个像素点的颜色值或者灰度值。例如，可以在RGB(Red Green Blue，红绿蓝)颜色空间，根据每个像素点的R子像素、G子像素和B子像素来确定该像素点的颜色值。或者将图像从RGB颜色空间转换到YUV颜色空间，其中，“Y”表示明亮度，即灰度值，而“U”和“V”表示的则是色度，可以从YUV颜色空间确定每个像素点的灰度值。之后对每个像素点的颜色值或者灰度值进行统计，得到对应的直方图，从而获取直方图统计值。

需要说明的是，在获取调整后的当前帧图像在预设直方图统计窗口中的多个像素点的直方图统计值和该摄像头采集的前一帧图像在该预设直方图统计窗口中的多个像素点的直方图统计值时，该预设直方图统计窗口固定不变，且通常情况下，该预设直方图统计窗口的中心位置与当前帧图像未移动前的中心位置对应，若调整后的当前帧图像移动时，该预设直方图统计窗口中的多个像素点的直方图统计值会发生变化。

其中，当根据该多个第一直方图统计值和该多个第二直方图统计值确定最优运动向量时，可以先判断该多个第一直方图统计值与该多个第二直方图统计值中处于同一位置的直方图统计值是否相等，如果否，则移动调整后的当前帧图像，然后随着调整后的当前帧图像的移动，可以重新获取多个第一直方图统计值，当重新获取的多个第一直方图统计值和该多个第二直方图统计值中处于同一位置的直方图统计值相等时，可以确定经过移动后的当前帧图像与前一帧图像匹配，若重新获取的多个第一直方图统计值和该多个第二直方图统计值中处于同一位置的直方图统计值不相等，则继续执行移动当前帧图像的步骤，直到重新获取的多个第一直方图统计值和该多个第二直方图统计值中处于同一位置的直方图统计值相等。然后可以确定调整后的当前帧图像的移动方向以及在三维空间中的移动位移量，并将确定的移动方向和移动位移量构成向量，将该向量作为最优运动向量。

需要说明的是，上述方式是通过移动调整后的当前帧图像，使得调整后的当前帧图像与该摄像头采集的前一帧图像匹配，即多个第一直方图统计值和多个第二直方图统计值中处于同一位置的直方图统计值相等时，将调整后的当前帧图像的移动方向和在三维空间中的移动位移量构成的向量作为最优运动向量，通过匹配多个第一直方图统计值和多个第二直方图统计值的方式，在陀螺仪的输出信息对应的运动向量的基础上，更精准的确定该摄像头的抖动方向和该摄像头在三维空间中的位移量，避免了由于陀螺仪的输出信息可能存在的误差，而导致确定的最优运动向量不准确的问题。

需要说明的是，当当前帧图像为该摄像头采集的第一帧图像时，即不存在也无法获取到该摄像头采集的前一帧图像，此时，可以直接获取陀螺仪的输出信息，确定该输出信息对应的运动向量，将该运动向量作为最优运动向量进行后续的抖动补偿。

第二种可能实现的方式：根据该输出信息对应的运动向量调整该摄像头采集的当前帧图像；确定调整后的当前帧图像中的至少一个特征点和该摄像头采集的前一帧图像中的至少一个特征点；通过调整后的当前帧图像中的至少一个特征点和该摄像头采集的前一帧图像中的至少一个特征点确定最优运动向量。

需要说明的是，该特征点是指能够体现图像中重要信息的点，如图像中的边缘、轮廓、直线、角点等。调整后的当前帧图像中的至少一个特征点和该摄像头采集的前一帧图像中的至少一个特征点是相同的特征点。

实际应用中，在提取特征点之前，可以对调整后的当前帧图像中和该摄像头采集的前一帧图像进行预处理，增强图像的整体对比度，并消除图像的噪声、增强灰度反差，使得边缘线条变得清晰。然后可以对图像中显著特征的位置变化进行定位、测量，如人脸中的眼睛、眉毛、嘴巴等，以确定这些特征的大小、距离、形状以及相互之间的比例等特征，从而提取得到调整后的当前帧图像中和该摄像头采集的前一帧图像中的特征点。当然，也可以通过PCA(Principal Components Analysis，主成分分析)和ICA(Independent ComponentAnalysis，独立成分分析)的方法提取调整后的当前帧图像中和该摄像头采集的前一帧图像的特征点，又或者通过Gabor小波变换将图像从空间域转换到频率域，然后再提取图像中的频率域特征。实际应用中也可以通过其他方式来进行特征提取，例如采用光流法提取动态图像序列的运动特征等，对此本公开实施例不予限定。

其中，在一种可能的实现方式中，当通过调整后的当前帧图像中的至少一个特征点和该摄像头采集的前一帧图像中的至少一个特征点确定最优运动向量时，可以先判断调整后的当前帧图像中的至少一个特征点所在的位置与该摄像头采集的前一帧图像中的至少一个特征点所在的位置是否重合，如果否，则移动调整后的当前帧图像，并在移动之后，当确定调整后的当前帧图像中的至少一个特征点所在的位置和该摄像头采集的前一帧图像中的至少一个特征点所在的位置重合时，确定调整后的当前帧图像的移动方向和在三维空间中的移动位移量，并将确定的移动方向和移动位移量构成向量，并将该向量作为最优运动向量。

上述方式通过移动调整后的当前帧图像，使得调整后的当前帧图像中的至少一个特征点所在的位置和该摄像头采集的前一帧图像中的至少一个特征点所在的位置匹配，从而在陀螺仪的输出信息对应的运动向量的基础上，更精准的确定该摄像头的抖动方向和该摄像头在三维空间中的位移量，避免了由于陀螺仪的输出信息可能存在的误差，而导致确定的最优运动向量不准确的问题。

其中，在另一种可能的实现方式中，当通过调整后的当前帧图像中的至少一个特征点和该摄像头采集的前一帧图像中的至少一个特征点确定最优运动向量时，可以直接获取调整后的当前帧图像中的至少一个特征点所在的坐标和该摄像头采集的前一帧图像中的至少一个特征点所在的坐标，根据调整后的当前帧图像中的至少一个特征点所在的坐标和该摄像头采集的前一帧图像中的至少一个特征点所在的坐标，确定在调整后的当前帧图像中的至少一个特征点所在的位置和该摄像头采集的前一帧图像中的至少一个特征点所在的位置重合时，调整后的当前帧图像需要移动的方向和在三维空间中需要移动的位移量，然后将确定的移动方向和移动位移量构成向量，并将该向量作为最优运动向量。

需要说明的是，根据坐标确定移动方向和移动位移量的方式可以参考相关技术，并且上述方式通过两幅图像中相同特征点所在位置的坐标计算出最优运动向量，从而在陀螺仪的输出信息对应的运动向量的基础上，更精准的确定该摄像头的抖动方向和该摄像头在三维空间中的位移量，避免了由于陀螺仪的输出信息可能存在的误差，而导致确定的最优运动向量不准确的问题。

另外，当当前帧图像为该摄像头采集的第一帧图像时，即不存在也无法获取到该摄像头采集的前一帧图像，此时，可以直接获取陀螺仪的输出信息，确定该输出信息对应的运动向量，将该运动向量作为最优运动向量进行抖动补偿。

实际应用中，可能存在从摄像头采集的当前帧图像和该摄像头采集的前一帧图像中无法提取到特征点的情况，例如采集的当前帧图像为一张白纸，图像中没有可以提取的特征点。此时，可以直接获取陀螺仪的输出信息，确定该输出信息对应的运动向量，将该运动向量作为最优运动向量进行抖动补偿。

在步骤203中，根据最优运动向量对该摄像头采集的当前帧图像进行抖动补偿。

其中，当根据最优运动向量对该摄像头采集的当前帧图像进行抖动补偿时，可以按照最优运动向量指示的抖动方向的相反方向移动该摄像头采集的当前帧图像，移动的位移量为最优运动向量所指示的抖动位移量，移动后得到的图像为补偿后的图像。

需要说明的是，上述确定最优运动向量后，按照最优运动向量指示的抖动方向的相反方向将该摄像头采集的当前帧图像移动最优运动向量所指示的抖动位移量，这一过程即为图像稳定算法进行电子防抖处理的过程，之后得到的是补偿后的图像。

另外，本公开实施例确定了能够准确表示该摄像头的抖动方向和该摄像头在三维空间中的位移量的最优运动向量，然后根据该最优运动向量对该摄像头采集的当前帧图像进行了调整，消除了摄像头的抖动对图像稳定性的影响，实现了抖动补偿，提高了图像的稳定性，为后续的成功对焦奠定了基础。

在步骤204中，通过统计值算法对补偿后的图像进行统计值运算，得到该补偿后的图像的统计值信息。

其中，该统计值信息可以是补偿后的图像的灰度值，也可以是补偿后的图像的亮度值，当然实际应用中也可以为其他信息，如补偿后的图像的锐度。

需要说明的是，该统计值信息是通过预设的对焦算法来评价图像清晰度的数据信息，因此，预设的对焦算法不同时，统计值信息也不同。因此当通过统计值算法对补偿后的图像进行统计值运算时，需要确定预设的对焦算法中选用的清晰度评价方法，然后获取与该方法所对应的统计值信息。

例如，当预设的对焦算法是通过空域梯度函数评价法来评价图像的清晰度时，由于空域梯度函数评价法需要的统计值信息为亮度信息或者灰度信息，因此，对补偿后的图像进行统计值运算时，需要获取补偿后的图像中的每个像素点的灰度值或者亮度值，然后对该补偿后的图像中的每个像素点的灰度值或者亮度值进行统计，得到补偿后的图像的统计值信息。

例如，当预设的对焦算法是通过频域算子法来评价图像的清晰度时，由于频域算子法需要的统计值信息为频域信息，因此，对补偿后的图像进行统计值运算时，需要先将补偿后的图像转换至频域，然后获取补偿后的图像的低频、中频以及高频等频域信息，并进行统计得到补偿后的图像的统计值信息。

实际应用中，由于获取统计值信息与评价图像的清晰度的方法相关联，不同的评价图像清晰度的方法对应的统计值信息不同，上述两种方式仅仅是本公开的提供的示例性的方法，实际应用中还可以通过其他方式来实现，对此本公开实施例不予限定。

在步骤205中，根据统计值信息确定将该摄像头移动到焦点位置的对焦数据。

其中，该对焦数据用于指示该摄像头需要移动的方向和在三维空间中的位移量。当根据统计值信息确定将该摄像头移动到焦点位置的对焦数据时，由于摄像头准确聚焦时，采集的图像的清晰度最高。因此，实际实现时，可以根据预设的自动对焦算法对补偿后的图像进行评价，比如，可以通过空域梯度函数评价法、频域算子法或者信息熵函数法等方法，根据补偿后的图像的统计信息对补偿后的图像的清晰度进行评价，也即是，确定补偿后的图像的清晰度。然后将该补偿后的图像中心区域的清晰度与该摄像头当前时刻之前采集的多帧图像中心区域的清晰度进行比较，以确定中心区域清晰度最高的图像，该中心区域为焦点位置所在的区域。由于焦点位置采集的图像清晰度最高，因此可以将中心区域清晰度最高的图像确定为焦点位置采集的图像，将采集该清晰度最高的图像时摄像头所在的位置确定焦点位置，将该焦点位置对应的数据作为对焦数据，从而得到将该摄像头移动到焦点位置的对焦数据。

需要说明的是，通过空域梯度函数评价法、频域算子法或者信息熵函数法来对图像的清晰度进行评价是本领域技术人员熟知的方式，本公开实施例不再一一赘述。

在步骤206中，根据该对焦数据调整该摄像头的位置，以实现对焦。

其中，终端中包括马达，用来控制摄像头的移动，当根据对焦数据调整该摄像头的位置时，可以驱动马达控制摄像头按照对焦数据所指示的方向和位移量进行移动，使得摄像头到达对焦位置，此时，摄像头采集的图像清晰度最高，从而实现准确对焦。

进一步地，在通过步骤206实现对焦之后，当接收到拍摄指令时，可以通过该摄像头执行拍摄操作。

需要说明的是，该拍摄指令可以为检测到针对快门的点击操作时，进行拍摄，当然也可以是在接收到用户发出的语音信息，且该语音信息为用于指示摄像头进行拍摄的语音控制指令时，然后通过摄像头执行拍摄动作，对此本公开实施例不予限定。

综上所述，本公开实施例通过摄像头采集当前帧图像，确定最优运动向量，最优运动向量用于指示该摄像头的抖动方向和该摄像头在三维空间中的抖动位移量，并根据最优运动向量对该摄像头采集的当前帧图像进行抖动补偿，从而消除抖动对该摄像头采集的当前帧图像的影响，增强了图像的稳定性，然后通过统计值算法对补偿后的图像进行统计值运算，得到该补偿后的图像的统计值信息，根据该统计值信息确定将该摄像头移动到焦点位置的对焦数据，根据该对焦数据调整该摄像头的位置，以实现对焦。通过图像稳定算法消除了对焦过程中摄像头的抖动对图像的影响，增加了图像的稳定性，使得统计值计算更精准，提高了对焦结果的准确性，同时也降低了成本。

图3是本公开实施例示出的一种对焦装置结构示意图。参照图3，该装置包括采集模块301、抖动补偿模块302、统计值运算模块303、确定模块304和调整模块305。

采集模块301，用于通过摄像头采集当前帧图像；

抖动补偿模块302，用于通过图像稳定算法对该摄像头采集的当前帧图像进行抖动补偿，该图像稳定算法用于进行电子防抖处理；

统计值运算模块303，用于通过统计值算法对补偿后的图像进行统计值运算，得到该补偿后的图像的统计值信息；

确定模块304，用于根据该统计值信息确定将该摄像头移动到焦点位置的对焦数据；

调整模块305，用于根据该对焦数据调整该摄像头的位置，以实现对焦。

可选地，该抖动补偿模块302包括：

第一确定子模块，用于确定最优运动向量，最优运动向量用于指示该摄像头的抖动方向和该摄像头在三维空间中的抖动位移量；

抖动补偿子模块，用于根据最优运动向量对该摄像头采集的当前帧图像进行抖动补偿。

可选地，该第一确定子模块包括：

获取单元，用于获取陀螺仪的输出信息，该输出信息包括该摄像头的抖动方向以及该摄像头在三维空间中的位移量；

第一确定单元，用于确定该输出信息对应的运动向量；

第二确定单元，用于根据该输出信息对应的运动向量确定最优运动向量。

可选地，该第二确定单元主要用于：

根据该输出信息对应的运动向量调整该摄像头采集的当前帧图像；

获取多个第一直方图统计值和多个第二直方图统计值，该多个第一直方图统计值是指调整后的当前帧图像在预设直方图统计窗口中的多个像素点的直方图统计值，该第二直方图统计值是指该摄像头采集的前一帧图像在该预设直方图统计窗口中的多个像素点的直方图统计值；

根据该多个第一直方图统计值和该多个第二直方图统计值确定最优运动向量。

可选地，该第二确定单元主要用于：

根据该输出信息对应的运动向量调整该摄像头采集的当前帧图像；

确定调整后的当前帧图像中的至少一个特征点和该摄像头采集的前一帧图像中的至少一个特征点；

通过调整后的当前帧图像中的至少一个特征点和该摄像头采集的前一帧图像中的至少一个特征点确定最优运动向量。

综上所述，本公开实施例通过摄像头采集当前帧图像，并通过图像稳定算法对该摄像头采集的当前帧图像进行抖动补偿，以消除抖动对该摄像头采集的当前帧图像的影响，通过统计值算法对补偿后的图像进行统计值运算，得到该补偿后的图像的统计值信息，根据该统计值信息确定将该摄像头移动到焦点位置的对焦数据，根据该对焦数据调整该摄像头的位置，以实现对焦。通过图像稳定算法消除了对焦过程中摄像头的抖动对图像的影响，增加了图像的稳定性，使得统计值计算更精准，提高了对焦结果的准确性，同时也降低了成本。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

图4是本公开实施例示出的一种对焦装置的结构示意图。图4是根据一示例性实施例示出的一种用于建立短距离无线通信连接的装置400的框图。该装置可以是智能电视，电视盒子，高清播放机，监控显示设备，移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

参照图4，该装置400可以包括以下一个或多个组件：处理组件402，存储器404，电源组件406，多媒体组件408，音频组件410，输入/输出(I/O)的接口412，传感器组件414，以及通信组件416。

处理组件402通常控制该装置400的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件402可以包括一个或多个处理器420来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件402可以包括一个或多个模块，便于处理组件402和其他组件之间的交互。例如，处理组件402可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件408和处理组件402之间的交互。

存储器404被配置为存储各种类型的数据以支持在该装置400的操作。这些数据的示例包括用于在该装置400上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器404可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器 (SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器 (EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件404为该装置400的各种组件提供电源。电源组件406可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为该装置400生成、管理和分配电源相关联的组件。

多媒体组件408包括在所述该装置400和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件408包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当该装置400处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件410被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件410包括一个麦克风(MIC)，当装置400处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器404或经由通信组件414发送。在一些实施例中，音频组件 410还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口412为处理组件402和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件414包括一个或多个传感器，用于为该装置400提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件414可以检测到该装置400的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为该装置400的显示器和小键盘，传感器组件 414还可以检测装置400或该装置400一个组件的位置改变，用户与该装置400 接触的存在或不存在，该装置400方位或加速/减速和该装置400的温度变化。传感器组件414可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件414还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件414还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件416被配置为便于该装置400和其他设备之间有线或无线方式的通信。该装置400可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件416经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件416还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，该装置400可以被一个或多个应用专用集成电路 (ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述图1和图2所示实施例提供的方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器404，上述指令可由该装置400的处理器420执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

一种非临时性计算机可读存储介质，当该存储介质中的指令由设备的处理器执行时，使得设备能够执行上述图1和图2的对焦方法。

一种包含指令的计算机程序产品，当该计算机程序产品中的指令由设备的处理器执行时，使得设备能够执行上述图1和图2中对焦方法。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (12)

1.一种对焦方法，其特征在于，所述方法包括：

通过摄像头采集当前帧图像；

通过图像稳定算法对所述摄像头采集的当前帧图像进行抖动补偿，所述图像稳定算法用于进行电子防抖处理；

通过统计值算法对补偿后的图像进行统计值运算，得到所述补偿后的图像的统计值信息；

根据所述统计值信息确定将所述摄像头移动到焦点位置的对焦数据；

根据所述对焦数据调整所述摄像头的位置，以实现对焦。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过图像稳定算法对所述摄像头采集的当前帧图像进行抖动补偿，包括：

确定最优运动向量，所述最优运动向量用于指示所述摄像头的抖动方向和所述摄像头在三维空间中的抖动位移量；

根据所述最优运动向量对所述摄像头采集的当前帧图像进行抖动补偿。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定最优运动向量，包括：

获取陀螺仪的输出信息，所述输出信息包括所述摄像头的抖动方向以及所述摄像头在三维空间中的位移量；

确定所述输出信息对应的运动向量；

根据所述输出信息对应的运动向量确定所述最优运动向量。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述输出信息对应的运动向量确定所述最优运动向量，包括：

根据所述输出信息对应的运动向量调整所述摄像头采集的当前帧图像；

获取多个第一直方图统计值和多个第二直方图统计值，所述多个第一直方图统计值是指调整后的当前帧图像在预设直方图统计窗口中的多个像素点的直方图统计值，所述第二直方图统计值是指所述摄像头采集的前一帧图像在所述预设直方图统计窗口中的多个像素点的直方图统计值；

根据所述多个第一直方图统计值和所述多个第二直方图统计值确定所述最优运动向量。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述输出信息对应的运动向量确定所述最优运动向量，包括：

根据所述输出信息对应的运动向量调整所述摄像头采集的当前帧图像；

确定调整后的当前帧图像中的至少一个特征点和所述摄像头采集的前一帧图像中的至少一个特征点；

通过调整后的当前帧图像中的至少一个特征点和所述摄像头采集的前一帧图像中的至少一个特征点确定所述最优运动向量。

6.一种对焦装置，其特征在于，所述装置包括：

采集模块，用于通过摄像头采集当前帧图像；

抖动补偿模块，用于通过图像稳定算法对所述摄像头采集的当前帧图像进行抖动补偿，所述图像稳定算法用于进行电子防抖处理；

统计值运算模块，用于通过统计值算法对补偿后的图像进行统计值运算，得到所述补偿后的图像的统计值信息；

确定模块，用于根据所述统计值信息确定将所述摄像头移动到焦点位置的对焦数据；

调整模块，用于根据所述对焦数据调整所述摄像头的位置，以实现对焦。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述抖动补偿模块包括：

第一确定子模块，用于确定最优运动向量，所述最优运动向量用于指示所述摄像头的抖动方向和所述摄像头在三维空间中的抖动位移量；

抖动补偿子模块，用于根据所述最优运动向量对所述摄像头采集的当前帧图像进行抖动补偿。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一确定子模块包括：

获取单元，用于获取陀螺仪的输出信息，所述输出信息包括所述摄像头的抖动方向以及所述摄像头在三维空间中的位移量；

第一确定单元，用于确定所述输出信息对应的运动向量；

第二确定单元，用于根据所述输出信息对应的运动向量确定所述最优运动向量。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第二确定单元主要用于：

根据所述输出信息对应的运动向量调整所述摄像头采集的当前帧图像；

获取多个第一直方图统计值和多个第二直方图统计值，所述多个第一直方图统计值是指调整后的当前帧图像在预设直方图统计窗口中的多个像素点的直方图统计值，所述第二直方图统计值是指所述摄像头采集的前一帧图像在所述预设直方图统计窗口中的多个像素点的直方图统计值；

根据所述多个第一直方图统计值和所述多个第二直方图统计值确定所述最优运动向量。

10.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第二确定单元主要用于：

根据所述输出信息对应的运动向量调整所述摄像头采集的当前帧图像；

确定调整后的当前帧图像中的至少一个特征点和所述摄像头采集的前一帧图像中的至少一个特征点；

通过调整后的当前帧图像中的至少一个特征点和所述摄像头采集的前一帧图像中的至少一个特征点确定所述最优运动向量。

11.一种对焦装置，其特征在于，所述装置包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行权利要求1-5所述的任一项方法的步骤。

12.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现权利要求1-5所述的任一项方法的步骤。