CN101510041A - 数码相机自动对焦方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种数码相机自动对焦方法，其自动对焦方法主程序如下步骤一：对镜头硬件连接端进行定义，确定控制信号的流通；步骤二：镜头位置初始化；步骤三：大步长全局扫描进行；步骤四：获得第一对焦窗口中最优评价函数值；步骤五：转换内嵌对焦窗口以小步长扫描；步骤六：是否达到评价函数最大值位置，如果是则接着进行步骤七，如果不是则返回步骤五重新进行；步骤七：确定最优位置结束搜索。通过本发明方法设计的自动对焦算法可以通过快速切换对焦窗口来实现精确对焦，并由于黄金分割点嵌套式对焦窗口的设计大大加快了对焦最佳位置的搜索速度，同时成像美学性也极大的得到了满足，真正做到消费类相机快速对焦美观成像的性能。

Description

数码相机自动对焦方法

技术领域

本发明涉及数码相机自动对焦控制系统，特别涉及一种数码相机自动对焦方法。

背景技术

目前，随着数码相机、数码摄像机逐渐走入人们的日常生活，市场上此类产品已经随处可见，并逐渐成为销售的热点之一。然而，无论是数码相机或是数码摄像机，亦或是带有自动对焦功能的拍照手机，极少有出自于中国内地的设计，市场几乎一律是国外产品的天下。

作为成像系统的一项关键技术，自动对焦技术于20世纪70年代最初应用于照相系统，传统的对焦技术大部分是基于测距原理的，如超声波测距法、反射能量法和一些基于三角测距原理的方法；随着电子技术和信号处理技术的发展，人们找到了一些手段对准确对焦图像的信号和离焦图像的信号进行鉴别，由于产生了基于视频信号分析的自动对焦技术，并应用于摄像系统；进入20世纪90年代后，以CCD(或CMOS)获取的图像作为对焦的基本信息，以图像分析与处理为基础的智能化自动对焦技术蓬勃发展，在以数码相机为代表的现代数字成像系统中广泛应用。但是现今存在的一些自动对焦算法对于5倍或以上光学变焦镜筒出现对焦时间继续缩短和由于像素提高成像更加清晰的瓶颈，这对于拍摄高速运动的物体或者瞬间发生的景象相当不利，严重的制约了消费类数码相机和手机摄像头的拍照适用范围和连续拍摄功能的使用，本发明正是基于此研制开发一种具有高速自动对焦和高清晰度的数码相机自动对焦方法。

发明内容

本发明的目的在于克服上述不足之处，即针对我国自动对焦技术方法的现状及自动对焦存在的瓶颈问题，提出一种基于CCD采集图像，DSP实现自动对焦算法的数码相机自动对焦方法。

为实现上述目的本发明所采用的实施方式如下：

一种数码相机自动对焦方法，其特征在于主程序实施步骤如下：

步骤一：对镜头硬件连接端进行定义，确定控制信号的流通；

步骤二：镜头位置初始化；

步骤三：大步长全局扫描进行；进入全局搜索流程，评价函数计算，阈值计算；

步骤四：获得第一对焦窗口中最优评价函数值；

步骤五：转换内嵌对焦窗口以小步长扫描；进入重复扫描，评价函数计算；

步骤六：是否达到评价函数最大值位置，如果是则接着进行步骤七，如果不是则返回步骤五重新进行；

步骤七：确定最优位置结束搜索。

所述主程序步骤三中全局搜索流程的具体实施步骤为：

步骤一：对焦窗口初始化，阈值T1＝1/8BestAF，T2＝1/2BestAF初始化；

步骤二：对焦范围获取；

步骤三：确定从上限端还是下限端开始搜索，利用公式(12)E＝5E_o+4(E_A+E_B+E_C+E_D)读取FV1；

步骤四：镜头每走一步FV1值刷新一次，记录到达BestAF时刻脉冲数；

步骤五：CurrAF与BestAF差，若大于T2则执行步骤六，若否则执行步骤七；

步骤六：开始每4脉冲刷新一次FV值并执行步骤十；

步骤七：CurrAF与BestAF差，若大于0小于T1，则执行步骤八，若否则执行步骤九；

步骤八：开始每12脉冲刷新一次FV值并执行步骤十；

步骤九：CurrAF与BestAF差，若小于0，则执行步骤十一，若否则执行步骤十；

步骤十：记录BestAF＝CurrAF；

步骤十一：判断对焦范围，若在对焦范围内，则记录BestAF值，执行步骤四镜头反转，若否则执行步骤十二；

步骤十二：镜头退回BestAF处。

所述主程序步骤三或步骤五中评价函数计算的具体实施步骤为：

步骤一：根据对焦窗口规划设置数据采集行数；

步骤二：判断是否检测到场同步信息，若是则执行步骤三，若否则返回步骤一；

步骤三：延时＝对焦窗口宽度N行；

步骤四：判断是否检测到行同步信息，若是则执行步骤五，若否则返回步骤四等待；

步骤五：延时＝对焦窗口长度M个时钟；

步骤六：一元立方卷积插值补偿绿色分量；

步骤七：读取一行中绿色分量亮度；

步骤八：判断一场数据是否采集完成，若是则执行步骤九，若否则返回执行步骤四；

步骤九：利用式(6) $E=\underset{n}{\mathrm{\Σ}}|G\left(n\right)-G\left(\mathrm{Left}\left(n\right)\right)|$ (7) $E=\underset{n}{\mathrm{\Σ}}\{{[G\left(n\right)-G(n-1)]}^2+{[G\left(n\right)-G(n+1)]}^2\}$ 和式(12)E＝5E_o+4(E_A+E_B+E_C+E_D)运算相应数据；

步骤十：得到评价函数；

步骤十一：存储评价函数值。

所述主程序步骤三中阈值计算的具体实施步骤为：

步骤一：计算初值为CurrAF＝FV1；

步骤二：对代表BestAF的二进制数值左移一位；

步骤三：判断BestAF是否大于CurrAF，若是则执行步骤四，若否则执行步骤六；

步骤四：记录CurrAF-BestAF>T2；

步骤五：每4脉冲刷新一次FV值；

步骤六：对代表BestAF的二进制数值左移两位；

步骤七：判断BestAF是否大于CurrAF，若是则执行步骤八，若否则执行步骤九；

步骤八：每8脉冲刷新一次FV值；

步骤九：记录CurrAF-BestAF<T1；

步骤十：每12脉冲刷新一次FV值。

所述主程序步骤五中重复扫描的具体实施步骤为：

步骤一：根据全局搜索镜头退回到BestAF位置；

步骤二：选择嵌套对焦窗口B和黄金分割点，评价函数采用(12)式E＝5E_o+4(E_A+E_B+E_C+E_D)，两脉冲记一步长；

步骤三：记录得到FV2＝CurrAF的值；

步骤四：判断CurrAF>BestAF，若是则执行步骤七，若否则执行步骤五；

步骤五：后组镜片同方向移动16脉冲；

步骤六：后组镜片反方向移动20脉冲，并执行步骤八；

步骤七：记录BestAF＝CurrAF；

步骤八：每2脉冲刷新一次FV2；

步骤九：判断CurrAF是否小于BestAF，若是则执行步骤十，若否则执行步骤七；

步骤十：到BestAF位置拍照。

本发明的有益效果是：

本发明的自动对焦优化算法应用平台是基于Zoran公司的ZR36493BGCF芯片，其特点是图像处理运算速度快，可以应用在程序复杂但对焦效果更佳的对焦装置里面；在该装置外围继续增加外围控制电路就可以构成完整的数码相机系统，其通用性兼容性非常好。

本发明提出穷举搜索来进行粗扫；穷举搜索可以去掉在局部最大值处对焦的可能性，并且采用变焦聚焦结合的镜头，根据变焦情况，可以将对焦区间限制在一个小范围，并且自适应变步长的搜索方法可以缩短搜索时间。在镜头移动于初始位置读取一次评价函数值，然后移动镜头，确定镜头移动的方向，有效节省搜索时间和系统资源。

对于两幅图像相差大小的评估，即根据多少的差值来决定改变步长，本发明采用两个阈值判定。本发明采用了用绿色分量代替灰度分量计算的方法，加快程序运行速度。本发明的对焦窗口基于黄金分割点来实现大小窗口的嵌套式对焦窗口。

本发明采用粗扫过程选用计算量小的评价函数针对大的对焦窗口，使用计算量大但精度高的评价函数针对嵌套对焦窗口进行细扫评估，以达到对焦速度快对焦精度高的特性。改变传统自动对焦方法存在的对于自动对焦中关键函数--评价函数，准确性高的评价函数计算量大，对焦缓慢，计算量小的评价函数精度下降等严重问题。

通过上述方法设计的自动对焦算法可以通过快速切换对焦窗口来实现精确对焦，并由于黄金分割点嵌套式对焦窗口的设计大大加快了对焦最佳位置的搜索速度，同时成像美学性也极大的得到了满足，真正做到消费类相机快速对焦美观成像的性能。

总之，本发明设计合理，效果非常显著，使用方便，应用广泛。

附图说明

附图1是系统硬件总体结构框图；

图中：1镜头，2CCD电荷耦合器件，3TG时序发生器，4DSP数字信号处理器，5SDRAM镜头随机存储器，6LCD液晶显示器，7控制电机。

附图2是自动对焦方法主程序流程图；

附图3是搜索流程图；

附图4是重复扫描流程图；

附图5是阈值计算程序流程图；

附图6是评价函数计算流程图。

具体实施方式

以下结合附图和较佳实施例，对依据本发明提供的具体实施方式、结构、特征详述如下：

如附图1-附图6所示，一种数码相机自动对焦方法，其特征在于实施步骤如下：

(1)自动对焦算法应用平台说明如下：

本发明的自动对焦优化算法应用平台是基于Zoran公司的ZR36493BGCF芯片，其特点是图像处理运算速度快，可以应用在程序复杂但对焦效果更佳的对焦装置里面；在该装置外围继续增加外围控制电路就可以构成完整的数码相机系统，其通用性兼容性非常好。

本发明的自动对焦算法应用平台：如三星光电子公司生产的M-105(5倍光学变焦)系列或选用其它同类型的数码照相机光学成像和硬件应用平台，如附图1所示。它是由光学成像镜头1采集被拍摄物体，并把光信号送给CCD电荷耦合器件2，经TG时序发生器3，信号传送给DSP数字信号处理器4，系统下达的拍摄指令摄取的图像存入SDRAM镜头随机存储器5，同时LCD液晶显示器6上相应显示图像，如果对焦效果不满足要求，DSP数字信号处理器4对控制电机7信号进行修改，通过与镜头1模块连接的端口输出，控制镜头移动。

(2)自动对焦算法核心内容：

由于噪声的存在，可以应用滤波器来滤除噪声，但是诸如外部光线较暗时，噪声的影响不能忽略，本发明提出穷举搜索来进行粗扫。对焦开始，系统驱动镜头走完全程，即让镜头在移动范围内从头走到尾，记录多幅图像的评价函数信息，所有图像的评价函数进行比较，找到最大值，得出对应镜头所在的位置，驱动镜头直接回到最大位置附近进行小步长搜索，最终找到最大值。

为了节省搜索时间和系统资源，在镜头移动于初始位置读取一次评价函数值，然后移动镜头，确定镜头移动的方向。

镜头向着最大值方向移动，如果连续得到两幅图像其评价函数值相差不大，则说明上次镜头移动不能得到显著改善质量的图像，意味着镜头所处位置离聚焦点还很远，下一次镜头移动的补偿可以加大。反之，如果连续得到的两幅图像其评价函数值相差很大，则说明上一次镜头的移动显著改善了图像质量，说明镜头所处的位置离聚焦点已经很近，下一次镜头要以小步长移动。

穷举搜索可以去掉在局部最大值处对焦的可能性，并且采用变焦聚焦结合的镜头，根据变焦情况，可以将对焦区间限制在一个小范围，并且自适应变步长的搜索方法可以缩短搜索时间，所以穷举搜索方法是适用的。对于两幅图像相差大小的评估，即根据多少的差值来决定改变步长，本发明采用两个阈值判定。设两个阈值T1和T2，T1＝1/8CurrAF，T2＝1/2CurrAF。镜头以一定得步长每移动一步，系统计算一次评价函数值赋予CurrAF。首先每8个脉冲读取一次评价函数值，如果0<CurrAF-BestAF<T1，则下一步步长调整为12脉冲计算一次评价函数；如果CurrAF-BestAF>T2，则下一步步长调整为4脉冲计算一次评价函数；每一步结束后，CurrAF＝BestAF，直到镜头到达对焦范围末端。

粗扫结束后找到一个最大值BestAF，镜头反转回到BestAF对应的位置开始进行第二次精确扫描。因为粗扫结束后BestAF已经确定在一个小的范围，所以可直接采取2脉冲的小步长进行搜索，当发现越过最大值的时候，对焦结束。

对于自动对焦中关键函数--评价函数，准确性高的评价函数计算量大，对焦缓慢，计算量小的评价函数精度下降。这是传统自动对焦方法存在的严重问题。本发明采用粗扫过程选用计算量小的评价函数针对大的对焦窗口，使用计算量大但精度高的评价函数针对嵌套对焦窗口进行细扫评估，以达到对焦速度快对焦精度高的特性。

在粗扫过程中，采用仅水平扫描采集计算像素的评价函数值，并间隔两个像素采集一个像素值。

$E=\underset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}|F\left(n\right)-F\left(\mathrm{Left}\left(n\right)\right)|---\left(1\right)$

F(n)是像素点n的灰度值，F(Left(n))是像素点n-2的灰度值，对焦窗口内所有像素的灰度值根据式(1)计算后累加，得到评价函数的数值。

在完成粗扫全局扫描后，镜头回到E的最大值附近，以小步长进行扫描，并缩小对焦窗口，改换评价函数。

$E=\underset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}\{{[F(x,y)-F(x-1,y)]}^2+{[f(x,y)-f(x+1,y)]}^2\}---\left(2\right)$

即

$E=\underset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}\{{[F\left(n\right)-F\left(\mathrm{Left}\left(n\right)\right)]}^2+{[F\left(n\right)-F\left(\mathrm{Right}\left(n\right)\right)]}^2\}---\left(3\right)$

为了便于计算加快程序运行速度，本发明采用了用绿色分量代替灰度分量计算的方法，图像采集得到的RGB格式利用三基色混合系数就可以表示灰度值：

F＝r[R]+g[G]+b[B]       (4)

但是，数码相机从图像传感器获得图像信号经分色分别放大校正后得到的是RGB格式，而评价函数需要亮度信息计算，那么RGB格式需要转换为YUV格式方能计算，利用如下算法可以方便快捷的运算所需参数：

$\left\{\begin{array}{c}Y=0.299R+0.587G+0.114B\\ U=-0.147R-0.289G+0.436B\\ V=0.615R-0.515G-0.100B\end{array}\right.---\left(5\right)$

结合绿色分量主导因素得到评价函数算法公式(6)、(7)：

$E=\underset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}|G\left(n\right)-G\left(\mathrm{Left}\left(n\right)\right)|---\left(6\right)$

$E=\underset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}\{{[G\left(n\right)-G(n-1)]}^2+{[G\left(n\right)-G(n+1)]}^2\}---\left(7\right)$

为了更快捷得到上述绿色分量信息，需要在颜色滤波后利用绿色像素的插值来产生更多的分量信息，本发明采用一元立方卷积插值来进行插值运算，利用一个一元三次插值核方程来实现，如式(8)：

$h\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}(a+2)x^3-(a+2)x^2+1& 0\&le;x<1\\ a{x}^3-5a{x}^2+8\mathrm{ax}-4a& 1\&le;x<2\\ 0& 2\&le;x\end{array}\right.---\left(8\right)$

对焦是利用评价函数对构造图像的象素计算其代表的图象清晰信息，然后进行统计而得到，本发明的对焦窗口基于黄金分割点来实现大小窗口的嵌套式对焦窗口。对焦开始镜头穷举走完对焦范围的全程，选择对焦窗口稍大，当镜头第一次走完全程，得到粗扫评价函数最大值，开始细扫小步精确搜索，切换高精度评价函数换用嵌套在大对焦窗内的小对焦窗口。每一幅图像都是由主体成像目标和背景组成，对于整幅图像I和主成像目标区域Ia及背景区域Ib：

由成像公式(10)：

$|L_a^{/}-L_b^{/}|=\frac{f^2(L_b-L_a)}{(L_a-f)(L_b-f)}---\left(10\right)$

可以得到频谱函数F(I)，并利用对焦窗口＝M*N得到平均对焦评价函数(11)：

F(I)＝qF(I_a)+(1-q)F(I_b)      (11)

根据美学艺术摄影要求对对焦窗口的黄金分割点规划，可以修正评价函数如式(12)：

E＝5E_o+4(E_A+E_B+E_C+E_D)  (12)

这样可以快速搜索到内对焦窗口内的最优评价函数值。

通过上述方法设计的自动对焦算法可以通过快速切换对焦窗口来实现精确对焦，并由于黄金分割点嵌套式对焦窗口的设计大大加快了对焦最佳位置的搜索速度，同时成像美学性也极大的得到了满足，真正做到消费类相机快速对焦美观成像的性能。

(3)具体实施方法：

下面针对具体部分介绍自动对焦程序算法的流程：

本发明的自动对焦方法主程序流程图如附图2所示：

步骤一：对镜头硬件连接端进行定义，确定控制信号的流通；

步骤二：镜头位置初始化；

步骤三：大步长全局扫描进行；进入全局搜索流程，评价函数计算，阈值计算；

步骤四：获得第一对焦窗口中最优评价函数值；

步骤五：转换内嵌对焦窗口以小步长扫描；进入重复扫描，评价函数计算；

步骤六：是否达到评价函数最大值位置，如果是则接着进行步骤七，如果不是则返回步骤五重新进行；

步骤七：确定最优位置结束搜索。

如附图3所示，所述主程序步骤三中全局搜索流程的具体实施步骤为：

步骤一：对焦窗口初始化，阈值T1＝1/8BestAF，T2＝1/2BestAF初始化；

步骤二：对焦范围获取；

步骤三：确定从上限端还是下限端开始搜索，利用公式(12)E＝5E_o+4(E_A+E_B+E_C+E_D)读取FV1；

步骤四：镜头每走一步FV1值刷新一次，记录到达BestAF时刻脉冲数；

步骤五：CurrAF与BestAF差，若大于T2则执行步骤六，若否则执行步骤七；

步骤六：开始每4脉冲刷新一次FV值并执行步骤十；

步骤七：CurrAF与BestAF差，若大于0小于T1，则执行步骤八，若否则执行步骤九；

步骤八：开始每12脉冲刷新一次FV值并执行步骤十；

步骤九：CurrAF与BestAF差，若小于0，则执行步骤十一，若否则执行步骤十；

步骤十：记录BestAF＝CurrAF；

步骤十一：判断对焦范围，若在对焦范围内，则记录BestAF值，执行步骤四镜头反转，若否则执行步骤十二；

步骤十二：镜头退回BestAF处。

如附图6所示，所述主程序步骤三或步骤五中评价函数计算的具体实施步骤为：

步骤一：根据对焦窗口规划设置数据采集行数；

步骤二：判断是否检测到场同步信息，若是则执行步骤三，若否则返回步骤一；

步骤三：延时＝对焦窗口宽度N行；

步骤四：判断是否检测到行同步信息，若是则执行步骤五，若否则返回步骤四等待；

步骤五：延时＝对焦窗口长度M个时钟；

步骤六：一元立方卷积插值补偿绿色分量；

步骤七：读取一行中绿色分量亮度；

步骤八：判断一场数据是否采集完成，若是则执行步骤九，若否则返回执行步骤四；

步骤九：利用式(6) $E=\underset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}|G\left(n\right)-G\left(\mathrm{Left}\left(n\right)\right)|$ (7) $E=\underset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}\{{[G\left(n\right)-G(n-1)]}^2+{[G\left(n\right)-G(n+1)]}^2\}$ 和式(12)E＝5E_o+4(E_A+E_B+E_C+E_D)运算相应数据；

步骤十：得到评价函数；

步骤十一：存储评价函数值。

如附图5所示，所述主程序步骤三中阈值计算的具体实施步骤为：

步骤一：计算初值为CurrAF＝FV1；

步骤二：对代表BestAF的二进制数值左移一位；

步骤三：判断BestAF是否大于CurrAF，若是则执行步骤四，若否则执行步骤六；

步骤四：记录CurrAF-BestAF>T2；

步骤五：每4脉冲刷新一次FV值；

步骤六：对代表BestAF的二进制数值左移两位；

步骤七：判断BestAF是否大于CurrAF，若是则执行步骤八，若否则执行步骤九；

步骤八：每8脉冲刷新一次FV值；

步骤九：记录CurrAF-BestAF<T1；

步骤十：每12脉冲刷新一次FV值。

如附图4所示，所述主程序步骤五中重复扫描的具体实施步骤为：

步骤一：根据全局搜索镜头退回到BestAF位置；

步骤二：选择嵌套对焦窗口B和黄金分割点，评价函数采用(12)式E＝5E_o+4(E_A+E_B+E_C+E_D)，两脉冲记一步长；

步骤三：记录得到FV2＝CurrAF的值；

步骤四：判断CurrAF>BestAF，若是则执行步骤七，若否则执行步骤五；

步骤五：后组镜片同方向移动16脉冲；

步骤六：后组镜片反方向移动20脉冲，并执行步骤八；

步骤七：记录BestAF＝CurrAF；

步骤八：每2脉冲刷新一次FV2；

步骤九：判断CurrAF是否小于BestAF，若是则执行步骤十，若否则执行步骤七；

步骤十：到BestAF位置拍照。

本发明的核心方案是以CCD作为成像器件的数码相机类产品中，通过对所获得图像进行处理及分析，根据成像镜头参数、成像位置对图像清晰度的影响，发明了一种基于数字图像处理的优化算法，大大改善了传统自动对焦算法存在的对焦精度不高和对角速度缓慢的问题。

应用实例分析：

取本发明自动对焦方法和原M-105数码相机自动对焦方法拍摄比较，在同样选定AUTO模式，自然光线对静物进行拍摄，得到两幅图像，原版本自动对焦需要明显的反应对焦过程方能拍摄成像，对焦时间短焦情况下在0.5秒左右；长焦情况下0.65秒左右，并且其清晰程度尚可，解像力满足要求但本数不高；采用本发明自动对焦算法程序对同一景物自然光线下拍照，其自动对焦过程明显加快，对焦时间可以控制在短焦情况下0.25秒内；长焦情况下0.35秒以内，并其成像美观、清晰，色彩还原度好，解像力本数明显增加。通过实际实施拍照证明了本发明非常显著的效果。

上述参照实施例对该数码相机自动对焦方法进行的详细描述，是说明性的而不是限定性的，因此在不脱离本发明总体构思下的变化和修改，应属本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1、一种数码相机自动对焦方法，其特征在于主程序实施步骤如下：

步骤一：对镜头硬件连接端进行定义，确定控制信号的流通；

步骤二：镜头位置初始化；

步骤三：大步长全局扫描进行；进入全局搜索流程，评价函数计算，阈值计算；

步骤四：获得第一对焦窗口中最优评价函数值；

步骤五：转换内嵌对焦窗口以小步长扫描；进入重复扫描，评价函数计算；

步骤六：是否达到评价函数最大值位置，如果是则接着进行步骤七，如果不是则返回步骤五重新进行；

步骤七：确定最优位置结束搜索。

2、根据权利要求1所述的数码相机自动对焦方法，其特征在于所述主程序步骤三中全局搜索流程的具体实施步骤为：

步骤一：对焦窗口初始化，阈值T1＝1/8BestAF，T2＝1/2BestAF初始化；

步骤二：对焦范围获取；

步骤三：确定从上限端还是下限端开始搜索，利用公式(12)E＝5E_o+4(E_A+E_B+E_C+E_D)读取FVl；

步骤四：镜头每走一步FVl值刷新一次，记录到达BestAF时刻脉冲数；

步骤五：CurrAF与BestAF差，若大于T2则执行步骤六，若否则执行步骤七；

步骤六：开始每4脉冲刷新一次FV值并执行步骤十；

步骤七：CurrAF与BestAF差，若大于0小于T1，则执行步骤八，若否则执行步骤九；

步骤八：开始每12脉冲刷新一次FV值并执行步骤十；

步骤九：CurrAF与BestAF差，若小于0，则执行步骤十一，若否则执行步骤十；

步骤十：记录BestAF＝CurrAF；

步骤十一：判断对焦范围，若在对焦范围内，则记录BestAF值，执行步骤四镜头反转，若否则执行步骤十二；

步骤十二：镜头退回BestAF处。

3、根据权利要求1所述的数码相机自动对焦方法，其特征在于所述主程序步骤三或步骤五中评价函数计算的具体实施步骤为：

步骤一：根据对焦窗口规划设置数据采集行数；

步骤二：判断是否检测到场同步信息，若是则执行步骤三，若否则返回步骤一；

步骤三：延时＝对焦窗口宽度N行；

步骤四：判断是否检测到行同步信息，若是则执行步骤五，若否则返回步骤四等待；

步骤五：延时＝对焦窗口长度M个时钟；

步骤六：一元立方卷积插值补偿绿色分量；

步骤七：读取一行中绿色分量亮度；

步骤八：判断一场数据是否采集完成，若是则执行步骤九，若否则返回执行步骤四；

步骤九：利用式(6) $E=\underset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}|G\left(n\right)-G\left(\mathrm{Left}\left(n\right)\right)|$ (7) $E=\underset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}\{{[G\left(n\right)-G(n-1)]}^2+{[G\left(n\right)-G(n+1)]}^2\}$ 和式(12)E＝5E_o+4(E_A+E_B+E_C+E_D)运算相应数据；

步骤十：得到评价函数；

步骤十一：存储评价函数值。

4、根据权利要求1所述的数码相机自动对焦方法，其特征在于所述主程序步骤三中阈值计算的具体实施步骤为：

步骤一：计算初值为CurrAF＝FV1；

步骤二：对代表BestAF的二进制数值左移一位；

步骤三：判断BestAF是否大于CurrAF，若是则执行步骤四，若否则执行步骤六；

步骤四：记录CurrAF-BestAF>T2；

步骤五：每4脉冲刷新一次FV值；

步骤六：对代表BestAF的二进制数值左移两位；

步骤七：判断BestAF是否大于CurrAF，若是则执行步骤八，若否则执行步骤九；

步骤八：每8脉冲刷新一次FV值；

步骤九：记录CurrAF-BestAF<T1；

步骤十：每12脉冲刷新一次FV值。

5、根据权利要求1所述的数码相机自动对焦方法，其特征在于所述主程序步骤五中重复扫描的具体实施步骤为：

步骤一：根据全局搜索镜头退回到BestAF位置；

步骤二：选择嵌套对焦窗口B和黄金分割点，评价函数采用(12)式E＝5E_o+4(E_A+E_B+E_C+E_D)，两脉冲记一步长；

步骤三：记录得到FV2＝CurrAF的值；

步骤四：判断CurrAF>BestAF，若是则执行步骤七，若否则执行步骤五；

步骤五：后组镜片同方向移动16脉冲；

步骤六：后组镜片反方向移动20脉冲，并执行步骤八；

步骤七：记录BestAF＝CurrAF；

步骤八：每2脉冲刷新一次FV2；

步骤九：判断CurrAF是否小于BestAF，若是则执行步骤十，若否则执行步骤七；

步骤十：到BestAF位置拍照。

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