CN101558355B - 聚焦辅助系统和方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及图像聚焦。本发明特别涉及一种将聚焦级别数据传递给用户的手动聚焦辅助系统。存在各种各样不同的显示方法，包括但不限于图表、加亮、符号、以及不同级别的亮度或颜色。

Description

聚焦辅助系统和方法

技术领域

本发明涉及提供聚焦信息。

背景技术

存在两种用来聚焦相机或光学装置的基本方法。

在自动聚焦系统中，相机以用户很少介入或不介入的方式设定聚焦级别。相机收集与相机镜头中的物体的相对聚焦级别相关的数据。相机使用算法来解释这些数据并设定最佳聚焦级别。但是，该算法不一定执行摄影者的意图。许多自动聚焦算法优先考虑靠近画面中心或明亮的物体。如果摄影者感兴趣的物体偏离中心或昏暗不明，自动聚焦算法可能基于摄影者不感兴趣的物体计算聚焦级别。

手动聚焦相机需要用户投入更多的精力。但是，手动聚焦相机也给予了摄影者对聚焦级别的更多控制权。由于手动聚焦相机更能响应用户的愿望并潜在地更加精确，所以专业人士通常使用手动聚焦相机。

无论相机使用自动聚焦系统还是手动聚焦系统，系统产生可靠结果的能力都取决于用户确定哪些物体聚焦、哪些物体未聚焦的能力。在自动聚焦系统中，如果不清楚哪些物体聚焦、哪些物体未聚焦，则用户将不能确定自动聚焦算法是否已经辨别出用户感兴趣的主要物体并据此设定聚焦级别。在手动聚焦系统中，如果用户不能确定哪些物体聚焦、哪些物体未聚焦，则该用户将不能确定聚焦调节精度。

相机显示器可能过小或过于不精确，以至于不能可靠地将物体是否聚焦、或如果未聚焦偏离了焦点多少等信息传递给用户。相机显示器通常不允许用户区分聚焦级别间的差别，或者平衡取景器中多个物体之间的聚焦级别。

发明内容

具有可变焦距的光学镜头被用来探测图像。该镜头将图像聚焦在传感器上，并由该传感器捕捉与单独的画面元素(像素)对应的信息。显示器对检测到的图像进行显示。

为了辅助用户调整图像的聚焦，用波形对聚焦度进行指示。波形可以被附加到图像上，或者可以毗邻图像而显示。可选地，波形可以显示在单独的屏幕上。波形可以被实时更新，以允许用户同步调整聚焦。聚焦度的显示可以用于例如照相机或电影摄像机上。

光学传感器将来自所述镜头的所述图像转换成二维数字像素矩阵，所述像素矩阵按行和列排列。在一个实施方案中，处理器对一行像素进行操作以确定该行内的多个像素的聚焦级别数据。

波形可以通过颜色变化、强度变化、密度变化、幅度变化或其他可视标记来指示聚焦度。也可以使用不同指示方式的组合。

可以用例如边缘检测算法确定聚焦级别数据。在一个实施方案中，可以通过对所述数字像素矩阵的至少一部分和所述矩阵的相同部分的模糊再现进行比较，确定所述聚焦级别数据。

在一个实施方案中，利用二维阵列光学传感器检测图像。检测到的图像被转换成以二维阵列的像素值描述检测到图像的数据结构，其中，所述像素值代表由所述光学传感器检测到的光线数量。通过将选定的像素值与所述选定的像素值附近的多个像素值组合，产生模糊图像。对所述选定的像素值与对应的模糊图像像素值进行比较来确定聚焦度。随后提供所述聚焦度的视觉指示。在一个实施方案中，所述聚焦度的视觉指示可以被覆盖到所述检测到的图像的显示上。在另一个实施方案中，所述聚焦度的所述视觉指示毗邻所述检测到图像的显示。提供所述聚焦度的视觉指示可以包括显示与所述聚焦度对应的波形。所述波形上的点可以与多个垂直排列的像素的平均聚焦度对应。在另一个实施方案中，所述波形上的点可以与多个水平排列的像素的平均聚焦度对应。在又一个实施方案中，所述波形上的点可以与块内的多个像素的平均聚焦度对应。在又一实施方案中，所述波形上的点与多个非相邻像素的平均聚焦度对应。

在一个实施方案中，一种提供反馈以允许实时聚焦图像的方法，包括：使用编程算法确定多个区域的聚焦度；以及提供每个区域的所述聚焦度的视觉指示。所述视觉指示可以为各种形式，诸如，例如波形、改变区域的凹凸度，或由几何图形来指示聚焦度。所述区域例如可以为线条或规则的几何图案。在一个实施方案中，区域的聚焦度可以通过改变所述区域的颜色来指示。在另一个实施方案中，区域的所述聚焦度可以通过改变所述区域的亮度来指示。所述区域通过边缘检测来描述，以及每个区域的聚焦度可以通过改变例如边缘的亮度或颜色来指示。

附图说明

现在将参照下面概述的附图对这些以及其他特征进行描述。提供这些附图以及相关描述是用来对本发明的优选实施方案进行说明，而非限制本发明的范围。

图1示出了传递聚焦级别数据的水平曲线图。

图2示出了传递聚焦级别数据的垂直曲线图。

图3示出了用三条独立曲线传递聚焦级别数据的水平曲线图。

图4示出了覆盖在图像上的网格，利用该网格可以计算或显示聚焦级别数据。

图5示出了环绕物体的加亮，该加亮传递聚焦级别数据。

图6示出了聚焦辅助系统的高层次图。

图7示出了传递从水平扫描线获取的聚焦级别数据的水平曲线图。

图8示出了传递从扫描线获取的聚焦级别数据的水平曲线图，其中，该聚焦级别数据通过边缘检测法计算得出。

图9示出了传递从垂直扫描线获取的聚焦级别数据的垂直曲线图。

图10示出了分别对从水平扫描线获取的聚焦级别数据和垂直扫描线获取的聚焦级别数据进行传递的水平曲线图和垂直曲线图。

图11示出了传递从倾斜扫描线获取的聚焦数据的水平曲线图。

图12示出了对从三条扫描线获取的聚焦级别数据平均后进行传递的水平曲线图。

图13示出了对从大于一个像素宽度的扫描线获取的聚焦级别数据平均后进行传递的水平曲线图。

图14示出了用三条分别与不同水平扫描线对应的独立曲线传递聚焦级别数据的水平曲线图。

具体实施方式

下面对不同实施方式的描述是仅以示例的方式提出的，而不应解读为限定含义。本发明的范围仅由权利要求来限定。

在一个实施方案中，相机向用户显示聚焦级别数据。所述聚焦级别数据可以被附加到主取景器屏幕上，或者可以显示在副屏幕上。各种光学成像系统，诸如电影摄像机或照相机，可以产生并显示聚焦级别数据。但本发明不限于相机。任何光学成像系统可以向用户显示聚焦级别信息。例如包括光学显微镜、望远镜或双眼望远镜。类似地，产生图像的非光学装置也可以将聚焦级别信息显示给用户。例如电子显微镜。此外，算法可以对已被记录的图像或视频产生聚焦级别数据并显示给用户。

各种各样的不同显示技术将聚焦级别数据传递给用户。例如，图1示出了位于图像302下方的曲线图300。可选地，相机或显示器可以显示附加在图像上的曲线图。曲线图300对聚焦较好的物体306显示较高值304，对聚焦较差的物体310显示较低值308。X轴312表示聚焦级别基线，在其下方没有显示聚焦级别数据。X轴312的阈值可以根据许多不同标准来设定。其可以反映一些与梯度倾斜(slopeofgradient)相关的绝对值，该梯度可以用下面说明的边缘检测算法来计算。或者，该阈值可以与整个图像的平均聚焦级别动态关联。这样，该阈值可以被设定为平均聚焦级别的150％或200％。该机制可以用来从显示中除去低噪声值，或者用来只显示被认为聚焦或相对聚焦的物体的数据。

在一个实施方案中，显示在曲线图300中的聚焦级别数据覆盖了由像素和采样率限定的聚焦级别值的连续范围，或者至少在离散数字意义上连续的范围。这并不一定意味曲线图300上的值与图像302上的给定点处的聚焦级别值一一对应。曲线图300可以是连续的，但表现出可更好地被用户感知的未处理聚焦级别数据的调整函数。

与图1类似，单条水平曲线图300可能不会精确地传递图像中垂直取向物体的聚焦级别信息。由于该曲线图对每个水平点仅显示一个值，所以可能会模糊对应该点的垂直取向物体的不同聚焦级别。

图2示出了垂直曲线图400的显示，其为垂直取向物体显示更精确的聚焦级别信息，但对于水平取向的物体，则可能模糊不同的聚焦级别信息。另外一种显示可以结合垂直和水平曲线图。该显示克服了单独使用水平或垂直显示的缺陷。但是取决于呈现数据的方式，可能需要用户扫视两个不同位置以获得可能为短暂图像的聚焦级别信息。

图3示出了另一个水平曲线图。但是，该水平曲线图包括多条线。每条线代表图302的不同区域的聚焦级别信息。例如，一条或多条线3001代表图像302的顶部的聚焦级别信息。一条或多条线3002代表图像302的中部的聚焦级别信息。一条或多条曲线3003代表图像302的底部的聚焦级别信息。在图像的顶部、中部和底部的聚焦级别非常相似处，线条开始交迭和加强。

其他的实施方案未采用曲曲线图显示。例如，图4示出了叠加在图像302上的网格712。网格712自身无需对用户可见。但是，每个网格区域714指示聚焦级别。一种指示聚焦级别的方法为区域714的颜色。这样，聚焦很好的区域714可以具有第一颜色，诸如红色。聚焦很差的区域714可以具有第二颜色，诸如紫色。聚焦级别既非很好又非很差的区域714可以具有沿着与各自的聚焦级别对应的色谱的颜色。

另一种在网格区域714内指示聚焦级别的方法是改变每个区域714的亮度级别。聚焦很好的区域714可以具有第一相对高亮度。聚焦很差的区域714可以具有第二相对低(暗)亮度。聚焦级别在很好与很差之间的区域714可以具有与各自的聚焦级别对应的亮度级别。

其他显示实施方案未使用网格或曲曲线图来显示常规区域的聚焦级别数据，而是加亮物体自身。在图5中，最聚焦物体306具有描绘该物体边缘的明亮的加亮区818。最少聚焦物体310具有非常暗淡的加亮区822。加亮区的亮度随物体的聚焦级别改变。

可选地，显示可以环绕物体的边缘涂上颜色，以指示各自的聚焦级别。例如，聚焦很好的物体306可以在其边缘具有第一颜色，诸如红色。聚焦很差的物体310可以在其边缘具有第二颜色，诸如紫色。聚焦既非很好又非很差的物体可以具有沿其边缘的与各自聚焦级别对应的颜色。

在一个实施方案中，不是环绕每个物体的加亮，而是当物体聚焦时，提高整个物体的凹凸度。未聚焦物体310看起来平坦或者负突起(negativerelief)。聚焦物体306从图像中升起，而未聚焦物体310则后退。每个物体的凹凸与其聚焦级别对应。本实施方式的优势在于，用户可以将精力集中在取景器中的物体以收集聚焦级别数据。由于该实施方案具有高度直观性，因此用户无需解析过多的显示数据以确定显示器中的物体的相对聚焦级别。

图6示出了相机构造的实施方案。该相机收集来自相机镜头926的视觉数据924。该相机记录视觉数据924并在取景器930上显示视觉数据924的表示。相机也会将视觉数据924发送到处理器928。该处理器利用算法为视觉数据924计算出聚焦级别数据932。处理器将聚焦级别数据932发送到取景器，从取景器处用户934可以看到该数据932被附加到视觉数据924上。取景器930同时显示来自处理器928的聚焦级别数据932和来自镜头926的视觉数据924。

在可选实施方案中(未示出)，在自动对焦相机中，接受视觉数据并计算聚焦级别数据的处理器也作为计算从自动聚焦系统获取的聚焦级别数据的处理器。自动聚焦系统自动地产生聚焦数据以确定合适的聚焦级别设置。在该实施方案中，数据被重复利用。不仅相机利用聚焦级别数据达到最佳聚焦设置，该数据也同样经取景器传递给用户。随后用户可以确认自动聚焦系统已经对该物体或用户感兴趣的物体进行了鉴别并为其设置了聚焦级别。

处理器使用算法计算显示给使用者的聚焦级别数据。

在一个实施方案中，处理器模糊图像数据以产生对照图像。例如，处理器可以使用高斯模糊近似或快速盒子(quickbox)模糊近似，或者对该图像进行卷积。该模糊图像与原始图像主要在聚焦物体306的边缘处不同。就聚焦物体306而言，模糊过程冲淡了物体306的边界与其周围之间的明显对比。该模糊过程在未聚焦物体的边缘处产生了较小的改变。在非聚焦物体310与其周围之间的柔和对比度仍然为模糊的对照图像中的柔和对比度。由于边缘通常由在模糊过程中改变最大的像素组成，因此可以找到聚焦物体的边缘。

有几种检测图像是否聚焦的可选算法。这些算法中许多为“边缘检测”算法。边缘检测算法的示例可以在AnilK.Jain所著的《FundamentalsofDigitalImageProcessing》一书中找到，通过引用将该书整体结合到本文。

一种算法使用梯度算子来检测边缘。梯度算子为用来产生梯度图的掩膜(mask)或简单矩阵。当梯度算子与图像中的像素卷积时，在两个正交方向上产生梯度图。同样地，罗盘算子(compassoperator)在与罗盘方向对应的若干方向上产生梯度图。一旦计算出梯度，通过搜索梯度值超过一些阈值的点就可以确定边缘。聚焦级别通常与梯度的倾斜度对应。

其他的边缘检测算法对图像提供二阶导数。该导数检测穿过图像的像素密度的变化率。再次，该算法通常将该图像与算子卷积。通过确定梯度超过某一阈值的位置来确定边缘，或更常采取的通过搜索二阶导数波形过零的点来确定边缘。

尽管零点交叉对检测边缘有效，但由于其只返回二进制值，所以不能传递精确的聚焦级别数据。聚焦级别通常与物体边缘处的梯度的剧烈程度对应。

梯度测量改变相邻像素的密度。密度可以根据每个像素的几个不同元素中的一个或多个测得。该密度可以指像素中的红色、绿色、蓝色内容或三种颜色的任意组合。在YCbCr系统中，可以指每个像素的亮度或色度成分或二者的组合。在HSV系统中，可以指该像素的色调、饱和度、或亮度成分或任何上述成分的组合。取决于处理器的色空间和显示系统，处理器可以使用得到最佳梯度图或最佳聚焦级别数据的像素值的任何成分。

一种使用边缘检测算法将整个图像(而非只有图像边缘)的聚焦级别数据导出的方式，就是使用边界提取法。通过连接边缘、边界来定义物体的形状。假设如果物体的边缘聚焦那么整个物体亦聚焦，该相机可以使用边界提取法来确定物体的形状，并把物体边缘处聚焦级别转嫁给形状的其余因素。

轮廓线跟踪算法属于边界提取算法，其使用由试验和误差选出的一系列的水平步位或垂直步位。校正步骤由该步位是否到达轮廓内部或边界外部确定。

另一种边界提取算法利用动态程序设计的计算机科学原理。采用动态程序设计，对大问题的解决是对其子问题解决的函数。在边界提取算法中，这意味着最佳分路径将产生最佳边界。

聚焦级别检测算法对选定像素的聚焦级别进行测量。作为算法所计算的聚焦级别数据的对象的像素，其数量和位置为计算速度、聚焦级别数据细节，以及希望向用户显示的聚焦数据类型的函数

在一个实施方案中，聚焦级别算法为一条或多条“扫描线”计算聚焦级别数据。图7描述了扫描线实施方案的最简单示例。在该图形中，单条扫描线1144水平延伸穿过图像302。扫描线1144无需中心垂直。用户可以调整扫描线1144的位置。聚焦级别算法为沿扫描线1144的每个像素计算聚焦级别值，并将该值显示为沿曲线图300的点。在另一个实施方案中，为了节省处理时间，聚焦级别算法可能只测量不超过大约50％或25％的像素，这是通过在扫描线1144上对每隔一个像素进行测量或仅对几个像素中的一个进行测量实现。曲线图300表示的是聚焦级别的显示如何与测得的沿扫描线1144的每个像素的聚焦级别对应。

在图8中，扫描线1144以及显示技术与图11所示的相同。但曲线图300不是平滑波形而是具有尖峰。该尖峰波形描述的是由边缘检测算法产生的数据。聚焦级别数据在物体的边缘处更加精确。在聚焦条状物体306的边缘，曲线图300显示为高值。同样，在未聚焦条状物体310的边缘，曲线图300显示为低值。但是，图300未对物体中部显示高值或低值。在物体的中部，高对比度(边缘检测算法所依赖的)与高聚焦之间的对应不太可靠。这是因为，无论物体的中部是否聚焦，其都不太可能有高对比度值。

如图9所示，扫描线1344可以为垂直取向而非水平取向。垂直扫描线1344为取景器中垂直取向的一系列物体提供更好的聚焦级别数据。如同针对水平扫描线的水平图表一样，垂直图表400针对垂直扫描线显示聚焦级别数据。另外，在图10所描述的更具体的实施方案中，同时采用了垂直扫描线1344及水平扫描线1144，而且还同时采用了垂直曲线图400和水平曲线图300。

扫描线无需精确地水平(或垂直)穿过图像。如图11所示，扫描线1144可以以一定的斜率延伸。

在图12中，显示结果再次由单曲线图300组成。并且，该算法再次使用扫描线来识别将为之计算聚焦级别数据的像素。但是，该算法并非采用单条扫描线，而是将来自多条扫描线1144的数据进行平均，例如2条扫描线，在一些实施方案中至少为5条，而在另一些实施方案中至少为10条。取决于扫描线的位置和图像中物体的位置，该技术可以提高聚焦级别显示的精度。处理器使用的扫描线1144越多，其收集的聚焦级别数据将越多从而将更加精确。但是，处理器使用的扫描线1144越多，其必须运行的运算则越多，从而其产生聚焦级别数据将更慢。另外，对于该扫描线技术或任何扫描线技术，相机可以使用垂直扫描线1344而不使用水平扫描线1144或者二者并用。

图13表示的是基于扫描线的再一实施方案。但是，在该实施方案中，在宽度方向上，扫描线1144大于一个像素。扫描线的宽度1746可以根据需要被设定为许多或几个像素。事实上，本实施方案是图12中描述的多条扫描线实施方案的变型。如果该扫描线1144在宽度方向1746上的像素数量与宽度为一个像素的相邻的扫描线的条数相同，那么该扫描线1144与该多条相邻扫描线相同。例如，五个像素宽1746的扫描线1144的平均聚焦级别与五条彼此相邻的扫描线1144的平均聚焦级别相同。为了限制功率消耗或减少计算时间，处理器可能只为每隔一条相邻扫描线1144或几条相邻扫描线1144中的一条扫描线计算聚焦级别数据。

处理器无需为多条扫描线产生平均聚焦级别。图14示出了具有与每条扫描线1144对应的图线3001-03的图形显示。可选地，每条图线可以将从多条扫描线获取的平均聚焦级别数据作为辅助传给用户。

此外，处理器928可以对从一条或多条扫描线获取的聚焦级别数据提供二次滤波算法。例如，处理器928可以提供将所有低于某一阈值的聚焦级别值归零的算法。可以用该算法从显示结果中去除噪声，以避免分散用户的注意力。取决于显示中的曲线图300的期望高度，该阈值可以设置为(或也可以不设置为)与显示器中的基线x轴312(的值)相同的点。事实上，相机可以允许使用者设置该阈值。与基线x轴312相似，该算法阈值可以根据与由边缘检测算法计算得出的斜坡的梯度相关的绝对值来设定。或者，该阈值可以为图像聚焦的平均级别的函数。例如，该算法可以将物体的低于阈值的聚焦级别值去除，该阈值例如约为图像的平均聚焦级别的150％。二次算法也可以用来平滑聚焦级别数据，再次将简化的容易被感知的波形呈现给用户。该技术可能对有产生尖峰倾向的边缘检测算法有用。

简言之，扫描线实施方案不受任何具体扫描线、或者这些扫描线内的像素选择的限制。更确切的讲，可以对扫描线执行任何满足计算速度和信息细节之间的期望平衡、以及满足相对用户的显示方法的改变。

扫描线仅仅是应用聚焦级别检测算法的一种方法。该算法可以为整个图像或者该图像的一些待选子集计算聚焦级别信息。该待选子集可以为几何区域。该几何区域可以由用户定义，或者可以由算法设定，例如用于追踪取景器内的移动物体。该待选子集也可以为被设计为该图像的代表样本的像素模式，但细节级别较低，从而需要较少的计算。

为了显示网格模式的聚焦级别数据，算法可以为网格内的每个区域的至少一部分计算聚焦级别数据。该算法可以只为每个区域的一个像素计算聚焦级别数据。该算法可以为整个区域计算聚焦级别数据，并将这些数据进行平均，以显示聚焦级别的示值。

如果算法计算出足够的聚焦级别数据，至少对于图像的代表性样本是足够的聚焦级别数据，该算法可能将基于叠加在图像上的边缘的聚焦级别信息显示给用户。由于边缘检测算法返回与每个物体的边缘对应的数据，所以显示器可以使用这些数据实时地加亮取景器中的物体的边缘。可以通过改变物体边缘的亮度或者环绕物体涂上颜色来完成上述步骤，颜色的深浅或宽度将与聚焦度对应。

对整个物体产生可靠聚焦级别值的算法使其他显示技术成为可能。一种显示是根据物体的聚焦级别改变该物体的凹凸度。即，聚焦物体将会从图片中隆起从而变得比未聚焦物体更加突出。相似地，对于另一种显示，当物体被聚焦时，将在三维空间内表现该物体。物体越偏离焦点，在显示中该物体将变得越平坦。

应该理解，可以以各种方式来实施本文所描述的实施方案。对本领域的普通技术人员显而易见的其他实施方案，包括本文未提供所有有益效果和特征的实施方案，同样在本发明的范围之内。例如，相机可以与物理上分离的图像处理装置(诸如计算机)接口，或者相机自身具有图像处理能力。此外，算法可以以各种方式实施，例如硬件、软件或软硬件结合。尽管此处描述的一些实施方案为实施提供了具体细节，但是预期公开范围是较宽的并且不限于描述的具体实施方案。从而，说明书中描述的细节不应视为对所称发明的限制。更确切的讲，权利要求的范围应根据权利要求的语言来确定。

Claims (28)

1.一种辅助调节图像聚焦的装置，包括：

具有可变焦距的镜头，所述镜头根据进入所述镜头的光线提供视觉数据图像；

手动聚焦调节器，对所述镜头的焦距进行调节；

光学传感器，将来自所述镜头的视觉数据图像转换成二维数字像素矩阵，所述像素矩阵按行和列排列；

处理器，被配置成在至少一行像素上进行操作以确定与所述至少一行中的像素对应的多个聚焦级别；以及

显示器，所述显示器显示来自所述镜头的数据图像以及与所述图像同时更新的至少一个波形，其中，所述波形上的点代表所述聚焦级别并且与多个图像区域可视地关联，其中，所述波形所代表的聚焦级别覆盖了聚焦级别值的连续范围，以及

其中，所述至少一个波形包括曲线图，所述曲线图具有可变幅度，幅度的变化表明所述聚焦级别。

2.根据权利要求1所述的装置，其中，所述装置被结合到电影摄影机中。

3.根据权利要求1所述的装置，其中，所述至少一个波形具有可变颜色，颜色的变化表明所述聚焦级别。

4.根据权利要求1所述的装置，其中，所述至少一个波形具有可变强度，强度的变化表明所述聚焦级别。

5.根据权利要求1所述的装置，其中，所述至少一个波形具有可变密度，密度的变化表明所述聚焦级别。

6.根据权利要求1所述的装置，其中，边缘检测算法被用来确定所述聚焦级别。

7.根据权利要求1所述的装置，其中，通过将所述数字像素矩阵的至少一部分与所述矩阵的相同部分的模糊再现的比较，确定所述聚焦级别。

8.根据权利要求1所述的装置，其中，所述波形被附加在所述图像上。

9.根据权利要求1所述的装置，其中，所述波形邻近所述数据图像。

10.根据权利要求1所述的装置，其中，所述波形上的点与所述图像区域的聚焦度对应，各个点与所述图像区域可视地关联。

11.根据权利要求1所述的装置，其中，所述波形上的点与多个垂直排列的像素的平均聚焦度对应。

12.根据权利要求1所述的装置，其中，所述波形上的点与多个水平排列的像素的平均聚焦度对应。

13.根据权利要求1所述的装置，其中，所述波形上的点与图像区域内的多个像素的平均聚焦度对应。

14.根据权利要求1所述的装置，其中，所述波形上的点与多个非相邻像素的平均聚焦度对应。

15.一种辅助调节图像聚焦的方法，包括：

根据进入具有可变焦距的镜头的光线，提供视觉数据图像；

通过使用光学传感器将来自所述镜头的所述视觉数据图像转换成二维数字像素矩阵，所述像素按行和列排列；

在至少一行像素上进行操作以确定与所述至少一行像素中的像素对应的多个聚焦级别；以及

显示来自所述镜头的数据图像以及与所述图像同时更新的至少一个波形，其中，所述波形上的点代表所述聚焦级别且与多个图像区域可视地关联，其中，所述波形所代表的聚焦级别覆盖了聚焦级别值的连续范围，以及

其中，所述至少一个波形包括曲线图，所述曲线图具有可变幅度，幅度的变化表明所述聚焦级别。

16.根据权利要求15所述的方法，其中，所述方法被结合到电影摄影机中。

17.根据权利要求15所述的方法，其中，所述至少一个波形具有可变颜色，颜色的变化表明所述聚焦级别。

18.根据权利要求15所述的方法，其中，所述至少一个波形具有可变强度，强度的变化表明所述聚焦级别。

19.根据权利要求15所述的方法，其中，所述至少一个波形具有可变密度，密度的变化表明所述聚焦级别。

20.根据权利要求15所述的方法，进一步包括：

使用边缘检测算法来确定所述聚焦级别。

21.根据权利要求15所述的方法，其中，所述在至少一行像素上进行操作包括：通过将所述数字像素矩阵的至少一部分与所述矩阵的相同部分的模糊再现的比较，确定所述聚焦级别。

22.根据权利要求15所述的方法，其中，将所述波形显示为被附加在所述数据图像上。

23.根据权利要求15所述的方法，其中，将所述波形显示为邻近所述数据图像。

24.根据权利要求15所述的方法，其中，所述波形上的点与所述图像区域的聚焦度对应，各个点与所述图像区域可视地关联。

25.根据权利要求15所述的方法，其中，所述波形上的点与多个垂直排列的像素的平均聚焦度对应。

26.根据权利要求15所述的方法，其中，所述波形上的点与多个水平排列的像素的平均聚焦度对应。

27.根据权利要求15所述的方法，其中，所述波形上的点与图像区域内的多个像素的平均聚焦度对应。

28.根据权利要求15所述的方法，其中，所述波形上的点与多个非相邻像素的平均聚焦度对应。