CN101852970B - 一种用于成像视场扫描状态下的相机自动对焦方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种适用于成像视场扫描状态下的相机自动对焦方法，首先，相机拍摄得到离焦模糊图像，对离焦模糊图像进行二阶微分和自相关运算得到二阶微分自相关分布图，取经过零频的切面图，得到第一负尖峰到零频的距离，然后得到模糊半径，最后得到离焦量；其次，采用首次尝试，逐步逼近的对焦方法，根据两次对焦后拍摄图片计算的离焦量比较结果改变镜头与像面的距离，重复上述步骤直至得到的离焦量小于镜头与像面之间的距离控制精度L，最后完成调焦得到清晰的图像。本发明方法对场景内容不敏感，在被摄景物发生变化的应用环境具有鲁棒性，适用于航天拍摄相机、低轨空间相机以及全景扫描等特定环境。

Description

一种用于成像视场扫描状态下的相机自动对焦方法

技术领域

本发明属于摄像技术领域，尤其涉及一种应用于成像视场扫描状态下的相机自动对焦方法。

背景技术

自动对焦技术在当前数字成像技术日益发展的环境下，在民用相机以及数字监控领域都有比较成熟的产品成果。但是，在航拍相机、低轨空间相机以及全景扫描成像相机等领域，特别针对拍摄场景不断变化的特殊性，自动对焦技术研究相对薄弱。

在基于数字图像处理算法上，自动对焦技术总体可以分为聚焦深度法和离焦深度法。聚焦深度法，通过对不同对焦位置上获得的图像计算评价函数，从而找到图像最为清晰的对焦位置，这种算法的缺点是速度比较慢，实时性差。离焦深度法，则是从当前获取的图像中计算得离焦半径，从而直接获得离焦量，进行对焦。离焦深度法也有多种，例如，裴锡宇、冯华君等人(裴锡宇，冯华君，李奇，徐之海，一种基于频谱分析的离焦深度自动对焦法，光电工程，2003年10月，30卷5期，p62～65)提出的基于频谱分析的离焦深度自动对焦算法；李奇、冯华君等人(李奇，冯华君，徐之海，用于全数字对焦的点扩散函数性能分析与评价，浙江大学学报(工学版)，2006年6月，40卷5期，p1093～1096)分析点扩散函数性能，用于全数字对焦等。但是，常用的对焦技术多是针对相机与成像目标保持相对位置稳定，即拍摄场景基本不变的情况。因此，此类的算法在场景发生变化的对焦过程中往往失去了有效性。

成像视场扫描状态下的相机成像环境及成像模式相对都比较特殊，特别是低轨空间相机，它往往会受到冲击、振动、压力及温度等的影响，极有可能会导致相机出现离焦现象。因此对焦算法对此类相机应该说是必不可少。此外，由于此类空间相机的在轨运行，使得相机在每一个不同时刻获取的图片场景都有所不同，这个特性就要求此时的自动对焦技术必须对图像内容具有鲁棒性。

目前，低轨空间相机的自动对焦技术主要有重复拍摄法、功率谱法及配准评价法。重复拍摄法就是对同一场景重复拍摄，获得多帧图像序列，再通过聚焦深度法找到最佳位置，这种方法实时性差，时间周期长；功率谱法的前提条件是设定任意景物都有相同的功率谱，利用功率谱的对焦评价函数进行自适应对焦，但是实际景物区别越大，功率谱的差别也会比较大；配准评价法则是利用相邻两帧图像之间的共同内容，计算评价函数，从而用于对焦。此外，之前自相关算法已经有研究用于离焦模糊图像的盲恢复、清晰度评价函数计算以及被摄景物不变前提下的自动对焦研究。

因此，针对对焦期间被摄景物发生变化的应用环境，提供一种适于用成像视场扫描状态下的相机自动对焦方法，它的意义是非常巨大。

发明内容

本发明提供了一种适用于成像视场扫描状态下的相机自动对焦方法，其对场景内容不敏感，在被摄景物发生变化的应用环境具有鲁棒性，适用于航天拍摄相机、低轨空间相机以及全景扫描等特定的应用环境。

一种用于成像视场扫描状态下的相机自动对焦方法，包括：

(1)成像视场扫描状态下，相机拍摄得到离焦模糊图像；

(2)离焦模糊图像经过二阶微分计算得到二阶微分图；

(3)二阶微分图像经过自相关运算，得到二阶微分自相关分布图；

(4)取二阶微分自相关分布图中通过零频的切面图，确定第一负尖峰到零频的距离r；

(5)由第一负尖峰到零频的距离得到模糊半径R；

(6)由模糊半径R得到离焦量，记作p_x；如果p_x小于镜头与像面距离的控制精度L，完成自动对焦获得清晰图片；如果p_x不小于镜头与像面距离的控制精度L，则进入下一个步骤；

(7)拉伸镜头与像面之间的距离，拉伸值为p_x；

(8)重复步骤(1)～(5)，根据模糊半径R计算离焦量，记作p_y；

(9)得到的p_y进行下列步骤：

(a)p_y小于镜头与像面的距离控制精度L，完成自动对焦获得清晰图像；

(b)p_y大于p_x，缩短镜头与像面之间的距离，缩短值为p_y，重复步骤重复步骤(8)～(9)；

(c)p_y等于p_x，0.5p_x不小于控制精度L，则缩短镜头与像面之间的距离，缩短值为0.5p_x，完成自动对焦获得清晰图像；0.5p_x小于控制精度L，完成自动对焦获得清晰图像。

(d)p_y小于p_x，但大于控制精度L，则p_x＝p_y，重复步骤(7)～(9)。

本离焦判断采用首次尝试，逐步逼近的方式，所以在上述自动对焦方法步骤可以为：

(1)成像视场扫描状态下，相机拍摄得到离焦模糊图像；

(2)离焦模糊图像经过二阶微分计算得到二阶微分图；

(3)二阶微分图像经过自相关运算，得到二阶微分自相关分布图；

(4)取二阶微分自相关分布图中通过零频的切面图，确定第一负尖峰到零频的距离r；

(5)由第一负尖峰到零频的距离得到模糊半径R；

(6)由模糊半径R得到离焦量，记作p_x；如果p_x小于镜头与像面距离的控制精度L，完成自动对焦获得清晰图片；如果p_x不小于镜头与像面距离的控制精度L，则进入下一个步骤；

(7)缩短镜头与像面之间的距离，缩短值为p_x；

(8)重复步骤(1)～(5)，根据模糊半径R计算离焦量，记作p_y；

(9)得到的p_y进行下列步骤：

(a)p_y小于镜头与像面的距离控制精度L，完成自动对焦获得清晰图像；

(b)p_y大于p_x，拉伸镜头与像面之间的距离，拉伸值为p_y，重复步骤重复步骤(8)～(9)；

(c)p_y等于p_x，0.5p_x不小于控制精度L，则拉伸镜头与像面之间的距离，拉伸值为0.5p_x，完成自动对焦获得清晰图像；0.5p_x小于控制精度L，完成自动对焦获得清晰图像。

(d)p_y小于p_x，但大于控制精度L，则p_x＝p_y，重复步骤(7)～(9)。

成像视场扫描状态是指在相机拍摄对焦过程中，场景内容不断发生变化的环境，例如航天拍摄相机、低轨空间相机以及全景扫描等特定的应用环境。

镜头与像面距离的控制精度L是由相机对焦的驱动电机所能达到的最小步长确定。

二阶微分图由拉普拉斯算子对离焦模糊图像进行卷积计算得到，其中，拉普拉斯算子为：

$c=\frac{1}{8}\left[\begin{array}{ccc}0& 1& 0\\ 1& -4& 1\\ 0& 1& 0\end{array}\right];$

通常条件下离焦量与模糊半径R的关系式如下：

$p=\frac{2R}{D}\frac{\mathrm{fu}}{(u+f)};$

其中，p为离焦量，R为模糊半径，D为相机孔径直径，f为相机焦距，u为物距。

当使用在低轨空间相机中，则物距相对于像距都可以认为是无穷远，物距u趋于无穷大，则离焦量与模糊半径R的关系式近似为：

$p\≈\frac{2\mathrm{Rf}}{D}=2\mathrm{RF};$

其中，p为离焦量，R为模糊半径，D为相机孔径直径，f为相机焦距，F为相机的F数。

模糊半径R则可由下式得到：

$R=\frac{1}{2}r;$

其中，R为模糊半径，r为第一负尖峰到零频的距离。

当由模糊半径计算得到离焦量p_x后，拉伸相机镜头与像面之间的距离，拉伸值为p_x；之后再重新拍摄获取图片，以上述同样的方法计算模糊半径从而得到离焦量，记为p_y。将p_y作如下判断：如果p_y小于镜头与像面之间的距离控制精度L，那么对焦结束，当前状态下，成像系统就可获得清晰图片；如果p_y大于p_x，则缩短相机镜头与像面之间的距离，则缩短值为p_y，重新拍摄获取图片并计算离焦量作为新的p_y值(原p_y值丢弃)，重做以上判断；p_y等于p_x，当0.5p_x不小于控制精度L，则选择缩短镜头与像面之间的距离，缩短值为0.5p_x，完成自动对焦获得清晰图像；当0.5p_x小于控制精度L，完成自动对焦获得清晰图像；如果p_y小于p_x，但大于控制精度L，令p_x等于p_y，则拉伸相机镜头与像面之间的距离，则拉伸值为p_x。之后再重新拍摄获取图片，计算的得到离焦量，记为p_y，再重做以上判断。经过以上这个循环步骤，像面会逐步逼近理想位置，最后成功定焦，误差小于镜头与像面之间的距离控制精度L，这个控制精度L是由相机对焦的驱动电机所能达到的最小步长决定的。其中，由于本发明中采用首次尝试，逐步逼近的方法，所以在由模糊半径计算得到离焦量p_x后，也可以尝试缩短相机镜头与像面之间的距离，缩短值为p_x；然后进行相似的判断，在首次得到p_y后，如果p_y大于p_x，则拉伸相机镜头与像面之间的距离，则拉伸值为p_y，重新拍摄获取图片并计算离焦量作为新的p_y值(原p_y值丢弃)，重做以上判断；p_y等于p_x，当0.5p_x不小于控制精度L，则选择拉伸镜头与像面之间的距离，拉伸值为0.5p_x，完成自动对焦获得清晰图像；当0.5p_x小于控制精度L，完成自动对焦获得清晰图像；如果p_y小于p_x，但大于控制精度L，令p_x等于p_y，则缩短相机镜头与像面之间的距离，则缩短值为p_x。之后再重新拍摄获取图片，计算的得到离焦量，记为p_y，再重做以上判断。

模糊半径R与第一负尖峰到零频的距离r之间的线性关系推导过程如下：

图像的退化函数即离焦模糊图像表达式如下：

g(x，y)＝f(x，y)*h(x，y)+n(x，y)

其中，g(x，y)为模糊图像，f(x，y)为清晰图像，h(x，y)为模糊函数，即点扩散函数，n(x，y)为加性噪声，*为卷积运算符。

在本对焦算法中暂时不考虑噪声影响，对离焦模糊图像进行二阶微分运算得到离焦模糊图像的二阶微分图，其中，拉普拉斯算子为：

$c=\frac{1}{8}\left[\begin{array}{ccc}0& 1& 0\\ 1& -4& 1\\ 0& 1& 0\end{array}\right];$

二阶微分图可由下式表示：

${\▿}^{2}g(x,y)={\▿}^2(f(x,y)*h(x,y))$

$={\▿}^2\∫\∫f(\mathrm{\α},\mathrm{\β})h(x-\mathrm{\α},y-\mathrm{\β})\mathrm{dxdy}$

$=\∫\∫f(\mathrm{\α},\mathrm{\β}){\▿}^{2}h(x-\mathrm{\α},y-\mathrm{\β})\mathrm{dxdy}$

$=f(x,y)*{\▿}^{2}h(x,y)$

其中：为二阶微分运算符，*为卷积运算符；

对二阶微分图进行自相关运算可得到二阶微分自相关分布图，二阶微分自相关分布图可由下式表示：

$S_{{\▿}^{2}g}={\▿}^{2}g(x,y)\⊗{\▿}^{2}g(x,y)$

$=\stackrel{\‾}{(f(-x,-y)*{\▿}^{2}h(-x,-y))}*(f(x,y)*{\▿}^{2}h(x,y))$

其中，为

的共轭函数，为二阶微分自相关分布图，

为自相关运算符，*为卷积运算符，为二阶微分运算符；

因为都为实数矩阵，所以上述的二阶微分自相关分布图就可以分解为：

$S_{{\▿}^{2}g}=S_f*S_{{\▿}^{2}h}$

其中，S_f为清晰图像的二阶微分自相关分布图，

为点扩散函数的二阶微分自相关分布图，*为卷积运算符。

由于清晰图像的二阶微分自相关分布图的通过零频的切面图中不存在第一负尖峰，可知离焦模糊图像的二阶微分自相关分布图中第一负尖峰到零频的距离取决于点扩散函数，而点扩散函数仅是模糊半径的函数，所以离焦模糊图像的二阶微分自相关分布图中的第一负尖峰到零频的距离对图像内容的不相关，仅与模糊半径相关，即与离焦图像的模糊程度相关。

本发明的适于用成像视场扫描状态下的相机自动对焦方法，对场景内容不敏感，在被摄景物发生变化的应用环境具有鲁棒性，适用于航天拍摄相机、低轨空间相机以及全景扫描等特定的应用环境。此外，本离焦判断采用首次尝试，逐步逼近的方式区别于常规的对焦方法，方法简单，反应迅速。

附图说明

图1为模拟低轨空间相机自动对焦过程中的拍摄示意图；

图2a和图2b为模拟拍摄的不同景物内容的清晰图像；

图2c为图2a的二阶微分自相关分布图；

图2d为图2b的二阶微分自相关分布图；

图2e为图2c通过零频的切面图；

图2f为图2d通过零频的切面图；

图3a为图2a对应的模糊半径为5的模糊图像；

图3b为图2b对应的模糊半径为5的模糊图像；

图4a为图3a的二阶微分自相关分布图；

图4b为图3b的二阶微分自相关分布图；

图4c为图4a通过零频的切面图；

图4d为图4b通过零频的切面图；

图5为模糊半径为5的点扩散函数图像；

图6a为图5的二阶微分自相关分布图；

图6b为图6a通过零频的切面图；

图7a～7g为模拟低轨空间相机的自动对焦过程采集的图像；

图8为图7a～7g对应的模糊半径随着时间序列变化的关系图；

图9为相机自动对焦过程示意图。

具体实施方式

如图1所示，低轨空间相机区别于普通民用相机，在自动对焦过程中的不同时刻，获取的景物内容都会有所不同，如t1时刻和t2时刻都在对焦过程中，但是它们对应的景物只有部分重叠，基本都发生了变化。

图2a和图2b为不同时刻由相机对遥感图片拍摄模拟低轨空间相机拍摄过程获取的清晰图片。

因此，为了证实本发明在成像视场扫描状态下应用的有效性，将上述连续拍摄的不同景物内容的清晰图片图2a和图2b做模糊半径为5个像素的离焦仿真模糊获得离焦模糊图像图3a和图3b；离焦模糊图像可由下式表示：g(x，y)＝f(x，y)*h(x，y)+n(x，y)；

其中，g(x，y)为模糊图像，f(x，y)为清晰图像，h(x，y)为模糊函数，即点扩散函数，n(x，y)为加性噪声，*为卷积运算符；

在本对焦算法中暂时不考虑噪声影响，对离焦模糊图像图3a和图3b进行二阶微分计算得到离焦模糊图像图3a和图3b的二阶微分图，图3a和图3b的二阶微分图可由下式表示：

${\▿}^{2}g(x,y)={\▿}^2(f(x,y)*h(x,y))$

$={\▿}^2\∫\∫f(\mathrm{\α},\mathrm{\β})h(x-\mathrm{\α},y-\mathrm{\β})\mathrm{dxdy}$

$=\∫\∫f(\mathrm{\α},\mathrm{\β}){\▿}^{2}h(x-\mathrm{\α},y-\mathrm{\β})\mathrm{dxdy}$

$=f(x,y)*{\▿}^{2}h(x,y)$

其中：*为卷积运算符，

为二阶梯度运算符；拉普拉斯算子为：

$c=\frac{1}{8}\left[\begin{array}{ccc}0& 1& 0\\ 1& -4& 1\\ 0& 1& 0\end{array}\right];$

对二阶微分图进行自相关运算可得到二阶微分自相关分布图，如图4a和图4b所示，二阶微分自相关分布图可由下式表示：

$S_{{\▿}^{2}g}={\▿}^{2}g(x,y)\⊗{\▿}^{2}g(x,y)$

$=\stackrel{\‾}{(f(-x,-y)*{\▿}^{2}h(-x,-y))}*(f(x,y)*{\▿}^{2}h(x,y))$

其中，

为

的共轭函数，

为离焦模糊图像的二阶微分自相关分布图，

为自相关运算符，*为卷积运算符，

为拉普拉斯算子；

因为都为实数矩阵，所以上述的二阶微分自相关分布图就可以分解为：

$S_{{\▿}^{2}g}=S_f*S_{{\▿}^{2}h};$

其中，S_f为清晰图像的二阶微分自相关分布图，为点扩散函数的二阶微分自相关分布图；

对清晰图像图2a和图2b分别进行二阶微分计算和自相关运算得到二阶微分自相关分布图，如图2c和图2d，对图2c和图2d作通过零频的切面图如图2e和图2f，由图2e和图2f可知，清晰图像的二阶微分自相关分布图的切面图中不存在第一负尖峰；离焦模糊半径为5的点扩散函数h(x，y)如图5所示，对图5进行二阶微分计算和自相关运算可以得点扩散函数h(x，y)的二阶微分自相关分布三维图，如图6a所示，取经过零频的切面图得到图6b，由图6b可知点扩散函数h(x，y)的二阶微分自相关分布图的切面图上存在第一负尖峰；由此可知，离焦模糊图像的二阶微分自相关分布图中第一负尖峰到零频的距离取决于点扩散函数h(x，y)，而点扩散函数仅是模糊半径的函数，所以离焦模糊图像的二阶微分自相关分布图中第一负尖峰到零频的距离对图像内容的不相关，仅与模糊半径相关，即与离焦图像的模糊程度相关；

对图4a和图4b作经过零频的切面图，如图4c和图4d，有上述分析可知，图4c和图4d中第一负尖峰到零频的距离相等，从图4c和图4d中得到第一负尖峰到零频的距离r，由第一负尖峰到零频的距离r与模糊半径R之间的关系为r＝2R，可以得到R；

通常条件下离焦量与模糊半径R的关系式如下：

$p=\frac{2R}{D}\frac{\mathrm{fu}}{(u+f)};$

其中，p为离焦量，R为模糊半径，D为相机孔径直径，f为相机焦距，u为物距。

低轨空间相机对应的物距相对于像距都可以认为是无穷远，物距u趋于无穷大，那么离焦量和模糊半径的关系就可以由以下这个公式近似：

$p\≈\frac{2\mathrm{Rf}}{D}=2\mathrm{RF};$

其中p为离焦量，R为模糊半径，f为当前焦距，D为相机孔径，F为相机的F数。

模拟低轨空间相机的自动对焦过程拍摄的图片变化如图7a～7g所示，图8为图7a～7g对应的模糊半径随着时间序列变化的关系图。其中，时间序列为1时，对应得到的离焦模糊图像为图7a，对图7a进行二阶微分及自相关运算得到二阶微分自相关分布图，取通过零频的切面图，得到第一负尖峰到零频的距离，进而得到模糊半径为10，根据模糊半径计算得到离焦量p_7a，p_7a大于镜头与像面距离的控制精度L，根据这个离焦量，缩短镜头与像面之间的距离，缩短值为p_7a；此后重新拍摄图片，得离焦模糊图7b，再次计算图7b当前的离焦量p_7b，将p_7b做判定，得出p_7b小于p_7a并且大于当前的控制精度L，这样根据离焦量p_7b继续缩短镜头与像面之间的距离，进行自动对焦。此后，继续获取图7c，同进行如上操作，就得到离焦模糊逐渐减少的图7d～7g，最终得到清晰的拍摄图像。在整个拍摄过程中，拍摄图像内容一直发生变化，由于本发明的自动对焦方法只与图像的模糊程度相关，与图像内容无关，所以，整个对焦过程是在拍摄背景不断发生变化的条件下进行的。此外，本离焦判断采用首次尝试，逐步逼近的方式区别于常规的对焦方法，方法简单，反应迅速。同样，由于本发明采用的是首次尝试，逐步逼近的方式，所以在得到p_7a后，可以采用拉伸镜头与像面之间的距离，拉伸值为p_7a，依次进行类似判断，经过多次对焦即可获得清晰图像。图9为相机自动对焦过程示意图。

本发明证实了二阶微分自相关算法产生的第一负尖峰到零频的距离对图像内容的不相关性，就有效地证明本发明的有效性。

Claims (5)

1.一种用于成像视场扫描状态下的相机自动对焦方法：其特征在于，包括：

(1)成像视场扫描状态下，相机拍摄得到离焦模糊图像；

(2)离焦模糊图像经过二阶微分计算得到二阶微分图；

(3)二阶微分图像经过自相关运算，得到二阶微分自相关分布图；

(4)取二阶微分自相关分布图中通过零频的切面图，确定第一负尖峰到零频的距离r；

(5)由第一负尖峰到零频的距离得到模糊半径R；

所述的模糊半径由下式得到：

其中，R为模糊半径，r为第一负尖峰到零频的距离；

(6)由模糊半径R得到离焦量，记作p_x；如果p_x小于镜头与像面距离的控制精度L，完成自动对焦获得清晰图片；如果p_x不小于镜头与像面距离的控制精度L，则进入下一个步骤；

所述的离焦量表达式为：

其中，p为离焦量，R为模糊半径，D为相机孔径直径，f为相机焦距，u为物距；

(7)拉伸镜头与像面之间的距离，拉伸值为p_x；

(8)重复步骤(1)～(5)，根据模糊半径R计算离焦量，记作p_y；

(9)得到的p_y进行下列步骤：

(a)p_y小于镜头与像面的距离控制精度L，完成自动对焦获得清晰图像；

(b)p_y大于p_x，缩短镜头与像面之间的距离，缩短值为p_y，重复步骤(8)～(9)；

(c)p_y等于p_x，0.5p_x不小于控制精度L，则缩短镜头与像面之间的距离，缩短值为0.5p_x，完成自动对焦获得清晰图像；0.5p_x小于控制精 度L，完成自动对焦获得清晰图像；

(d)p_y小于p_x，但大于控制精度L，则p_x＝p_y，重复步骤(7)～(9)。

2.一种用于成像视场扫描状态下的相机自动对焦方法：其特征在于，包括：

(1)成像视场扫描状态下，相机拍摄得到离焦模糊图像；

(2)离焦模糊图像经过二阶微分计算得到二阶微分图；

(3)二阶微分图像经过自相关运算，得到二阶微分自相关分布图；

(4)取二阶微分自相关分布图中通过零频的切面图，确定第一负尖峰到零频的距离r；

(5)由第一负尖峰到零频的距离得到模糊半径R；

所述的模糊半径由下式得到：

其中，R为模糊半径，r为第一负尖峰到零频的距离；

(6)由模糊半径R得到离焦量，记作p_x；如果p_x小于镜头与像面距离的控制精度L，完成自动对焦获得清晰图片；如果p_x不小于镜头与像面距离的控制精度L，则进入下一个步骤；

所述的离焦量表达式为：

其中，p为离焦量，R为模糊半径，D为相机孔径直径，f为相机焦距，u为物距；

(7)缩短镜头与像面之间的距离，缩短值为p_x；

(8)重复步骤(1)～(5)，根据模糊半径R计算离焦量，记作p_y；

(9)得到的p_y进行下列步骤：

(a)p_y小于镜头与像面的距离控制精度L，完成自动对焦获得清晰图像；

(b)p_y大于p_x，拉伸镜头与像面之间的距离，拉伸值为p_y，重复步骤(8)～(9)；

(c)p_y等于p_x，0.5p_x不小于控制精度L，则拉伸镜头与像面之间 的距离，拉伸值为0.5p_x，完成自动对焦获得清晰图像；0.5p_x小于控制精度L，完成自动对焦获得清晰图像；

(d)p_y小于p_x，但大于控制精度L，则p_x＝p_y，重复步骤(7)～(9)。

3.根据权利要求1或2所述的相机自动对焦方法：其特征在于，所述的二阶微分图是由拉普拉斯算子对离焦模糊图像进行卷积计算得到。

4.根据权利要求1或2所述的相机自动对焦方法：其特征在于，所述的离焦量在低轨空间条件下表达式为：

p＝2RF

其中，p为离焦量，R为模糊半径，F为相机的F数。

5.根据权利要求1或2所述的相机自动对焦方法，其特征在于，所述的镜头与像面的距离控制精度L是由相机对焦的驱动电机所能达到的最小步长确定。 

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