CN102170521A

CN102170521A - 一种数码相机基于非均匀采样窗口的自动对焦方法

Info

Publication number: CN102170521A
Application number: CN 201010206803
Authority: CN
Inventors: 石亚飞; 李兴仁; 刘春晖
Original assignee: SHANGHAI INFOTM MICROELECTRONICS CO Ltd
Current assignee: SHANGHAI INFOTM MICROELECTRONICS CO Ltd
Priority date: 2010-06-22
Filing date: 2010-06-22
Publication date: 2011-08-31

Abstract

本发明公开了一种用于数码相机(Digital Still Camera，DSC)在未检测到成像区域存在明显成像主体情况下的自动对焦方法的对焦窗口规划方法。所述方法在进入自动对焦状态时，采用了与传统自动对焦方法不同的非均匀采样的对焦窗口规划方案，其中央区域采用均匀采样，而中央区域以外的部分，随着离中央区域距离的增加，在更低的分辨率下进行采样，从而很好的模拟了人眼视网膜成像的模型，能够在对较少的像素数据进行聚焦评价函数计算的情况下达到很好的对焦效果。

Description

一种数码相机基于非均匀采样窗口的自动对焦方法

技术领域：

本发明涉及数码相机(Digital Still Camera，DSC)的自动对焦系统领域，更具体的是，涉及一种用于DSC在未检测到明显成像主体情况下基于非均匀采样窗口的自动对焦的办法。

背景技术：

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；随着电子技术和信号处理技术的发展，产生了基于视频信号分析的自动对焦技术；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采用。

基于数字图像处理的方法分为两大类：对焦深度法和离焦深度法。对焦深度法简称DFF(Depth from Focus)，是一种建立在搜寻过程上的对焦方式。它通过一系列对焦逐渐准确的图像来确定物点至成像系统的距离；离焦深度法简称DFD(Depth from Defocus)，是一种从离焦的图像中获得物体深度信息的方法。在DFD方法下，需捕获2-3幅不同成像参数下的图像，它们之间存在一定的相对模糊量，对图像的局部区域进行处理和分析，可确定其模糊程度以及深度信息。

对特定的成像系统，图像的清晰度反映了系统的离焦程度。当图像比较清晰(即对焦比较好)时，图像细节丰富，在空域表现为相邻像素的特征值(如会对、颜色等)变化较大，在频域表现为频谱的高频分量多。利用这一特点可以构造各种对焦评价函数对图像的清晰对进行评价。对对焦评价函数的要求是：单峰函数，且对同一成像目标的一系列图像求其曲线，其最大值恰好对应最清晰的图像；函数在峰值两侧分别单调上升和单调下降；函数在峰值两侧的斜率绝对值应该比较大。

进行对焦区域选择有两个原因：由于对图像运用对焦评价函数进行的运算基本上与图像的像素成正比，为了达到实时性的要求，必须减少参加运算的像素的数量；如果对整幅图像运用对焦评价函数，图像中不重要的部分(背景)会对评价效果产生负面的影响，导致图像中的重要部分(成像主目标)无法准确对焦。

现有自动对焦技术的最大问题是智能化程度较低，突出表现在对焦窗口选择过于简单，无法适用于各种场合。当景物为平面物体时，无论是对焦深度法还是离焦深度法都显示出很好的性能；当实际的拍摄场景存在明显的可以检测到的成像主体时，以检测到的成像主体区域作为对焦窗口，现有的自动对焦技术同样可以得到很好的效果。但实际的拍摄场景千姿百态，成像主体与背景的关系千变万化，对焦失败的情况时有发生。

发明内容：

本发明的目的在于提供一种用于在成像区域未检测到明显的成像主体时DSC的自动对焦的方法。该方法更具体的说是在DSC自动对焦的过程中，通过采用非均匀采样的对焦窗口规划，从而在减少参与对焦评价函数运算的像素数据量的同时，得到灵敏度更高的平均对焦评价函数，从而可以正确的对成像目标对焦。

下面详细介绍本发明的具体技术方案：

一种采用非均匀采样对焦窗口规划，实现DSC的自动对焦系统的方法，该方法包括：

DSC自动对焦系统处于离焦状态，采集和获得待对焦的成像区域的图像数据；

DSC自动对焦系统计算均匀采样区域的聚焦评价函数；

DSC自动对焦系统计算非均匀采样区域的像素采样数据，并根据计算获得的像素采样数据，计算非均匀采样区域的聚焦评价函数；

DSC自动对焦系统以不同的权重值分别乘以计算得到的中央区域与非均匀采样区域的聚焦评价函数值，相加得到最后的聚焦评价函数值；

DSC自动对焦函数根据计算得到的图像的聚焦评价函数值，采用Fibonacci搜寻法探测对焦评价函数的峰值位置，从而实现对成像目标对焦。

其特征在于：

本发明所述方法在计算均匀采样区域的聚焦评价函数时，采用的均匀采样区域的窗口规划方案是中央区域选择策略(在成像区域未检测到明显成像主体时)，采用的聚焦评价函数是能量梯度函数。

本发明所述方法在计算非均匀采样区域的像素采样数据时，首先根据原图像像素坐标确定该像素属于非均匀采样区域的哪一个采样点区域，并与先前判断属于该区域的像素值共同决定该采样点区域的采样数据值。

本发明所述方法在计算非均匀采样区域的聚焦评价函数时，首先将采样数据映射到一个新的坐标系(该坐标系以该采样点区域中心所处的位置离原点的距离为x轴，以其与原坐标系y＝x直线所形成的夹角为y轴)，然后采用能量梯度函数计算其聚焦评价函数值。

本发明所述方法对均匀区域的聚焦评价函数值和非均匀区域的聚焦评价函数值赋予不同的权重值(该权重值根据实验设定)，并计算得到对整幅图像的聚焦评价函数值，接下来根据该函数值采用Fibonacci搜寻法探测对焦评价函数的峰值位置，则在一系列图像后，可以实现对成像目标的对焦。

本发明所述方法在实现时，采用非均匀采样保持中心分辨率最高，能很好的保留中央区域的细节，不丢失计算对焦评价函数所需高频部分的信息；边缘部分的分辨率随离中心距离的增加而下降，越靠近中心，分辨率越大，越远离中心，分辨率越小，这样就能保证给予靠近中央凹区域的信息在聚焦评价函数的计算以较大的权重；非均匀采样减少了参与聚焦评价函数计算的像素数据量，从而可以加速聚焦评价函数的计算。

附图说明：

以下结合附图和具体实施方式来进一步说明本发明。

图1为本发明所述方法的步骤流程图。

图2为本发明所述方法采用的非均匀采样窗口规划的模型。

图3为获得非均匀采样区域的像素采样数据的步骤流程图。

图4为非均匀采样区域像素采样数据的坐标转换示意图。

具体实施方式：

下面将结合附图进一步阐述本发明。

如图2所示为非均匀采样窗口规划的模型示意图。这种采样方式以边长不同的正方形采样区域，将整个输入的图像分成了两个区域：中心区域和边缘区域。中心区域对应人眼的中央凹，在这个区域有最大的分辨能力，即保持了原有的图像分辨率；边缘区域对应于人眼视网膜上中央凹周围的感光区域，在这个区域里人眼分辨率呈指数形式下降，即图像分辨率呈指数形式下降。采用矩形采样，而不是扇形采样或者圆形采样，是为了降低系统实现的复杂度。在这种采样方式中，首先需要定义两个边长序列，一个序列为以中央为中心的同心正方形的边长2S，另一个序列为沿这些同心正方形内部排列的采样小单元(矩形采样单元)的长2h和宽2w。

如图2所示，中心区域fovea的边长为2S₀，该区域保持了原有的图像分辨率；同心正方形从内向外延展，其边长按照等比分布，2S_m+1＝2*2S_m；采样小单元从内向外延展，其长宽均按照等比分布，

2h_m+1＝2*2h_m＝S_m，2w_m+1＝2*w_m＝2^m+1。

根据以上描述，非均匀采样的投影变换公式为

f_{m, n}^{'} (x, y) = \{\begin{matrix} f_{i, j} (x, y) & | x | \leq S_{0}, | y | \leq S_{0} \\ v [f_{i, j} (x, y)] & \begin{matrix} S_{m} < y < S_{m + 1}, - S_{m + 1} < S_{m + 1} - n \cdot 2^{m + 1} < x < S_{m + 1} \\ S_{m} < - x < S_{m + 1}, - S_{m + 1} < S_{m + 1} - (n - {2 S}_{0}) \cdot 2^{m + 1} < y < S_{m + 1} \\ S_{m} < - y < S_{m + 1}, - S_{m + 1} < x < S_{m + 1} + (n - 4 S_{0}) \cdot 2^{m + 1} < S_{m + 1} \\ S_{m} < x < S_{m + 1}, - S_{m + 1} < y < S_{m + 1} + (n - 6 S_{0}) \cdot 2^{m + 1} < S_{m + 1} \end{matrix} \end{matrix}

其中v(*)表示对象素f_i，j(x，y)的某种处理方式。在本发明所述非线性采样模型中，设图像的高度和宽度分别为height与width，则外层区域划分的同心正方形所形成的环状区域的数量为

k_{1} = round {\lg [\min (height / 2, width / 2)] - \lg S_{0} / \lg 2}

每个环状区域的采样小单元的数量为

k₂=4×2S^m+1/2^m+1=4×2S₀

round(*)表示取整，这样采样后的新图像包含的像素数为

sum=(2S₀)²+k₁×k₂

根据以上描述，如图3所示为获得非均匀采样区域的像素采样数据的步骤流程图。由于需要对原图像边缘区域进行不同比例的重采样，系统实现时需要k₁*k₂的buffer来存储相应的像素数据。

如图1所示为本发明所述方法的步骤流程图。DSC系统半按快门进入自动对焦状态，捕捉记录一帧图像，得到的图像在非均匀采样窗口规划下，将整个输入的图像分成了两个区域：均匀采样的中心区域和非均匀采样的边缘区域。自动对焦系统逐行接受DSC记录的图像数据，并计算某时刻像素所对应的坐标，根据坐标确认该像素是处于哪个区域。如果该像素属于均匀采样的中心区域，则根据能量梯度函数计算其聚焦评价函数值；如果该像素属于非均匀采样的边缘区域，则根据其坐标在非均匀采样坐标系下进行重采样，并根据重采样值计算其聚焦评价函数值。分别计算得到两个区域的聚焦评价函数值后，可以根据两个区域不同的权重值计算得到整幅图像的聚焦评价函数值，从而可以根据Fibonacci搜寻法等方法探测是否处于聚焦评价函数的峰值来实现对成像目标的聚焦。

对边缘区域计算聚焦评价函数值时，需要将边缘区域重采样的像素值从原坐标系映射到一个新的坐标系中，新的坐标系的x轴对应于同心正方形从内向外延展的次数m，y轴对应于采样小单元从同心正方形右上角逆时针滑动的距离n，如图4所示。

上述计算和操作过程是本发明所述方法的一种典型的实施方式，对于本领域的一般技术人员，在上述实施例的基础上可以做多种变化，同样能够实现本发明的目的。但是，这种变化显然应该在本发明的权利要求书的保护范围内。

Claims

1.一种数码相机基于非均匀采样窗口的图像采样方法，其特征在于：

(1)根据参数S₀，将待采样图像划分为两个不同的采样区域，分别是均匀采样区域和非均匀采样区域；

(2)均匀采样区域是位于待采样图像中央区域的边长为2S₀的正方形区域。在均匀采样区域内，采样分辨率保持待采样图像的分辨率不变，即在均匀采样区域内，采样窗口是1×1的正方形窗口；

(3)非均匀采样区域是待采样图像除均匀采样区域以外的其他区域。非均匀采样区域被一系列与均匀采样区域共中心点的、四边与均匀采样区域四边平行的、边长为2S_m的正方形划分为不同的环状区域，其中S_m满足S_m＝2S_m-1，S₁＝28₀为等比关系。在边长为2S_m-1和2S_m的正方形形成的环状区域内，采用大小为2^m-1×S_m-1矩形采样窗口以逆时针方向扫描采样得到重采样像素。在非均匀采样区域内，采样分辨率随着离图像中心距离逐渐增大而等比下降。

2.一种数码相机基于非均匀采样窗口的自动对焦方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)数码相机(Digital Still Camera，DSC)系统记录一帧图像1，即根据权利要求1所述的待采样图像；

(2)根据权利要求1所述的一种数码相机基于非均匀采样窗口的图像采样方法，数码相机系统对图像1进行重采样，分别得到图像1均匀采样区域的重采样图像2和非均匀采样区域的重采样图像3；

(3)数码相机系统分别计算图像2和图像3的聚焦评价函数值，继而计算得到图像1的聚焦评价函数值；

(4)数码相机系统判断步骤(3)得到的图像1的聚焦评价函数值是否相应的聚焦评价函数的峰值，若是，则完成对焦；若否，则调整焦距，并重复步骤(1)至步骤(4)。