CN105120148A - 一种自动聚焦的方法以及终端 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种自动聚焦的方法，通过双摄像头采集两路图像；当识别到所述两路图像的人脸特征点时，通过对齐所述两路图像的人脸特征点确定所述两路图像的视差；根据所述两路图像的视差计算出人脸到终端的距离值；控制所述双摄像头聚焦到所述距离值。相应地，本发明实施例还公开了一种终端。采用本发明实施例，可以实现在运动或非运动的场景下将摄像头精确地聚焦到人脸，增强拍摄效果，提升用户的使用体验。

Description

一种自动聚焦的方法以及终端

技术领域

本发明涉及聚焦成像技术领域，尤其涉及一种自动聚焦的方法以及终端。

背景技术

随着电子产品的不断发展，带拍摄功能的终端越来越普及，用户对其拍摄效果的要求也越来越高。为了拍摄出清晰的人像，要求终端的镜头能够聚焦到人像(尤其是人脸)上，这依赖于自动聚焦技术。下面介绍下目前常用的两种自动聚焦技术，其一：改变摄像头的对焦距离并实时采集各个对焦距离下的图像，同时通过人脸识别技术获取各个图像中的人脸区域(人脸所在的矩形区域)；计算各个图像中的人脸区域的图像锐度值；将摄像头的对焦距离调为最大图像锐度值对应的对焦距离。其二：通过人脸识别技术找到图像中的人脸区域；计算人脸的尺寸；根据人脸的尺寸计算镜头到人脸的距离值；控制镜头聚焦到该距离值。

然而，上述第一种技术中，当人脸区域内包含高对比度背景时，例如阳光、高反光物或纹理丰富的物体等，镜头可能会聚焦到人脸以外的背景上，导致拍摄效果不理想。上述第二种技术中，由于需要预先建立人脸数据库，镜头无法聚焦第一次出现的陌生人脸，导致拍摄效果不理想。由此可见，现有的自动聚焦技术尚不完善，降低了用户的使用体验。

发明内容

本发明实施例提供一种自动聚焦的方法以及终端，可以实现在运动或非运动的场景下将摄像头精确地聚焦到人脸。

本发明实施例提供的一种自动聚焦的方法，所述方法应用于配置有双摄像头的终端，所述方法包括：

通过所述双摄像头采集两路图像；

当识别到所述两路图像的人脸特征点时，通过对齐所述两路图像的人脸特征点确定所述两路图像的视差；

根据所述两路图像的视差计算出人脸到终端的距离值；

控制所述双摄像头聚焦到所述距离值。

相应地，本发明实施例还提供了一种终端，所述终端配置有双摄像头，所述终端包括：

图像采集单元，用于通过所述双摄像头采集两路图像；

视差确定单元，用于当识别到所述两路图像的人脸特征点时，通过对齐所述两路图像的人脸特征点确定所述两路图像的视差；

距离计算单元，用于根据所述两路图像的视差计算出人脸到终端的距离值；

聚焦控制单元，用于控制所述双摄像头聚焦到所述距离值。

本发明实施例通过双摄像头采集两路图像，当识别到两路图像的人脸特征点时通过对齐两路图像的人脸特征点确定两路图像的视差，进而根据两路图像的视差计算出人脸到终端的距离值，最后控制双摄像头聚焦到该距离值，可以实现在运动或非运动的场景下将摄像头精确地聚焦到人脸，增强拍摄效果，提升用户的使用体验。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的一种自动聚焦的方法的流程示意图；

图2是本发明实施例提供的另一种自动聚焦的方法的流程示意图；

图3是本发明实施例提供的又一种自动聚焦的方法的流程示意图；

图4是本发明实施例提供的一种终端的结构示意图；

图5是本发明实施例提供的另一种终端的结构示意图；

图6是本发明实施例提供的一种人脸特征点的示意图；

图7是本发明实施例提供的一种光学成像模型的示意图；

图8是本发明实施例提供的另一种人脸特征点的示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例提供的一种自动聚焦的方法应用于配置有双摄像头的终端，所述终端可以包括智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑、数字音视频播放器、电子阅读器、手持游戏机和车载电子设备等。

图1是本发明实施例中一种自动聚焦的方法。如图所示本实施例中的自动聚焦的方法的流程可以包括：

S101，通过双摄像头采集两路图像。

应理解地，类似人的双眼，两个摄像头可以分别采集各自的图像，即两路图像。另外，由于两个摄像头的位置是不重叠的，故两者采集的图像存在差异。

S102，判断是否从所述两路图像中均识别到人脸特征点。

为了便于理解，这里先介绍下人脸特征点，人脸特征点是指对应了人脸指定位置的点，如眼角、嘴角等位置。作为一个可选的示例，请参阅图6，假设图6a表示图像中的人脸，则图6b中的8个小圆点可以表示人脸特征点。需要说明的是，人脸特征点可以通过人脸特征点定位(FacialLandmarkLocalization)技术从图像中检测出，例如基于图匹配的稳定人脸特征点定位(Exemplar-basedGraphMatchingforRobustFacialLandmarkLocalization)技术等，这里不作穷举。

具体地，终端判断是否从两路图像中均识别到人脸特征点，若否，则执行步骤S103，若是，则执行步骤S105。

S103，基于图像锐度值进行聚焦。

应理解地，若未识别到人脸特征点，说明图像中可能不存在人像，此时基于图像锐度值进行聚焦。所述图像锐度值是一种反映图像平面清晰度和图像边缘锐利度的指标，图像锐度值越高，其细节的对比度越高，观赏起来越清晰。进一步地，图像锐度值的评估方式有很多，例如灰度评估和梯度评估等，本实施例以梯度评估为例，即图像锐度值等于图像中每个点的梯度的和。更进一步地，也可以是图像中指定区域的每个点的梯度的和，指定区域一般取中央区域，例如图像中央的80*80像素的区域，原因在于，根据经验用户在取景时常将重要或核心的内容放在图像中央，该部分内容对清晰度的要求最高。

具体地，当终端未识别到两路图像的人脸特征点时，同步改变双摄像头的对焦距离并实时采集各个对焦距离下的图像；计算各个图像的图像锐度值；将双摄像头的对焦距离调为最大图像锐度值对应的对焦距离。其中，所述对焦距离(FocusDistance)是指摄像头的镜头到聚焦处之间的距离，若聚焦处与被拍摄对象重合，则被拍摄对象此时最清晰。另外，双摄像头的对焦距离改变范围可以预先设定，例如10cm到100m。作为一个可选的示例，终端控制双摄像头的对焦距离在10cm到100m之间改变，不同的对焦距离对应于采集到的不同图像，计算各个图像的指定区域的图像锐度值，假设计算得在对焦距离为25m时取得最大图像锐度值，则将双摄像头的对焦距离调为25m。

S104，判断聚焦是否成功。

具体地，终端判断当前聚焦是否成功，若是，则完成聚焦，若否则返回步骤S101。例如，一般情况下图像锐度值达到k时，其清晰度才能被评判为合格，若当前计算得到的最大图像锐度值都小于k，则说明当前聚焦肯定是不成功的，此时返回执行步骤S101。

S105，通过对齐所述两路图像的人脸特征点确定所述两路图像的视差。

所述视差是指从有一定距离的两个点观察同一个目标所产生的位置差异。由于双摄像头的位置不重叠，故是从两个点拍摄人脸的，存在视差。

具体地，当终端识别到两路图像的人脸特征点时，通过对齐两路图像的人脸特征点确定两路图像的视差。如图7所示，Q_l和Q_r分别表示双摄像头的左、右镜头，E表示成像平面，Q_l和Q_r发出的主光线与E的交点分别为C_l和C_r，终端对齐得到的两路图像的人脸特征点为像点X_l和X_r，即将成像在E上的X_l和X_r对齐到C_l和C_r的连线上，进而测量X_l和X_r之间的距离d，d即为视差。

S106，根据所述两路图像的视差计算出人脸到终端的距离值。

具体地，终端计算人脸到终端的距离值的公式可以是：

$\frac{T-d}{Z-f}=\frac{T}{Z}\⇒Z=\frac{f\·T}{d}$

其中，如图7所示，Z表示人脸到终端的距离值，d表示视差，T表示双摄像头的左、右镜头之间的间距，f表示双摄像头与成像平面E之间的间距。需要指出的是，终端预先保存有T的值，以及预先计算出f的值。

S107，控制所述双摄像头聚焦到所述距离值。

具体地，终端将双摄像头的对焦距离调为计算出的距离值。

由上可见，本发明实施例通过双摄像头采集两路图像，当识别到两路图像的人脸特征点时通过对齐两路图像的人脸特征点确定两路图像的视差，进而根据两路图像的视差计算出人脸到终端的距离值，最后控制双摄像头聚焦到该距离值，可以实现在运动或非运动的场景下将摄像头精确地聚焦到人脸，增强拍摄效果，提升用户的使用体验。

图2是本发明实施例中另一种自动聚焦的方法。如图所示本实施例中的自动聚焦的方法的流程可以包括：

S201，通过双摄像头采集两路图像。

应理解地，类似人的双眼，两个摄像头可以分别采集各自的图像，即两路图像。另外，由于两个摄像头的位置是不重叠的，故两者采集的图像存在差异。

S202，判断是否从所述两路图像中均识别到人脸特征点。

为了便于理解，这里先介绍下人脸特征点，人脸特征点是指对应了人脸指定位置的点，如眼角、嘴角等位置。作为一个可选的示例，请参阅图6，假设图6a表示图像中的人脸，则图6b中的8个小圆点可以表示人脸特征点。需要说明的是，人脸特征点可以通过人脸特征点定位(FacialLandmarkLocalization)技术从图像中检测出，例如基于图匹配的稳定人脸特征点定位(Exemplar-basedGraphMatchingforRobustFacialLandmarkLocalization)等，这里不作穷举。

具体地，终端判断是否从两路图像中均识别到人脸特征点，若否，则执行步骤S203，若是，则执行步骤S205。

S203，基于图像锐度值进行聚焦。

应理解地，若未识别到人脸特征点，说明图像中可能不存在人像，此时基于图像锐度值进行聚焦。所述图像锐度值是一种反映图像平面清晰度和图像边缘锐利度的指标，图像锐度值越高，其细节的对比度越高，观赏起来越清晰。进一步地，图像锐度值的评估方式有很多，例如灰度评估和梯度评估等，本实施例以梯度评估为例，即图像锐度值等于图像中每个点的梯度的和。更进一步地，也可以是图像中指定区域的每个点的梯度的和，指定区域一般取中央区域，例如图像中央的80*80像素的区域，原因在于，根据经验用户在取景时常将重要或核心的内容放在图像中央，该部分内容对清晰度的要求最高。

具体地，当终端未识别到两路图像的人脸特征点时，同步改变双摄像头的对焦距离并实时采集各个对焦距离下的图像；计算各个图像的图像锐度值；将双摄像头的对焦距离调为最大图像锐度值对应的对焦距离。其中，所述对焦距离(FocusDistance)是指摄像头的镜头到聚焦处之间的距离，若聚焦处与被拍摄对象重合，则被拍摄对象此时最清晰。另外，双摄像头的对焦距离改变范围可以预先设定，例如10cm到100m。作为一个可选的示例，终端控制双摄像头的对焦距离在10cm到100m之间改变，不同的对焦距离对应于采集到的不同图像，计算各个图像的指定区域的图像锐度值，假设计算得在对焦距离为25m时取得最大图像锐度值，则将双摄像头的对焦距离调为25m。

S204，判断聚焦是否成功。

具体地，终端判断当前聚焦是否成功，若是，则完成聚焦，若否则返回步骤S201。例如，一般情况下图像锐度值达到k时，其清晰度才能被评判为合格，若当前计算得到的最大图像锐度值都小于k，则说明当前聚焦肯定是不成功的，此时返回执行步骤S201。

S205，通过对齐所述两路图像的人脸特征点确定所述两路图像的视差。

所述视差是指从有一定距离的两个点观察同一个目标所产生的位置差异。由于双摄像头的位置不重叠，故是从两个点拍摄人脸的，存在视差。

具体地，当终端识别到两路图像的人脸特征点时，通过对齐两路图像的人脸特征点确定两路图像的视差。如图7所示，Q_l和Q_r分别表示双摄像头的左、右镜头，E表示成像平面，Q_l和Q_r发出的主光线与E的交点分别为C_l和C_r，终端对齐得到的两路图像的人脸特征点为像点X_l和X_r，即将成像在E上的X_l和X_r对齐到C_l和C_r的连线上，进而测量X_l和X_r之间的距离d，d即为视差。

S206，根据所述两路图像的视差计算出人脸到终端的距离值。

具体地，终端计算人脸到终端的距离值的公式可以是：

$\frac{T-d}{Z-f}=\frac{T}{Z}\⇒Z=\frac{f\·T}{d}$

其中，如图7所示，Z表示人脸到终端的距离值，d表示视差，T表示双摄像头的左、右镜头之间的间距，f表示双摄像头与成像平面E之间的间距。需要指出的是，终端预先保存有T的值，以及预先计算出了f的值。

S207，在所述距离值附近的预设范围内同步改变所述双摄像头的对焦距离并实时采集各个对焦距离下的图像。

本实施例是对图1中步骤S207的改进，应理解地，终端通过电机转动改变摄像头的对焦距离，在出厂时电机转动的弧度与改变的对焦距离是精确对应的，但随着时间推移，难免会出现如磨损等因素导致的误差，例如，终端计算出的人脸到终端的距离为25m，此时将摄像头调为25m拍摄效果最佳，但因为误差的原因，摄像头的对焦距离可能实际调到的是24.6m，导致拍摄效果未达到最佳。为了克服该问题，本实施例中的终端还将基于图像锐度值进行微调。

具体地，终端在人脸到终端的距离值附近的预设范围内，同步改变双摄像头的对焦距离并实时采集各个对焦距离下的图像。所述预设范围可以根据经验设定，例如镜头焦深的10倍等。作为一个可选的示例，假设人脸到终端的距离为25m，预设范围为0.5m，则终端在24.5m到25.5m之间同步改变双摄像头的对焦距离并实时采集各个对焦距离下的图像。

S208，计算各个所述图像的图像锐度值。

本实施例以梯度评估为例，即图像锐度值等于图像中每个点的梯度的和。更进一步地，也可以是图像中指定区域的每个点的梯度的和，指定区域可以取人脸区域。原因在于，用户一般对人脸的清晰度的要求最高。

S209，将所述双摄像头的对焦距离调为最大图像锐度值对应的对焦距离。

具体地，终端将双摄像头的对焦距离进行微调，调为最大图像锐度值对应的对焦距离，以达到最优拍摄效果。

由上可见，本发明实施例通过双摄像头采集两路图像，当识别到两路图像的人脸特征点时通过对齐两路图像的人脸特征点确定两路图像的视差，进而根据两路图像的视差计算出人脸到终端的距离值，最后控制双摄像头聚焦到该距离值，并基于图像锐度值进行微调，可以实现在运动或非运动的场景下将摄像头精确地聚焦到人脸，增强拍摄效果，提升用户的使用体验。

图3是本发明实施例中又一种自动聚焦的方法。如图所示本实施例中的自动聚焦的方法的流程可以包括：

S301，通过双摄像头采集两路图像。

本步骤与图2中步骤S201相同，这里不再赘述。

S302，判断是否从所述两路图像中均识别到人脸特征点。

本步骤与图2中步骤S202相同，这里不再赘述。

S303，基于图像锐度值进行聚焦。

本步骤与图2中步骤S203相同，这里不再赘述。

S304，判断聚焦是否成功。

本步骤与图2中步骤S204相同，这里不再赘述。

S305，通过对齐所述两路图像的人脸特征点确定所述两路图像的视差。

本步骤与图2中步骤S205相同，这里不再赘述。

S306，根据所述两路图像的视差计算出人脸到终端的距离值。

本步骤与图2中步骤S206相同，这里不再赘述。

S307，判断所述人脸是否相对于终端稳定。

具体地，终端判断人脸是否相对于终端稳定，这里的稳定尤其是指远近方向的稳定，若是，则执行步骤S308，若否，则返回步骤S301。

S308，在所述距离值附近的预设范围内同步改变所述双摄像头的对焦距离并实时采集各个对焦距离下的图像。

具体地，终端在人脸到终端的距离值附近的预设范围内，同步改变双摄像头的对焦距离并实时采集各个对焦距离下的图像。所述预设范围可以根据经验设定，例如镜头焦深的10倍等。作为一个可选的示例，假设人脸到终端的距离为25m，预设范围为0.5m，则终端在24.5m到25.5m之间同步改变双摄像头的对焦距离并实时采集各个对焦距离下的图像。

S309，识别各个所述图像的人脸特征点。

具体地，终端通过人脸识别技术从各个图像中检测出人脸特征点。

S310，计算各个所述图像的人脸特征点的预设邻域的图像锐度值。

作为一个可选的示例，请参阅图8，假设图8a中的8个小圆点表示识别出的人脸特征点，则图8b中的8个小方框可以表示人脸特征点的预设邻域，终端计算这些预设邻域的图像锐度值。需要指出的是，预设邻域的大小取值这里不作具体限定，可以根据人脸到终端的距离值设定，例如，假设人脸到终端的距离值为50m，则可以设置预设邻域的大小为10*10像素。

相较于图2中的步骤S208，本实施例不需要对整个人脸进行图像锐度值计算，而是对人脸特征点的周围区域进行计算，应理解地，人脸特征点的周围区域是整个人脸的清晰度要求最高的地方，因此本实施例不仅减少了计算量，加快了聚焦速度，还进一步提高了拍摄效果。

S311，将所述双摄像头的对焦距离调为最大图像锐度值对应的对焦距离。

本步骤与图2中步骤S209相同，这里不再赘述。

由上可见，本发明实施例通过双摄像头采集两路图像，当识别到两路图像的人脸特征点时通过对齐两路图像的人脸特征点确定两路图像的视差，进而根据两路图像的视差计算出人脸到终端的距离值，最后控制双摄像头聚焦到该距离值，并基于图像锐度值进行微调，可以实现在运动或非运动的场景下将摄像头精确地聚焦到人脸，增强拍摄效果，提升用户的使用体验。

图4是本发明实施例中一种终端的结构示意图。如图所示本发明实施例中的终端至少可以包括图像采集单元410、视差确定单元420、距离计算单元430以及聚焦控制单元440，其中：

图像采集单元410，用于通过所述双摄像头采集两路图像。

应理解地，类似人的双眼，两个摄像头可以分别采集各自的图像，即两路图像。另外，由于两个摄像头的位置是不重叠的，故两者采集的图像存在差异。

视差确定单元420，用于当识别到所述两路图像的人脸特征点时，通过对齐所述两路图像的人脸特征点确定所述两路图像的视差。

所述视差是指从有一定距离的两个点观察同一个目标所产生的位置差异。由于双摄像头的位置不重叠，故是从两个点拍摄人脸的，存在视差。

具体地，当视差确定单元420识别到两路图像的人脸特征点时，通过对齐两路图像的人脸特征点确定两路图像的视差。如图7所示，Q_l和Q_r分别表示双摄像头的左、右镜头，E表示成像平面，Q_l和Q_r发出的主光线与E的交点分别为C_l和C_r，视差确定单元420对齐得到的两路图像的人脸特征点为像点X_l和X_r，即将成像在E上的X_l和X_r对齐到C_l和C_r的连线上，进而测量X_l和X_r之间的距离d，d即为视差。

距离计算单元430，用于根据所述两路图像的视差计算出人脸到终端的距离值。

具体地，距离计算单元430计算人脸到终端的距离值的公式可以是：

$\frac{T-d}{Z-f}=\frac{T}{Z}\⇒Z=\frac{f\·T}{d}$

其中，如图7所示，Z表示人脸到终端的距离值，d表示视差，T表示双摄像头的左、右镜头之间的间距，f表示双摄像头与成像平面E之间的间距。需要指出的是，终端预先保存有T的值，以及预先计算出f的值。

聚焦控制单元440，用于控制所述双摄像头聚焦到所述距离值。

具体地，聚焦控制单元440将双摄像头的对焦距离调为计算出的距离值。

可选地，请参阅图4，如图所示的终端还可以进一步包括锐度计算单元450，其中：

图像采集单元410，还用于当未识别到所述两路图像的人脸特征点时，同步改变所述双摄像头的对焦距离并实时采集各个对焦距离下的图像。

应理解地，若未识别到人脸特征点，说明图像中可能不存在人像，此时基于图像锐度值进行聚焦。具体地，当图像采集单元410未识别到两路图像的人脸特征点时，同步改变双摄像头的对焦距离并实时采集各个对焦距离下的图像。作为一个可选的示例，图像采集单元410控制双摄像头的对焦距离在10cm到100m之间改变，不同的对焦距离对应于采集到的不同图像。

锐度计算单元450，用于计算各个所述图像的图像锐度值。

所述图像锐度值是一种反映图像平面清晰度和图像边缘锐利度的指标，图像锐度值越高，其细节的对比度越高，观赏起来越清晰。进一步地，图像锐度值的评估方式有很多，例如灰度评估和梯度评估等，本实施例以梯度评估为例，即图像锐度值等于图像中每个点的梯度的和。更进一步地，也可以是图像中指定区域的每个点的梯度的和，指定区域一般取中央区域，例如图像中央的80*80像素的区域，原因在于，根据经验用户在取景时常将重要或核心的内容放在图像中央，该部分内容对清晰度的要求最高。

聚焦控制单元440，还用于将所述双摄像头的对焦距离调为最大图像锐度值对应的对焦距离。

作为一个可选的实施例，图像采集单元410，还用于在所述距离值附近的预设范围内同步改变所述双摄像头的对焦距离并实时采集各个对焦距离下的图像。

应理解地，终端通过电机转动改变摄像头的对焦距离，在出厂时电机转动的弧度与改变的对焦距离是精确对应的，但随着时间推移，难免会出现如磨损等因素导致的误差，例如，计算出的人脸到终端的距离为25m，此时将摄像头调为25m拍摄效果最佳，但因为误差的原因，摄像头的对焦距离可能实际调到的是24.6m，导致拍摄效果未达到最佳。

具体地，图像采集单元410在人脸到终端的距离值附近的预设范围内，同步改变双摄像头的对焦距离并实时采集各个对焦距离下的图像。所述预设范围可以根据经验设定，例如镜头焦深的10倍等。作为一个可选的示例，假设人脸到终端的距离为25m，预设范围为0.5m，则图像采集单元410在24.5m到25.5m之间同步改变双摄像头的对焦距离并实时采集各个对焦距离下的图像。

锐度计算单元450，用于计算各个所述图像的图像锐度值。

聚焦控制单元440，还用于将所述双摄像头的对焦距离调为最大图像锐度值对应的对焦距离。

又可选地，请参阅图4，如图所示的终端还可以进一步包括稳定确定单元460，用于稳定确定单元，并触发图像采集单元410在所述距离值附近的预设范围内同步改变所述双摄像头的对焦距离并实时采集各个对焦距离下的图像。

图5是本发明实施例中的另一种终端的结构示意图，如图5所示，该终端可以包括：至少一个处理器501，例如CPU，双摄像头503，存储器504，至少一个通信总线502。其中，通信总线502用于实现这些组件之间的连接通信。存储器504可以是高速RAM存储器，也可以是非易失的存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器504还可以是至少一个位于远离前述处理器501的存储装置。存储器504中存储一组程序代码，且处理器501用于调用存储器504中存储的程序代码，用于执行以下操作：

通过所述双摄像头采集两路图像；

当识别到所述两路图像的人脸特征点时，通过对齐所述两路图像的人脸特征点确定所述两路图像的视差；

根据所述两路图像的视差计算出人脸到终端的距离值；

控制所述双摄像头聚焦到所述距离值。

可选地，处理器501通过所述双摄像头采集两路图像之后，还执行：

当未识别到所述两路图像的人脸特征点时，同步改变所述双摄像头的对焦距离并实时采集各个对焦距离下的图像；

计算各个所述图像的图像锐度值；

将所述双摄像头的对焦距离调为最大图像锐度值对应的对焦距离。

又可选地，处理器501根据所述两路图像的视差计算出人脸到终端的距离值之后，还执行：

在所述距离值附近的预设范围内同步改变所述双摄像头的对焦距离并实时采集各个对焦距离下的图像；

计算各个所述图像的图像锐度值；

将所述双摄像头的对焦距离调为最大图像锐度值对应的对焦距离。

进一步地，处理器501计算各个所述图像的图像锐度值的具体操作为：

识别各个所述图像的人脸特征点；

计算各个所述图像的人脸特征点的预设邻域的图像锐度值。

可选地，处理器501在所述距离值附近的预设范围内同步改变所述双摄像头的对焦距离并实时采集各个对焦距离下的图像之前，还执行：

确定所述人脸相对于终端稳定。

由上可见，本发明实施例通过双摄像头采集两路图像，当识别到两路图像的人脸特征点时通过对齐两路图像的人脸特征点确定两路图像的视差，进而根据两路图像的视差计算出人脸到终端的距离值，最后控制双摄像头聚焦到该距离值，可以实现在运动或非运动的场景下将摄像头精确地聚焦到人脸，增强拍摄效果，提升用户的使用体验。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-OnlyMemory，ROM)或随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)等。

本发明实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。

本发明实施例装置中的单元，可以根据实际需要进行合并、划分和删减。

本发明实施例中所述单元，可以通过通用集成电路，例如CPU(CentralProcessingUnit，中央处理器)，或通过ASIC(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，专用集成电路)来实现。

以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (10)

1.一种自动聚焦的方法，其特征在于，所述方法应用于配置有双摄像头的终端，所述方法包括：

通过所述双摄像头采集两路图像；

当识别到所述两路图像的人脸特征点时，通过对齐所述两路图像的人脸特征点确定所述两路图像的视差；

根据所述两路图像的视差计算出人脸到终端的距离值；

控制所述双摄像头聚焦到所述距离值。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述双摄像头采集两路图像之后，还包括：

当未识别到所述两路图像的人脸特征点时，同步改变所述双摄像头的对焦距离并实时采集各个对焦距离下的图像；

计算各个所述图像的图像锐度值；

将所述双摄像头的对焦距离调为最大图像锐度值对应的对焦距离。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述两路图像的视差计算出人脸到终端的距离值之后，还包括：

在所述距离值附近的预设范围内同步改变所述双摄像头的对焦距离并实时采集各个对焦距离下的图像；

计算各个所述图像的图像锐度值；

将所述双摄像头的对焦距离调为最大图像锐度值对应的对焦距离。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算各个所述图像的图像锐度值，包括：

识别各个所述图像的人脸特征点；

计算各个所述图像的人脸特征点的预设邻域的图像锐度值。

5.如权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述在所述距离值附近的预设范围内同步改变所述双摄像头的对焦距离并实时采集各个对焦距离下的图像之前，还包括：

确定所述人脸相对于终端稳定。

6.一种终端，其特征在于，所述终端配置有双摄像头，所述终端包括：

图像采集单元，用于通过所述双摄像头采集两路图像；

视差确定单元，用于当识别到所述两路图像的人脸特征点时，通过对齐所述两路图像的人脸特征点确定所述两路图像的视差；

距离计算单元，用于根据所述两路图像的视差计算出人脸到终端的距离值；

聚焦控制单元，用于控制所述双摄像头聚焦到所述距离值。

7.如权利要求6所述的终端，其特征在于，所述图像采集单元，还用于当未识别到所述两路图像的人脸特征点时，同步改变所述双摄像头的对焦距离并实时采集各个对焦距离下的图像；

所述终端还包括锐度计算单元，用于计算各个所述图像的图像锐度值；

所述聚焦控制单元，还用于将所述双摄像头的对焦距离调为最大图像锐度值对应的对焦距离。

8.如权利要求6所述的终端，其特征在于，所述图像采集单元，还用于在所述距离值附近的预设范围内同步改变所述双摄像头的对焦距离并实时采集各个对焦距离下的图像；

所述终端还包括锐度计算单元，用于计算各个所述图像的图像锐度值；

所述聚焦控制单元，还用于将所述双摄像头的对焦距离调为最大图像锐度值对应的对焦距离。

9.如权利要求8所述的终端，其特征在于，所述锐度计算单元，具体用于：

识别各个所述图像的人脸特征点；

计算各个所述图像的人脸特征点的预设邻域的图像锐度值。

10.如权利要求8或9所述的终端，其特征在于，所述终端还包括：稳定确定单元，用于确定所述人脸相对于终端稳定。