CN108024051A - 距离参数计算方法，双摄像头模组和电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供了距离参数计算方法以及应用该方法的双摄像头模组和电子设备。该距离参数计算方法用于基于双摄像头模组所拍摄的第一图像和第二图像之间的视差值来计算与双摄像头模组有关的距离参数，包括：建立距离参数与视差值的关系式，该关系式是至少两个视差项与至少两个相应系数的乘积之和，且该视差项为视差值的幂；在至少两个预定距离以双摄像头模组拍摄被摄体，并计算该被摄体在第一图像和第二图像之间的至少两个视差值；和，基于该至少两个预定距离和该至少两个视差值计算至少两个相应系数，从而确定该关系式。通过根据本发明的距离参数计算方法、双摄像头模组和电子设备，可以实现快速测距或者快速对焦。

Description

距离参数计算方法，双摄像头模组和电子设备

技术领域

本发明涉及图像处理领域，特别涉及双摄像头模组的距离参数计算方法，以及应用该距离参数计算方法的双摄像头模组和电子设备。

背景技术

目前，越来越多的手机开始应用双摄像头配置。双摄像头可以在不增加模组厚度的状况下提供更多拍摄的可能性。

通常，双摄像头配置中，两个并列的摄像头并不是完全一样的，一般一个为广角镜头、一个则是光学变焦镜头。对于智能手机摄像头来说，一般采用数码变焦，从原有成像中截图中间部分放大，画面品质下降明显，而光学变焦可以在拉近取景区域的同时保持画面的清晰度，也就是无损变焦。双摄像头的设置可以更好地满足用户的拍摄需求在不同焦距的镜头之间切换，实现无损变焦以达到最好的画质。

此外，双摄像头还可以有效提升弱光下的拍摄效果，不同光圈参数的两个摄像头图像进行对比，调整至最接近真实场景的数值，有效抑制噪点。另外，两个小摄像头可以做到接近一个大摄像头的拍摄效果，由于手机厚度的限制不可能容纳高端的镜头，双摄像头可以平衡效果和模组厚度之间的矛盾。

并且，双摄像头的一个更为普及的功能是3D拍摄，两组图片进行合成还可以获得更好的景深效果，捕捉快速移动的物体。

但是，由于双摄像头配置对于算法的要求较高，目前实际能应用到手机上的效果好的算法仍然屈指可数，而且前期进行的矫正比较复杂。另外，由于需要对抓拍下来的两幅图像进行校正等处理，会导致处理速度大幅下降。

因此，需要改进的应用于双摄像头配置的图像处理算法。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术中的缺陷和不足，提供可以实现快速测距或者快速对焦的距离参数计算方法，以及应用该距离参数计算方法的双摄像头模组和电子设备。

根据本发明的一方面，提供了一种距离参数计算方法，用于基于双摄像头模组所拍摄的第一图像和第二图像之间的视差值来计算与所述双摄像头模组有关的距离参数，所述方法包括：建立所述距离参数与所述视差值的关系式，所述关系式是至少两个视差项与至少两个相应系数的乘积之和，且所述视差项为所述视差值的幂；在至少两个预定距离以所述双摄像头模组拍摄被摄体，并计算所述被摄体在第一图像和第二图像之间的至少两个视差值；和，基于所述至少两个预定距离和所述至少两个视差值计算所述至少两个相应系数，从而确定所述关系式。

在上述距离参数计算方法中，进一步包括：在第一距离以所述双摄像头模组拍摄被摄体，并计算所述被摄体在第一图像和第二图像之间的第一视差值；和，将所述第一视差值带入所述关系式，以求得所述第一距离的数值。

在上述距离参数计算方法中，所述距离参数是所述被摄体的景深，且所述关系式为Y＝A×X^-1+B；其中，Y是所述距离参数，X是所述视差值，且A和B是所述系数。

在上述距离参数计算方法中，所述至少两个预定距离分别为15cm和35cm。

在上述距离参数计算方法中，所述距离参数是所述被摄体的景深，且所述关系式为Y＝A₁×Xⁿ+A₂×X^n-1+…+A_n-1×X²+A_n×X+B；其中，Y是所述距离参数，X是所述视差值，A₁，A₂，…，A_n和B是所述系数，且n是大于等于2的自然数。

在上述距离参数计算方法中，所述至少两个预定距离分别为n+1个距离，且所述n+1个距离的范围在7cm到200cm之间。

在上述距离参数计算方法中，所述n+1个距离中相邻两个距离之间的间隔为10cm。

在上述距离参数计算方法中，所述确定所述关系式的步骤具体包括：使用二次拟合法拟合所述至少两个视差项与至少两个相应系数的乘积之和的二元曲线，以确定所述关系式。

在上述距离参数计算方法中，所述距离参数是所述双摄像头模组的马达代码值，且所述关系式为Y＝A×X+B；其中，Y是所述距离参数，X是所述视差值，且A和B是所述系数。

在上述距离参数计算方法中，所述至少两个预定距离分别为15cm和35cm。

根据本发明的另一方面，提供了一种双摄像头模组，包括：第一摄像头，用于获取第一图像；第二摄像头，用于获取第二图像；和，处理单元，用于基于所述第一图像和所述第二图像之间的视差值来计算与所述双摄像头模组有关的距离参数，所述处理单元具体用于：建立所述距离参数与所述视差值的关系式，所述关系式是至少两个视差项与至少两个相应系数的乘积之和，且所述视差项为所述视差值的幂；在至少两个预定距离以所述双摄像头模组拍摄被摄体，并计算所述被摄体在第一图像和第二图像之间的至少两个视差值；和，基于所述至少两个预定距离和所述至少两个视差值计算所述至少两个相应系数，从而确定所述关系式。

在上述双摄像头模组中，所述第一摄像头和所述第二摄像头在第一距离拍摄被摄体；和，所述处理单元进一步用于：计算所述被摄体在第一图像和第二图像之间的第一视差值；和，将所述第一视差值带入所述关系式，以求得所述第一距离的数值。

在上述双摄像头模组中，所述距离参数是所述被摄体的景深，且所述关系式为Y＝A×X^-1+B；其中，Y是所述距离参数，X是所述视差值，且A和B是所述系数。

在上述双摄像头模组中，所述至少两个预定距离分别为15cm和35cm。

在上述双摄像头模组中，所述距离参数是所述被摄体的景深，且所述关系式为Y＝A₁×Xⁿ+A₂×X^n-1+…+A_n-1×X²+A_n×X+B；其中，Y是所述距离参数，X是所述视差值，A₁，A₂，…，A_n和B是所述系数，且n是大于等于2的自然数。

在上述双摄像头模组中，所述至少两个预定距离分别为n+1个距离，且所述n+1个距离的范围在7cm到200cm之间。

在上述双摄像头模组中，所述n+1个距离中相邻两个距离之间的间隔为10cm。

在上述双摄像头模组中，所述处理单元确定所述关系式具体包括：使用二次拟合法拟合所述至少两个视差项与至少两个相应系数的乘积之和的二元曲线，以确定所述关系式。

在上述双摄像头模组中，所述距离参数是所述双摄像头模组的马达代码值，且所述关系式为Y＝A×X+B；其中，Y是所述距离参数，X是所述视差值，且A和B是所述系数。

在上述双摄像头模组中，所述至少两个预定距离分别为15cm和35cm。

在上述双摄像头模组中，进一步包括：控制单元，用于基于所述马达代码值驱动所述双摄像头模组的马达，以移动所述第一摄像头和所述第二摄像头。

在上述双摄像头模组中，存储单元，用于存储所述至少两个相应系数。

根据本发明的又一方面，提供了一种电子设备，包括上述双摄像头模组。

通过根据本发明的距离参数计算方法，以及应用该距离参数计算方法的双摄像头模组和电子设备，可以实现快速测距或者快速对焦。

根据本发明的距离参数计算方法，以及应用该距离参数计算方法的双摄像头模组和电子设备可以基于视差值来计算距离参数，过程简单，节省时间，并具有相对较好的暗态对焦稳定性。

附图说明

图1是根据本发明实施例的距离参数计算方法的示意性流程图；

图2是根据本发明实施例的计算视差值的方法的实例的示意性流程图；

图3是根据本发明实施例的视差表的示意图；

图4是根据本发明实施例的计算视差值的方法的另一实例的示意性流程图；

图5是根据本发明实施例的双摄像头模组的示意性框图；

图6是根据本发明实施例的双摄像头模组的工作过程的示意性流程图；

图7是根据本发明实施例的电子设备的示意性框图。

具体实施方式

以下描述用于公开本发明以使本领域技术人员能够实现本发明。以下描述中的优选实施例只作为举例，本领域技术人员可以想到其他显而易见的变型。在以下描述中界定的本发明的基本原理可以应用于其他实施方案、变形方案、改进方案、等同方案以及没有背离本发明的精神和范围的其他技术方案。

本领域技术人员应理解的是，在本发明的公开中，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系是基于附图所示的方位或位置关系，其仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此上述术语不能理解为对本发明的限制。

可以理解的是，术语“一”应理解为“至少一”或“一个或多个”，即在一个实施例中，一个元件的数量可以为一个，而在另外的实施例中，该元件的数量可以为多个，术语“一”不能理解为对数量的限制。

以下说明书和权利要求中使用的术语和词不限于字面的含义，而是仅由本发明人使用以使得能够清楚和一致地理解本发明。因此，对本领域技术人员很明显仅为了说明的目的而不是为了如所附权利要求和它们的等效物所定义的限制本发明的目的而提供本发明的各种实施例的以下描述。

虽然比如“第一”、“第二”等的序数将用于描述各种组件，但是在这里不限制那些组件。该术语仅用于区分一个组件与另一组件。例如，第一组件可以被称为第二组件，且同样地，第二组件也可以被称为第一组件，而不脱离发明构思的教导。在此使用的术语“和/或”包括一个或多个关联的列出的项目的任何和全部组合。

在这里使用的术语仅用于描述各种实施例的目的且不意在限制。如在此使用的，单数形式意在也包括复数形式，除非上下文清楚地指示例外。另外将理解术语“包括”和/或“具有”当在该说明书中使用时指定所述的特征、数目、步骤、操作、组件、元件或其组合的存在，而不排除一个或多个其它特征、数目、步骤、操作、组件、元件或其组的存在或者附加。

包括技术和科学术语的在这里使用的术语具有与本领域技术人员通常理解的术语相同的含义，只要不是不同地限定该术语。应当理解在通常使用的词典中限定的术语具有与现有技术中的术语的含义一致的含义。

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明：

根据本发明实施例的一方面，提供了一种距离参数计算方法，用于基于双摄像头模组所拍摄的第一图像和第二图像之间的视差值来计算与该双摄像头模组有关的距离参数，该方法包括：建立距离参数与视差值的关系式，该关系式是至少两个视差项与至少两个相应系数的乘积之和，且该视差项为所述视差值的幂；在至少两个预定距离以该双摄像头模组拍摄被摄体，并计算该被摄体在第一图像和第二图像之间的至少两个视差值；和，基于该至少两个预定距离和该至少两个视差值计算该至少两个相应系数，从而确定该关系式。

图1是根据本发明实施例的距离参数计算方法的示意性流程图。如图1所示，根据本发明实施例的距离参数计算方法用于基于双摄像头模组所拍摄的第一图像和第二图像之间的视差值来计算与该双摄像头模组有关的距离参数，且该方法具体包括：S101，建立距离参数与视差值的关系式，该关系式是至少两个视差项与至少两个相应系数的乘积之和，且该视差项为所述视差值的幂；S102，在至少两个预定距离以该双摄像头模组拍摄被摄体，并计算该被摄体在第一图像和第二图像之间的至少两个视差值；和S103，基于该至少两个预定距离和该至少两个视差值计算该至少两个相应系数，从而确定该关系式。

这里，本领域技术人员可以理解，可以使用多种方法来计算双摄像头模组所拍摄的第一图像和第二图像之间的视差值。例如，可以采用绝对差值和(SAD)算法，其针对图像中感兴趣区域(ROI)中的单个像素点求差值。但是，这类方法对于图像的要求较高，需要两个画面相对于另外一个轴平整，且在两个画面的亮度不一致的情况下效果较差。

图2是根据本发明实施例的计算视差值的方法的实例的示意性流程图。如图2所示，根据本发明实施例的计算视差值的方法包括：S201，在第一图像中选择第一区域，建立该第一区域的第一灰度直方图，其中该第一区域以第一像素为中心；S202，将该第一区域的坐标值在第一方向上加上参考视差值x_i以得到该第二图像中的第二区域的坐标，建立该第二区域的第二灰度直方图；S203，计算第一灰度直方图与第二灰度直方图的每行或者每列的差值的第一均方差Δx_i；S204，以预定步长增大该参考视差值，即x_i+1＝x_i+d，并重复步骤S202和S203；S205，确定所得到的均方差是否小于前一均方差，即确定是否Δx_i+1<Δx_i，当Δx_i+1<Δx_i时，说明均方差曲线仍处于下降阶段，还未获得最小均方差，而如果Δx_i+1>Δx_i，则说明已经经过了均方差的拐点，Δx_i即为第一最小均方差值；S206，确定与第一最小均方差值对应的第一视差值x_i；和S207，将该第一视差值x_i作为该第一像素的视差值。

对于双摄像头模组来说，由于两个摄像头之间均在间距，因而在所拍摄出的第一图像和第二图像之间存在视差。通常来说，当两个摄像头在水平方向并排排列时，第二图像相对于第一图像具有在水平方向的视差。举例来说，对于第一图像中的第一像素，假设其坐标为(x,y)，则同一像素在第二图像中的坐标位置是该像素在第一图像中的坐标位置水平平移一特定距离，即(x+Δx,y)。该距离Δx就是第一像素在第一图像和第二图像之间的视差值，也被称为该第一像素的视差值。在上述示例性视差计算方法中，是通过在第一图像和第二图像中扫描以该像素为中心的特定区域的灰度直方图，并比较两个灰度直方图之间的差异来确定该像素的视差值。

这里，当计算第一图像和第二图像中某一区域的差异时，当第一图像中的区域与第二图像中的区域相对应时，两者之间的差异最小。也就是说，通过从第二图像中相同坐标的点开始进行扫描，则扫描区域越接近第二图像中的该像素的位置，两个图像中相应区域之间的差异越小，而最小值就出现在第二图像中该像素的位置处。随着扫描区域经过了该像素在第二图像中的位置，两个图像中相应区域之间的差异又会继续变大。因而，通过在增大扫描区域的横坐标的值的同时，计算两个图像中相应区域之间的差异，可以得到一条差异值随着距离的增大先减小后增大的曲线。这样，曲线的最低点就表示该像素在第一图像和第二图像之间的视差值。

在上述示例性视差计算方法中，为了降低图像的比较过程中对于图像质量的要求，计算第一灰度直方图与第二灰度直方图的每行或者每列的差值的均方差，而不是计算单个像素的差值。但是，本领域技术人员可以理解，在计算能力足够强大的情况下，也可以采用逐像素差值计算的方式。

上述示例性视差计算方法可以在两个图像的亮度差距较大、颜色不一致以及两个图像的画面不是很相对平整的状态下进行计算，并得到相对稳定的结果。

在上述示例性视差计算方法中，在得到了某一像素点的视差值之后，通过相同方法对整幅图像中的所有像素点进行计算，从而获得第一图像中的每一像素的视差值。具体地说，对于如图2所示的视差计算方法，重复步骤S201到S207。这样，通过计算得到第一图像中的每一像素的视差值，就可以建立第一图像和第二图像之间的视差表。

图3是根据本发明实施例的视差表的示意图。如图3所示，对于第一图像中的每一像素，使用视差表中像素的灰度表示该像素的视差，并且灰度值越大，表明该像素的视差越高。例如，图3中最大的灰度值可以表示该像素的视差为无穷远，而最小的灰度值可以表示该像素的视差为零。当然，本领域技术人员可以理解，图3所示的视差表是为了直观表示视差的示意图，实际上并不够精确。根据本发明实施例建立的视差表应该是对应于每个像素的第一特定视差值的表格形式，从而精确地表示出每一像素所对应的视差值。

在上述示例性视差计算方法中，初始视差值x_i和用于增大视差值的步长d都可以由用户选择。例如，由于双摄像头模组中的视差值通常基于两个摄像头之间的间距，可以将初始视差值x_i设定为两个摄像头之间的间距的一定比例，比如50％，60％，80％，等等。另外，为了保证扫描的精确性，通常将步长d设置为一个像素。

当然，在上述示例性视差计算方法中，也可以采用先粗略扫描再精细扫描的方式。具体来说，可以首先将步长d设置为较大值，例如10个像素，并以该步长来进行扫描，从而找到所计算出的均方差的拐点。但是此时，由于步长的间隔为10个像素，在曲线上，实际的均方差的最小值可能出现在此时得到的均方差最小值的左侧，也可能出现在右侧。因而，可以从此时得到的最小均方差所对应的视差值的前一视差值开始，在20个像素的间隔内以1个像素的步长进行精细扫描，从而确定最小均方差出现的精确位置。

图4是根据本发明实施例的计算视差值的方法的另一实例的示意性流程图。如图4所示，根据本发明实施例的计算视差值的方法包括：S301，在第一图像中选择第一区域，建立该第一区域的第一灰度直方图，其中该第一区域以第一像素为中心；S302，将该第一区域的坐标值在第一方向上加上视差值以得到该第二图像中的第二区域的坐标，建立该第二区域的第二灰度直方图；S303，计算第一灰度直方图与第二灰度直方图的每行或者每列的差值的第一均方差；S304，以预定步长增大该视差值，并重复步骤S302和S303，直到所获得的均方差值增大为止，以获得第一最小均方差值D₁；S305，将第一区域缩小预定尺寸为第三区域，并放大预定尺寸为第四区域；S306，基于第三区域和第四区域分别重复步骤S301到S304，以获得第二最小均方差值D₂和第三最小均方差值D₃；S307，比较该第一最小均方差值D₁、该第二最小均方差值D₂和该第三最小均方差值D₃；S308，将该第一最小均方差值D₁、该第二最小均方差值D₂和该第三最小均方差值D₃中最小的一个确定为该第一最小均方差值，即D₁＝min(D₁,D₂,D₃)；S309，确定与第一最小均方差值对应的第一视差值；和S310，将该第一视差值作为该第一像素的视差值。

在如图4所示的示例性视差计算方法中，为了提高所计算出的视差值的置信度，将区域的窗口大小进行缩放后进行计算，并选择最小的均方差值作为用于确定视差值的最终结果。这样，改进了视差值计算的精确性。但是，由于增大了计算量，在对于视差值的精确性要求不高的情况下，也可以省略上述缩放区域窗口大小的步骤，从而实现视差值的快速计算。

在上述示例性视差计算方法中，第一方向是图像的行方向或者列方向。

如上所述，在双摄像头模组中，两个摄像头通常为水平排列，因而两个图像之间的视差通常在水平方向上。但是，本发明实施例并不仅限于此，在具有垂直方向上排列的两个摄像头的双摄像头模组中，两个图像之间的视差将是在垂直方向上，因而扫描方向也应该为图像的列方向。除了扫描的方向不同外，具体的计算过程在行方向和列方向的情况下均相同，因而为了避免冗余并不再赘述。

在上述示例性视差计算方法中，在计算之前进一步包括：将第一图像和第二图像缩放为相同尺寸。

为了图像比较的准确度，在具体的计算过程之前，优选地将第一图像和第二图像缩放为相同尺寸。例如，如果第一图像的尺寸大于第二图像，则可以将第二图像放大成第一图像的尺寸，然后进行计算。此外，由于上述示例性视差计算方法并不会受到图像的具体尺寸的影响，在第一图像与第二图像的尺寸相同的情况下，不需要再对图像进行缩放，从而加快处理速率。

这里，本领域技术人员可以理解，在第一图像和第二图像的尺寸不同的情况下，如果不将第一图像和第二图像缩放为相同尺寸，则需要对坐标进行转换。例如，假设第一图像的宽度为W₁，高度为H₁，第二图像的宽度为W₂，高度为H₂。则对于第一图像中的像素坐标(x₁,y₁)，在第二图像中的相应像素的坐标(x₂,y₂)应当满足：

x₂＝W₂/W₁×x₁

y₂＝H₂/H₁×y₁

在上述示例性视差计算方法中，在计算之前进一步包括：将第一图像和第二图像转换为同一彩色格式的图像。

在双摄像头模组中，会存在两个摄像头拍摄的图像的颜色不一致的情况。例如，第一图像为彩色图像，而第二图像为黑白图像，等等。在这种情况下，为了图像比较的准确度，在根据本发明实施例的视差计算方法中，在具体的计算过程之前，优选地将第一图像和第二图像转换为同一彩色格式的图像，例如RGB彩色格式的图像。当然，本领域技术人员可以理解，也可以将第一图像和第二图像都转换为灰度图像，例如，对于RGB图像，通过Y＝(R+G+B)/3转换为灰度图像。当然，如果第一图像和第二图像本身就是同一彩色格式的图像，例如RGB彩色格式的图像，并不需要一定将第一图像和第二图像都转换为灰度图像，而是可以直接进行后续计算过程，以加快处理速率。

在上述示例性视差计算方法中，在计算之前进一步包括：从双摄像头获取每一摄像头的原始图像数据信息；和，使用差值运算法将所获取的原始图像转换为适于显示处理的所述第一图像和所述第二图像。

具体来说，在上述示例性视差计算方法中，可以通过图像处理软件获取原始图像数据信息，该原始图像数据信息是从双摄像头的每一摄像头的图像传感器底层传输的，并以帧为单位。该原始图像数据信息可以精确地再现摄像头的图像传感器所获取的图像信息，但是可能并不适于图像处理。因而，在上述示例性视差计算方法中，使用差值运算法将所获取的原始图像转换为适于显示处理的图像，例如适于计算机的显示处理的32位BMP图。

在上述示例性视差计算方法中，在计算之前进一步包括：将第一图像和第二图像转换为第一灰度图像和第二灰度图像；和，根据所需的视差图尺寸，将第一灰度图像和第二灰度图像分别缩放为视差图尺寸。

也就是说，如果所需的视差图的尺寸与原始图像不同，在上述示例性视差计算方法中，需要首先根据所需的视差图的尺寸将第一灰度图像和第二灰度图像缩放到所需的尺寸，然后再进行视差值的计算。例如，当需要较小的视差图尺寸时，首先将第一灰度图像L1和第二灰度图像R1缩小到小尺寸的第一灰度图像L2和第二灰度图像R2，在针对第一灰度图像L2和第二灰度图像R2中的每个像素进行视差值的计算。这是因为图像在进行缩放后，会对视差值产生影响，因而缩放后的图像的视差值不能应用于原尺寸的图像。

这样，通过上述示例性视差计算方法，可以在不对图像进行校正的情况下快速计算视差。

并且，上述示例性视差计算方法可以在两个图像的亮度差距较大、颜色不一致以及两个图像的画面不是很相对平整的状态下进行计算，并得到相对稳定的结果。

此外，上述示例性视差计算方法的兼容性强，测试结果较好，且可以节省对双摄像头模组的其中一个摄像头的校正时间，便于用户使用。

这样，通过在预定距离拍摄被摄体并记录距离值，并通过采用上述示例性视差计算方法计算出第一图像和第二图像中被摄体的视差值，就可以推导出用于表达距离参数与视差值之间的关系式的各个相应系数。

在上述距离参数计算方法中，进一步包括：在第一距离以该双摄像头模组拍摄被摄体，并计算该被摄体在第一图像和第二图像之间的第一视差值；和，将该第一视差值带入该关系式，以求得该第一距离的数值。

在确定了用于表达距离参数与视差值之间关系的关系式之后，当以双摄像头模组拍摄被摄体时，同样通过采用上述示例性视差计算方法计算出第一图像和第二图像中被摄体的视差值，就可以根据该关系式得到该双摄像头模组的距离参数的具体数值。

在上述距离参数计算方法中，该距离参数是该被摄体的景深，且该关系式为：

Y＝A×X^-1+B (1)

其中，Y是距离参数，X是视差值，且A和B是系数。

根据双摄像头三角公式，被摄体的景深，即被摄体到双摄像头模组的距离和视差值之间具有反比关系：

Z＝(f×T)/(x_l-x_r) (2)

其中，Z是被摄体到双摄像头模组的距离，f是双摄像头模组的焦距，T是两个图像的光心之间的距离，x_l和x_r分别是左图像和右图像中被摄体的坐标。

因此，通过表达式(2)可以看出，被摄体的景深与视差值之间具有反比关系，所以可以将被摄体的景深与视差值之间的关系以表达式(1)来表示，系数A表示表达式(2)中的f×T，而B作为偏差值来对结果进行校正。

这样，在确定了上述表达式(1)之后，分别在15cm和35cm处拍摄被摄体，在对焦清楚的情况下计算相应的两个视差值。之后，将两个距离值和两个视差值分别带入表达式(1)，从而求解出系数A和B。

在确定表达式(1)中的系数A和B之后，在后续拍摄过程中，就可以基于被摄体在第一图像和第二图像之间的视差值来计算被摄体的景深。

但是，上述方法虽然计算简单，但是随着在不同景深时马达对焦，聚焦f会发生变化，因而在远焦时的计算值会有一定误差。

在上述距离参数计算方法中，该距离参数是被摄体的景深，且该关系式为

Y＝A₁×Xⁿ+A₂×X^n-1+…+A_n-1×X²+A_n×X+B (3)

其中，Y是距离参数，X是视差值，A₁，A₂，…，A_n和B是系数，且n是大于等于2的自然数。

针对上述误差，根据本发明实施例的距离参数计算方法在计算景深时，建立视差值的多次方项的多项式，如上述表达式(3)所示。这里，表达式(3)中的指数n优选地小于7，因为实验证明，视差值的7次方项的多项式能够比较精确地表示被摄体的景深值。

在n＝7的情况下，上述表达式(3)转换为：

Y＝A₁×X⁷+A₂×X⁶+A₃×X⁵+A₄×X⁴+A₅×X+A₆×X²+A₇×X+B (4)

在上述表达式(4)中，系数为A₁，A₂，…，A₇和B，因而，需要分别在8个距离以双摄像头模组拍摄被摄体，并计算出相应的8个视差值，从而将8个距离值和8个视差值带入表达式(4)，计算出系数A₁，A₂，…，A₇和B。

在上述距离参数计算方法中，该至少两个预定距离分别为n+1个距离，且该n+1个距离的范围在7cm到200cm之间。

在上述距离参数计算方法中，该n+1个距离中相邻两个距离之间的间隔为10cm。

在上述距离参数计算方法中，所述确定关系式的步骤具体包括：使用二次拟合法拟合该至少两个视差项与至少两个相应系数的乘积之和的二元曲线，以确定关系式。

如上所述，在基于视差值的多次方项的多项式计算被摄体的景深值的情况下，需要在多于两个的距离拍摄被摄体，并计算相应的视差值。优选地，为了提高关系曲线的精度，将拍摄被摄体的距离的范围确定为在7cm到200cm之间，并且每两个距离之间相隔10cm进行拍摄。在记录拍摄的每个点的信息的情况下，使用二次拟合法拟合一条多次方的二元曲线，从而以曲线精确表示被摄体的景深值和视差值之间的关系。

上述方法虽然复杂度较高，但是由于可以兼容焦距的误差，可以显著提高景深值的计算精度。

在上述距离参数计算方法中，该距离参数是双摄像头模组的马达代码值，且关系式为：

Y＝A×X+B (5)

其中，Y是距离参数，X是视差值，且A和B是系数。

在上述距离参数计算方法中，该至少两个预定距离分别为15cm和35cm。

通过采用根据本发明实施例的距离参数计算方法，除了可以计算被摄体的景深值之外，还可以计算马达代码值。在双摄像头模组中，马达代码值是用于控制马达的驱动的值，即将马达从初始位置移动的距离。并且，马达代码值以零为中心，正值和负值分别表示向靠近被摄体的方向和远离被摄体的方向移动的距离。根据马达-距离曲线，马达代码值与被摄体的距离成反比关系，依据上述表达式(1)和(2)，被摄体的距离与视差值成反比关系。因而，可以得到马达代码值与视差值的上述关系式，即可以通过视差值的一次曲线来计算马达代码值。

基于相同原理，在15cm和35cm处对被摄体成像之后，计算被摄体在第一图像和第二图像之间的两个视差值，并将视差值和距离值带入表达式(5)，从而得到马达代码值和视差值之间的关系式。

接下来，当以双摄像头模组对被摄体成像时，就可以根据被摄体在第一图像和第二图像之间的视差值来计算马达代码值，并基于马达代码值移动马达，以实现快速对焦。

另外，由于双摄像头模组的尺寸限制，马达的移动距离非常有限，因而在具体的对焦过程中，可以在近焦处调用表达式(5)进行计算，而在远焦处直接写入远焦值。

在根据本发明实施例的距离参数计算方法中，在确定相应系数之后，可以将系数值存储在操作处理器或者存储单元中。或者，也可以将包含系数的整个表达式存储在存储单元中，并在需要计算距离参数时从存储单元调用该表达式以进行计算。

这样，通过根据本发明实施例的距离参数计算方法，可以实现快速测距或者快速对焦。

并且，根据本发明实施例的距离参数计算方法通过基于视差值来计算距离参数，过程简单，节省时间，并具有相对较好的暗态对焦稳定性。例如，根据本发明实施例的快速对焦技术与高通平台端的相位检测自动对焦技术(PDAF)对比，具有更好的暗态对焦稳定性。

根据本发明实施例的另一方面，提供了一种双摄像头模组，包括：第一摄像头，用于获取第一图像；第二摄像头，用于获取第二图像；和，处理单元，用于基于该第一图像和该第二图像之间的视差值来计算与该双摄像头模组有关的距离参数，该处理单元具体用于：建立该距离参数与该视差值的关系式，该关系式是至少两个视差项与至少两个相应系数的乘积之和，且该视差项为该视差值的幂；在至少两个预定距离以该双摄像头模组拍摄被摄体，并计算该被摄体在第一图像和第二图像之间的至少两个视差值；和，基于该至少两个预定距离和该至少两个视差值计算该至少两个相应系数，从而确定该关系式。

图5是根据本发明实施例的双摄像头模组的示意性框图。如图5所示，根据本发明实施例的双摄像头模组100包括：第一摄像头110，用于获取第一图像；第二摄像头120，用于获取第二图像；和，处理单元130，用于基于第一摄像头110所获取的第一图像和第二摄像头120所获取的第二图像之间的视差值来计算与双摄像头模组100有关的距离参数，处理单元130具体用于：建立该距离参数与该视差值的关系式，该关系式是至少两个视差项与至少两个相应系数的乘积之和，且该视差项为该视差值的幂；在至少两个预定距离以该双摄像头模组拍摄被摄体，并计算该被摄体在第一图像和第二图像之间的至少两个视差值；和，基于该至少两个预定距离和该至少两个视差值计算该至少两个相应系数，从而确定该关系式。

在上述双摄像头模组中，该第一摄像头和该第二摄像头在第一距离拍摄被摄体；和，该处理单元进一步用于：计算该被摄体在第一图像和第二图像之间的第一视差值；和，将该第一视差值带入该关系式，以求得该第一距离的数值。

在上述双摄像头模组中，该距离参数是该被摄体的景深，且该关系式为Y＝A×X^-1+B；其中，Y是该距离参数，X是该视差值，且A和B是该系数。

在上述双摄像头模组中，该至少两个预定距离分别为15cm和35cm。

在上述双摄像头模组中，该距离参数是该被摄体的景深，且该关系式为Y＝A₁×Xⁿ+A₂×X^n-1+…+A_n-1×X²+A_n×X+B；其中，Y是该距离参数，X是该视差值，A₁，A₂，…，A_n和B是该系数，且n是大于等于2的自然数。

在上述双摄像头模组中，该至少两个预定距离分别为n+1个距离，且该n+1个距离的范围在7cm到200cm之间。

在上述双摄像头模组中，该n+1个距离中相邻两个距离之间的间隔为10cm。

在上述双摄像头模组中，该处理单元确定该关系式具体包括：使用二次拟合法拟合该至少两个视差项与至少两个相应系数的乘积之和的二元曲线，以确定该关系式。

在上述双摄像头模组中，该距离参数是该双摄像头模组的马达代码值，且该关系式为Y＝A×X+B；其中，Y是该距离参数，X是该视差值，且A和B是该系数。

在上述双摄像头模组中，该至少两个预定距离分别为15cm和35cm。

在上述双摄像头模组中，进一步包括：控制单元，用于基于该马达代码值驱动该双摄像头模组的马达，以移动该第一摄像头和该第二摄像头。

在上述双摄像头模组中，存储单元，用于存储该至少两个相应系数。

这里，本领域技术人员可以理解，上述根据本发明实施例的双摄像头模组中的其他细节与之前所述的根据本发明实施例的距离参数计算方法中的相应细节完全相同，为了避免冗余便不再赘述。

图6是根据本发明实施例的双摄像头模组的工作过程的示意性流程图。如图6所示，在工作过程开始后，在S401，首先校正马达代码和距离参数。之后，在S402，获取原始图像数据信息，即RAW图，并转换为适于计算机处理的BMP图。之后，在S403，计算被摄体的视差值。在S404，计算被摄体的景深值。在S405，计算马达所在的位置。

根据本发明的又一方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括双摄像头模组，且该双摄像头模组包括：第一摄像头，用于获取第一图像；第二摄像头，用于获取第二图像；和，处理单元，用于基于该第一图像和该第二图像之间的视差值来计算与该双摄像头模组有关的距离参数，该处理单元具体用于：建立该距离参数与该视差值的关系式，该关系式是至少两个视差项与至少两个相应系数的乘积之和，且该视差项为该视差值的幂；在至少两个预定距离以该双摄像头模组拍摄被摄体，并计算该被摄体在第一图像和第二图像之间的至少两个视差值；和，基于该至少两个预定距离和该至少两个视差值计算该至少两个相应系数，从而确定该关系式。

在上述双摄像头模组中，该第一摄像头和该第二摄像头在第一距离拍摄被摄体；和，该处理单元进一步用于：计算该被摄体在第一图像和第二图像之间的第一视差值；和，将该第一视差值带入该关系式，以求得该第一距离的数值。

在上述双摄像头模组中，该距离参数是该被摄体的景深，且该关系式为Y＝A×X^-1+B；其中，Y是该距离参数，X是该视差值，且A和B是该系数。

在上述双摄像头模组中，该至少两个预定距离分别为15cm和35cm。

在上述双摄像头模组中，该距离参数是该被摄体的景深，且该关系式为Y＝A₁×Xⁿ+A₂×X^n-1+…+A_n-1×X²+A_n×X+B；其中，Y是该距离参数，X是该视差值，A₁，A₂，…，A_n和B是该系数，且n是大于等于2的自然数。

在上述双摄像头模组中，该至少两个预定距离分别为n+1个距离，且该n+1个距离的范围在7cm到200cm之间。

在上述双摄像头模组中，该n+1个距离中相邻两个距离之间的间隔为10cm。

在上述双摄像头模组中，该处理单元确定该关系式具体包括：使用二次拟合法拟合该至少两个视差项与至少两个相应系数的乘积之和的二元曲线，以确定该关系式。

在上述双摄像头模组中，该距离参数是该双摄像头模组的马达代码值，且该关系式为Y＝A×X+B；其中，Y是该距离参数，X是该视差值，且A和B是该系数。

在上述双摄像头模组中，该至少两个预定距离分别为15cm和35cm。

在上述双摄像头模组中，进一步包括：控制单元，用于基于该马达代码值驱动该双摄像头模组的马达，以移动该第一摄像头和该第二摄像头。

在上述双摄像头模组中，存储单元，用于存储该至少两个相应系数。

图7是根据本发明实施例的电子设备的示意性框图。如图7所示，根据本发明实施例的电子设备200包括双摄像头模组210，该双摄像头模组210可以获取第一图像和第二图像。并且，电子设备200可以包括一处理器220，用于基于该第一图像和该第二图像之间的视差值来计算与该双摄像头模组有关的距离参数，即能够集成上述双摄像模组的所述处理单元130的功能。该处理器220例如包括计算机、微处理器、集成电路或者可编程逻辑器件。此外，电子设备200还可以进一步包括一存储器230，用于存储表达距离参数和视差值之间的关系的关系式的系数值或者关系式本身。该存储器230可以包括易失性存储器，比如静态随机存取存储器(S-RAM)和动态随机存取存储器(D-RAM)，以及非易失性存储器，比如闪存存储器、只读存储器(ROM)和可擦可编程只读存储器(EPROM)和电可擦可编程只读存储器(EEPROM)。

这里，处理器所进行的图像处理的具体细节与之前该的根据本发明实施例的视差计算方法中的相应细节完全相同，为了避免冗余便不再赘述。

本发明实施例的电子设备电子装置可以是包括双摄像头模组的各种电子设备，包括但不限于智能电话、平板个人计算机(PC)、移动电话、视频电话、电子书阅读器、桌面PC、膝上型PC、上网本PC、个人数字助理(PDA)、便携式多媒体播放器(PMP)、MP3播放器、移动医药装置、相机、可穿戴装置(例如，头戴装置(HMD)、电子衣服、电子手链、电子项链、电子配件、电子文身或者智能手表)，等等。

这里，本领域技术人员可以理解，电子设备中的处理器和存储器以及双摄像头模组中的处理单元和存储单元可以互补地使用，以完成根据本发明实施例的距离参数计算过程。此外，根据本发明实施例的距离参数计算过程也可以完全由双摄像头模组完成，或者完全由电子设备的处理器和存储器完成，本发明实施例并不意在对此进行任何限制。

也就是说，根据本发明实施例的双摄像头模组可以在通过第一摄像头获取第一图像并通过第二摄像头获取第二图像之后，并不进行图像处理的过程，而是将数据传送到电子设备的处理器进行处理。

通过根据本发明的距离参数计算方法，以及应用该距离参数计算方法的双摄像头模组和电子设备，可以实现快速测距或者快速对焦。

根据本发明的距离参数计算方法，以及应用该距离参数计算方法的双摄像头模组和电子设备可以基于视差值来计算距离参数，过程简单，节省时间，并具有相对较好的暗态对焦稳定性。

本领域的技术人员应理解，上述描述及附图中所示的本发明的实施例只作为举例而并不限制本发明。本发明的目的已经完整并有效地实现。本发明的功能及结构原理已在实施例中展示和说明，在没有背离该原理下，本发明的实施方式可以有任何变形或修改。

Claims (23)

1.一种距离参数计算方法，用于基于双摄像头模组所拍摄的第一图像和第二图像之间的视差值来计算与所述双摄像头模组有关的距离参数，所述方法包括：

建立所述距离参数与所述视差值的关系式，所述关系式是至少两个视差项与至少两个相应系数的乘积之和，且所述视差项为所述视差值的幂；

在至少两个预定距离以所述双摄像头模组拍摄被摄体，并计算所述被摄体在第一图像和第二图像之间的至少两个视差值；和

基于所述至少两个预定距离和所述至少两个视差值计算所述至少两个相应系数，从而确定所述关系式。

2.根据权利要求1所述的距离参数计算方法，其特征在于，进一步包括：

在第一距离以所述双摄像头模组拍摄被摄体，并计算所述被摄体在第一图像和第二图像之间的第一视差值；和

将所述第一视差值带入所述关系式，以求得所述第一距离的数值。

3.根据权利要求2所述的距离参数计算方法，其特征在于，

所述距离参数是所述被摄体的景深，且所述关系式为Y＝A×X^-1+B；

其中，Y是所述距离参数，X是所述视差值，且A和B是所述系数。

4.根据权利要求3所述的距离参数计算方法，其特征在于，

所述至少两个预定距离分别为15cm和35cm。

5.根据权利要求2所述的距离参数计算方法，其特征在于，

所述距离参数是所述被摄体的景深，且所述关系式为Y＝A₁×Xⁿ+A₂×X^n-1+…+A_n-1×X²+A_n×X+B；

其中，Y是所述距离参数，X是所述视差值，A₁，A₂，…，A_n和B是所述系数，且n是大于等于2的自然数。

6.根据权利要求5所述的距离参数计算方法，其特征在于，

所述至少两个预定距离分别为n+1个距离，且所述n+1个距离的范围在7cm到200cm之间。

7.根据权利要求6所述的距离参数计算方法，其特征在于，

所述n+1个距离中相邻两个距离之间的间隔为10cm。

8.根据权利要求7所述的距离参数计算方法，其特征在于，所述确定所述关系式的步骤具体包括：

使用二次拟合法拟合所述至少两个视差项与至少两个相应系数的乘积之和的二元曲线，以确定所述关系式。

9.根据权利要求2所述的距离参数计算方法，其特征在于，

所述距离参数是所述双摄像头模组的马达代码值，且所述关系式为Y＝A×X+B；

其中，Y是所述距离参数，X是所述视差值，且A和B是所述系数。

10.根据权利要求9所述的距离参数计算方法，其特征在于，

所述至少两个预定距离分别为15cm和35cm。

11.一种双摄像头模组，包括：

第一摄像头，用于获取第一图像；

第二摄像头，用于获取第二图像；和

处理单元，用于基于所述第一图像和所述第二图像之间的视差值来计算与所述双摄像头模组有关的距离参数，所述处理单元具体用于：

建立所述距离参数与所述视差值的关系式，所述关系式是至少两个视差项与至少两个相应系数的乘积之和，且所述视差项为所述视差值的幂；

在至少两个预定距离以所述双摄像头模组拍摄被摄体，并计算所述被摄体在第一图像和第二图像之间的至少两个视差值；和

基于所述至少两个预定距离和所述至少两个视差值计算所述至少两个相应系数，从而确定所述关系式。

12.根据权利要求11所述的双摄像头模组，其特征在于，

所述第一摄像头和所述第二摄像头在第一距离拍摄被摄体；和

所述处理单元进一步用于：

计算所述被摄体在第一图像和第二图像之间的第一视差值；和

将所述第一视差值带入所述关系式，以求得所述第一距离的数值。

13.根据权利要求12所述的双摄像头模组，其特征在于，

所述距离参数是所述被摄体的景深，且所述关系式为Y＝A×X^-1+B；

其中，Y是所述距离参数，X是所述视差值，且A和B是所述系数。

14.根据权利要求13所述的双摄像头模组，其特征在于，

所述至少两个预定距离分别为15cm和35cm。

15.根据权利要求12所述的双摄像头模组，其特征在于，

所述距离参数是所述被摄体的景深，且所述关系式为Y＝A₁×Xⁿ+A₂×X^n-1+…+A_n-1×X²+A_n×X+B；

其中，Y是所述距离参数，X是所述视差值，A₁，A₂，…，A_n和B是所述系数，且n是大于等于2的自然数。

16.根据权利要求15所述的双摄像头模组，其特征在于，

所述至少两个预定距离分别为n+1个距离，且所述n+1个距离的范围在7cm到200cm之间。

17.根据权利要求16所述的双摄像头模组，其特征在于，

所述n+1个距离中相邻两个距离之间的间隔为10cm。

18.根据权利要求17所述的双摄像头模组，其特征在于，所述处理单元确定所述关系式具体包括：

使用二次拟合法拟合所述至少两个视差项与至少两个相应系数的乘积之和的二元曲线，以确定所述关系式。

19.根据权利要求12所述的双摄像头模组，其特征在于，

所述距离参数是所述双摄像头模组的马达代码值，且所述关系式为Y＝A×X+B；

其中，Y是所述距离参数，X是所述视差值，且A和B是所述系数。

20.根据权利要求19所述的双摄像头模组，其特征在于，

所述至少两个预定距离分别为15cm和35cm。

21.根据权利要求19所述的双摄像头模组，其特征在于，进一步包括：

控制单元，用于基于所述马达代码值驱动所述双摄像头模组的马达，以移动所述第一摄像头和所述第二摄像头。

22.根据权利要求12所述的双摄像头模组，其特征在于，进一步包括：

存储单元，用于存储所述至少两个相应系数。

23.一种电子设备，包括根据权利要求11-22中任意一项所述的双摄像头模组。