CN108419015A - 一种聚焦方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种聚焦方法及装置，所述方法包括：将每个有效区域的权重值设置为第一权重值，将每个无效区域的权重值设置为第二权重值，其中，第一权重值大于第二权重值；将高亮像素点的第一数量大于预设的第一数量阈值的有效区域的权重更新为第二权重值；根据每个区域的第一FV值，和每个区域的权重值，采用爬坡算法，对所述图像进行聚焦处理。由于在本发明实施例中，将高亮像素点的第一数量大于预设的第一数量阈值的有效区域的权重更新为第二权重值，可以降低灯光区域的FV值的影响，也就降低了灯光发散后的光斑包含的干扰细节的影响，因此，在灯光场景中，能够实现对图像的准确聚焦。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种聚焦方法及装置。
背景技术
目前安防行业内，带有聚焦功能的监控设备，例如球机、重载云台枪机等，在灯光场景中难以做到聚焦。即受灯光影响，很容易聚焦成弥散光斑态，从而失焦。这是因为在灯光场景中，由于灯光发散的影响，灯光发散后的光斑包含了很多干扰细节，灯光越发散，光斑包含的干扰细节越多，而光斑包含的干扰细节越多，灯光场景中的图像的清晰度评价值(Focus Value，FV)越大，这样根据图像的FV值，基于爬坡算法进行聚焦时，越容易聚到离焦状态，也就是聚焦成弥散光斑态。
现有技术中在进行聚焦调节时，一般通过调试滤波器参数提升聚焦效果。但是通过调试滤波器参数不能滤除灯光发散后的光斑包含的很多干扰细节，因此，仍然存在灯光场景中无法准确聚焦的问题。
目前还没有一种针对灯光场景，实现准确聚焦的方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种聚焦方法及装置，用以解决现有技术中在灯光场景中无法准确聚焦的问题。
本发明实施例提供了一种聚焦方法，所述方法包括：
按照设定的规则将图像划分为多个区域，获取每个区域的第一清晰度评价值FV值，根据每个区域的第一FV值，确定每个有效区域和每个无效区域，将每个有效区域的权重值设置为第一权重值，将每个无效区域的权重值设置为第二权重值，其中，第一权重值大于第二权重值；
针对所述每个有效区域中的每个像素点，将亮度值大于预设的第一亮度值的像素点作为高亮像素点；
针对所述每个有效区域，判断该有效区域中的高亮像素点的第一数量是否大于预设的第一数量阈值，如果是，将该有效区域的权重更新为第二权重值；
根据每个区域的第一FV值，和每个区域的权重值，确定所述图像的第二FV值，根据所述图像的第二FV值，采用爬坡算法，对所述图像进行聚焦处理。
进一步地，所述将该有效区域的权重值更新为第二权重值之后，根据每个区域的第一FV值，和每个区域的权重值，确定所述图像的第二FV值之前，所述方法还包括：
将包含该有效区域在内的设定邻域内的有效区域的权重值更新为第二权重值。
进一步地，所述按照设定的规则将图像划分为多个区域之前，所述方法还包括：
判断当前场景是否稳定，如果是，进行后续步骤。
进一步地，所述获取每个区域的第一清晰度评价值FV值之后，根据每个区域的第一FV值，确定每个有效区域和每个无效区域之前，所述方法还包括：
判断当前场景是否为夜间场景，如果是，进行后续步骤。
进一步地，如果当前场景不是夜间场景，所述方法还包括：
根据每个区域分别对应的预设权重值，对所述图像进行聚焦处理。
进一步地，针对所述每个有效区域中的每个像素点，将亮度值大于预设的第一亮度值的像素点作为高亮像素点之后，针对所述每个有效区域，判断该有效区域中的高亮像素点的第一数量是否大于预设的第一数量阈值之前，所述方法还包括：
判断是否存在高亮像素点的第一数量大于预设的第一数量阈值的有效区域，如果存在，进行后续步骤。
进一步地，如果不存在高亮像素点的第一数量大于预设的第一数量阈值的有效区域，所述方法还包括：
根据每个区域分别对应的预设权重值，对所述图像进行聚焦处理。
进一步地，所述将该有效区域的权重值更新为第二权重值之后，根据每个区域的第一FV值，和每个区域的权重值，确定所述图像的第二FV值之前，所述方法还包括：
将当前权重值为第一权重值的每个区域作为每个目标区域，针对所述每个目标区域中的每个像素点，将亮度值小于预设的第二亮度值，并且大于预设的第三亮度值的像素点作为正常亮度像素点；
针对所述每个目标区域，判断该目标区域中的正常亮度像素点的第二数量是否大于预设的第二数量阈值，如果是，保持该目标区域的权重值不变，如果否，将该目标区域的权重值更新为第二权重值。
进一步地，所述将该目标区域的权重值更新为第二权重值之后，根据每个区域的第一FV值，和每个区域的权重值，确定所述图像的第二FV值之前，所述方法还包括：
判断当前权重值为第一权重值的目标区域的第三数量是否大于预设的第三数量阈值，如果是，进行后续步骤。
进一步地，如果当前权重值为第一权重值的目标区域的第三数量不大于预设的第三数量阈值，所述方法还包括：
根据每个区域分别对应的预设权重值，对所述图像进行聚焦处理。
进一步地，所述根据每个区域分别对应的预设权重值，对所述图像进行聚焦处理包括：
获取每个区域分别对应的预设权重值，根据每个区域的第一FV值，和每个区域分别对应的预设权重值，确定所述图像的第三FV值，根据所述图像的第三FV值，采用爬坡算法，对所述图像进行聚焦处理。
另一方面，本发明实施例提供了一种聚焦装置，所述装置包括：
设置模块，用于按照设定的规则将图像划分为多个区域，获取每个区域的第一清晰度评价值FV值，根据每个区域的第一FV值，确定每个有效区域和每个无效区域，将每个有效区域的权重值设置为第一权重值，将每个无效区域的权重值设置为第二权重值，其中，第一权重值大于第二权重值；
确定模块，用于针对所述每个有效区域中的每个像素点，将亮度值大于预设的第一亮度值的像素点作为高亮像素点；
更新模块，用于针对所述每个有效区域，判断该有效区域中的高亮像素点的第一数量是否大于预设的第一数量阈值，如果是，将该有效区域的权重更新为第二权重值；
第一聚焦模块，用于根据每个区域的第一FV值，和每个区域的权重值，确定所述图像的第二FV值，根据所述图像的第二FV值，采用爬坡算法，对所述图像进行聚焦处理。
进一步地，所述更新模块，还用于将包含该有效区域在内的设定邻域内的有效区域的权重值更新为第二权重值。
进一步地，所述装置还包括：
第一判断模块，用于判断当前场景是否稳定，如果是，触发所述设置模块。
进一步地，所述装置还包括：
第二判断模块，用于判断当前场景是否为夜间场景，如果是，触发所述设置模块。
进一步地，所述装置还包括：
第二聚焦模块，用于根据每个区域分别对应的预设权重值，对所述图像进行聚焦处理。
进一步地，所述装置还包括：
第三判断模块，用于判断是否存在高亮像素点的第一数量大于预设的第一数量阈值的有效区域，如果存在，触发所述更新模块。
进一步地，所述第三判断模块，还用于触发所述第二聚焦模块。
进一步地，所述更新模块，还用于将当前权重值为第一权重值的每个区域作为每个目标区域，针对所述每个目标区域中的每个像素点，将亮度值小于预设的第二亮度值，并且大于预设的第三亮度值的像素点作为正常亮度像素点；针对所述每个目标区域，判断该目标区域中的正常亮度像素点的第二数量是否大于预设的第二数量阈值，如果是，保持该目标区域的权重值不变，如果否，将该目标区域的权重值更新为第二权重值。
进一步地，所述装置还包括：
第四判断模块，用于判断当前权重值为第一权重值的目标区域的第三数量是否大于预设的第三数量阈值，如果是，触发所述第一聚焦模块。
进一步地，所述第四判断模块，还用于触发所述第二聚焦模块。
进一步地，所述第二聚焦模块，具体用于获取每个区域分别对应的预设权重值，根据每个区域的第一FV值，和每个区域分别对应的预设权重值，确定所述图像的第三FV值，根据所述图像的第三FV值，采用爬坡算法，对所述图像进行聚焦处理。
本发明实施例提供了一种聚焦方法及装置，所述方法包括：按照设定的规则将图像划分为多个区域，获取每个区域的第一清晰度评价值FV值，根据每个区域的第一FV值，确定每个有效区域和每个无效区域，将每个有效区域的权重值设置为第一权重值，将每个无效区域的权重值设置为第二权重值，其中，第一权重值大于第二权重值；针对所述每个有效区域中的每个像素点，将亮度值大于预设的第一亮度值的像素点作为高亮像素点；针对所述每个有效区域，判断该有效区域中的高亮像素点的第一数量是否大于预设的第一数量阈值，如果是，将该有效区域的权重更新为第二权重值；根据每个区域的第一FV值，和每个区域的权重值，确定所述图像的第二FV值，根据所述图像的第二FV值，采用爬坡算法，对所述图像进行聚焦处理。
由于在本发明实施例中，在有效区域中，针对每个有效区域，如果该有效区域中的高亮像素点的第一数量大于预设的第一数量阈值，则说明该有效区域为灯光区域，将该有效区域的权重更新为第二权重值，并且第二权重值小于第一权重值，因此在根据每个区域的第一FV值，和每个区域的权重值，确定所述图像的第二FV值时，可以降低灯光区域的FV值的影响，也就降低了灯光发散后的光斑包含的干扰细节的影响，因此，在灯光场景中，能够实现对图像的准确聚焦。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，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为本发明实施例1提供的一种聚焦过程示意图；
图2为本发明实施例2提供的一种聚焦过程示意图；
图3为本发明实施例4提供的一种聚焦过程示意图；
图4为本发明实施例5提供的一种聚焦过程示意图；
图5为本发明实施例6提供的一种聚焦过程示意图；
图6为本发明实施例7提供的一种聚焦过程示意图；
图7为本发明实施例提供的一种聚焦装置结构示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅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做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1：
图1为本发明实施例提供的一种聚焦过程示意图，该过程包括以下步骤：
S101:按照设定的规则将图像划分为多个区域，获取每个区域的第一清晰度评价值FV值，根据每个区域的第一FV值，确定每个有效区域和每个无效区域，将每个有效区域的权重值设置为第一权重值，将每个无效区域的权重值设置为第二权重值，其中，第一权重值大于第二权重值。
本发明实施例提供的聚焦方法应用于电子设备，该电子设备可以是带有聚焦功能的监控设备，例如球机、重载云台枪机等设备。
电子设备按照设定的规则可以将图像划分为多个区域，其中，可以将图像划分为多个菱形区域，或者将图像划分为多个圆形区域等等，较佳的，可以将图像划分为多个矩形区域，在将图像划分为多个矩形区域时，可以将图像的长进行n等分，对图像的宽进行m等分，其中m和n可以相同，也可以不同。划分后得到多个区域，电子设备可以获取每个区域的第一FV值。
电子设备根据每个区域的第一FV值，可以确定出每个有效区域和每个无效区域。其中，针对每个区域，可以采集该区域的第一FV值与聚焦focus电机位置的关系曲线，判断该区域的第一FV值的峰值对应的聚焦focus电机位置，与预先确定的图像清晰时聚焦focus电机位置是否一致，如果一致，并且关系曲线的趋势走向与预设的趋势走向一致，则确定该区域为有效区域，否则确定该区域为无效区域。
另外，电子设备中可以保存预设的FV阈值，在根据每个区域的第一FV值，确定出每个有效区域和每个无效区域时，也可以将图像中心的区域作为有效区域，针对图像中的其他每个区域，计算该区域的第一FV值与图像中心的区域第一FV值的差值，判断差值的绝对值是否大于预设的FV阈值，如果是，则确定该区域为无效区域，否则确定该区域为有效区域。
其中，获取每个区域的第一FV值的过程，以及根据每个区域的第一FV值，确定每个有效区域和每个无效区域的过程属于现有技术，在此不再对上述过程进行赘述。
在确定出每个有效区域和每个无效区域之后，将每个有效区域的权重值设置为第一权重值，将每个无效区域的权重值设置为第二权重值。由于无效区域会对聚焦产生干扰，因此需要第一权重值大于第二权重值。例如第一权重值为3，第二权重值为1，较佳的，为了避免无效区域对聚焦产生干扰，第一权重值可以设置为1，第二权重值设置为0。
S102:针对所述每个有效区域中的每个像素点，将亮度值大于预设的第一亮度值的像素点作为高亮像素点。
电子设备中保存有预设的第一亮度值，针对每个有效区域，可以获取该有效区域中的每个像素点的亮度值，其中，亮度值可以是YUV分量中的Y值。针对每个有效区域中的每个像素点，判断该像素点的亮度值是否大于预设的第一亮度值，如果是，将该像素点作为高亮像素点。其中，预设的第一亮度值可以是220，230等。
S103:针对所述每个有效区域，判断该有效区域中的高亮像素点的第一数量是否大于预设的第一数量阈值，如果是，将该有效区域的权重更新为第二权重值。
电子设备中保存有预设的第一数量阈值，针对每个有效区域，获取该有效区域中的高亮像素点的第一数量，判断第一数量是否大于预设的第一数量阈值，如果是，则说明该有效区域为灯光区域，为了避免灯光区域对聚焦的干扰，将该有效区域的权重更新为第二权重值。而如果第一数量不大于预设的第一数量阈值，则保持该有效区域的权重为第一权重值不变。预设的第一数量阈值可以根据经验设定，例如可以是80、100等。
S104：根据每个区域的第一FV值，和每个区域的权重值，确定所述图像的第二FV值，根据所述图像的第二FV值，采用爬坡算法，对所述图像进行聚焦处理。
电子设备在获取了每个区域的第一FV值，并确定出了每个区域的权重值之后，可以计算出图像的第二FV值。具体的，针对每个区域，计算出该区域的第一FV值与该区域的权重值的乘积，将得到的每个乘积的和作为图像的第二FV值。根据图像的第二FV值，采用爬坡算法，可以对图像进行聚焦处理。
其中，根据图像的第二FV值，采用爬坡算法，对图像进行聚焦处理的过程属于现有技术，在此不再对该过程进行赘述。
由于在本发明实施例中，在有效区域中，针对每个有效区域，如果该有效区域中的高亮像素点的第一数量大于预设的第一数量阈值，则说明该有效区域为灯光区域，将该有效区域的权重更新为第二权重值，并且第二权重值小于第一权重值，因此在根据每个区域的第一FV值，和每个区域的权重值，确定所述图像的第二FV值时，可以降低灯光区域的FV值的影响，也就降低了灯光发散后的光斑包含的干扰细节的影响，因此，在灯光场景中，能够实现对图像的准确聚焦。并且由于每个区域的权重值都是自动确定的，因此可以实现对图像的自动聚焦。
实施例2：
在灯光场景中，有可能出现灯光区域扩散的情况，为了避免灯光区域扩散对聚焦的影响，在上述实施例的基础上，在本发明实施例中，所述将该有效区域的权重值更新为第二权重值之后，根据每个区域的第一FV值，和每个区域的权重值，确定所述图像的第二FV值之前，所述方法还包括：
将包含该有效区域在内的设定邻域内的有效区域的权重值更新为第二权重值。
电子设备针对每个有效区域，判断该有效区域中的高亮像素点的第一数量大于预设的第一数量阈值，将该有效区域的权重更新为第二权重值之后，可以识别出包含该有效区域在内的设定邻域内的每个有效区域，并将识别出的每个有效区域的权重值都更新为第二权重值。其中，设定邻域可以为2*2的邻域、3*3的邻域等等，可以将包含该有效区域在内的任意一个设定邻域内的每个有效区域的权重值更新为第二权重值，较佳的，可以将以该有效区域为中心的，3*3的邻域内的每个有效区域的权重值更新为第二权重值。
例如，该有效区域在图像中的坐标为Wi,j，则将坐标为Wi+1,j，Wi+1,j+1，Wi+1,j-1，Wi,j，Wi,j+1，Wi,j-1，Wi-1,j，Wi-1,j+1，Wi-1,j-1中的有效区域的权重值更新为第二权重值，当然，在上述实施例的基础上，坐标为Wi+1,j，Wi+1,j+1，Wi+1,j-1，Wi,j，Wi,j+1，Wi,j-1，Wi-1,j，Wi-1,j+1，Wi-1,j-1中的无效区域的权重值也设置为第二权重值。然后，再进行根据每个区域的第一FV值，和每个区域的权重值，确定图像的第二FV值的步骤。
图2为本发明实施例提供的聚焦过程示意图，该过程包括以下步骤：
S201:按照设定的规则将图像划分为多个区域，获取每个区域的第一清晰度评价值FV值，根据每个区域的第一FV值，确定每个有效区域和每个无效区域，将每个有效区域的权重值设置为第一权重值，将每个无效区域的权重值设置为第二权重值，其中，第一权重值大于第二权重值。
S202:针对所述每个有效区域中的每个像素点，将亮度值大于预设的第一亮度值的像素点作为高亮像素点。
S203:针对所述每个有效区域，判断该有效区域中的高亮像素点的第一数量是否大于预设的第一数量阈值，如果是，将该有效区域的权重更新为第二权重值；将包含该有效区域在内的设定邻域内的有效区域的权重值更新为第二权重值。
S204:根据每个区域的第一FV值，和每个区域的权重值，确定所述图像的第二FV值，根据所述图像的第二FV值，采用爬坡算法，对所述图像进行聚焦处理。
由于在本发明实施例中，电子设备针对每个有效区域，判断该有效区域中的高亮像素点的第一数量大于预设的第一数量阈值，将该有效区域的权重更新为第二权重值之后，将包含该有效区域在内的设定邻域内的有效区域的权重值更新为第二权重值，从而可以避免灯光区域扩散对聚焦的影响，使得在灯光场景中对图像聚焦更准确。
实施例3：
为了保证对图像聚焦准确，首先需要保证当前场景是稳定的，因此，在上述各实施例的基础上，在本发明实施例中，所述按照设定的规则将图像划分为多个区域之前，所述方法还包括：
判断当前场景是否稳定，如果是，进行后续步骤。
具体的，在判断当前场景是否稳定时，可以在当前场景中获取预设数量的连续的图像，并获取连续的图像中每个图像的快门时间、增益大小和光圈大小中的至少一种信息，如果连续的图像中每个图像的至少一种信息都相同，则确定当前场景稳定。较佳的，可以获取连续的图像中每个图像的快门时间、增益大小和光圈大小，当连续的图像中每个图像的快门时间都相同、每个图像的增益大小都相同、并且每个图像的光圈大小都相同时，则确定当前场景稳定。只要快门时间、增益大小和光圈大小中的任意一种信息不都相同，则确定当前场景不稳定。
另外，也可以将获取的连续的图像按照设定的规则划分为多个区域，获取每个区域的FV值，并根据预设的每个区域的权重值，确定出每个图像的FV值，针对每个图像的FV值，判断最大的FV值与最新的FV值的差值是否在预设的FV值范围内，如果是，则确定当前场景稳定，否则确定当前场景不稳定。
其中，判断当前场景是否稳定的过程属于现有技术，在此不对该过程进行赘述。
而如果判断当前场景不稳定时，则需要等待至场景稳定后，才进行后续按照设定的规则将图像划分为多个区域的步骤，可以保证对图像聚焦准确。
实施例4：
由于本发明实施例提供的聚焦方法使得在灯光场景中聚焦准确，而在夜间场景中，才会有灯光区域干扰，白天场景中不存在灯光区域干扰，因此，为了提高图像聚焦的效率，在上述各实施例的基础上，在本发明实施例中，所述获取每个区域的第一清晰度评价值FV值之后，根据每个区域的第一FV值，确定每个有效区域和每个无效区域之前，所述方法还包括：
判断当前场景是否为夜间场景，如果是，进行后续步骤。
具体的，在判断当前场景是否为夜间场景时，也可以在当前场景中获取预设数量的连续的图像，并获取连续的图像中每个图像的增益大小，由于夜间场景图像增益较大，因此，当连续的图像中每个图像的增益都大于预设的增益阈值，则确定当前场景为夜间场景，否则为白天场景。另外，也可以获取每个图像中每个像素点的亮度值，根据每个像素点的亮度值确定每个图像的平均亮度值，由于夜间场景图像平均亮度值较小，因此，当连续的图像中每个图像的平均亮度值都小于预设的亮度阈值，则确定当前场景为夜间场景，否则为白天场景。当然，也可以结合图像的增益大小和平均亮度值，来判断当前场景是否为夜间场景，即当连续的图像中每个图像的增益都大于预设的增益阈值，并且连续的图像中每个图像的平均亮度值都小于预设的亮度阈值，则确定当前场景为夜间场景，否则为白天场景。
其中，判断当前场景是否为夜间场景的过程属于现有技术，在此不对该过程进行赘述。
当判断当前场景为时，进行后续根据每个区域的第一FV值，确定每个有效区域和每个无效区域的步骤。而如果当前场景不是夜间场景，则不需要考虑灯光区域对于图像聚焦的干扰，因此，如果当前场景不是夜间场景，所述方法还包括：
根据每个区域分别对应的预设权重值，对所述图像进行聚焦处理。
所述根据每个区域分别对应的预设权重值，对所述图像进行聚焦处理包括：
获取每个区域分别对应的预设权重值，根据每个区域的第一FV值，和每个区域分别对应的预设权重值，确定所述图像的第三FV值，根据所述图像的第三FV值，采用爬坡算法，对所述图像进行聚焦处理。
电子设备中保存有每个区域分别对应的预设权重值，如果不需要考虑灯光区域对图像聚焦的干扰，则根据每个区域的第一FV值，和每个区域分别对应的预设权重值，确定所述图像的第三FV值。具体的，针对每个区域，计算出该区域的第一FV值与该区域的预设权重值的乘积，将得到的每个乘积的和作为图像的第三FV值。根据图像的第三FV值，采用爬坡算法，可以对图像进行聚焦处理。
其中，每个区域分别对应的预设权重值可以相同，例如每个区域分别对应的预设权重值都为1；每个区域分别对应的预设权重值也可以不相同，例如图像中第一行、第一列、最后一行和最后一列的区域的预设权重值较小，其他区域的预设权重值较大，较小的预设权重值可以为1，较大的预设权重值可以为2。当然，无效区域的预设权重值可以设置为0。
图3为本发明实施例提供的聚焦过程示意图，该过程包括以下步骤：
S301:在确定当前场景稳定时，按照设定的规则将图像划分为多个区域，获取每个区域的第一清晰度评价值FV值。
S302：判断当前场景是否为夜间场景，如果是，进行S303，如果否，进行S307。
S303：根据每个区域的第一FV值，确定每个有效区域和每个无效区域，将每个有效区域的权重值设置为第一权重值，将每个无效区域的权重值设置为第二权重值，其中，第一权重值大于第二权重值。
S304：针对所述每个有效区域中的每个像素点，将亮度值大于预设的第一亮度值的像素点作为高亮像素点。
S305：针对所述每个有效区域，判断该有效区域中的高亮像素点的第一数量是否大于预设的第一数量阈值，如果是，将该有效区域的权重更新为第二权重值。
S306：根据每个区域的第一FV值，和每个区域的权重值，确定所述图像的第二FV值，根据所述图像的第二FV值，采用爬坡算法，对所述图像进行聚焦处理。
S307：获取每个区域分别对应的预设权重值，根据每个区域的第一FV值，和每个区域分别对应的预设权重值，确定所述图像的第三FV值，根据所述图像的第三FV值，采用爬坡算法，对所述图像进行聚焦处理。
由于在本发明实施例中，如果判断当前场景为夜间场景，则进行根据每个区域的第一FV值，确定每个有效区域和每个无效区域，以及后续步骤，而如果判断当前场景不是夜间场景，则直接根据每个区域分别对应的预设权重值，对所述图像进行聚焦处理。因此可以提高图像聚焦的效率。
实施例5：
由于本发明实施例提供的聚焦方法使得在灯光场景中聚焦准确，而如果不存在灯光区域，也就不存在灯光区域的干扰，因此，为了进一步提高图像聚焦的效率，在上述各实施例的基础上，在本发明实施例中，针对所述每个有效区域中的每个像素点，将亮度值大于预设的第一亮度值的像素点作为高亮像素点之后，针对所述每个有效区域，判断该有效区域中的高亮像素点的第一数量是否大于预设的第一数量阈值之前，所述方法还包括：
判断是否存在高亮像素点的第一数量大于预设的第一数量阈值的有效区域，如果存在，进行后续步骤。
如果不存在高亮像素点的第一数量大于预设的第一数量阈值的有效区域，所述方法还包括：
根据每个区域分别对应的预设权重值，对所述图像进行聚焦处理。
电子设备识别出每个有效区域的高亮像素点的第一数量之后，针对每个有效区域，判断该有效区域的高亮像素点的第一数量是否大于预设的第一数量阈值，如果是，则判断该有效区域为灯光区域，也就是存在高亮像素点的第一数量大于预设的第一数量阈值的有效区域，这时，进行针对所述每个有效区域，判断该有效区域中的高亮像素点的第一数量是否大于预设的第一数量阈值，以及后续步骤。而如果判断不存在高亮像素点的第一数量大于预设的第一数量阈值的有效区域，也就是判断不存在灯光区域，则说明不存在灯光区域对聚焦的干扰，此时直接根据每个区域分别对应的预设权重值，对图像进行聚焦处理。
电子设备中保存有每个区域分别对应的预设权重值，如果不需要考虑灯光区域对图像聚焦的干扰，则根据每个区域的第一FV值，和每个区域分别对应的预设权重值，确定所述图像的第三FV值。具体的，针对每个区域，计算出该区域的第一FV值与该区域的预设权重值的乘积，将得到的每个乘积的和作为图像的第三FV值。根据图像的第三FV值，采用爬坡算法，可以对图像进行聚焦处理。
图4为本发明实施例提供的聚焦过程示意图，该过程包括以下步骤：
S401:在确定当前场景稳定时，按照设定的规则将图像划分为多个区域，获取每个区域的第一清晰度评价值FV值。
S402：判断当前场景是否为夜间场景，如果是，进行S403，如果否，进行S408。
S403：根据每个区域的第一FV值，确定每个有效区域和每个无效区域，将每个有效区域的权重值设置为第一权重值，将每个无效区域的权重值设置为第二权重值，其中，第一权重值大于第二权重值。
S404：针对所述每个有效区域中的每个像素点，将亮度值大于预设的第一亮度值的像素点作为高亮像素点。
S405：判断是否存在高亮像素点的第一数量大于预设的第一数量阈值的有效区域，如果是，进行S406，如果否，进行S408。
S406：将高亮像素点的第一数量大于预设的第一数量阈值的有效区域的权重更新为第二权重值。
S407：根据每个区域的第一FV值，和每个区域的权重值，确定所述图像的第二FV值，根据所述图像的第二FV值，采用爬坡算法，对所述图像进行聚焦处理。
S408：获取每个区域分别对应的预设权重值，根据每个区域的第一FV值，和每个区域分别对应的预设权重值，确定所述图像的第三FV值，根据所述图像的第三FV值，采用爬坡算法，对所述图像进行聚焦处理。
由于在本发明实施例中，如果判断存在高亮像素点的第一数量大于预设的第一数量阈值的有效区域，进行针对所述每个有效区域，判断该有效区域中的高亮像素点的第一数量是否大于预设的第一数量阈值，以及后续步骤，而如果不存在，则直接根据每个区域分别对应的预设权重值，对所述图像进行聚焦处理。因此可以提高图像聚焦的效率。
实施例6：
在对图像聚焦时，通过对正常亮度区域进行聚焦，会使得聚焦效果得到提升，因此，在上述各实施例的基础上，在本发明实施例中，所述将该有效区域的权重值更新为第二权重值之后，根据每个区域的第一FV值，和每个区域的权重值，确定所述图像的第二FV值之前，所述方法还包括：
将当前权重值为第一权重值的每个区域作为每个目标区域，针对所述每个目标区域中的每个像素点，将亮度值小于预设的第二亮度值，并且大于预设的第三亮度值的像素点作为正常亮度像素点；
针对所述每个目标区域，判断该目标区域中的正常亮度像素点的第二数量是否大于预设的第二数量阈值，如果是，保持该目标区域的权重值不变，如果否，将该目标区域的权重值更新为第二权重值。
电子设备在针对每个有效区域，将高亮像素点的第一数量大于预设的第一数量阈值的有效区域的权重更新为第二权重值之后，将当前权重值为第一权重值的每个区域作为每个目标区域。电子设备中保存有预设的第二亮度值和预设的第三亮度值，其中，预设的第一亮度值大于预设的第二亮度值，预设的第二亮度值大于预设的第三亮度值。针对每个目标区域，可以获取该目标区域中的每个像素点的亮度值。针对每个目标区域中的每个像素点，判断该像素点的亮度值是否小于预设的第二亮度值，并且大于预设的第三亮度值，如果是，将该像素点作为正常亮度像素点。其中，预设的第二亮度值可以是200，210等，预设的第三亮度值可以是80，100等。
电子设备中保存有预设的第二数量阈值，其中，预设的第二数量阈值和预设的第一数量阈值可以相同，也可以不同。针对每个目标区域，获取该目标区域中的正常亮度像素点的第二数量，判断第二数量是否大于预设的第二数量阈值，如果是，则说明该目标区域为正常亮度区域，保持该目标区域的权重值不变，而如果否，则将该目标区域的权重值更新为第二权重值。
图5为本发明实施例提供的聚焦过程示意图，该过程包括以下步骤：
S501:在确定当前场景稳定时，按照设定的规则将图像划分为多个区域，获取每个区域的第一清晰度评价值FV值。
S502：判断当前场景是否为夜间场景，如果是，进行S503，如果否，进行S509。
S503：根据每个区域的第一FV值，确定每个有效区域和每个无效区域，将每个有效区域的权重值设置为第一权重值，将每个无效区域的权重值设置为第二权重值，其中，第一权重值大于第二权重值。
S504：针对所述每个有效区域中的每个像素点，将亮度值大于预设的第一亮度值的像素点作为高亮像素点。
S505：判断是否存在高亮像素点的第一数量大于预设的第一数量阈值的有效区域，如果存在，进行S506，如果不存在，进行S509。
S506：将高亮像素点的第一数量大于预设的第一数量阈值的有效区域的权重更新为第二权重值。
S507：将当前权重值为第一权重值的每个区域作为每个目标区域，针对所述每个目标区域中的每个像素点，将亮度值小于预设的第二亮度值，并且大于预设的第三亮度值的像素点作为正常亮度像素点；针对所述每个目标区域，判断该目标区域中的正常亮度像素点的第二数量是否大于预设的第二数量阈值，如果是，保持该目标区域的权重值不变，如果否，将该目标区域的权重值更新为第二权重值。
S508：根据每个区域的第一FV值，和每个区域的权重值，确定所述图像的第二FV值，根据所述图像的第二FV值，采用爬坡算法，对所述图像进行聚焦处理。
S509：获取每个区域分别对应的预设权重值，根据每个区域的第一FV值，和每个区域分别对应的预设权重值，确定所述图像的第三FV值，根据所述图像的第三FV值，采用爬坡算法，对所述图像进行聚焦处理。
由于在本发明实施例中，针对每个目标区域，如果该目标区域中的正常亮度像素点的第二数量大于预设的第二数量阈值，说明该目标区域为正常亮度区域，保持该目标区域的权重值不变，否则，将该目标区域的权重值更新为第二权重值。这样在后续对图像聚焦时，正常亮度区域的权重值较大，这样可以使得聚焦效果得到提升。
实施例7：
如果正常亮度区域的数量太少，则正常亮度区域内包含的细节信息就会很少，此时增大正常亮度区域的权重值，而减小其他区域的权重，会使得聚焦不准确，因此，为了保证聚焦准确，在上述各实施例的基础上，在本发明实施例中，所述将该目标区域的权重值更新为第二权重值之后，根据每个区域的第一FV值，和每个区域的权重值，确定所述图像的第二FV值之前，所述方法还包括：
判断当前权重值为第一权重值的目标区域的第三数量是否大于预设的第三数量阈值，如果是，进行后续步骤。
如果当前权重值为第一权重值的目标区域的第三数量不大于预设的第三数量阈值，所述方法还包括：
根据每个区域分别对应的预设权重值，对所述图像进行聚焦处理。
电子设备中保存有预设的第三数量阈值，针对每个目标区域，对于正常亮度像素点的第二数量大于预设的第二数量阈值的目标区域，保持该目标区域的权重值不变，将正常亮度像素点的第二数量不大于预设的第二数量阈值的目标区域的权重值更新为第二权重值。此时，当前权重值为第一权重值的目标区域为正常亮度区域。
电子设备统计当前权重值为第一权重值的目标区域的第三数量，并判断第三数量是否大于预设的第三数量阈值，如果是，则进行根据每个区域的第一FV值，和每个区域的权重值，确定所述图像的第二FV值，以及后续步骤。而如果否，则说明正常亮度区域的数量太少，此时根据每个区域分别对应的预设权重值，对所述图像进行聚焦处理。
电子设备中保存有每个区域分别对应的预设权重值，如果不需要考虑灯光区域对图像聚焦的干扰，则根据每个区域的第一FV值，和每个区域分别对应的预设权重值，确定所述图像的第三FV值。具体的，针对每个区域，计算出该区域的第一FV值与该区域的预设权重值的乘积，将得到的每个乘积的和作为图像的第三FV值。根据图像的第三FV值，采用爬坡算法，可以对图像进行聚焦处理。
图6为本发明实施例提供的聚焦过程示意图，该过程包括以下步骤：
S601:在确定当前场景稳定时，按照设定的规则将图像划分为多个区域，获取每个区域的第一清晰度评价值FV值。
S602：判断当前场景是否为夜间场景，如果是，进行S603，如果否，进行S610。
S603：根据每个区域的第一FV值，确定每个有效区域和每个无效区域，将每个有效区域的权重值设置为第一权重值，将每个无效区域的权重值设置为第二权重值，其中，第一权重值大于第二权重值。
S604：针对所述每个有效区域中的每个像素点，将亮度值大于预设的第一亮度值的像素点作为高亮像素点。
S605：判断是否存在高亮像素点的第一数量大于预设的第一数量阈值的有效区域，如果存在，进行S606，如果不存在，进行S610。
S606：将高亮像素点的第一数量大于预设的第一数量阈值的有效区域的权重更新为第二权重值。
S607：将当前权重值为第一权重值的每个区域作为每个目标区域，针对所述每个目标区域中的每个像素点，将亮度值小于预设的第二亮度值，并且大于预设的第三亮度值的像素点作为正常亮度像素点；针对所述每个目标区域，判断该目标区域中的正常亮度像素点的第二数量是否大于预设的第二数量阈值，如果是，保持该目标区域的权重值不变，如果否，将该目标区域的权重值更新为第二权重值。
S608：判断当前权重值为第一权重值的目标区域的第三数量是否大于预设的第三数量阈值，如果是，进行S609，如果否，进行S610。
S609：根据每个区域的第一FV值，和每个区域的权重值，确定所述图像的第二FV值，根据所述图像的第二FV值，采用爬坡算法，对所述图像进行聚焦处理。
S610：获取每个区域分别对应的预设权重值，根据每个区域的第一FV值，和每个区域分别对应的预设权重值，确定所述图像的第三FV值，根据所述图像的第三FV值，采用爬坡算法，对所述图像进行聚焦处理。
由于在本发明实施例中，针对每个目标区域，对于正常亮度像素点的第二数量大于预设的第二数量阈值的目标区域，保持该目标区域的权重值不变，将正常亮度像素点的第二数量不大于预设的第二数量阈值的目标区域的权重值更新为第二权重值之后，如果当前权重值为第一权重值的目标区域的第三数量大于预设的第三数量阈值，则说明正常亮度区域是可用的，进行根据每个区域的第一FV值，和每个区域的权重值，确定所述图像的第二FV值，以及后续步骤。否则，说明确定的正常亮度区域是不可用的，此时根据每个区域分别对应的预设权重值，对所述图像进行聚焦处理。因此能够保证对图像进行准确聚焦。
图7为本发明实施例提供的聚焦装置结构示意图，该装置包括：
设置模块71，用于按照设定的规则将图像划分为多个区域，获取每个区域的第一清晰度评价值FV值，根据每个区域的第一FV值，确定每个有效区域和每个无效区域，将每个有效区域的权重值设置为第一权重值，将每个无效区域的权重值设置为第二权重值，其中，第一权重值大于第二权重值；
确定模块72，用于针对所述每个有效区域中的每个像素点，将亮度值大于预设的第一亮度值的像素点作为高亮像素点；
更新模块73，用于针对所述每个有效区域，判断该有效区域中的高亮像素点的第一数量是否大于预设的第一数量阈值，如果是，将该有效区域的权重更新为第二权重值；
第一聚焦模块74，用于根据每个区域的第一FV值，和每个区域的权重值，确定所述图像的第二FV值，根据所述图像的第二FV值，采用爬坡算法，对所述图像进行聚焦处理。
所述更新模块73，还用于将包含该有效区域在内的设定邻域内的有效区域的权重值更新为第二权重值。
所述装置还包括：
第一判断模块75，用于判断当前场景是否稳定，如果是，触发所述设置模块71。
所述装置还包括：
第二判断模块76，用于判断当前场景是否为夜间场景，如果是，触发所述设置模块71。
所述装置还包括：
第二聚焦模块77，用于根据每个区域分别对应的预设权重值，对所述图像进行聚焦处理。
所述装置还包括：
第三判断模块78，用于判断是否存在高亮像素点的第一数量大于预设的第一数量阈值的有效区域，如果存在，触发所述更新模块73。
所述第三判断模块78，还用于触发所述第二聚焦模块77。
所述更新模块73，还用于将当前权重值为第一权重值的每个区域作为每个目标区域，针对所述每个目标区域中的每个像素点，将亮度值小于预设的第二亮度值，并且大于预设的第三亮度值的像素点作为正常亮度像素点；针对所述每个目标区域，判断该目标区域中的正常亮度像素点的第二数量是否大于预设的第二数量阈值，如果是，保持该目标区域的权重值不变，如果否，将该目标区域的权重值更新为第二权重值。
所述装置还包括：
第四判断模块79，用于判断当前权重值为第一权重值的目标区域的第三数量是否大于预设的第三数量阈值，如果是，触发所述第一聚焦模块74。
所述第四判断模块79，还用于触发所述第二聚焦模块77。
所述第二聚焦模块77，具体用于获取每个区域分别对应的预设权重值，根据每个区域的第一FV值，和每个区域分别对应的预设权重值，确定所述图像的第三FV值，根据所述图像的第三FV值，采用爬坡算法，对所述图像进行聚焦处理。
本发明实施例提供了一种聚焦方法及装置，所述方法包括：按照设定的规则将图像划分为多个区域，获取每个区域的第一清晰度评价值FV值，根据每个区域的第一FV值，确定每个有效区域和每个无效区域，将每个有效区域的权重值设置为第一权重值，将每个无效区域的权重值设置为第二权重值，其中，第一权重值大于第二权重值；针对所述每个有效区域中的每个像素点，将亮度值大于预设的第一亮度值的像素点作为高亮像素点；针对所述每个有效区域，判断该有效区域中的高亮像素点的第一数量是否大于预设的第一数量阈值，如果是，将该有效区域的权重更新为第二权重值；根据每个区域的第一FV值，和每个区域的权重值，确定所述图像的第二FV值，根据所述图像的第二FV值，采用爬坡算法，对所述图像进行聚焦处理。
由于在本发明实施例中，在有效区域中，针对每个有效区域，如果该有效区域中的高亮像素点的第一数量大于预设的第一数量阈值，则说明该有效区域为灯光区域，将该有效区域的权重更新为第二权重值，并且第二权重值小于第一权重值，因此在根据每个区域的第一FV值，和每个区域的权重值，确定所述图像的第二FV值时，可以降低灯光区域的FV值的影响，也就降低了灯光发散后的光斑包含的干扰细节的影响，因此，在灯光场景中，能够实现对图像的准确聚焦。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (22)
1.一种聚焦方法，其特征在于，所述方法包括：
按照设定的规则将图像划分为多个区域，获取每个区域的第一清晰度评价值FV值，根据每个区域的第一FV值，确定每个有效区域和每个无效区域，将每个有效区域的权重值设置为第一权重值，将每个无效区域的权重值设置为第二权重值，其中，第一权重值大于第二权重值；
针对所述每个有效区域中的每个像素点，将亮度值大于预设的第一亮度值的像素点作为高亮像素点；
针对所述每个有效区域，判断该有效区域中的高亮像素点的第一数量是否大于预设的第一数量阈值，如果是，将该有效区域的权重更新为第二权重值；
根据每个区域的第一FV值，和每个区域的权重值，确定所述图像的第二FV值，根据所述图像的第二FV值，采用爬坡算法，对所述图像进行聚焦处理。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将该有效区域的权重值更新为第二权重值之后，根据每个区域的第一FV值，和每个区域的权重值，确定所述图像的第二FV值之前，所述方法还包括：
将包含该有效区域在内的设定邻域内的有效区域的权重值更新为第二权重值。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照设定的规则将图像划分为多个区域之前，所述方法还包括：
判断当前场景是否稳定，如果是，进行后续步骤。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取每个区域的第一清晰度评价值FV值之后，根据每个区域的第一FV值，确定每个有效区域和每个无效区域之前，所述方法还包括：
判断当前场景是否为夜间场景，如果是，进行后续步骤。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，如果当前场景不是夜间场景，所述方法还包括：
根据每个区域分别对应的预设权重值，对所述图像进行聚焦处理。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，针对所述每个有效区域中的每个像素点，将亮度值大于预设的第一亮度值的像素点作为高亮像素点之后，针对所述每个有效区域，判断该有效区域中的高亮像素点的第一数量是否大于预设的第一数量阈值之前，所述方法还包括：
判断是否存在高亮像素点的第一数量大于预设的第一数量阈值的有效区域，如果存在，进行后续步骤。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，如果不存在高亮像素点的第一数量大于预设的第一数量阈值的有效区域，所述方法还包括：
根据每个区域分别对应的预设权重值，对所述图像进行聚焦处理。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将该有效区域的权重值更新为第二权重值之后，根据每个区域的第一FV值，和每个区域的权重值，确定所述图像的第二FV值之前，所述方法还包括：
将当前权重值为第一权重值的每个区域作为每个目标区域，针对所述每个目标区域中的每个像素点，将亮度值小于预设的第二亮度值，并且大于预设的第三亮度值的像素点作为正常亮度像素点；
针对所述每个目标区域，判断该目标区域中的正常亮度像素点的第二数量是否大于预设的第二数量阈值，如果是，保持该目标区域的权重值不变，如果否，将该目标区域的权重值更新为第二权重值。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述将该目标区域的权重值更新为第二权重值之后，根据每个区域的第一FV值，和每个区域的权重值，确定所述图像的第二FV值之前，所述方法还包括：
判断当前权重值为第一权重值的目标区域的第三数量是否大于预设的第三数量阈值，如果是，进行后续步骤。
10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，如果当前权重值为第一权重值的目标区域的第三数量不大于预设的第三数量阈值，所述方法还包括：
根据每个区域分别对应的预设权重值，对所述图像进行聚焦处理。
11.如权利要求5或7或10所述的方法，其特征在于，所述根据每个区域分别对应的预设权重值，对所述图像进行聚焦处理包括：
获取每个区域分别对应的预设权重值，根据每个区域的第一FV值，和每个区域分别对应的预设权重值，确定所述图像的第三FV值，根据所述图像的第三FV值，采用爬坡算法，对所述图像进行聚焦处理。
12.一种聚焦装置，其特征在于，所述装置包括：
设置模块，用于按照设定的规则将图像划分为多个区域，获取每个区域的第一清晰度评价值FV值，根据每个区域的第一FV值，确定每个有效区域和每个无效区域，将每个有效区域的权重值设置为第一权重值，将每个无效区域的权重值设置为第二权重值，其中，第一权重值大于第二权重值；
确定模块，用于针对所述每个有效区域中的每个像素点，将亮度值大于预设的第一亮度值的像素点作为高亮像素点；
更新模块，用于针对所述每个有效区域，判断该有效区域中的高亮像素点的第一数量是否大于预设的第一数量阈值，如果是，将该有效区域的权重更新为第二权重值；
第一聚焦模块，用于根据每个区域的第一FV值，和每个区域的权重值，确定所述图像的第二FV值，根据所述图像的第二FV值，采用爬坡算法，对所述图像进行聚焦处理。
13.如权利要求12所述的装置，其特征在于，所述更新模块，还用于将包含该有效区域在内的设定邻域内的有效区域的权重值更新为第二权重值。
14.如权利要求12所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第一判断模块，用于判断当前场景是否稳定，如果是，触发所述设置模块。
15.如权利要求12所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第二判断模块，用于判断当前场景是否为夜间场景，如果是，触发所述设置模块。
16.如权利要求15所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第二聚焦模块，用于根据每个区域分别对应的预设权重值，对所述图像进行聚焦处理。
17.如权利要求12所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第三判断模块，用于判断是否存在高亮像素点的第一数量大于预设的第一数量阈值的有效区域，如果存在，触发所述更新模块。
18.如权利要求17所述的装置，其特征在于，所述第三判断模块，还用于触发所述第二聚焦模块。
19.如权利要求12所述的装置，其特征在于，所述更新模块，还用于将当前权重值为第一权重值的每个区域作为每个目标区域，针对所述每个目标区域中的每个像素点，将亮度值小于预设的第二亮度值，并且大于预设的第三亮度值的像素点作为正常亮度像素点；针对所述每个目标区域，判断该目标区域中的正常亮度像素点的第二数量是否大于预设的第二数量阈值，如果是，保持该目标区域的权重值不变，如果否，将该目标区域的权重值更新为第二权重值。
20.如权利要求19所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第四判断模块，用于判断当前权重值为第一权重值的目标区域的第三数量是否大于预设的第三数量阈值，如果是，触发所述第一聚焦模块。
21.如权利要求20所述的装置，其特征在于，所述第四判断模块，还用于触发所述第二聚焦模块。
22.如权利要求16或18或21所述的装置，其特征在于，所述第二聚焦模块，具体用于获取每个区域分别对应的预设权重值，根据每个区域的第一FV值，和每个区域分别对应的预设权重值，确定所述图像的第三FV值，根据所述图像的第三FV值，采用爬坡算法，对所述图像进行聚焦处理。
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