CN110012218B - 一种大幅失焦状态下的自动聚焦方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种大幅失焦状态下的自动聚焦算法，以适用于在教育录播、视频会议等复杂应用场景下恰当的使用光学大倍率变倍相机的需求，简化操作者在变倍、切换场景时聚焦的操作，增强产品使用的体验，推进自动聚焦算法在现实场景中的应用。本发明包括如下步骤：步骤一、使用高、低通滤波分别计算高频域图像清晰度值FV1和低频域图像清晰度值FV2；步骤二、根据FV1、FV2判断图像是否在大幅失焦状态：步骤三、利用δ(FV)启动大幅失焦状态下的自动聚焦算法；步骤四、自动聚焦算法如下：（1）初始搜索方向分析；（2）利用FV1逐帧改变Focus电机前进速度，基于爬山算法多次折返Focus电机运动方向后确定最清晰图像对应的Focus电机位置，既定焦。

Description

一种大幅失焦状态下的自动聚焦方法
技术领域
本发明涉及一种大幅失焦状态下的自动聚焦方法，应用在教育录播、视频会议用摄像机领域。
背景技术
在教育录播、视频会议中，通常会用到自动聚焦算法。对于现代成像技术在教育、会议等使用场景，如中大型的教室、会议室：室内的长度可能会达到10米甚至更多，宽度略微低于长度或者持平，光学大倍率变倍摄像机：10倍、12倍、20倍、30倍在此应用领域中是必不可少的设备。当操作者使用摄像机进行变倍操作时，往往是单一的控制变焦Zoom电机到达指定的变倍位置，根据变倍镜头清晰成像的原理，对焦Focus电机需要到达Zoom电机的相对应位置，并且景深能够最大程度覆盖当前场景情况下，才能保证输出图像是最清晰。自动聚焦算法是自动的控制Focus电机，用以寻找Zoom电机相对应的最清晰Focus电机位置，简化操作者手动对焦的操作，由此可知自动聚焦算法是光学大倍率变倍摄像机使用中的关键技术。
如图1所示为20x变倍镜头的曲线参数，两条曲线分别表示1m与无穷远物距下的跟焦曲线，横轴表示Zoom电机变倍位置Zi，其中1≤i≤20，表示倍率，纵轴为Focus电机位置Fj，其中1≤j≤n，n为Focus电机在两条曲线限制区间内可以移动到的最大位置，可知在20x处的Focus电机运动区间要远远大于1x处的运动区间，同时自动聚焦算法要考虑的细节有：准确性、聚焦速度、起始方向，震荡，稳定性等，大区间无疑增加了这些特性的实现难度，因此Z20处的自动聚焦算法难度就会远大于Z1处。
现有的通过图像处理的自动聚焦算法中，控制Focus电机寻找最清晰位置的过程基本依赖对图像特征的提取，包括但不限制于边缘、细节、纹理、区域、物距等信息。大体上通过比较从图像中提取出的清晰度特征值FocusValue(FV)的大小来控制Focus电机搜索方向是自动聚焦算法的惯用手法，图像清晰度特征值是用来表示一幅图像清晰程度的参考值，值越大图像越清晰，值越小图像越模糊。如图2所示为不考虑噪音的Focus电机位置与FV关系图。然而在不同场景下FV大小具有不可控性，比如在相同倍率不同场景下，相同的FV可能对应于两种不同的情况，一种是很清晰的图像，另外一种是完全模糊的图像，特别是在大倍率的时候更容易出现上述情况，往往入镜的细节不够充分，图像中可以用来描述清晰度的特征寥寥无几，所以FV在大倍率下的变化区间非常巨大，此种情况成为自动聚焦算法的难点之一，它也再次证明大倍率下的自动聚焦算法难度大于小倍率。
大幅失焦是指在Zoom电机到达较大倍率时，Focus电机的可移动区间很大，当远近物距切换时会出现Focus电机当前位置距离清晰对焦位置很远，图像表现完全模糊。如图3所示为清晰FDistinct、稍不清晰FIndistinct和大幅失焦FLoseFocus三种情况，其中FDistinct到FIndistinct的距离远小于FDistinct到FLoseFocus的距离，表示为Dis(FDistinct～FIndistinct)<<Dis(FDistinct～FLoseFocus)，其中Dis(x)函数表示x之间的距离。大幅失焦状态下的自动聚焦要解决上述的几个难点，同时在产品应用中兼顾准确性、聚焦速度、起始方向，震荡，稳定性等细节，其困难程度远大于传统的聚焦算法。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于克服上述难题，而提供一种大幅失焦状态下的自动聚焦算法，以适用于在教育录播、视频会议等复杂应用场景下恰当的使用光学大倍率变倍相机的需求，简化操作者在变倍、切换场景时聚焦的操作，增强产品使用的体验，推进自动聚焦算法在现实场景中的应用。
本发明解决上述问题所采用的技术方案是：一种大幅失焦状态下的自动聚焦方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤一、使用高、低通滤波分别计算高频域图像清晰度值FV1和低频域图像清晰度值FV2；
步骤二、根据FV1、FV2判断图像是否在大幅失焦状态：
当FV1小于等于阈值threshold1，并且FV2小于等于threshold2时，图像为大幅失焦状态；当FV1大于阈值threshold1，或者FV2大于阈值threshold2时，图像不为大幅失焦状态；
步骤三、利用δ(FV)启动大幅失焦状态下的自动聚焦算法；
δ(FV)在帧t处的计算如下：
δ(FV)t＝abs(FVt-α*FVt-1-β*FVt)/FVt，
其中δ(FV)表示当前帧图像清晰度值与前一帧图像清晰度值变化率，α、β分别为前一帧与当前帧的权重值，FVt是帧t处的图像清晰度值，abs(x)函数是计算x的绝对值；
自动聚焦算法启动条件为：当帧数累计值T大于等于阈值thresholdT，并且|FVt-LastAF(FV)|大于等于阈值thresholdfv时，自动聚焦算法触发，LastAF(FV)为上一次自动聚焦停止时的图像清晰度值；thresholdfv为两次聚焦绝对差值阈值；
步骤四、自动聚焦算法如下：
(1)初始搜索方向分析：采用小步长向某一方向试探前进的方式来确定接下来的搜索方向，小步长意为设定初始Focus电机的移动速度为低速，并且设定初始Focus电机初始搜索方向Dinit＝Far；Near和Far分别代表Focus电机的两个不同行进方向，并且Near与Far的行进方向相反。
下次Focus电机搜索方向Dnext为：
当FV1t-1小于FV1t、并且FV1t-1大于FV1t-2时，Dnext＝Far；
当FV1t-1大于FV1t、并且FV1t-1小于FV1t-2时，Dnext＝Near；
当不满足上述两个条件，Focus电机保持当前速度与方向继续前进试探；
(2)利用FV1逐帧改变Focus电机前进速度，基于爬山算法多次折返Focus电机运动方向后确定最清晰图像对应的Focus电机位置，既定焦。
本发明步骤三中，当帧数累计值T小于阈值thresholdT时，有两种情况：1)当δ(FV)t大于等于thresholdδ时T＝0；2)当δ(FV)t小于thresholdδ时T+1；thresholdδ是δ(FV)所需的对比阈值。
本发明变化率δ(FV)的计算参数是通过实际测量和实验观测获取。
本发明初始搜索方向Dinit为随机定义的方向。
本发明threshold1与threshold2是通过实验数据获得。
本发明thresholdT与thresholdδ参数是通过实际测量和实验观测获取。
本发明所述的α＝0.9，β＝0.1。
本发明爬山算法步骤为：根据镜头特性合理的设置Focus电机前进速度，设定Focus电机前进速度与FV1正相关，依赖步骤四中确定的初始搜索方向，在第一次折返中，设置大步长，既Focus电机速度为快速并且向前搜索，当FV1第一次下降时，适当减小Focus电机速度，当FV1第二次下降时，大幅减小Focus电机速度，此时基本确定Focus电机已经越过了最清晰图像对应的Focus电机点位；在第二次折返中，首先掉转Focus方向，设置中步长，既Focus电机速度为中速并且向前搜索，当FV1开始下降时，迅速减小Focus电机速度；在第三次折返中，再次掉转Focus方向，设置小步长，当FV1出现下降时，搜索完毕调整Focus电机位置到之前记录的最大FV1所对应的点位后，爬山算法结束。
本发明帧数累计阈值thresholdT选取1-2秒的帧数。
本发明与现有技术相比，具有以下优点和效果：1、能够在大幅失焦状态下完成自动聚焦算法，并且兼顾准确性、聚焦速度、起始方向，震荡，稳定性等细节；2、合理的利用两种FocusValue(FV)准确地判断大幅失焦情况，有效地触发自动聚焦；3、算法空间时间复杂度小，减少内存消耗，减少搜索时间；4、鲁棒性好，可靠性高，可维护性高，很好的解决了光学大倍率变倍摄像机在教育录播、视频会议中的使用。5、在实际场景中使用有良好的图像效果表现，震荡不明显，并且图像清晰度高。
附图说明
图1为20x变倍镜头实际测量1m与无穷远物距跟焦曲线。
图2为不考虑噪音情况的Focus电机位置与FV关系图。
图3为清晰、稍不清晰、大幅失焦对比图。
图4为本发明中高通滤波器计算出的两种FV对比图。
图5为本发明爬山算法流程图。
图6为本发明爬山算法示例图。
具体实施方式
下面结合附图并通过实施例对本发明作进一步的详细说明，以下实施例是对本发明的解释而本发明并不局限于以下实施例。
参见图1～图6，本发明在当前图像大幅失焦的状态下，能够根据摄像机内部实装的智能自动聚焦算法找到最清晰Focus电机位置。
本实施例包括如下步骤：
步骤一、使用高、低通滤波分别计算高频域图像清晰度值FV1和低频域图像清晰度值FV2；
图像清晰度值是用来表示图像清晰程度的值，一般值越大代表图像越侵袭，值越小代表图像越模糊。高频域可以反映出图像的边缘细节，低频域可以表示出图像的纹理、平坦区域细节。
如图4所示，在Focus位置与FV对应关系坐标系中，FV1和FV2是通过高、低通滤波计算出的两种图像清晰度值，通过实际测量以及实验数据观察FV1较FV2在大幅失焦区有更好的图像清晰度变化趋势，FV2较FV1在焦点附近有更好的收敛性和搜索效率。合理的使用FV1、FV2能够正确的唤起自动聚焦算法保证其稳定性，并且有效地减小越过焦点之后缓冲阶段图像表现出的震荡。
步骤二、根据FV1、FV2判断图像是否在大幅失焦状态：
根据实际测量和实验数据观察可知FV2一定程度上可以反映图像清晰度变化趋势，但是不能做到百分之百，比如一张清晰的图像，入镜的内容、细节等不够充分的情况下，计算出的FV2较低，而其它场景下模糊图像的FV2往往也很低。加入FV1辅助判断后会很大程度提高大幅失焦状态判断的准确性，因为FV1比FV2在大幅失焦区域有更好的图像清晰度变化趋势，但FV1也不能单独作为判断依据，所以应该FV1、FV2共同使用，相辅相成。使用方法为：
当FV1小于等于阈值threshold1，并且FV2小于等于threshold2时，图像为大幅失焦状态；当FV1大于阈值threshold1，或者FV2大于阈值threshold2时，图像不为大幅失焦状态；
其中threshold1与threshold2是通过实验数据获得，threshold1可以稍许增大，适当提高灵敏度。
步骤三、利用δ(FV)启动大幅失焦状态下的自动聚焦算法；
δ(FV)在帧t处的计算如下：
δ(FV)t＝abs(FVt-α*FVt-1-β*FVt)/FVt，
其中δ(FV)表示当前帧图像清晰度值与前一帧图像清晰度值变化率，α、β分别为前一帧与当前帧的权重值，FVt是帧t处的图像清晰度值，abs(x)函数是计算x的绝对值；
自动聚焦算法启动条件为：当帧数累计值T大于等于阈值thresholdT，并且|FVt-LastAF(FV)|大于等于阈值thresholdfv时，说明当前图像的清晰度值与上一次自动聚焦结束后图像的清晰度值相差较大，所以自动聚焦算法触发，LastAF(FV)为上一次自动聚焦停止时的图像清晰度值，|FVt-LastAF(FV)|表示FVt-LastAF(FV)的绝对值。
当帧数累计值T小于阈值thresholdT时，有两种情况：1)当δ(FV)t大于等于thresholdδ时T＝0；2)当δ(FV)t小于thresholdδ时T+1。情况1)下，说明图像还在不断的变化，不需要启动自动聚焦；情况2)下，说明当前图像已经稳定，帧数累计值累加，用来保证不会时时刻刻触发自动聚焦算法。
thresholdfv为两次聚焦绝对差值阈值，thresholdδ是δ(FV)所需的对比阈值；
步骤四、自动聚焦算法如下：
(1)初始搜索方向分析：采用小步长向某一方向试探前进的方式来确定接下来的搜索方向，小步长意为设定初始Focus电机的移动速度为低速，并且设定初始Focus电机初始搜索方向Dinit＝Far。Near和Far分别代表Focus电机的两个不同行进方向并且Near与Far的行进方向相反。
下次Focus电机搜索方向Dnext为：
当FV1t-1小于FV1t、并且FV1t-1大于FV1t-2时，Dnext＝Far；
当FV1t-1大于FV1t、并且FV1t-1小于FV1t-2时，Dnext＝Near；
当不满足上述两个条件，Focus电机保持当前速度与方向继续前进试探。
(2)利用FV1逐帧改变Focus电机前进速度，基于爬山算法多次折返Focus电机运动方向后确定最清晰图像对应的Focus电机位置，既定焦。
经典的爬山算法是要让Focus电机从当前的位置出发，向着清晰Focus对焦位置前进，当图像的清晰度值开始慢慢下降并且到达一定程度时，Focus电机向相反的方向运动，当图像的清晰度值再次下降并且达到一定程度时，再次掉转方向，如此往复3次后既可以找到最清晰的Focus电机聚焦点。
Focus电机的前进速度直接影响算法的收敛速度，速度过小可能无法跨过局部峰值，陷入假极值，速度过大可能直接跨过真极值而造成过缓冲引起图像大幅震荡，而且它也会直接影响算法准确性和稳定性。
本发明提出的改进后的爬山算法步骤为：根据镜头特性合理的设置Focus电机前进速度，设定Focus电机前进速度与FV1正相关，依赖步骤四中确定的初始搜索方向，在第一次折返中，设置大步长，既Focus电机速度为快速并且向前搜索，当FV1第一次下降时，适当减小Focus电机速度，当FV1第二次下降时，大幅减小Focus电机速度，此时基本确定Focus电机已经越过了最清晰图像对应的Focus电机点位；在第二次折返中，首先掉转Focus方向，设置中步长，既Focus电机速度为中速并且向前搜索，当FV1开始下降时，迅速减小Focus电机速度；在第三次折返中，再次掉转Focus方向，设置小步长，既Focus电机速度为1并且向前搜索，当FV1出现下降时，搜索完毕调整Focus电机位置到之前记录的最大FV1所对应的点位后，爬山算法结束。
本发明中，下标t表示帧t处，下标t-1表示帧t-1处，以此类推。
综上所述，本发明可以快速准确的达到自动聚焦的目的，并且兼顾准确性、聚焦速度、起始方向，震荡，稳定性等细节。本发明合理的利用两种FocusValue(FV)准确地判断大幅失焦情况，有效地触发自动聚焦。算法空间时间复杂度小，鲁棒性好，可靠性高，可维护性高，很好的解决了光学大倍率变倍摄像机在教育录播、视频会议中的使用。本发明大幅失焦状态下的自动聚焦方法在实际场景中使用有良好的图像效果表现，震荡不明显，并且图像清晰度高。
此外，需要说明的是，本说明书中所描述的具体实施例，其算法的结构、所取名称、装置的结构可以不同，本说明书中所描述的以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例说明。

Claims (9)

1.一种大幅失焦状态下的自动聚焦方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤一、使用高、低通滤波分别计算高频域图像清晰度值FV1和低频域图像清晰度值FV2；
步骤二、根据FV1、FV2判断图像是否在大幅失焦状态：
当FV1小于等于阈值threshold1，并且FV2小于等于阈值threshold2时，图像为大幅失焦状态；当FV1大于阈值threshold1，或者FV2大于阈值threshold2时，图像不为大幅失焦状态；
步骤三、利用δ(FV)启动大幅失焦状态下的自动聚焦算法；
δ(FV)在帧t处的计算如下：
δ(FV)t＝abs(FVt-α*FVt-1-β*FVt)/FVt，
其中δ(FV)表示当前帧图像清晰度值与前一帧图像清晰度值变化率，α、β分别为前一帧与当前帧的权重值，FVt是帧t处的图像清晰度值，abs(x)函数是计算x的绝对值；
自动聚焦算法启动条件为：当帧数累计值T大于等于阈值thresholdT，并且|FVt-LastAF(FV)|大于等于阈值thresholdfv时，说明当前图像的清晰度值与上一次自动聚焦结束后图像的清晰度值相差较大，自动聚焦算法触发，LastAF(FV)为上一次自动聚焦停止时的图像清晰度值；thresholdfv为两次聚焦绝对差值阈值；
步骤四、自动聚焦算法如下：
(1)初始搜索方向分析：采用小步长向某一方向试探前进的方式来确定接下来的搜索方向，小步长意为设定初始Focus电机的移动速度为低速，并且设定初始Focus电机初始搜索方向Dinit＝Far；Near和Far分别代表Focus电机的两个不同行进方向，并且Near与Far的行进方向相反；
下次Focus电机搜索方向Dnext为：
当FV1t-1小于FV1t、并且FV1t-1大于FV1t-2时，Dnext＝Far；
当FV1t-1大于FV1t、并且FV1t-1小于FV1t-2时，Dnext＝Near；
当不满足上述两个条件，Focus电机保持当前速度与方向继续前进试探；
(2)利用FV1逐帧改变Focus电机前进速度，基于爬山算法多次折返Focus电机运动方向后确定最清晰图像对应的Focus电机位置，既定焦。
2.根据权利要求1所述的大幅失焦状态下的自动聚焦方法，其特征在于：步骤三中，当帧数累计值T小于阈值thresholdT时，有两种情况：1)当δ(FV)t大于等于thresholdδ时T＝0；2)当δ(FV)t小于thresholdδ时T+1；thresholdδ是δ(FV)所需的对比阈值。
3.根据权利要求1所述的大幅失焦状态下的自动聚焦方法，其特征在于：变化率δ(FV)的计算参数是通过实际测量和实验观测获取。
4.根据权利要求1所述的大幅失焦状态下的自动聚焦方法，其特征在于：初始搜索方向Dinit为随机定义的方向。
5.根据权利要求1所述的大幅失焦状态下的自动聚焦方法，其特征在于：threshold1与threshold2是通过实验数据获得。
6.根据权利要求2所述的大幅失焦状态下的自动聚焦方法，其特征在于：thresholdT与thresholdδ参数是通过实际测量和实验观测获取。
7.根据权利要求1所述的大幅失焦状态下的自动聚焦方法，其特征在于：所述的α＝0.9，β＝0.1。
8.根据权利要求1所述的大幅失焦状态下的自动聚焦方法，其特征在于：爬山算法步骤为：根据镜头特性合理的设置Focus电机前进速度，设定Focus电机前进速度与FV1正相关，依赖步骤四中确定的初始搜索方向，在第一次折返中，设置大步长，既Focus电机速度为快速并且向前搜索，当FV1第一次下降时，适当减小Focus电机速度，当FV1第二次下降时，大幅减小Focus电机速度，此时基本确定Focus电机已经越过了最清晰图像对应的Focus电机点位；在第二次折返中，首先掉转Focus方向，设置中步长，既Focus电机速度为中速并且向前搜索，当FV1开始下降时，迅速减小Focus电机速度；在第三次折返中，再次掉转Focus方向，设置小步长，当FV1出现下降时，搜索完毕调整Focus电机位置到之前记录的最大FV1所对应的点位后，爬山算法结束。
9.根据权利要求1所述的大幅失焦状态下的自动聚焦方法，其特征在于：帧数累计阈值thresholdT选取1-2秒的帧数。
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