CN110062150B - 一种自动对焦方法及装置 - Google Patents

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CN110062150B CN201810055624.1A CN201810055624A CN110062150B CN 110062150 B CN110062150 B CN 110062150B CN 201810055624 A CN201810055624 A CN 201810055624A CN 110062150 B CN110062150 B CN 110062150B
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Abstract

本发明公开了一种自动对焦方法及装置，该方法包括：获取图像数据；对图像的对焦区域进行分块处理，提取各分块图像的图像锐度值；以各分块图像为单元，将每个分块内的每个像素点的值相加求均值，得到各分块图像的平均亮度值；根据各分块图像的平均亮度值计算各分块图像的权重；根据计算得到的各分块图像的图像锐度值和平均亮度值、权重值，得到帧内亮度归一化的图像锐度值；根据每帧图像得到的图像锐度信息得到帧间亮度归一化的图像锐度值，通过本发明，可减弱噪声和过曝区域对自动对焦效果的影响。

Description

一种自动对焦方法及装置
技术领域
本发明涉及视频图像处理领域，特别是涉及一种自动对焦方法及装置。
背景技术
自动对焦技术根据是否需要辅助外部传感器或测量工具可分类为主动式自动对焦和被动式自动对焦，主动式自动对焦通过使用辅助传感器或测量工具所提供的信息来完成自动对焦，被动式自动对焦通过计算得出图像聚焦程度的特征值，然后根据得到的特征值来控制镜头步进马达的运动，直到到达最锐图像的位置。
在被动式自动对焦中，通过爬山算法将镜头步进马达朝着图像锐度增加的方向找到最锐的峰值。图像的锐度值是通过滤波器获得的，目前常用的滤波器使用的是边界检测滤波器或梯度检测滤波器，但这些滤波器对有噪声影响(例如夜晚的低照度场景等)的情况下都不能找到真正最锐的位置，导致对焦不能成功。
公开号为CN104102069A、申请人为展讯通信(上海)有限公司的中国专利申请中所提到的边界检测算子或梯度检测算子都不能适合噪声的影响，导致对焦不能成功。公开号为CN105629628A、申请人为展讯通信(上海)有限公司的中国专利申请中也提到噪声容易影响对焦效果，它通过对后续的对焦方法进行复杂处理来优化这些问题。
在被动式自动对焦中，除了噪声对自动对焦的效果影响大外，过曝区域(例如灯光等)对自动对焦的效果的影响更大。但目前大多数的专利申请都没有就这个问题进行介绍，只有少数专利申请提到这个问题，但只有很简单的处理，并不能解决实际场景中部分过曝区域的问题。
公开号为CN105635587A的上海集光安防科技股份有限公司的中国专利申请中提到需要对细节场景、灯光场景、无细节场景进行简单的分开处理，但实际场景都是灯光区域附近就有很多细节区域和无细节区域，不能简单的定义出细节场景、灯光场景、无细节场景，容易造成分类出错或边界过渡不连续等问题。
发明内容
为克服上述现有技术存在的不足，本发明之目的在于提供一种自动对焦方法及装置，以减弱噪声和过曝区域对自动对焦效果的影响。
本发明之另一目的在于提供一种自动对焦方法及装置，以减弱亮度变化对自动对焦的影响，能够高效的进行自动对焦。
为达上述及其它目的，本发明提出一种自动对焦方法，包括如下步骤：
步骤一，获取图像数据；
步骤二，对图像的对焦区域进行分块处理，提取各分块图像的图像锐度值；
步骤三，以各分块图像为单元，将每个分块图像内的每个像素点的值相加求均值，得到各分块图像的平均亮度值；
步骤四，根据各分块图像的平均亮度值计算各分块图像的权重；
步骤五，根据计算得到的各分块图像的图像锐度值和平均亮度值、权重值，得到帧内亮度归一化的图像锐度值；
步骤六，根据每帧图像得到的帧内亮度归一化的图像锐度值得到帧间亮度归一化的图像锐度值。
优选地，步骤二进一步包括：
步骤S1，对图像的对焦区域进行分块处理，将对焦区域水平方向和垂直方向分为M×N等份；
步骤S2，利用低通滤波器模块对各分块图像的噪声进行抑制，再利用高通滤波器模块将经低通滤波器模块低通滤波处理后的各分块图像的边界和纹理的锐度信息提取出来；
步骤S3，利用边界滤波器模块提取出各分块图像的水平方向和垂直方向的边界的锐度信息；
步骤S4，将高通滤波器模块与边界滤波器模块边界和纹理的的锐度信息加权平均，输出能够减弱噪声影响的图像锐度值。
优选地，于步骤S3，所述边界滤波器模块的输出为沿各分块图像的水平方向提取的边界的锐度信息的绝对值和对应的分块图像的垂直方向提取的边界的锐度信息的绝对值之和。
优选地，于步骤四中，如果各分块图像的平均亮度大于上阈值，则对应分块图像的权重为0；如果各分块图像的平均亮度小于下阈值，则对应分块图像的权重为1；如果各分块图像的平均亮度在上阈值和下阈值之间，根据上/下阈值来得到对应分块图像的权重。
优选地，所述根据上/下阈值来得到对应分块图像的权重(W)通过如下公式获得：
Figure GDA0002696126330000031
其中，Lbmean为各分块的平均亮度，thh为上阈值，thl为下阈值。
优选地，于步骤五中，对各分块图像计算得到的图像锐度值除以对应分块的平均亮度，再乘以对应分块图像的权重所得的值求和得到帧内亮度归一化的图像锐度值。
优选地，于步骤六中，对每帧得到的帧内亮度归一化的图像锐度值除以对应帧的平均亮度得到帧间亮度归一化的图像锐度值。
优选地，于步骤一中，利用图像传感器获取图像数据，并输出Bayer格式的图像数据。
为达到上述目的，本发明还提供一种自动对焦装置，包括：
图像传感器数据输入单元，用于获取图像数据；
分块图像锐度值提取单元，用于对图像的对焦区域进行分块处理，提取各分块图像的图像锐度值；
分块图像平均亮度提取单元，以各分块图像为单元，将每个分块图像内的每个像素点的值相加求均值，得到各分块图像的平均亮度值；
各分块图像权重计算单元，用于根据各分块图像的平均亮度值计算各分块图像的权重；
分块图像锐度值帧内亮度归一化单元，用于根据计算得到的各分块图像的图像锐度值和平均亮度值、权重值，得到当前帧图像的图像锐度值；
图像锐度值帧间亮度归一化单元，用于根据每帧图像得到的帧内亮度归一化的图像锐度值得到帧间亮度归一化的图像锐度值。
优选地，所述分块图像锐度值提取单元进一步包括：
图像分块单元，用于对图像的对焦区域进行分块处理，将对焦区域水平方向和垂直方向分为M×N等份；
低通滤波器模块，用于对各分块图像进行低通滤波处理以对噪声进行抑制；
高通滤波器模块，用于将经低通滤波器模块低通滤波处理后的各分块图像的边界和纹理的锐度信息提取出来；
边界滤波器模块，用于提取出各分块图像的水平方向和垂直方向的边界的锐度信息；
加权平均模块，用于将所述高通滤波器模块与边界滤波器模块边界和纹理的的锐度信息加权平均，输出能够减弱噪声影响的图像锐度值。
与现有技术相比，本发明一种自动对焦方法及装置通过调整滤波器的参数来减弱噪声对图像锐度值的影响，并根据分块图像的平均亮度值通过上/下阈值来平滑的赋权重，以此来减弱过曝区域对图像锐度值的影响，同时本发明对得到的图像锐度信息进行帧内和帧间亮度归一化，以平衡帧间亮度变化和帧内亮度变化对图像锐度信息的影响，本发明能够减弱噪声和过曝区域对自动对焦效果的影响，并减弱亮度变化对自动对焦的影响，能够高效的进行自动对焦。
附图说明
图1为本发明一种自动对焦方法的步骤流程图；
图2为本发明具体实施例中步骤102的细部流程图；
图3为本发明具体实施例中图像对焦区域分块示意图；
图4(图4(a)-图4(d))为本发明具体实施例中各种滤波器参数示意图；
图5为本发明一种自动对焦装置的系统架构图；
图6为本发明具体实施例中分块图像锐度值提取单元细部结构图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例并结合附图说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭示的内容轻易地了解本发明的其它优点与功效。本发明亦可通过其它不同的具体实例加以施行或应用，本说明书中的各项细节亦可基于不同观点与应用，在不背离本发明的精神下进行各种修饰与变更。
图1为本发明一种自动对焦方法的步骤流程图。如图1所示，本发明一种自动对焦方法，包括如下步骤：
步骤101，获取图像数据。在本发明具体实施例中，利用图像传感器获取图像数据，并向后续单元输送Bayer格式的图像数据。
步骤102，对图像的对焦区域进行分块处理，提取各分块图像的锐度值。具体地，如图2所示，步骤102进一步包括：
步骤S1，对图像的对焦区域进行分块处理，将对焦区域水平方向和垂直方向分为M×N等份，如图3所示，这里将图像划分为16×12块。
步骤S2，利用低通滤波器模块对各分块图像进行低通滤波，以对各分块图像的噪声进行抑制，再利用高通滤波器模块将经低通滤波器模块低通滤波处理后的各分块图像的边界和纹理的锐度信息提取出来。具体地，低通滤波器模块使用以当前点为中心的5×5的滤波窗得到抑制噪声的图像，这里以平均滤波器为例，具体参数如图4(a)所示；高通滤波器模块使用以当前点为中心的3×3的拉普拉斯滤波器从抑制噪声的图像中提取边界和纹理的锐度信息，具体参数如图4(b)所示；
步骤S3，利用边界滤波器模块提取出各分块图像的水平方向和垂直方向的边界的锐度信息。在本发明具体实施例中，边界滤波器模块使用以当前点为中心的3×3的滤波窗，这里以索贝尔滤波器为例，分水平方向和垂直方向提取出图像水平和垂直的边界的锐度信息，所述边界滤波器模块的输出为沿各分块图像的水平方向提取的边界的锐度信息的绝对值和对应的分块图像的垂直方向提取的边界的锐度信息的绝对值之和，具体参数水平滤波器如图4(c)和垂直滤波器如图4(d)所示；
步骤S4，将高通滤波器模块与边界滤波器模块边界和纹理的锐度信息加权平均，输出能够减弱噪声影响的图像锐度值。在本发明具体实施例中，高通滤波器模块的输出的权重设为0.65，边界滤波器模块的输出的权重设为0.35，最后输出能够减弱噪声影响的图像锐度值。
步骤103，以每个分块图像为单元，将每个分块内的每个像素点的值相加求均值，得到各分块图像的平均亮度值。
步骤104，根据各分块图像的平均亮度值计算各分块图像的权重。在本发明中，为了减弱过曝区域与非过曝区域的边界对图像锐度值的影响，根据各分块图像的平均亮度值通过上/下阈值来赋权重，以此来减弱过曝区域与非过曝区域的边界的锐度信息，减弱过曝区域对图像锐度值的影响。具体地说，如果各分块图像的平均亮度大于上阈值，那么对应分块图像的权重就为0；如果各分块图像的平均亮度小于下阈值那么对应分块图像的权重就为1；如果各分块图像的平均亮度(Lbmean)在上阈值(thh)和下阈值(thl)之间，根据上/下阈值来得到对应分块图像的权重(W)，具体计算如公式(1)：
Figure GDA0002696126330000061
步骤105，根据计算得到的各分块图像的图像锐度值和平均亮度值、权重值，得到帧内亮度归一化的图像锐度值。在本发明具体实施例中，对各分块图像计算得到的图像锐度值除以对应分块的平均亮度，再乘以对应分块的权重，最后各分块的值相加得到当前帧的图像锐度值。
为了平衡帧内各分块亮度的变化对各分块图像锐度信息的影响，本步骤对各分块计算得到的图像锐度值(SPb)除以对应分块的平均亮度(Lbmean)，再乘以对应分块的权重(W)，最后各分块的值相加得到当前帧的图像锐度值(SP)，具体计算公式如(2)：
Figure GDA0002696126330000071
其中：N为总共的分块数，这里为192。
步骤106，根据每帧图像得到的帧内亮度归一化的图像锐度值得到帧间亮度归一化的图像锐度值。具体地，对每帧得到的帧内亮度归一化的图像锐度值除以对应帧的平均亮度得到帧间亮度归一化的图像锐度值。也就是说，为了平衡帧间亮度变化对帧内亮度归一化的图像锐度值的影响，本步骤对每帧得到的帧内亮度归一化的图像锐度值(SP)除以对应帧的平均亮度(Lmean)得到帧间亮度归一化的图像锐度值(SPC)，具体计算公式如(3)：
Figure GDA0002696126330000072
可见，本发明之自动对焦方法通过调整滤波器的参数来减弱噪声对图像锐度值的影响，根据分块的平均亮度值通过上/下阈值来平滑的赋权重，如果分块的平均亮度值越大则权重越低，以此来减弱过曝区域对图像锐度值的影响，并且本发明通过对得到的图像锐度信息进行帧内和帧间亮度归一化，以平衡帧间亮度变化和帧内亮度变化对图像锐度信息的影响，本发明能够实时和高效的进行自动对焦功能，满足各种不同场景的变化和需求。
图5为本发明一种自动对焦装置的系统架构图。如图5所示，本发明一种自动对焦装置，包括：图像传感器数据输入单元501、分块图像锐度值提取单元502、分块图像平均亮度提取单元503、各分块图像权重计算单元504、分块图像锐度值帧内亮度归一化单元505以及图像锐度值帧间亮度归一化单元506。
其中，图像传感器数据输入单元501，用于获取图像数据，并向后续单元输送Bayer格式的数据。图像传感器数据输入单元501为一个图像传感器。
分块图像锐度值提取单元502，用于对图像的对焦区域进行分块处理，提取各分块图像的锐度值。具体地，如图6所示，分块图像锐度值提取单元502进一步包括：
图像分块单元5021，用于对图像的对焦区域进行分块处理，将对焦区域水平方向和垂直方向分为MxN等份，本发明将图像划分为16×12块；
低通滤波器模块5022，用于对各分块图像进行低通滤波，以对噪声进行抑制。在本发明具体实施例中，低通滤波器模块5022使用以当前点为中心的5×5的滤波窗得到抑制噪声的图像，本发明以平均滤波器为例；
高通滤波器模块5023，用于将经低通滤波器模块5022低通滤波处理后的各分块图像的边界和纹理的锐度信息提取出来，在本发明具体实施例中，高通滤波器模块5023使用以当前点为中心的3×3的拉普拉斯滤波器从抑制噪声的图像中提取边界和纹理的锐度信息。
边界滤波器模块5024，用于提取出各分块图像的水平方向和垂直方向的边界的锐度信息。在本发明具体实施例中，边界滤波器模块5024使用以当前点为中心的3×3的滤波窗，这里以索贝尔滤波器为例，分水平方向和垂直方向提取出图像水平方向和垂直方向的边界的锐度信息，所述边界滤波器模块的输出为沿各分块图像的水平方向提取的边界的锐度信息的绝对值和对应的分块图像的垂直方向提取的边界的锐度信息的绝对值之和。
加权平均模块5025，用于将高通滤波器模块5023与边界滤波器模块5024边界和纹理的的锐度信息加权平均，输出能够减弱噪声影响的图像锐度值。在本发明具体实施例中，高通滤波器模块1023的输出的权重设为0.65，边界滤波器模块1024的输出的权重设为0.35，最后输出能够减弱噪声影响的图像锐度值。
也就是说，为了能够减弱噪声对图像锐度值的影响同时不太影响提取高频细节的锐度信息，分块图像锐度值提取单元对分块后的图像分两路滤波，第一路先通过低通滤波器把噪声抑制，再通过高通滤波器把边界和纹理的锐度信息提取出来，虽然先通过低通滤波器会抑制噪声的同时也会抑制高频细节，但后续通过的高通滤波器能够把边界和纹理这种大的锐度信息给提取出来，第二路通过边界滤波器得到没有噪声抑制的边界和高频细节。最后将两路滤波器的锐度结果加权平均，得到能够减弱噪声对图像锐度值的影响，以便在噪声情况下也能找到最锐的位置。
分块图像平均亮度提取单元503，以每个分块图像为单元，将每个分块图像内的每个像素点的值相加求均值，得到各分块图像的平均亮度。
各分块图像权重计算单元504，根据各分块图像的平均亮度值计算各分块图像的权重。在本发明中，为了减弱过曝区域与非过曝区域的边界对图像锐度值的影响，各分块图像权重计算单元504根据各分块的平均亮度值通过上/下阈值来赋权重，以此来减弱过曝区域与非过曝区域的边界的锐度信息，减弱过曝区域对图像锐度值的影响。具体地说，如果各分块图像的平均亮度大于上阈值，那么对应分块图像的权重就为0；如果各分块图像的平均亮度小于下阈值那么对应分块图像的权重就为1；如果各分块图像的平均亮度(Lbmean)在上阈值(thh)和下阈值(thl)之间，根据上/下阈值来得到对应分块图像的权重(W)，具体计算公式如下：
Figure GDA0002696126330000091
分块图像锐度值帧内亮度归一化单元505，用于根据计算得到的各分块的图像锐度值和平均亮度值、权重值，得到帧内亮度归一化的图像锐度值。在本发明具体实施例中，分块图像锐度值帧内亮度归一化单元505对各分块计算得到的图像锐度值除以对应分块的平均亮度，再乘以对应分块的权重所得的值求和得到当前帧的图像锐度值
为了平衡帧内各分块图像亮度的变化对各分块图像锐度信息的影响，分块图像锐度值帧内亮度归一化单元505对各分块计算得到的图像锐度值(SPb)除以对应分块图像的平均亮度(Lbmean)，再乘以对应分块图像的权重(W)，最后各分块图像的值相加得到当前帧的图像锐度值(SP)，具体计算公式如下：
Figure GDA0002696126330000092
其中：N为总共的分块数，这里为192。
图像锐度值帧间亮度归一化单元506，根据每帧图像得到的图像锐度信息得到帧间亮度归一化的图像锐度值。具体地，图像锐度值帧间亮度归一化单元506对每帧得到的帧内亮度归一化的图像锐度值除以对应帧的平均亮度得到帧间亮度归一化的图像锐度值。也就是说，为了平衡帧间亮度变化对图像锐度信息的影响，图像锐度值帧间亮度归一化单元506对每帧得到的帧内亮度归一化的图像锐度值(SP)除以对应帧的平均亮度(Lmean)得到帧间亮度归一化的图像锐度值(SPC)，具体计算公式如下：
Figure GDA0002696126330000101
综上所述，本发明一种自动对焦方法及装置通过调整滤波器的参数来减弱噪声对图像锐度值的影响，并根据分块图像的平均亮度值通过上/下阈值来平滑的赋权重，以此来减弱过曝区域对图像锐度值的影响，同时本发明对得到的图像锐度信息进行帧内和帧间亮度归一化，以平衡帧间亮度变化和帧内亮度变化对图像锐度信息的影响，本发明能够减弱噪声和过曝区域对自动对焦效果的影响，并减弱亮度变化对自动对焦的影响，能够高效的进行自动对焦。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何本领域技术人员均可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰与改变。因此，本发明的权利保护范围，应如权利要求书所列。

Claims (10)

1.一种自动对焦方法，包括如下步骤：
步骤一，获取图像数据；
步骤二，对图像的对焦区域进行分块处理，提取各分块图像的图像锐度值；
步骤三，以各分块图像为单元，将每个分块图像内的每个像素点的值相加求均值，得到各分块图像的平均亮度值；
步骤四，根据各分块图像的平均亮度值计算各分块图像的权重；
步骤五，根据计算得到的各分块图像的图像锐度值和平均亮度值、权重值，得到帧内亮度归一化的图像锐度值；
步骤六，根据每帧图像得到的帧内亮度归一化的图像锐度值得到帧间亮度归一化的图像锐度值。
2.如权利要求1所述的一种自动对焦方法，其特征在于，步骤二进一步包括：
步骤S1，对图像的对焦区域进行分块处理，将对焦区域水平方向和垂直方向分为M×N等份；
步骤S2，利用低通滤波器模块对各分块图像的噪声进行抑制，再利用高通滤波器模块将经低通滤波器模块低通滤波处理后的各分块图像的边界和纹理的锐度信息提取出来；
步骤S3，利用边界滤波器模块提取出各分块图像的水平方向和垂直方向的边界的锐度信息；
步骤S4，将高通滤波器模块与边界滤波器模块边界和纹理的锐度信息加权平均，输出能够减弱噪声影响的图像锐度值。
3.如权利要求2所述的一种自动对焦方法，其特征在于，于步骤S3，所述边界滤波器模块的输出为沿各分块图像的水平方向提取的边界的锐度信息的绝对值和对应的分块图像的垂直方向提取的边界的锐度信息的绝对值之和。
4.如权利要求1所述的一种自动对焦方法，其特征在于，于步骤四中，如果各分块图像的平均亮度大于上阈值，则对应分块图像的权重为0；如果各分块图像的平均亮度小于下阈值，则对应分块图像的权重为1；如果各分块图像的平均亮度在上阈值和下阈值之间，根据上/下阈值来得到对应分块图像的权重。
5.如权利要求4所述的一种自动对焦方法，其特征在于，所述根据上/下阈值来得到对应分块图像的权重(W)通过如下公式获得：
Figure FDA0002696126320000021
其中，Lbmean为各分块图像的平均亮度，thh为上阈值，thl为下阈值。
6.如权利要求1所述的一种自动对焦方法，其特征在于：于步骤五中，对各分块图像计算得到的图像锐度值除以对应分块图像的平均亮度，再乘以对应分块图像的权重所得的值求和得到帧内亮度归一化的图像锐度值。
7.如权利要求1所述的一种自动对焦方法，其特征在于：于步骤六中，对每帧得到的帧内亮度归一化的图像锐度值除以对应帧的平均亮度得到帧间亮度归一化的图像锐度值。
8.如权利要求1所述的一种自动对焦方法，其特征在于：于步骤一中，利用图像传感器获取图像数据，并输出Bayer格式的图像数据。
9.一种自动对焦装置，包括：
图像传感器数据输入单元，用于获取图像数据；
分块图像锐度值提取单元，用于对图像的对焦区域进行分块处理，提取各分块图像的图像锐度值；
分块图像平均亮度提取单元，以各分块图像为单元，将每个分块图像内的每个像素点的值相加求均值，得到各分块图像的平均亮度值；
各分块图像权重计算单元，用于根据各分块图像的平均亮度值计算各分块图像的权重；
分块图像锐度值帧内亮度归一化单元，用于根据计算得到的各分块图像的图像锐度值和平均亮度值、权重值，得到当前帧图像的图像锐度值；
图像锐度值帧间亮度归一化单元，用于根据每帧图像得到的帧内亮度归一化的图像锐度值得到帧间亮度归一化的图像锐度值。
10.如权利要求9所述的一种自动对焦装置，其特征在于，所述分块图像锐度值提取单元进一步包括：
图像分块单元，用于对图像的对焦区域进行分块处理，将对焦区域水平方向和垂直方向分为M×N等份；
低通滤波器模块，用于对各分块图像进行低通滤波处理以对噪声进行抑制；
高通滤波器模块，用于将经低通滤波器模块低通滤波处理后的各分块图像的边界和纹理的锐度信息提取出来；
边界滤波器模块，用于提取出各分块图像的水平方向和垂直方向的边界的锐度信息；
加权平均模块，用于将所述高通滤波器模块与边界滤波器模块边界和纹理的锐度信息加权平均，输出能够减弱噪声影响的图像锐度值。
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