CN111243030A - 目标聚焦动态补偿方法、装置及存储装置 - Google Patents

目标聚焦动态补偿方法、装置及存储装置 Download PDF

Info

Publication number
CN111243030A
CN111243030A CN202010011554.7A CN202010011554A CN111243030A CN 111243030 A CN111243030 A CN 111243030A CN 202010011554 A CN202010011554 A CN 202010011554A CN 111243030 A CN111243030 A CN 111243030A
Authority
CN
China
Prior art keywords
target
focused
camera
image
focusing
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202010011554.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111243030B (zh
Inventor
陈明珠
邓焱文
陈天钧
詹建华
刘峰明
潘润发
李准
况璐
卢二利
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhejiang Dahua Technology Co Ltd
Original Assignee
Zhejiang Dahua Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhejiang Dahua Technology Co Ltd filed Critical Zhejiang Dahua Technology Co Ltd
Priority to CN202010011554.7A priority Critical patent/CN111243030B/zh
Publication of CN111243030A publication Critical patent/CN111243030A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111243030B publication Critical patent/CN111243030B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/80Analysis of captured images to determine intrinsic or extrinsic camera parameters, i.e. camera calibration

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Studio Devices (AREA)

Abstract

本发明公开了一种目标聚焦动态补偿方法、装置及存储装置。其中,方法包括:获取设定安装位置的摄像头在变倍电机当前位置下捕获的图像,并检测该图像中是否出现待聚焦目标;若是,确定该待聚焦目标在该图像中的位置信息;利用该位置信息获取该摄像头朝向该待聚焦目标的第一视角;利用该第一视角确定该待聚焦目标的偏差物距;利用该偏差物距确定聚焦电机位置偏移量。通过上述方式,能够实现在背景较为复杂的场景中对目标聚焦过程进行动态补偿,且聚焦效果不会受到光照变化和噪声的影响;此外,在聚焦过程中由于避免了重复的聚焦统计值计算和搜索过程,大大减少了计算量,且不会产生清晰度反复的现象。

Description

目标聚焦动态补偿方法、装置及存储装置
技术领域
本申请涉及摄像机技术领域,特别是涉及一种目标聚焦动态补偿方法、装置及存储装置。
背景技术
当对应场景只有一个物距时聚焦的调焦电机只需要满足高斯公式即可实现清晰的目的。然而实际使用时存在各种物距,当镜头物距分离得不明显时还能保持场景内各物距都清晰;而当物距分离明显后,单纯的一个聚焦电机位置是无法保证场景内所有物距都清晰的。
传统的聚焦方法是在聚焦过程中通过全局图像的清晰度评价值来判断当前图像的质量,所以此时聚焦电机的位置是兼顾整体清晰度的位置。但随着智能化需求的提升,摄像机的应用场景变得更加广泛,对于视频中运动目标的聚焦,传统算法容易出现聚焦模糊问题,如对人脸进行聚焦。主要原因在于传统算法在成像设备安装好后对场景的聚焦都是全局的,而人是动态的运动体,相对于摄像机的距离随着运动在改变,当距离和当前电机停留的物距曲线偏差超过景深时,人必然是模糊的。
为保证运动物体的清晰,对像智能抓拍等要求的相机,只要检测到目标就触发一次聚焦。但对于动态目标聚焦场景,该算法容易受噪声、光照强度的影响,聚焦曲线不具备单峰性和一致性,导致聚焦失败;且在极值点搜索过程中容易出现清晰度反复,聚焦速度慢等现象;此外,对于背景较为复杂的场景,聚焦效果也不够理想。
发明内容
本申请提供一种目标聚焦动态补偿方法、装置及存储装置,能够解决现有的聚焦方法易出现清晰度反复、聚焦速度慢,且易受噪声和光照强度影响、以及不适用于背景较为复杂的场景的问题。
为解决上述技术问题,本申请采用的一个技术方案是:提供一种目标聚焦动态补偿方法,包括如下步骤:
获取设定安装位置的摄像头在变倍电机当前位置下捕获的图像,并检测所述图像中是否出现待聚焦目标;
若是,确定所述待聚焦目标在所述图像中的位置信息;
利用所述位置信息获取所述摄像头朝向所述待聚焦目标的第一视角;
利用所述第一视角确定所述待聚焦目标的偏差物距;
利用所述偏差物距确定聚焦电机位置偏移量。
为解决上述技术问题,本申请采用的另一个技术方案是:提供一种目标聚焦动态补偿装置,所述装置包括处理器、与所述处理器耦接的存储器,其中,
所述存储器存储有用于实现上述的目标聚焦动态补偿方法的程序指令;
所述处理器用于执行所述存储器存储的所述程序指令以实现目标聚焦动态补偿。
为解决上述技术问题,本申请采用的再一个技术方案是:提供一种存储装置,存储有能够实现上述的目标聚焦动态补偿方法的程序文件。
本申请的有益效果是:本发明的目标聚焦动态补偿方法、装置及存储装置通过在聚焦前对摄像头视场内的场景进行背景建模,然后在聚焦时利用目标位置信息获取精准聚焦所需的关键信息,能够实现在背景较为复杂的场景中对目标聚焦过程进行动态补偿,且聚焦效果不会受到光照变化和噪声的影响;此外,在聚焦过程中由于避免了重复的聚焦统计值计算和搜索过程,大大减少了计算量,且不会产生清晰度反复的现象。
附图说明
图1是本发明第一实施例的目标聚焦动态补偿方法的流程示意图;
图2是本发明第一实施例中应用场景示意图;
图3是本发明第一实施例中确定聚焦电机当前位置、聚焦电机第一标准位置和聚焦电机第二标准位置示意图;
图4是本发明第二实施例的目标聚焦动态补偿方法的流程示意图;
图5是本发明实施例的目标聚焦动态补偿装置的第一结构示意图;
图6是本发明实施例的目标聚焦动态补偿装置的第二结构示意图;
图7是本发明实施例的存储装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,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他实施例,都属于本申请保护的范围。
本申请中的术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”、“第三”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。本申请的描述中,“多个”的含义是至少两个,例如两个,三个等,除非另有明确具体的限定。本申请实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等,如果该特定姿态发生改变时,则该方向性指示也相应地随之改变。此外,术语“包括”和“具有”以及它们任何变形,意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元,而是可选地还包括没有列出的步骤或单元,或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着,结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例,也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是,本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
图1是本发明第一实施例的目标聚焦动态补偿方法的流程示意图。需注意的是,若有实质上相同的结果,本发明的方法并不以图1所示的流程顺序为限。如图1所示,该方法包括步骤:
步骤S101:获取设定安装位置的摄像头在变倍电机当前位置下捕获的背景图像,并将该背景图像分成若干个图像块。
可选地,在步骤S101中,先按照设定安装位置安装好摄像头,并根据应用需求设定好变倍电机当前位置,然后使用该摄像头触发一次大范围的聚焦以获取当前视场范围内的背景图像,再将该背景图像均分成m*n个图像块,然后通过区域聚焦得到各个图像块所对应的背景区域的背景物距。
可选地,将该背景图像均分成15*17个图像块。
步骤S102:计算该摄像头朝向各个图像块所对应的背景区域的视角。
可选地,在本实施例中,该视角为垂直视角。可选地,在本发明的其他实施例中,该视角还可以为水平视角。由于目标水平移动时,该目标所在的图像块所对应的背景区域的背景物距变化小,其变化量可以忽略不计,因此,在本实施例中,重点考虑目标移动时,该摄像头朝向该目标所在图像块所对应的背景区域的垂直视角的变化。
可选地,计算该摄像头朝向第i行、第j列的图像块所对应的背景区域的垂直视角步骤包括:先分别获取该摄像头的垂直安装角T_Angle、以及该摄像头在变倍电机当前位置下的垂直视场角T_Range。需要说明的是,该摄像头的垂直安装角T_Angle即为该摄像头安装后,与垂直方向的夹角,且该垂直安装角即为该摄像头朝向该中心图像块所对应的背景区域的垂直视角。可选地,当该中心图像块位于第q行时,可以按照下式(1)计算该摄像头朝向第i行、第j列的图像块所对应的背景区域的垂直视角θyij
θyij=T_Angle+(q-i)*(T_Range/m) (1)
可以理解的是,在其他实施例中,若该视角为水平视角,当中心图像块位于第p列时,则计算该摄像头朝向第i行、第j列的图像块所对应的背景区域的水平视角步骤应包括:先分别获取该摄像头的水平安装角P_Angle(即该摄像头安装后,与水平方向的夹角)、以及该摄像头在变倍电机当前位置下的水平视场角P_Range,该摄像头的水平安装角即为该摄像头朝向该中心图像块所对应的背景区域的水平视角。然后按照下式(2)计算该摄像头朝向第i行、第j列的图像块所对应的背景区域的水平视角θxij
θxij=P_Angle+(p-j)*(P_Range/n) (2)
通过上述方法,可以计算出该摄像头朝向各个图像块所对应的背景区域的垂直视角或水平视角,以实现在聚焦前对摄像头视场范围内的场景进行背景建模,从而在后续聚焦时再根据检测到的目标位置信息获取目标所在图像块的索引,然后再根据该图像块的索引直接获取精准聚焦所需的关键信息,如背景物距信息和视角信息,提高了算法的实时性。利用背景物距信息可实现快速聚焦,利用视角信息可以获取偏差物距,进而能够实现在背景较为复杂的场景中对目标聚焦过程进行动态补偿,提高聚焦精度。且聚焦效果不会受到光照变化和噪声的影响,具体动态补偿过程详见后续步骤。
步骤S103:获取该摄像头在变倍电机当前位置下捕获的图像。
可选地,在步骤S103中,继续使用该摄像头在变倍电机当前位置下触发一次正常的全景权重聚焦以获取当前视场范围内整体清晰的图像。可以理解的是,当确定了摄像头的安装位置、安装角度以及变倍电机当前位置后,就可以确定该摄像头所捕获的图像的视场范围,即该步骤S103中的当前视场范围与步骤S101中的当前视场范围相同。
步骤S104:检测该图像中是否出现待聚焦目标。
在步骤S104中,循环检测该图像中是否出现待聚焦目标,可选地,该待聚焦目标为人。若出现待聚焦目标,执行步骤S105,否则,继续执行该步骤S104。
步骤S105:确定该待聚焦目标在该图像中的位置信息。
可选地,通过目标检测算法确定该待聚焦目标在该图像中的位置信息。
步骤S106:基于该位置信息确定该待聚焦目标所在的图像块,并获取该摄像头朝向该所在的图像块所对应的背景区域的垂直视角。
可选地,在步骤S106中,将该位置信息与步骤S101中得到的各个图像块的位置信息进行匹配,将匹配上的图像块作为该待聚焦目标所在的图像块。可选地,计算待聚焦目标与各个图像块的重叠面积,将重叠面积最大的图像块作为该待聚焦目标所在的图像块。可以理解的是,摄像头朝向该所在的图像块所对应的背景区域的垂直视角则为摄像头朝向该待聚焦目标的垂直视角。
如图2中所示的应用场景,该摄像头朝向该所在的图像块所对应的背景区域的垂直视角θy即为该摄像头朝向该待聚焦目标的垂直视角,该所在的图像块所对应的背景区域的背景物距u1则为该待聚焦目标所在的背景区域的背景物距。同时,如图2中所示,该待聚焦目标的实际物距为u2,与背景物距之间有一定的偏差物距Δu=u1-u2,若根据该背景物距u1从该摄像头的物距曲线中确定聚焦电机当前位置,并以该当前位置对该待聚焦目标进行聚焦,会产生聚焦模糊的现象。因此,需要根据获取到的垂直视角θy确定该待聚焦目标的偏差物距,具体方法见步骤S107。
步骤S107:利用获取到的垂直视角确定该待聚焦目标的偏差物距。
在步骤S107中,先获取该待聚焦目标的高度值h1,然后按照下式(3)估算出该待聚焦目标的偏差物距:
Δu=h1/cosθy (3)
其中,θy即为步骤S106中获取到的垂直视角。
可选地,当该聚焦目标为人时,若为男性,该高度值h1可以为170cm,若为女性,该高度值h1可以为160cm。
可以理解的是,在其他实施例中,若在步骤S106中获取到的是该摄像头朝向该所在的图像块所对应的背景区域的水平视角θx,则按照下式(4)估算出该待聚焦目标的偏差物距:
Δu=h1/sinθx (4)
步骤S108:利用该偏差物距确定聚焦电机位置偏移量。
在步骤S108中,先根据步骤S106中获取到的背景物距u1从该摄像头的物距曲线中确定该摄像头在变倍电机当前位置下的聚焦电机当前位置、以及与该聚焦电机当前位置相邻的聚焦电机第一标准位置和聚焦电机第二标准位置。
举例说明,请参阅图3所示,假设变倍电机当前位置Zoom=x,在该变倍电机当前位置下,与背景物距u1对应的聚焦电机当前位置Focus为y,即图中A点,落在物距分别为5m和10m的标准物距曲线之间,则与该聚焦电机当前位置y相邻的聚焦电机第一标准位置为y1,聚焦电机第二标准位置为y2
可选地,通过线性插值法确定该聚焦电机位置偏移量Δy,具体计算公式见下式(5):
Figure BDA0002357324480000071
步骤S109:根据该聚焦电机位置偏移量进行聚焦补偿。
在步骤S109中,先计算y与Δy的求和值以得到补偿后的聚焦电机位置,然后将聚焦电机的位置调整到补偿后的聚焦电机位置上,实现单向一次性比较准确的电机补偿,进而完成对该待聚焦目标的精准聚焦。上述方式相比较于传统的聚焦方法,由于在聚焦过程中避免了重复的聚焦统计值计算和搜索过程,因此大大减少了计算量,且不会产生清晰度反复的现象。
步骤S110:检测该待聚焦目标是否移动。
在步骤S110中,通过检测该待聚焦目标是否移动,来判断是否要重新确认该待聚焦目标所在的图像块。若检测发现该待聚焦目标发生了移动,返回执行步骤S105,重新确定该待聚焦目标在该图像中的位置信息;否则,执行步骤S111。
步骤S111:检测该图像中是否已无待聚焦目标。
在步骤S111中,若检测到待聚焦目标离开该摄像头的视场范围后,返回执行步骤S103,重新恢复到全景权重聚焦状态,重新捕获图像;否则,返回执行步骤S105,重新确定该待聚焦目标在该图像中的位置信息。
本发明第一实施例的目标聚焦动态补偿方法通过在聚焦前对摄像头视场内的场景进行背景建模,然后在聚焦时利用目标位置信息获取精准聚焦所需的关键信息,如背景物距信息和垂直视角信息,提高了算法的实时性。利用背景物距信息可实现快速聚焦,利用视角信息可以获取偏差物距,进而能够实现在背景较为复杂的场景中对目标聚焦过程进行动态补偿,提高聚焦精度;且聚焦效果不会受到光照变化和噪声的影响;此外,在聚焦过程中由于避免了重复的聚焦统计值计算和搜索过程,大大减少了计算量,且不会产生清晰度反复的现象。
图4是本发明第二实施例的目标聚焦动态补偿方法的流程示意图。需注意的是,若有实质上相同的结果,本发明的方法并不以图4所示的流程顺序为限。如图4所示,该方法包括步骤:
步骤S201:获取设定安装位置的摄像头在变倍电机当前位置下捕获的图像。
可选地,在步骤S201中,先按照设定安装位置安装好摄像头,并根据应用需求设定好变倍电机当前位置,然后使用该摄像头触发一次正常的全景权重聚焦以获取当前视场范围内整体清晰的图像。可以理解的是,当确定了摄像头的安装位置、安装角度以及变倍电机当前位置后,就可以确定该摄像头所捕获的图像的视场范围。
步骤S202:检测该图像中是否出现待聚焦目标。
在步骤S202中,循环检测该图像中是否出现待聚焦目标,可选地,该待聚焦目标为人。若出现待聚焦目标,执行步骤S203,否则,继续执行该步骤S202。
步骤S203:确定该待聚焦目标在该图像中的位置信息。
可选地,通过目标检测算法确定该待聚焦目标在该图像中的位置信息。
步骤S204:基于该位置信息确定该待聚焦目标所在的图像块,并获取该摄像头朝向该所在的图像块所对应的背景区域的垂直视角、以及该所在的图像块所对应的背景区域的背景物距。
可选地,在步骤S204中,该图像块通过对该摄像头在变倍电机当前位置下捕获到的背景图像进行分块得到。
可选地,使用该摄像头触发一次大范围的聚焦以获取当前视场范围内的背景图像,再将该背景图像均分成m*n个图像块,然后通过区域聚焦得到各个图像块所对应的背景区域的背景物距。可选地,将该背景图像均分成15*17个图像块。
可选地,在步骤S204中,将该位置信息与上述分块得到的各个图像块的位置信息进行匹配,将匹配上的图像块作为该待聚焦目标所在的图像块。可选地,计算待聚焦目标与上述分块得到的各个图像块的重叠面积,将重叠面积最大的图像块作为该待聚焦目标所在的图像块。可选地,该所在的图像块所对应的背景区域的背景物距即为该待聚焦目标所在的背景区域的背景物距。
可选地,假设该所在图像块位于背景图像的第i行、第j列,且中心图像块位于第q行,则可以按照图1的步骤S102中计算摄像头朝向第i行、第j列的图像块所对应的背景区域的垂直视角的方法来计算该摄像头朝向该所在的图像块所对应的背景区域的垂直视角,为简约起见,在此不再赘述。可以理解的是,摄像头朝向该所在的图像块所对应的背景区域的垂直视角则为摄像头朝向该待聚焦目标的垂直视角。
通过上述方法,实现在聚焦前对摄像头视场内的场景进行背景建模,获取各个图像块所对应的背景区域的背景物距,利用背景物距信息可实现快速聚焦。在后续聚焦时再将检测到的目标位置信息代入到建立好的模型中,获取该摄像头朝向该待聚焦目标的垂直视角,进而再根据该垂直视角计算得到偏差物距。通过该方式,能够实现在背景较为复杂的场景中对目标聚焦过程进行动态补偿,提高聚焦精度;且聚焦效果不会受到光照变化和噪声的影响。具体动态补偿过程详见后续步骤。
步骤S205:利用获取到的垂直视角确定该待聚焦目标的偏差物距。
步骤S206:利用该偏差物距确定聚焦电机位置偏移量。
步骤S207:根据该聚焦电机位置偏移量进行聚焦补偿。
步骤S208:检测该待聚焦目标是否移动。
步骤S209:检测该图像中是否已无待聚焦目标。
在本实施例中,图4中的步骤S205至步骤S209分别与图1中的步骤S107至步骤S111类似,为简约起见,在此不再赘述。
本发明第二实施例的目标聚焦动态补偿方法通过在聚焦前对摄像头视场内的场景进行背景建模,然后在聚焦时利用目标位置信息获取精准聚焦所需的关键信息,如背景物距信息和垂直视角信息,能够实现在背景较为复杂的场景中对目标聚焦过程进行动态补偿,且聚焦效果不会受到光照变化和噪声的影响;此外,在聚焦过程中由于避免了重复的聚焦统计值计算和搜索过程,大大减少了计算量,且不会产生清晰度反复的现象。
图5是本发明实施例的目标聚焦动态补偿装置的第一结构示意图。如图5所示,该装置30包括第一获取模块31、检测模块32、确定模块33、第二获取模块34、偏差物距计算模块35、偏移量计算模块36和聚焦补偿模块37。
其中,第一获取模块31,用于获取设定安装位置的摄像头在变倍电机当前位置下捕获的图像。
检测模块32与第一获取模块31耦接,用于检测该图像中是否出现待聚焦目标。
确定模块33与检测模块32耦接,用于当检测到待聚焦目标时,确定该待聚焦目标在该图像中的位置信息。
第二获取模块34与确定模块33耦接,用于利用所述位置信息获取所述摄像头朝向所述待聚焦目标的第一视角。可选地,该第一视角为垂直视角。
偏差物距计算模块35与第二获取模块34耦接,用于利用该第一视角确定该待聚焦目标的偏差物距。
偏移量计算模块36与偏差物距计算模块35耦接,用于利用该偏差物距确定聚焦电机位置偏移量。
聚焦补偿模块37与偏移量计算模块36耦接,用于根据该聚焦电机位置偏移量进行聚焦补偿。
可选地,第一获取模块31还用于获取该摄像头在变倍电机当前位置下捕获的背景图像。该第二获取模块34利用所述位置信息获取所述摄像头朝向所述待聚焦目标的第一视角的操作可以为:基于该位置信息确定该待聚焦目标所在的图像块,该图像块通过对捕获到的背景图像进行分块得到;获取该摄像头朝向该所在的图像块所对应的背景区域的第二视角,该第二视角即为该摄像头朝向该待聚焦目标的第一视角。可选地,该第二视角为垂直视角。
可选地,该背景图像被分成若干个图像块。第二获取模块34在获取该摄像头朝向该所在的图像块所对应的背景区域的第二视角之前,还用于计算该摄像头朝向各个图像块所对应的背景区域的第二视角。
可选地,该背景图像被分成m*n个大小相同的图像块,其中,中心图像块位于第q行。第二获取模块34计算该摄像头朝向第i行、第j列的图像块所对应的背景区域的垂直视角操作可以为:第二获取模块34获取该摄像头的垂直安装角、以及该摄像头在变倍电机当前位置下的垂直视场角,该摄像头的垂直安装角即为该摄像头朝向该中心图像块所对应的背景区域的垂直视角;计算该垂直视场角与m的第一比值、以及计算q与i的第一差值;计算该第一差值与该第一比值之间的第一乘积;计算该摄像头朝向该中心图像块所对应的背景区域的垂直视角、和该第一乘积之间的第一求和值,该第一求和值即为该摄像头朝向该第i行、第j列的图像块所对应的背景区域的垂直视角。
可选地,偏差物距计算模块35利用该第一视角确定该待聚焦目标的偏差物距操作可以为:获取该待聚焦目标的高度值、以及计算该第一视角的余弦值;计算该高度值与该余弦值的第二比值,该第二比值即为该待聚焦目标的偏差物距。
可选地,第二获取模块34还用于获取该待聚焦目标所在的图像块所对应的背景区域的第一物距。可选地,该第一物距为背景物距。
可选地,偏移量计算模块36用于利用该偏差物距确定聚焦电机位置偏移量操作可以为:利用该第一物距从该摄像头的物距曲线中确定该摄像头在变倍电机当前位置下的聚焦电机当前位置、以及与该聚焦电机当前位置相邻的聚焦电机第一标准位置和聚焦电机第二标准位置;计算该第一标准位置与该第二标准位置之间的位置差值;计算该位置差值与该待聚焦目标的偏差物距之间的第二乘积;计算该第二乘积与5之间的第三比值,该第三比值即为该聚焦电机位置偏移量。
可选地,第二获取模块34获取该待聚焦目标所在的图像块所对应的背景区域的第一物距之前,还用于记录各个图像块所对应的背景区域的第二物距。可选地,该第二物距为背景物距。
可选地,检测模块32还与聚焦补偿模块37耦接,还用于在补偿后,继续检测该待聚焦目标是否移动。
可选地,该检测模块32还用于检测该全景图像中是否已无待聚焦目标。
请参阅图6,图6为本发明实施例的目标聚焦动态补偿装置的第二结构示意图。如图6所示,该装置40包括处理器41及和处理器41耦接的存储器42。
存储器42存储有用于实现上述任一实施例所述的目标聚焦动态补偿方法的程序指令。
处理器41用于执行存储器42存储的程序指令以实现目标聚焦动态补偿。
其中,处理器41还可以称为CPU(Central Processing Unit,中央处理单元)。处理器41可能是一种集成电路芯片,具有信号的处理能力。处理器41还可以是通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
参阅图7,图7为本发明实施例的存储装置的结构示意图。本发明实施例的存储装置存储有能够实现上述所有方法的程序文件51,其中,该程序文件51可以以软件产品的形式存储在上述存储装置中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储装置包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质,或者是计算机、服务器、手机、平板等终端设备。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的系统,装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。以上仅为本申请的实施方式,并非因此限制本申请的专利范围,凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (15)

1.一种目标聚焦动态补偿方法,其特征在于,包括如下步骤:
获取设定安装位置的摄像头在变倍电机当前位置下捕获的图像,并检测所述图像中是否出现待聚焦目标;
若是,确定所述待聚焦目标在所述图像中的位置信息;
利用所述位置信息获取所述摄像头朝向所述待聚焦目标的第一视角;
利用所述第一视角确定所述待聚焦目标的偏差物距;
利用所述偏差物距确定聚焦电机位置偏移量。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用所述位置信息获取所述摄像头朝向所述待聚焦目标的第一视角步骤包括:
基于所述位置信息确定所述待聚焦目标所在的图像块,所述图像块通过对所述摄像头在变倍电机当前位置下捕获到的背景图像进行分块得到;
获取所述摄像头朝向所述所在的图像块所对应的背景区域的第二视角,所述第二视角即为所述摄像头朝向所述待聚焦目标的第一视角。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述背景图像被分成若干个图像块,所述获取所述摄像头朝向所述所在的图像块所对应的背景区域的第二视角步骤之前,包括:
计算所述摄像头朝向各个所述图像块所对应的背景区域的第二视角。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述第一视角为垂直视角。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述背景图像被分成m*n个大小相同的图像块,其中,中心图像块位于第q行;
计算所述摄像头朝向第i行、第j列的图像块所对应的背景区域的垂直视角步骤包括:
获取所述摄像头的垂直安装角、以及所述摄像头在所述变倍电机当前位置下的垂直视场角,所述摄像头的垂直安装角即为所述摄像头朝向所述中心图像块所对应的背景区域的垂直视角;
计算所述垂直视场角与m的第一比值、以及计算q与i的第一差值;
计算所述第一差值与所述第一比值之间的第一乘积;
计算所述摄像头朝向所述中心图像块所对应的背景区域的垂直视角、和所述第一乘积之间的第一求和值,所述第一求和值即为所述摄像头朝向所述第i行、第j列的图像块所对应的背景区域的垂直视角。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,利用所述摄像头朝向所述待聚焦目标的垂直视角确定所述待聚焦目标的偏差物距步骤包括:
获取所述待聚焦目标的高度值、以及计算所述垂直视角的余弦值;
计算所述高度值与所述余弦值的第二比值,所述第二比值即为所述待聚焦目标的偏差物距。
7.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述位置信息确定所述待聚焦目标所在的图像块步骤之后,包括:
获取所述所在的图像块所对应的背景区域的第一物距。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述利用所述偏差物距确定聚焦电机位置偏移量步骤包括:
利用所述第一物距从所述摄像头的物距曲线中确定所述摄像头在变倍电机当前位置下的聚焦电机当前位置、以及与所述聚焦电机当前位置相邻的聚焦电机第一标准位置和聚焦电机第二标准位置;
计算所述第一标准位置与所述第二标准位置之间的位置差值;
计算所述位置差值与所述待聚焦目标的偏差物距之间的第二乘积;
计算所述第二乘积与5之间的第三比值,所述第三比值即为所述聚焦电机位置偏移量。
9.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述背景图像被分成若干个图像块,所述获取所述所在的图像块所对应的背景区域的第一物距步骤之前,包括:
记录各个所述图像块所对应的背景区域的第二物距。
10.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述检测所述图像中是否出现待聚焦目标步骤之后,包括:
否则,继续执行所述检测所述图像中是否出现待聚焦目标步骤。
11.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用所述偏差物距确定聚焦电机位置偏移量步骤之后,包括:
根据所述聚焦电机位置偏移量进行聚焦补偿。
12.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,所述根据所述聚焦电机位置偏移量进行聚焦补偿步骤之后,包括:
检测所述待聚焦目标是否移动;
若是,返回执行所述确定所述待聚焦目标在所述图像中的位置信息步骤。
13.根据权利要求12所述的方法,其特征在于,所述检测所述待聚焦目标是否移动步骤之后,包括:
否则,检测所述图像中是否已无待聚焦目标;
若是,返回执行所述获取设定安装位置的摄像头在变倍电机当前位置下捕获的图像步骤;否则,返回执行所述确定所述待聚焦目标在所述图像中的位置信息步骤。
14.一种目标聚焦动态补偿装置,其特征在于,所述装置包括处理器、与所述处理器耦接的存储器,其中,
所述存储器存储有用于实现如权利要求1-13中任一项所述的目标聚焦动态补偿方法的程序指令;
所述处理器用于执行所述存储器存储的所述程序指令以实现目标聚焦动态补偿。
15.一种存储装置,其特征在于,存储有能够实现如权利要求1-13中任一项所述的目标聚焦动态补偿方法的程序文件。
CN202010011554.7A 2020-01-06 2020-01-06 目标聚焦动态补偿方法、装置及存储装置 Active CN111243030B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010011554.7A CN111243030B (zh) 2020-01-06 2020-01-06 目标聚焦动态补偿方法、装置及存储装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010011554.7A CN111243030B (zh) 2020-01-06 2020-01-06 目标聚焦动态补偿方法、装置及存储装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111243030A true CN111243030A (zh) 2020-06-05
CN111243030B CN111243030B (zh) 2023-08-11

Family

ID=70877677

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010011554.7A Active CN111243030B (zh) 2020-01-06 2020-01-06 目标聚焦动态补偿方法、装置及存储装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111243030B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113905173A (zh) * 2021-08-30 2022-01-07 浙江大华技术股份有限公司 聚焦方法、聚焦装置及计算机可读存储介质
CN114061921A (zh) * 2021-12-02 2022-02-18 重庆紫光华山智安科技有限公司 回程差检测方法、装置、监控设备及可读存储介质

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2296837A1 (en) * 1990-08-22 1992-02-23 Kollmorgen Corporation Collision avoidance system
US20080266440A1 (en) * 2007-04-30 2008-10-30 General Electric Company Predictive autofocusing
CN104038691A (zh) * 2013-03-07 2014-09-10 联发科技股份有限公司 自动聚焦方法及自动聚焦装置
CN104104876A (zh) * 2014-07-25 2014-10-15 广东欧珀移动通信有限公司 一种快速对焦的方法、装置及移动设备
US20160100094A1 (en) * 2014-10-07 2016-04-07 Wistron Corporation Video recording device and associated video recording method
CN107911612A (zh) * 2017-12-22 2018-04-13 神思电子技术股份有限公司 一种摄像机自动聚焦方法和装置
CN108259760A (zh) * 2018-03-22 2018-07-06 浙江大华技术股份有限公司 一种球罩球机的变倍聚焦补偿方法及装置
CN109391762A (zh) * 2017-08-03 2019-02-26 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种跟踪拍摄的方法和装置
WO2019080616A1 (zh) * 2017-10-24 2019-05-02 华为技术有限公司 一种同步聚焦方法及装置
WO2019104569A1 (zh) * 2017-11-30 2019-06-06 深圳市大疆创新科技有限公司 一种对焦方法、设备及可读存储介质
CN110278383A (zh) * 2019-07-25 2019-09-24 浙江大华技术股份有限公司 聚焦方法、装置以及电子设备、存储介质
CN110278382A (zh) * 2019-07-22 2019-09-24 浙江大华技术股份有限公司 一种聚焦方法、装置、电子设备及存储介质
CN110557550A (zh) * 2018-05-31 2019-12-10 杭州海康威视数字技术股份有限公司 聚焦方法、装置及计算机可读存储介质

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2296837A1 (en) * 1990-08-22 1992-02-23 Kollmorgen Corporation Collision avoidance system
US20080266440A1 (en) * 2007-04-30 2008-10-30 General Electric Company Predictive autofocusing
CN104038691A (zh) * 2013-03-07 2014-09-10 联发科技股份有限公司 自动聚焦方法及自动聚焦装置
CN104104876A (zh) * 2014-07-25 2014-10-15 广东欧珀移动通信有限公司 一种快速对焦的方法、装置及移动设备
US20160100094A1 (en) * 2014-10-07 2016-04-07 Wistron Corporation Video recording device and associated video recording method
CN109391762A (zh) * 2017-08-03 2019-02-26 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种跟踪拍摄的方法和装置
WO2019080616A1 (zh) * 2017-10-24 2019-05-02 华为技术有限公司 一种同步聚焦方法及装置
WO2019104569A1 (zh) * 2017-11-30 2019-06-06 深圳市大疆创新科技有限公司 一种对焦方法、设备及可读存储介质
CN107911612A (zh) * 2017-12-22 2018-04-13 神思电子技术股份有限公司 一种摄像机自动聚焦方法和装置
CN108259760A (zh) * 2018-03-22 2018-07-06 浙江大华技术股份有限公司 一种球罩球机的变倍聚焦补偿方法及装置
CN110557550A (zh) * 2018-05-31 2019-12-10 杭州海康威视数字技术股份有限公司 聚焦方法、装置及计算机可读存储介质
CN110278382A (zh) * 2019-07-22 2019-09-24 浙江大华技术股份有限公司 一种聚焦方法、装置、电子设备及存储介质
CN110278383A (zh) * 2019-07-25 2019-09-24 浙江大华技术股份有限公司 聚焦方法、装置以及电子设备、存储介质

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113905173A (zh) * 2021-08-30 2022-01-07 浙江大华技术股份有限公司 聚焦方法、聚焦装置及计算机可读存储介质
CN114061921A (zh) * 2021-12-02 2022-02-18 重庆紫光华山智安科技有限公司 回程差检测方法、装置、监控设备及可读存储介质
CN114061921B (zh) * 2021-12-02 2022-10-28 重庆紫光华山智安科技有限公司 回程差检测方法、装置、监控设备及可读存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN111243030B (zh) 2023-08-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111641775B (zh) 多摄变焦控制方法、装置及电子系统
JP7311418B2 (ja) 焦点合わせの方法、端末、およびコンピュータ可読記憶媒体
CN109922250B (zh) 一种目标对象抓拍方法、装置及视频监控设备
CN105629628B (zh) 自动对焦方法及装置
Varcheie et al. Adaptive fuzzy particle filter tracker for a PTZ camera in an IP surveillance system
EP3413236B1 (en) Control apparatus, method of controlling image sensing device, and computer-readable storage medium
CN105069804B (zh) 基于智能手机的三维模型扫描重建方法
US20020150308A1 (en) Image processing method, and an apparatus provided with an image processing function
CN111243030B (zh) 目标聚焦动态补偿方法、装置及存储装置
CN113447923A (zh) 目标检测方法、装置、系统、电子设备及存储介质
CN104601876B (zh) 路人侦测方法与装置
CN110913129B (zh) 基于bp神经网络的聚焦方法、装置、终端及存储装置
JP3729025B2 (ja) 歩行者検知装置
CN116030099B (zh) 一种基于ptz相机的多目标跟踪方法及装置
CN110021055A (zh) 产生视差图的方法及其图像处理装置与系统
KR101321780B1 (ko) 화상처리장치 및 화상처리방법
CN111950370B (zh) 动态环境下线拓展视觉里程计方法
WO2019048904A1 (en) STEREOSCOPIC DEPTH CARTOGRAPHY AND COMBINED PHASE DETECTION IN A DOUBLE-OPENING CAMERA
CN112653835A (zh) 聚焦状态的判断方法、装置及存储介质
CN112258383B (zh) 一种鱼眼图像中有效区域的确定方法、装置及设备
CN111028296A (zh) 球机焦距值估算方法、装置、设备及存储装置
CN116567412A (zh) 变焦跟踪曲线确定方法、装置、计算机设备和存储介质
CN102044079A (zh) 考虑比例跟踪图像补丁的方法和设备
KR102438093B1 (ko) 객체를 연관시키는 방법 및 장치, 시스템, 전자 기기, 저장 매체 및 컴퓨터 프로그램
JP2009104366A (ja) ステレオ画像処理方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant