CN111638583B - 一种自动对焦方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种自动对焦方法和装置，该方法包括以下步骤：分别获取镜头处于不同焦距的情况下采集的N张原始图像，N张原始图像对应的焦距呈等差数列关系，N为奇数；针对所述N张原始图像中的每张原始图像，分别进行清晰度评价，得到N个评价值并按照数值大小，对所述N个评价值进行排列，得到第一数列；在第一评价值对应的焦距和第二评价值对应的焦距满足预设条件的情况下，将第三评价值对应的焦距作为对焦焦距；其中，所述第一评价值为所述第一数列中数值最大的评价值，所述第二评价值为所述第一数列中数值最小的评价值，所述第三评价值为所述第一数列中处于中间位置的评价值。本发明基于二分法完成快速对焦，能够提升自动对焦的实时性。

Description

一种自动对焦方法和装置

技术领域

本发明涉及拍摄技术领域，特别涉及一种自动对焦方法和装置。

背景技术

在微循环监测领域，获取清晰的医学图像至关重要，对调焦精度和实时性提出了很高的要求。传统的手动调焦方法过分依赖人眼的判断，需要反复手动操作，才能获得看似清晰的图像。由于人眼的反应速度受到一定的限制，难以保证手动调焦的精度。

近些年，随着计算机硬件技术以及数字图像处理技术的不断发展，基于数字图像处理的自动调焦技术开始蓬勃发展起来。与传统的自动调焦技术不同，基于数字图像处理技术的自动调焦，针对拍摄的图像进行成像质量的清晰度评价，得到系统当前的对焦状态，并通过驱动机构调整成像系统镜头的焦距，从而实现自动调焦。

然而，现有的自动调焦技术应用于医学图像领域还存在各种缺陷，例如，对焦速度低，不能满足微循环图像采集对于实时性的要求。

发明内容

本发明提供了一种自动对焦方法和装置，以解决现有的自动调焦技术实时性较差的缺陷。

本发明提供了一种自动对焦方法，包括以下步骤：

分别获取镜头处于不同焦距的情况下采集的N张原始图像，所述N张原始图像对应的焦距呈等差数列关系，N为奇数；

针对所述N张原始图像中的每张原始图像，分别进行清晰度评价，得到N个评价值并按照数值大小，对所述N个评价值进行排列，得到第一数列；

在第一评价值对应的焦距和第二评价值对应的焦距满足预设条件的情况下，将第三评价值对应的焦距作为对焦焦距；

其中，所述第一评价值为所述第一数列中数值最大的评价值，所述第二评价值为所述第一数列中数值最小的评价值，所述第三评价值为所述第一数列中处于中间位置的评价值。

可选地，所述按照数值大小，对所述N个评价值进行排列，得到第一数列之后，还包括：

在第一评价值对应的焦距和第二评价值对应的焦距不满足预设条件的情况下，分别获取镜头处于不同焦距的情况下采集的M张原始图像，所述M张原始图像对应的焦距构成第二数列，所述第二数列为等差数列，所述第一评价值对应的焦距为所述第二数列中数值最大的焦距，所述第二评价值对应的焦距为所述第二数列中数值最小的焦距，所述第三评价值对应的焦距为所述第二数列中处于中间位置的焦距，M为奇数；

针对所述M张原始图像中的每张原始图像，分别进行清晰度评价，得到M个评价值，并按照数值大小，对所述M个评价值进行排列，得到第三数列；

在第四评价值对应的焦距和第五评价值对应的焦距满足预设条件的情况下，将第六评价值对应的焦距作为对焦焦距；

其中，所述第四评价值为所述第三数列中数值最大的评价值，所述第五评价值为所述第三数列中数值最小的评价值，所述第六评价值为所述第三数列中处于中间位置的评价值。

可选地，所述第一评价值对应的焦距和所述第二评价值对应的焦距满足预设条件，具体为：

所述第一评价值对应的焦距与所述第二评价值对应的焦距之间的差值小于第一预设值；

所述第四评价值对应的焦距和所述第五评价值对应的焦距满足预设条件，具体为：

所述第四评价值对应的焦距与所述第五评价值对应的焦距之间的差值小于第二预设值。

可选地，所述第一预设值和所述第二预设值均为2。

可选地，所述针对所述N张原始图像中的每张原始图像，分别进行清晰度评价，得到N个评价值，包括：

分别对所述N张原始图像中的每张原始图像执行以下操作：

对所述原始图像进行预处理，得到预处理图像；

对所述预处理图像进行高斯滤波，得到参考图像；

计算所述原始图像与所述参考图像之间的图像结构相似度SSIM值，将所述SSIM值作为所述原始图像的评价值；

针对所述M张原始图像中的每张原始图像，分别进行清晰度评价，得到M个评价值，包括：

分别对所述M张原始图像中的每张原始图像执行以下操作：

对所述原始图像进行预处理，得到预处理图像；

对所述预处理图像进行高斯滤波，得到参考图像；

计算所述原始图像与所述参考图像之间的SSIM值，将所述SSIM值作为所述原始图像的评价值。

可选地，对所述预处理图像进行高斯滤波，具体采用窗口模板大小为55x55，且滤波参数σ＝21的高斯平滑滤波器进行。

可选地，所述计算所述原始图像与所述参考图像之间的SSIM值，包括：

采用以下公式计算所述原始图像与所述参考图像之间的SSIM值：

其中，SSIM(x,y)为所述原始图像与所述参考图像之间的SSIM值，x为所述原始图像，y为所述参考图像，μ,σ分别为均值和标准差，σ_xy为协方差，C₁、C₂为常数。

可选地，所述均值通过opencv的非分离线性滤波器计算得到，所述非分离线性滤波器的深度为-1，卷积核大小为(1,1)。

本发明还提供了一种自动对焦装置，包括：

第一获取模块，用于分别获取镜头处于不同焦距的情况下采集的N张原始图像，所述N张原始图像对应的焦距呈等差数列关系，N为奇数；

第一评价模块，用于针对所述N张原始图像中的每张原始图像，分别进行清晰度评价，得到N个评价值并按照数值大小，对所述N个评价值进行排列，得到第一数列；

第一对焦模块，用于在第一评价值对应的焦距和第二评价值对应的焦距满足预设条件的情况下，将第三评价值对应的焦距作为对焦焦距；

其中，所述第一评价值为所述第一数列中数值最大的评价值，所述第二评价值为所述第一数列中数值最小的评价值，所述第三评价值为所述第一数列中处于中间位置的评价值。

可选地，所述的装置，还包括：

第二获取模块，用于在第一评价值对应的焦距和第二评价值对应的焦距不满足预设条件的情况下，分别获取镜头处于不同焦距的情况下采集的M张原始图像，所述M张原始图像对应的焦距构成第二数列，所述第二数列为等差数列，所述第一评价值对应的焦距为所述第二数列中数值最大的焦距，所述第二评价值对应的焦距为所述第二数列中数值最小的焦距，所述第三评价值对应的焦距为所述第二数列中处于中间位置的焦距，M为奇数；

第二评价模块，用于针对所述M张原始图像中的每张原始图像，分别进行清晰度评价，得到M个评价值，并按照数值大小，对所述M个评价值进行排列，得到第三数列；

第二对焦模块，用于在第四评价值对应的焦距和第五评价值对应的焦距满足预设条件的情况下，将第六评价值对应的焦距作为对焦焦距；

其中，所述第四评价值为所述第三数列中数值最大的评价值，所述第五评价值为所述第三数列中数值最小的评价值，所述第六评价值为所述第三数列中处于中间位置的评价值。

本发明相对现有技术的有益效果在于：

(1)基于无参考图的图像评价方法计算SSIM值作为图像清晰度的评价值，能实现高精度对焦。

(2)基于二分法完成快速对焦，能够提升自动对焦的实时性，最长对焦步数为10步，对焦速度可在1s内完成。

附图说明

图1为本发明实施例中的一种自动对焦方法流程图；

图2为本发明实施例中的一种清晰度评价流程图；

图3为现有技术中的评价曲线示意图；

图4为本发明实施例中的评价曲线示意图；

图5为本发明实施例中的一种自动对焦装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例提供了一种自动对焦方法，如图1所示，包括以下步骤：

步骤101，分别获取镜头处于不同焦距的情况下采集的N张原始图像。

其中，所述N张原始图像对应的焦距呈等差数列关系，N为奇数；

步骤102，针对所述N张原始图像中的每张原始图像，分别进行清晰度评价，得到N个评价值并按照数值大小，对所述N个评价值进行排列，得到第一数列；

步骤103，在第一评价值对应的焦距和第二评价值对应的焦距满足预设条件的情况下，将第三评价值对应的焦距作为对焦焦距。

其中，所述第一评价值为所述第一数列中数值最大的评价值，所述第二评价值为所述第一数列中数值最小的评价值，所述第三评价值为所述第一数列中处于中间位置的评价值。所述第一评价值对应的焦距和所述第二评价值对应的焦距满足预设条件，具体为：所述第一评价值对应的焦距与所述第二评价值对应的焦距之间的差值小于第一预设值。

进一步地，在第一评价值对应的焦距和第二评价值对应的焦距不满足预设条件的情况下，分别获取镜头处于不同焦距的情况下采集的M张原始图像，所述M张原始图像对应的焦距构成第二数列，所述第二数列为等差数列，所述第一评价值对应的焦距为所述第二数列中数值最大的焦距，所述第二评价值对应的焦距为所述第二数列中数值最小的焦距，所述第三评价值对应的焦距为所述第二数列中处于中间位置的焦距，M为奇数；

针对所述M张原始图像中的每张原始图像，分别进行清晰度评价，得到M个评价值，并按照数值大小，对所述M个评价值进行排列，得到第三数列；

在第四评价值对应的焦距和第五评价值对应的焦距满足预设条件的情况下，将第六评价值对应的焦距作为对焦焦距；

其中，所述第四评价值为所述第三数列中数值最大的评价值，所述第五评价值为所述第三数列中数值最小的评价值，所述第六评价值为所述第三数列中处于中间位置的评价值。所述第四评价值对应的焦距和所述第五评价值对应的焦距满足预设条件，具体为：所述第四评价值对应的焦距与所述第五评价值对应的焦距之间的差值小于第二预设值。

本实施例中，可以基于二分法实现快速对焦，即，采用二分法获取不同焦距的图像并计算、存储并判断对应的SSIM值，取最大值对应的焦距作为中值，取中值的右边界作为上边界，左边界作为下边界，循环计算直到上下边界的差值≦2，完成自动对焦。

具体地，对于确定的镜头焦距，初始状态取最小焦距Fmin＝0、最大焦距Fmax＝110、中点焦距Fmid＝55，驱动镜头分别达到上述3个焦距，并获取镜头处于最小焦距的情况下采集的图像Imin、镜头处于中点焦距的情况下采集的图像Imid、镜头处于最大焦距的情况下采集的图像Imax，对Imin、Imid和Imax分别进行图像清晰度评价，得到3个对应的SSIM值Vmin、Vmid和Vmax，存储Vmin、Vmid、Vmax 3个评价值以及对应的焦距值Fmin、Fmid、Fmax。

随后，进入循环，取左中点焦距Fleft＝Fmin+(Fmid-Fmin)/2，右中点焦距Fright＝Fmid+(Fmax-Fmid)/2，获取镜头处于左中点焦距的情况下采集的图像Ileft，获取镜头处于右中点焦距的情况下采集的图像Iright，对Ileft和Iright分别进行SSIM评价，得到左中点焦距图像评价值Vleft和右中点焦距图像评价值Vright。对Vmin、Vmid、Vmax、Vleft和Vright进行大小判断，并按照数值大小，对上述评价值进行排列，得到评价值数列，将评价值数列中的最大值设置为更新后的Vmax，将评价值数列中的最小值设置为更新后的Vmin，将评价值数列中处于中间位置的评价值设置为更新后的Vmid，并将更新后的Vmin、Vmid和Vmax对应的焦距分别设置为更新后的Fmin、Fmid和Fmax，直至Fmax与Fmin的差值小于等于2时，将Fmid设置为最终的对焦焦距，退出循环，完成自动对焦。

本发明实施例基于二分法完成快速对焦，能够提升自动对焦的实时性。

在上述实施例中，所述针对所述N张原始图像中的每张原始图像，分别进行清晰度评价，得到N个评价值，包括：分别对所述N张原始图像中的每张原始图像执行如图2所示的清晰度评价的操作。类似地，针对所述M张原始图像中的每张原始图像，分别进行清晰度评价，得到M个评价值，包括：分别对所述M张原始图像中的每张原始图像执行如图2所示的清晰度评价的操作。

如图2所示，为本发明实施例中的清晰度评价流程，包括以下步骤：

步骤201，对所述原始图像进行预处理，得到预处理图像；

具体地，可以对原始图像进行通道转化和灰度转换。

本实施例中，可以使用opencv对原始图像进行通道转化(CV_BGR2GRAY)和opencv灰度转换(IMREAD_GRAYSCALE)，其中，灰度值＝0.299*R+0.587*G+0.114*B，小数点部分四舍五入。

步骤202，对所述预处理图像进行高斯滤波，得到参考图像；

具体地，可以使用高斯平滑滤波器对预处理图像进行高斯滤波，构造参考图像。其中，高斯平滑滤波器的窗口模板大小为55x55，且滤波参数σ＝21。

步骤203，计算所述原始图像与所述参考图像之间的图像结构相似度SSIM值，将所述SSIM值作为所述原始图像的评价值；

具体地，可以采用以下公式计算所述原始图像与所述参考图像之间的SSIM值：

其中，SSIM(x,y)为所述原始图像与所述参考图像之间的SSIM值，x为所述原始图像，y为所述参考图像，μ,σ分别为均值和标准差，σ_xy为协方差，C₁、C₂为常数。

本实施例中，通过opencv的非分离线性滤波器计算得到均值μ_x和μ_y，该滤波器的深度为-1，卷积核大小为(1，1)。将上述清晰度评价流程应用到舌下微循环图像时，与图3所示的现有技术中的评价曲线相比，能够将舌下微循环图像的评价曲线的波峰的两端压低，且评价曲线的波峰与人眼视觉上最清晰的焦距基本吻合，评价曲线为单峰性且波峰是无偏，如图4所示。

需要说明的是，上述公式是SSIM值的简化计算公式，SSIM值的具体计算公式为：

SSIM(x,y)＝l(x,y)^αc(x,y)^βs(x,y)^γ (2)

其中，l(x，y)为图像亮度比较函数，c(x，y)为图像对比度比较函数，s(x，y)为图像结构比较函数；α,β,γ＞0，用来调整上述三个比较函数之间的重要性。

具体地，采用以下公式计算上述三个比较函数：

C1＝(K1L)²

C2＝(K₂L)²

其中，C1、C2和C3为维持算法稳定的变量，是为了避免分母为0而设的常数。xij表示第i行第j列的像素值，xij表示第i行第j列的像素值，m*n表示图像的大小，P(i，j)表示第i行第j列的像素值；L为图像灰度级数，对于8bit图像，L＝255，K₁<<1，K₂<<1。

进一步地，可以取K₁＝0.01，K₂＝0.03。

需要说明的是，在公式(2)的基础上，取α＝β＝γ＝1，且C₃＝C₂/2

即可得到SSIM值的简化计算公式，即公式(1)。

本发明实施例采用基于无参考图的图像评价方法计算SSIM值作为图像清晰度的评价值，能够将舌下微循环图像的评价曲线的波峰的两端压低，且评价曲线的波峰与人眼视觉上最清晰的焦距基本吻合，评价曲线为单峰性且波峰是无偏，从而实现高对焦精度；进一步地，结合基于二分法的快速对焦算法，可完成快速对焦，最长对焦步数为10步，对焦速度可在1s内完成，满足微循环图像采集对于实时性的要求。

如图5所示，为本发明实施例中的一种自动对焦装置的结构示意图，包括：

第一获取模块501，用于分别获取镜头处于不同焦距的情况下采集的N张原始图像，所述N张原始图像对应的焦距呈等差数列关系，N为奇数；

第一评价模块502，用于针对所述N张原始图像中的每张原始图像，分别进行清晰度评价，得到N个评价值并按照数值大小，对所述N个评价值进行排列，得到第一数列；

第一对焦模块503，用于在第一评价值对应的焦距和第二评价值对应的焦距满足预设条件的情况下，将第三评价值对应的焦距作为对焦焦距；

其中，所述第一评价值为所述第一数列中数值最大的评价值，所述第二评价值为所述第一数列中数值最小的评价值，所述第三评价值为所述第一数列中处于中间位置的评价值。

进一步的，上述的装置，还包括：

第二获取模块，用于在第一评价值对应的焦距和第二评价值对应的焦距不满足预设条件的情况下，分别获取镜头处于不同焦距的情况下采集的M张原始图像，所述M张原始图像对应的焦距构成第二数列，所述第二数列为等差数列，所述第一评价值对应的焦距为所述第二数列中数值最大的焦距，所述第二评价值对应的焦距为所述第二数列中数值最小的焦距，所述第三评价值对应的焦距为所述第二数列中处于中间位置的焦距，M为奇数；

第二评价模块，用于针对所述M张原始图像中的每张原始图像，分别进行清晰度评价，得到M个评价值，并按照数值大小，对所述M个评价值进行排列，得到第三数列；

第二对焦模块，用于在第四评价值对应的焦距和第五评价值对应的焦距满足预设条件的情况下，将第六评价值对应的焦距作为对焦焦距；

其中，所述第四评价值为所述第三数列中数值最大的评价值，所述第五评价值为所述第三数列中数值最小的评价值，所述第六评价值为所述第三数列中处于中间位置的评价值。所述第一评价值对应的焦距和所述第二评价值对应的焦距满足预设条件，具体为：所述第一评价值对应的焦距与所述第二评价值对应的焦距之间的差值小于第一预设值；所述第四评价值对应的焦距和所述第五评价值对应的焦距满足预设条件，具体为：所述第四评价值对应的焦距与所述第五评价值对应的焦距之间的差值小于第二预设值。

本实施例中，所述针对所述N张原始图像中的每张原始图像，分别进行清晰度评价，得到N个评价值，包括：

分别对所述N张原始图像中的每张原始图像执行以下操作：

对所述原始图像进行预处理，得到预处理图像；

对所述预处理图像进行高斯滤波，得到参考图像；

计算所述原始图像与所述参考图像之间的图像结构相似度SSIM值，将所述SSIM值作为所述原始图像的评价值；

针对所述M张原始图像中的每张原始图像，分别进行清晰度评价，得到M个评价值，包括：

分别对所述M张原始图像中的每张原始图像执行以下操作：

对所述原始图像进行预处理，得到预处理图像；

对所述预处理图像进行高斯滤波，得到参考图像；

计算所述原始图像与所述参考图像之间的SSIM值，将所述SSIM值作为所述原始图像的评价值。

具体地，所述计算所述原始图像与所述参考图像之间的SSIM值，包括：

采用以下公式计算所述原始图像与所述参考图像之间的SSIM值：

其中，SSIM(x,y)为所述原始图像与所述参考图像之间的SSIM值，x为所述原始图像，y为所述参考图像，μ,σ分别为均值和标准差，σ_xy为协方差，C₁、C₂为常数。

本发明实施例采用基于无参考图的图像评价方法计算SSIM值作为图像清晰度的评价值，能够将舌下微循环图像的评价曲线的波峰的两端压低，且评价曲线的波峰与人眼视觉上最清晰的焦距基本吻合，评价曲线为单峰性且波峰是无偏，从而实现高精度对焦；进一步地，结合基于二分法的快速对焦算法，可完成快速对焦，最长对焦步数为10步，对焦速度可在1s内完成，满足微循环图像采集对于实时性的要求。

结合本文中所公开的实施例描述的方法中的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种自动对焦方法，其特征在于，包括以下步骤：

分别获取镜头处于不同焦距的情况下采集的N张原始图像，所述N张原始图像对应的焦距呈等差数列关系，N为奇数；

针对所述N张原始图像中的每张原始图像，分别进行清晰度评价，得到N个评价值并按照数值大小，对所述N个评价值进行排列，得到第一数列；

在第一评价值对应的焦距和第二评价值对应的焦距满足预设条件的情况下，将第三评价值对应的焦距作为对焦焦距；

其中，所述第一评价值为所述第一数列中数值最大的评价值，所述第二评价值为所述第一数列中数值最小的评价值，所述第三评价值为所述第一数列中处于中间位置的评价值；

所述按照数值大小，对所述N个评价值进行排列，得到第一数列之后，还包括：

在第一评价值对应的焦距和第二评价值对应的焦距不满足预设条件的情况下，分别获取镜头处于不同焦距的情况下采集的M张原始图像，所述M张原始图像对应的焦距构成第二数列，所述第二数列为等差数列，所述第一评价值对应的焦距为所述第二数列中数值最大的焦距，所述第二评价值对应的焦距为所述第二数列中数值最小的焦距，所述第三评价值对应的焦距为所述第二数列中处于中间位置的焦距，M为奇数；

针对所述M张原始图像中的每张原始图像，分别进行清晰度评价，得到M个评价值，并按照数值大小，对所述M个评价值进行排列，得到第三数列；

在第四评价值对应的焦距和第五评价值对应的焦距满足预设条件的情况下，将第六评价值对应的焦距作为对焦焦距；

其中，所述第四评价值为所述第三数列中数值最大的评价值，所述第五评价值为所述第三数列中数值最小的评价值，所述第六评价值为所述第三数列中处于中间位置的评价值。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一评价值对应的焦距和所述第二评价值对应的焦距满足预设条件，具体为：

所述第一评价值对应的焦距与所述第二评价值对应的焦距之间的差值小于等于第一预设值；

所述第四评价值对应的焦距和所述第五评价值对应的焦距满足预设条件，具体为：

所述第四评价值对应的焦距与所述第五评价值对应的焦距之间的差值小于等于第二预设值。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一预设值和所述第二预设值为2。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对所述N张原始图像中的每张原始图像，分别进行清晰度评价，得到N个评价值，包括：

分别对所述N张原始图像中的每张原始图像执行以下操作：

对所述原始图像进行预处理，得到预处理图像；

对所述预处理图像进行高斯滤波，得到参考图像；

计算所述原始图像与所述参考图像之间的图像结构相似度SSIM值，将所述SSIM值作为所述原始图像的评价值；

针对所述M张原始图像中的每张原始图像，分别进行清晰度评价，得到M个评价值，包括：

分别对所述M张原始图像中的每张原始图像执行以下操作：

对所述原始图像进行预处理，得到预处理图像；

对所述预处理图像进行高斯滤波，得到参考图像；

计算所述原始图像与所述参考图像之间的SSIM值，将所述SSIM值作为所述原始图像的评价值。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述预处理图像进行高斯滤波，具体采用窗口模板大小为55x55，且滤波参数σ＝21的高斯平滑滤波器进行。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述计算所述原始图像与所述参考图像之间的SSIM值，包括：

采用以下公式计算所述原始图像与所述参考图像之间的SSIM值：

其中，SSIM(x,y)为所述原始图像与所述参考图像之间的SSIM值，x为所述原始图像，y为所述参考图像，μ,σ分别为均值和标准差，σ_xy为协方差，C₁、C₂为常数。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述均值通过opencv的非分离线性滤波器计算得到，所述非分离线性滤波器的深度为-1，卷积核大小为(1,1)。

8.一种自动对焦装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于分别获取镜头处于不同焦距的情况下采集的N张原始图像，所述N张原始图像对应的焦距呈等差数列关系，N为奇数；

第一评价模块，用于针对所述N张原始图像中的每张原始图像，分别进行清晰度评价，得到N个评价值并按照数值大小，对所述N个评价值进行排列，得到第一数列；

第一对焦模块，用于在第一评价值对应的焦距和第二评价值对应的焦距满足预设条件的情况下，将第三评价值对应的焦距作为对焦焦距；

其中，所述第一评价值为所述第一数列中数值最大的评价值，所述第二评价值为所述第一数列中数值最小的评价值，所述第三评价值为所述第一数列中处于中间位置的评价值；

第二获取模块，用于在第一评价值对应的焦距和第二评价值对应的焦距不满足预设条件的情况下，分别获取镜头处于不同焦距的情况下采集的M张原始图像，所述M张原始图像对应的焦距构成第二数列，所述第二数列为等差数列，所述第一评价值对应的焦距为所述第二数列中数值最大的焦距，所述第二评价值对应的焦距为所述第二数列中数值最小的焦距，所述第三评价值对应的焦距为所述第二数列中处于中间位置的焦距，M为奇数；

第二评价模块，用于针对所述M张原始图像中的每张原始图像，分别进行清晰度评价，得到M个评价值，并按照数值大小，对所述M个评价值进行排列，得到第三数列；

第二对焦模块，用于在第四评价值对应的焦距和第五评价值对应的焦距满足预设条件的情况下，将第六评价值对应的焦距作为对焦焦距；

其中，所述第四评价值为所述第三数列中数值最大的评价值，所述第五评价值为所述第三数列中数值最小的评价值，所述第六评价值为所述第三数列中处于中间位置的评价值。

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