CN112261285A - 一种基于爬山法改进的正焦位置搜索方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于爬山法改进的正焦位置搜索方法，方法包括以下步骤：1)在搜索范围内，利用小步长三点二次确认法判断搜索方向，得到爬坡方向最靠近正焦位置的连续三帧清晰度评价值；2)利用步骤1)得到的三帧的清晰度累计评价均值的增幅变化趋势确定搜索步长，以三帧评价值连续下降作为搜索截止条件，得到过焦点位置；3)从步骤2)得到的过焦点位置开始，以最小步长进行搜索，得到清晰度最大值对应的位置即为正焦位置。本发明的优点在于：发明所述方法减少了对焦电机来回移动次数，同时利用自适应跳跃法和基于累计评价均值的变步长法提高了对焦准确度、搜索效率、通用性。

Description

一种基于爬山法改进的正焦位置搜索方法

技术领域

本发明涉及相机自动对焦领域，具体涉及一种基于爬山法改进的正焦位置搜索方法，主要应用于相机探测器自动对焦过程中正交位置的搜索。

背景技术

相机的自动对焦主要分为传统方法和基于图像的自动对焦方法。其中基于图像的自动对焦方法利用采集的图像计算清晰度，然后以清晰度为依据判断对焦电机移动的方向和距离从而实现对焦。该方法判据灵活、结构简单、适应性广、可靠性和精度高。

背景技术仿生视觉基于图像的自动对焦主要可分为三个关键算法：1)图像清晰度计算；2)对焦窗口选择算法；3)正焦位置搜索算法。其中，正焦位置搜索算法是根据图像清晰度评价值进行分析确定对焦电机移动方向、步长等以找到正焦位置也即清晰度最大值位置的一系列搜索策略，其直接影响对焦的精度和速度。

常用的正焦位置搜索算法有函数逼近法、区间逼近法、爬山法等。其中，爬山法简单易实现、对焦效果好，被广泛应用于实际工程中。爬山法的原理如图1所示，横轴代表对焦电机所处的位置，纵轴代表每个位置图像的清晰度。具体步骤为：1)从起点沿一定方向以一个较大步长前进，每前进一次计算当前的图像清晰度；2)当检测到图像清晰度下降时，认为已过正焦位置正在往“下坡”方向移动，则改变移动方向并缩小步长；3)不断重复步骤1)和2) 直到步长缩小到所要求的对焦精度为止，此时认为当前位置为正焦位置。

传统爬山法存在以下局限性：1)清晰度下降即认为已过焦点，易受噪声影响陷入局部极值；2)需要频繁改变对焦电机移动方向，易受回程差影响偏离正焦位置且搜索效率低。因此，近年来许多学者提出了利用连续多帧的图像清晰度进行方向判断的三点法、四点法以改善爬山法易陷入局部极值的问题，以及提出了阈值变步长法来改进爬山法搜索效率和对焦电机来回移动问题。

三点判断方向爬山法是利用某一固定步长移动对焦电机采集计算得到连续三个位置的评价值f₁、f₂、f₃来确定搜索方向：若f₁>f₂>f₃认为此时在往远离正焦位置的方向搜索即为“下坡”方向；若f₁<f₂<f₃认为此时在往靠近正焦位置的方向搜索即为“上坡”方向；其他情况则都认为受到局部极值影响，继续向前搜索判断。四点判断方向爬山法与三点法类似，只是利用连续四个位置的评价值来判断而已。

三点法和四点法存在两个问题：1)采用小步长搜索会因为远焦区的波动陷入多次无效搜索，效率低且易失效；2)采用大步长会增加行程且易超过正焦位置产生方向误判情况。

阈值变步长法是通过设定一个或多个阈值，利用多个评价值间的某个关系值与阈值对比的结果作为改变搜索步长的依据，从而提高爬山法搜索效率的一种改进爬山法。阈值变步长法需根据所选用的图像清晰度函数和自动对焦场景进行试验选取合适的阈值，通用性差。

鉴于上述爬山法存在的局限性，通过改进三点法和阈值变步长并将二者结合对实现更快更准确的自动对焦具有重大意义。

发明内容

本发明的目的在于提供一种能改善现有爬山法存在的局限性，更快速更准确对焦的正焦位置搜索算法。

为达到上述目的，本发明提供一种基于爬山法改进的正焦位置搜索方法，包括以下步骤：

步骤一：在搜索范围内调整探测器焦平面位置，利用自适应跳跃小步长三点二次确认法得到爬坡方向最靠近正焦位置的连续三帧清晰度评价值；

步骤二：以爬坡方向最靠近正焦位置的连续三帧作为初始三帧图像，计算累计评价均值，利用基于累计评价均值的变步长搜索法确定过焦点位置；

步骤三：从过焦点位置开始，利用最小步长搜索法搜索得到正焦位置。

进一步地，步骤一中所述的小步长三点二次确认法，具体方法为：

1)初始化跳跃次数n＝0，计算初始对焦位置p₁的清晰度f₁，以步长L₁连续移动对焦电机两次，分别得到两个位置p₂、p₃的清晰度f₂、f₃，其中步长L₁取值小于等于系统焦深，清晰度以MTF＝0.5时的空间频率值f衡量，跳跃次数n为搜索过程中的累计方向判断次数；

2)以步长L₁继续往前移动一次到位置p₄计算该位置清晰度f₄；

3)根据当前跳跃次数和清晰度f₁、f₂、f₃、f₄的数值进行f₁、f₂、f₃的赋值判断，具体方法为：

3.1)当跳跃次数n≤2时，f₁≤f₂≤f₃≤f₄时，方向判断为上坡方向,f₂、 f₃、f₄作为所述连续三帧评价值赋值给f₁、f₂、f₃；

3.2)当跳跃次数n≤2时，f₁≥f₂≥f₃≥f₄时，方向判断为下坡方向，此时调转方向，f₃、f₂、f₁作为所述爬坡方向最靠近正焦位置的连续三帧评价值赋值给f₁、f₂、f₃；

3.3)当跳跃次数n≤2，但不满足f₁≤f₂≤f₃≤f₄和f₁≥f₂≥f₃≥f₄时，若n＝1，认为当前位置在近焦区，利用K₁倍小步长跳跃到新位置开始新一次方向判断，并更新n＝n+1；若n＝2，认为在远焦区，利用K₂倍的步长L₁跳跃到新位置开始新一次方向判断，并更新 n＝n+1；

其中K1和K2的选取应满足以下约束：

其中L_s为搜索行程，取相机后截距和电机行程之间的较小值；

3.4)当跳跃次数n>2时，回到起始位置，起始位置对应的清晰度 f₁，并沿着上坡方向以步长L₁连续移动到2个位置获得对应的评价值分别赋值给f₂、f₃，得到此时的所述连续三帧评价值f₁、f₂、f₃；

进一步地，步骤二中所述的基于累计评价均值的变步长搜索法，具体方法为：

3.1)初始化累计评价值SumV＝0，已采集图像数num＝0，利用步骤一提供的连续三个位置p₁、p₂、p₃的评价值f₁、f₂、f₃分别计算截止至三个位置累计评价均值aver₁、aver₂、aver₃，其中

累计评价值

num为当前累计已采集图像数；

1)根据aver₁、aver₂、aver₃间的增长变化，判断是否过焦点位置并更新步长，如果未过焦点则继续搜索，已过焦点则确认过焦点位置并进入步骤三，具体方法为：

2.1)若aver₃-aver₂>aver₂-aver₁，认为未过焦点，更新步长为L₃＝4L_1，继续搜索；

2.2)若aver₃-aver₂＝aver₂-aver₁，认为未过焦点，更新步长为L₂＝2L₁，继续搜索；

2.3)若aver₃-aver₂<aver₂-aver₁，但三个位置的清晰度不满足 f₁>f₂>f₃，认为未过焦点，更新步长为L₁，继续搜索；

2.4)若aver₃-aver₂<aver₂-aver₁，三个位置的清晰度满足 f₁>f₂>f₃，认为已过焦点，f₂对应的位置p₂为刚过焦点的位置，调转搜索方向，令p₁＝p₂，f₁＝f₂为步骤三的起始位置；

2)更新数据，累计评价值SumV＝SumV+f₁+f₂+f₃，已采集图像数num＝num+1,令f₁＝f₂,f₂＝f₃,p₁＝p₂,p₂＝p₃；

3)以更新后的步长往当前的方向移动一次到新位置p₃并采集图像计算清晰度得f₃，然后利用此时的f₁、f₂、f₃重新计算截止三个位置累计评价均值aver₁、aver₂、aver₃，并跳转到步骤2)。

进一步地，步骤三所述的最小步长搜索法，具体方法为：从步骤二得到的过焦点位置p₁开始，利用最小步长L_min的搜索正焦位置，记录连续三帧的清晰度f₁、f₂、f₃和对焦电机位置p₁、p₂、p₃，当清晰度开始减小并且连续减小两次时即f₁>f₂>f₃，则认为清晰度最大时对应的位置，也即三帧中的首帧位置 p₁为正焦位置，其中最小步长L_min取值小于等于系统半焦深。

与现有的三点法、阈值变步长法等改进爬山法相比，本发明提供的基于爬山法改进的正焦位置搜索方法的有益效果为：

1)利用小步长的自适应跳跃二次确三点法来改善传统三点法利用大步长易过焦点误判方向的情况；

2)利用跳跃次数作为远近焦区的判断，从而自适应利用不同步长跳跃出远焦区避免了在远焦区多次无效的方向判断，提高小步长三点法在远焦区的判断效率；

3)利用连续三帧的累计评价均值间的增长变化代替阈值作为变步长的依据，无需根据场景和清晰度算法设定阈值，提高了算法的通用性；

4)该方法分为三个阶段，将整个搜索过程过焦点的次数减少到平均2次，改善了传统爬山法因来回过焦点搜索导致的回程差和镜头晃动致使找不到对焦位置的现象，提高了对焦精度。

附图说明

图1为本发明提供的基于爬山法改进的正焦位置搜索方法流程图。

图2为本发明步骤一中自适应跳跃二次三点法判断方向的流程图。

图3为本发明步骤一1)中自适应跳跃二次三点法中跳跃倍数K1、K2的选取原理图。

图4为本发明步骤一5)中爬坡方向最靠近正焦位置的连续三帧评价值的选取原理图，其中图(a)为起始位置在下坡方向的搜索过程示意图，图(b)为起始位置在下坡方向的返回起始位置示意图，图(c)为起始位置在上坡方向的搜索过程示意图。

图5为本发明步骤二中基于累计均值变步长搜索过焦点位置的流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合本发明实例中的例图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。

一种基于爬山法改进的正焦位置搜索方法，原理如图2所示，包括以下步骤：

步骤一：在搜索范围内，利用小步长连续移动采集计算三帧的清晰度来判断搜索方向，方向判断失败的话根据跳跃的次数来区分远近焦区从而自适应利用不同步长跳跃到新位置进行下一轮方向判断，得到爬坡方向最靠近正焦位置的连续三帧评价值，原理如图3所示，具体为：

1)设搜索行程为L_s，起始位置为p₀，初始化小步长L₁、跳跃次数n＝0、跳跃倍数K₁和K₂。其中，本实例设小步长L₁为最小步长L_min的2倍，L_min小于等于系统半焦深；K₁小于K₂，它们的选取原理如图4所示，应满足以下式子：

2)利用小步长L₁连续移动到三个位置并计算对应的清晰度：设当前位置为p₁,计算p₁对应的清晰度f₁，然后以小步长L₁连续移动2次分别到位置p₂、p₃，得清晰度f₂、f₃；其中，清晰度采用MTF50，MTF50为MTF值为0.5时对应的空间频率。

3)利用f₁、f₂、f₃来进行方向判断，具体为：

3.1)若f₁>f₂>f₃或f₁<f₂<f₃即呈现连续下降或上升趋势时，预判断方向为下坡或上坡，执行步骤一：3.1)；否则执行步骤一3.2)；

3.2)利用小步长往前移动一次计算该位置清晰度f₄，当f₂、f₃、f₄对应呈现连续下降或上升趋势即f₂>f₃>f₄或f₂<f₃<f₄，认为搜索方向为下坡或上坡，跳转到步骤一：5)得到爬坡方向最靠近正焦位置的连续三帧评价值；

3.3)否则认为受到局部极值影响，跳转到步骤一：4)自适应跳跃到下一个位置重新判断方向。

4)当受到局部极值影响方向判断失败时，会根据跳跃的次数来区分远近焦区从而采取不同措施，具体为：

4.1)当跳跃次数n<2时，认为可能在近焦区，利用K₁L₁的步长跳跃到新位置开始新一次方向判断，n＝n+1，然后重复步骤一：2)～3)；

4.2)当跳跃次数n＝2时，认为当前位置在远焦区，利用K₂L₁的步长跳跃到新位置开始新一次方向判断，n＝n+1，然后重复步骤一：2)～3)；

4.3)当跳跃次数n＝3时，认为当前位置在远焦区且搜索方向为远离正焦位置的方向即为下坡方向，则调转搜索方向，回到起始位置p₀，执行步骤一：

5)得到爬坡方向最靠近正焦位置的连续三帧评价值。

5)根据方向判断结果，得到爬坡方向最靠近正焦位置的连续三帧评价值，如图5所示，具体为：

5.1)当方向判断为上坡方向时，f₂、f₃、f₄为爬坡方向最靠近正焦位置的连续三帧评价值；

5.2)当方向判断为下坡方向且跳跃次数n≤2时，由于要调转方向，则设f₃为f₁，原先的f₁为f₃，爬坡方向最靠近正焦位置的连续三帧评价值为此时的f₁、 f₂、f₃；

5.3)当方向判断为下坡方向且跳跃次数n>2时，由于要调转方向回到起始位置，则设f₁为起始位置对应的清晰度，并沿着上坡方向以小步长连续移动到2个位置获得对应的评价值为f₂、f₃，将此时的f₁、f₂、f₃作为步骤二的初始信息。

步骤二：根据步骤一中给出的连续三帧评价值作为初始信息计算累计评价均值，然后利用连续三帧的累计评价均值间的增长变化来改变搜索步长，然后利用三帧评价值呈下降趋势作为搜索到过焦点位置的截止条件，得到过焦点位置，具体为：

1)初始化累计评价值SumV＝0，已采集图像数num＝0，累计均值 aver₁＝aver₂＝aver₃＝0，并设步骤一提供的连续三个位置的评价值为f₁、f₂、 f₃及其对应的位置分别为p₁、p₂、p₃；

2)分别计算截止至三个位置累计评价均值aver₁、aver₂、aver₃：

2.1)SumV＝SumV+f₁,num＝num+1，aver₁＝SumV/num；

2.2)SumV＝SumV+f₂,num＝num+1，aver₂＝SumV/num；

2.3)SumV＝SumV+f₃,num＝num+1，aver₃＝SumV/num；

3)根据aver₁、aver₂、aver₃间的增长变化更新步长并判断是否搜索到过焦点位置，是的话跳转到步骤三，否的话跳转到步骤二：4)，具体为：

3.1)若aver₃-aver₂>aver₂-aver₁，认为还未过焦点，更新步长为大步长L＝L₃；

3.2)若aver₃-aver₂＝aver₂-aver₁，认为还未过焦点，更新步长为中等步长L＝L₂；

3.3)若aver₃-aver₂<aver₂-aver₁，且f₁>f₂>f₃，认为已过焦点，f₂对应的位置p₂为刚过焦点的位置,则调转搜索方向，令p₁＝p₂，f₁＝f₂，跳转到步骤三,此时p₁为步骤三的起始位置；否则认为尚未过焦点，更新步长为小步长L＝L₁；

4)更新数据，令f₁＝f₂,f₂＝f₃,p₁＝p₂,p₂＝p₃,以更新后的步长L往当前的方向移动一次到新的位置p₃并计算其对应的清晰度f₃；

步骤三：从步骤二得到的过焦点位置开始p₁，利用小于等于系统半焦深的最小步长L_min搜索正焦位置，记录连续三帧的清晰度f₁、f₂、f₃和对焦电机位置p₁、p₂、p₃，当清晰度开始减小并且连续减小两次时即f₁>f₂>f₃，则认为清晰度最大时对应的位置p₁为正焦位置。

本发明实施例所提供的基于爬山法改进的正焦位置搜索方法，通过细化正焦位置搜索过程，将其分为三个阶段，对应三个步骤，有效地减少搜索过程来回过焦点的次数，改善了传统爬山法因来回过焦点搜索导致的回程差和镜头晃动致使找不到对焦位置的现象，并对每个阶段的现有技术存在的问题进行分析改进：

1)在搜索方向判断上，针对现有三点判断法存在的利用大步长行程大且易超过正焦点发生方向误判的现象，选择采用小步长三点法；并且针对小步长三点法在远焦区时因为清晰度曲线较为波动易陷入多次无效判断搜索效率低的问题，提出利用跳跃次数作为远近焦区区分的依据从而自适应利用不同步长跳出远焦区提高方向判断效率，以及利用连续两次出现三帧图像评价值逐渐下降/ 上升作为方向判断结束标志提高方向判断的准确性；

2)在变步长搜索过焦点方面上，利用连续三帧累计评价均值间的增长变化代替阈值作为变步长依据，改善了阈值变步长法需要特定应用场景等设定不同阈值的缺点，提高了通用性。

在该实施例中，所用自动对焦系统的系统半焦深为0.055mm，搜索行程 L_s＝4mm,因此设L_min＝0.05mm,L₁＝0.1mm，并通过跳跃倍数K₁和K₂的选取公式计算得K₁>2，K₂<8，从而设K₁＝4，K₂＝6。在实验证明中，本发明提供的基于爬山法改进的正焦位置搜索算法将过焦点来回搜索次数减少到了平均2次，对焦偏差仅为系统半焦深的14.28％；相比三点法，对焦精度提高了35.60％，搜索效率提高了40.31％，在一定程度上满足实时性和对焦精度要求。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于爬山法改进的正焦位置搜索方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一：在搜索范围内调整探测器焦平面位置，利用自适应跳跃小步长三点二次确认法得到爬坡方向最靠近正焦位置的连续三帧清晰度评价值；

步骤二：以爬坡方向最靠近正焦位置的连续三帧作为初始三帧图像，计算累计评价均值，利用基于累计评价均值的变步长搜索法确定过焦点位置；

步骤三：从过焦点位置开始，利用最小步长搜索法搜索得到正焦位置。

2.根据权利要求1所述的一种基于爬山法改进的正焦位置搜索方法，其特征在于，步骤一中所述的自适应跳跃小步长三点二次确认法的具体方法步骤如下：

2.1)初始化跳跃次数n＝0，计算初始对焦位置p₁的清晰度f₁，以小步长L₁连续移动对焦电机两次，分别得到两个位置p₂、p₃的清晰度f₂、f₃，其中小步长L₁取值小于等于系统焦深，所述的清晰度以MTF＝0.5时的空间频率值f衡量，跳跃次数n为搜索过程中的累计方向判断次数；

2.2)以小步长L₁继续往前移动一次到位置p₄计算该位置清晰度f₄；

2.3)根据当前跳跃次数n和清晰度f₁、f₂、f₃、f₄的数值进行f₁、f₂、f₃的赋值判断，具体方法步骤为：

2.3.1)当跳跃次数n≤2时，f₁≤f₂≤f₃≤f₄时，方向判断为上坡方向,f₂、f₃、f₄作为所述连续三帧评价值赋值给f₁、f₂、f₃；

2.3.2)当跳跃次数n≤2时，f₁≥f₂≥f₃≥f₄时，方向判断为下坡方向，此时调转方向，f₃、f₂、f₁作为所述爬坡方向最靠近正焦位置的连续三帧评价值赋值给f₁、f₂、f₃；

2.3.3)当跳跃次数n≤2，但不满足f₁≤f₂≤f₃≤f₄和f₁≥f₂≥f₃≥f₄时，若n＝1，认为当前位置在近焦区，利用K₁倍小步长跳跃到新位置开始新一次方向判断，并更新n＝n+1；若n＝2，认为在远焦区，利用K₂倍的小步长跳跃到新位置开始新一次方向判断，并更新n＝n+1；

其中K1和K2的选取应满足以下约束：

其中L_s为搜索行程，取相机后截距和电机行程之间的较小值；

2.3.4)当跳跃次数n>2时，回到起始位置，起始位置对应的清晰度f₁，并沿着上坡方向以小步长L₁连续移动到2个位置获得对应的评价值分别赋值给f₂、f₃，得到此时的所述连续三帧评价值f₁、f₂、f₃。

3.根据权利要求1所述的一种基于爬山法改进的正焦位置搜索方法，其特征在于，步骤二中所述的基于累计评价均值的变步长搜索法的具体方法步骤如下：

3.1)初始化SumV＝0，num＝0，利用步骤一提供的连续三个位置p₁、p₂、p₃的评价值f₁、f₂、f₃分别计算截止至三个位置累计评价均值aver₁、aver₂、aver₃，其中

累计评价值

num为当前累计已采集图像数；

3.2)根据aver₁、aver₂、aver₃间的增长变化，判断是否过焦点位置并更新步长，如果未过焦点则继续搜索，已过焦点则确认过焦点位置并进入步骤三，具体方法步骤为：

3.2.1)若aver₃-aver₂>aver₂-aver₁，认为未过焦点，更新步长为大步长L₃＝4L_1，继续搜索；

3.2.2)若aver₃-aver₂＝aver₂-aver₁，认为未过焦点，更新步长为中等步长L₂＝2L₁，继续搜索；

3.2.3)若aver₃-aver₂<aver₂-aver₁，但三个位置的清晰度不满足f₁>f₂>f₃，认为未过焦点，更新步长为小步长L₁，继续搜索；

3.2.4)若aver₃-aver₂<aver₂-aver₁，三个位置的清晰度满足f₁>f₂>f₃，认为已过焦点，f₂对应的位置p₂为刚过焦点的位置，调转搜索方向，令p₁＝p₂，f₁＝f₂为步骤三的起始位置；

3.3)更新数据，累计评价值SumV＝SumV+f₁+f₂+f₃，已采集图像数num＝num+1,令f₁＝f₂,f₂＝f₃,p₁＝p₂,p₂＝p₃；

3.4)以更新后的步长往当前的方向移动一次到新位置p₃并采集图像计算清晰度得f₃，然后利用此时的f₁、f₂、f₃重新计算截止三个位置累计评价均值aver₁、aver₂、aver₃，并跳转到步骤3.2)。

4.根据权利要求1所述的一种基于爬山法改进的正焦位置搜索方法，其特征在于：步骤三中所述的最小步长搜索法的具体方法为：

从步骤二得到的过焦点位置p₁开始，利用最小步长L_min的搜索正焦位置，记录连续三帧的清晰度f₁、f₂、f₃和对焦电机位置p₁、p₂、p₃，当清晰度开始减小并且连续减小两次时，即f₁>f₂>f₃时，认为清晰度最大时对应的位置，也即三帧中的首帧位置p₁为正焦位置，其中最小步长L_min取值小于等于系统半焦深。

Images