CN114422693B - 一种对焦方法、装置、设备及可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种对焦方法、装置、设备及可读存储介质，方法包括：将图像分割成N个图像块，确定第一图像块；第一图像块为除第二图像块的图像块，第二图像块为最大明亮度像素点的连通域中明亮度和大于第一阈值的图像块；将边缘图像分割成N个边缘图像块，确定第一边缘图像块；第一边缘图像块为与上一边缘图像中相应边缘图像块的边缘值变化量不大于第二阈值的边缘图像块；根据第二边缘图像块的边缘值及个数计算边缘图像的聚焦评价值，根据聚焦评价值对焦；第二边缘图像块为同时为第一图像块及第一边缘图像块的边缘图像块。本申请公开的上述技术方案，利用既没有强光又不存在物体突然进出的边缘图像块计算聚焦评价值，以提高自动聚焦的准确性。

Description

一种对焦方法、装置、设备及可读存储介质

技术领域

本申请涉及自动对焦技术领域，更具体地说，涉及一种对焦方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

自动对焦是利用物体光反射的原理，将反射的光被相机上的传感器接收，通过计算机处理带动电动对焦装置进行对焦的方式。聚焦过程就是利用步进机/电动机移动镜头，使得成像元件移动到最佳聚焦位置。

由于图片的清晰度指标值越大，图片的清晰度越高，最佳聚焦位置的成像图片清晰度指标值最大，因此，机器可以通过比较不同聚焦位置的成像清晰度指标值的大小，就可以知道哪些图片清晰、哪些图片不清晰。目前，常利用图像的聚焦评价值作为自动聚焦指标，并利用聚焦评价值来反映图像的清晰度，且可根据所计算出的自动聚焦指标来进行自动聚焦。

目前，在进行聚焦评价值计算时，是对图像的YUV分量中的Y分量(明亮度)进行聚焦评价值统计。具体地，首先对Y分量进行降噪处理，除去图像中的噪声对聚焦评价值的影响；然后，计算出图像中每个像素的边缘值；把图像中每个像素的边缘值相加，得到图像的聚焦评价值。这种方式在正常场景下得到的聚焦评价值能够和图像的清晰度完全一致，但是，在有强光和有物体突然进出的情况下得到的聚焦评价值并不能和图像的清晰度完全一致，从而导致在自动对焦过程中最终找到的最清晰位置并不是真正最清晰的位置。

综上所述，如何提高自动聚焦的准确性，是目前本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的是提供一种对焦方法、装置、设备及可读存储介质，用于提高自动聚焦的准确性。

为了实现上述目的，本申请提供如下技术方案：

一种对焦方法，包括：

将摄像机拍摄的各图像分割成N个图像块，确定各所述图像中的第一图像块；N为大于1的整数，第一图像块为各所述图像中除第二图像块之外的图像块，第二图像块为最大明亮度像素点的连通域中明亮度之和大于第一阈值的图像块；

对各所述图像进行边缘计算，将边缘计算得到的各边缘图像分割成N个边缘图像块，确定各所述边缘图像中的第一边缘图像块；所述第一边缘图像块为当前边缘图像中与上一边缘图像中相应边缘图像块的边缘值变化量不大于第二阈值的边缘图像块；

根据各所述边缘图像中第二边缘图像块的边缘值、第二边缘图像块的个数及N，计算各所述边缘图像的聚焦评价值，并根据所述聚焦评价值对所述摄像机进行对焦；所述第二边缘图像块为同时为第一图像块及第一边缘图像块的边缘图像块。

优选的，确定各所述图像中的第一图像块及第二图像块，包括：

判断第i帧图像中的当前图像块中是否存在最大明亮度像素点；i＝1,2…m，m为图像总帧数；

若不存在所述最大明亮度像素点，则将所述当前图像块确定为所述第一图像块；

若存在所述最大明亮度像素点，则将所述最大明亮度的像素点的明亮度设定为1，将所述当前图像块中其余像素点的明亮度设定为0；对设定为1的像素点进行连通域检测，得到对应的连通域；将所述连通域中的所有1进行相加，得到所述最大明亮度的像素点对应的明亮度之和，判断所述明亮度之和是否大于所述第一阈值；

若所述明亮度之和大于所述第一阈值，则将所述当前图像块确定为第二图像块；

若所述明亮度之和不大于所述第一阈值，则将所述当前图像块确定为第一图像块。

优选的，确定各所述边缘图像中的第一边缘图像块，包括：

将第j帧边缘图像中的当前边缘图像块中各像素点对应的边缘值相加，得到所述当前边缘图像块的边缘值；j＝1,2…m；

当j等于1时，将所述当前边缘图像块确定为所述第一边缘图像块；

当j大于1时，将第j帧边缘图像中的当前边缘图像块的边缘值与第j-1帧边缘图像中和所述当前边缘图像块对应的边缘图像块的边缘值作差，并对作差结果取绝对值，得到边缘值变化量；判断所述边缘值变化量是否大于所述第二阈值；若否，则确定所述当前边缘图像块为所述第一边缘图像块。

优选的，根据各所述边缘图像中第二边缘图像块的边缘值、第二边缘图像块的个数及N，计算各所述边缘图像的聚焦评价值，包括：

分别将各所述边缘图像中第二边缘图像块的边缘值相加，得到各所述边缘图像对应的第一聚焦评价值；

根据各所述边缘图像对应的第一聚焦评价值、各所述边缘图像中第二边缘图像块的个数及N，对应计算各所述边缘图像的聚焦评价值。

优选的，根据各所述边缘图像对应的第一聚焦评价值、各所述边缘图像中第二边缘图像块的个数及N，对应计算各所述边缘图像的聚焦评价值，包括：

根据所述边缘图像对应的第一聚焦评价值及所述边缘图像中的第二边缘图像块的个数，得到所述边缘图像中边缘图像块的边缘值平均值；

根据所述边缘图像对应的第一聚焦评价值、所述边缘图像中边缘图像块的边缘值平均值、所述边缘图像中第二边缘图像块的个数及N，得到所述边缘图像的聚焦评价值。

优选的，在确定所述图像中的第一图像块及第二图像块之后，还包括：

输出与所述图像中的第一图像块对应的1，并输出与所述图像中的第二图像块对应的0。

优选的，在确定所述边缘图像中的第一边缘图像块之后，还包括：

输出与所述边缘图像中的第一边缘图像块对应的1，并输出与边缘图像中除第一边缘图像块之外的图像块对应的0。

一种对焦装置，包括：

确定模块，用于将摄像机拍摄的各图像分割成N个图像块，确定各所述图像中的第一图像块；N为大于1的整数，第一图像块为各所述图像中除第二图像块之外的图像块，第二图像块为最大明亮度像素点的连通域中明亮度之和大于第一阈值的图像块；

边缘计算模块，用于对各所述图像进行边缘计算，将边缘计算得到的各边缘图像分割成N个边缘图像块，确定各所述边缘图像中的第一边缘图像块；所述第一边缘图像块为当前边缘图像中与上一边缘图像中相应边缘图像块的边缘值变化量不大于第二阈值的边缘图像块；

计算模块，用于根据各所述边缘图像中第二边缘图像块的边缘值、第二边缘图像块的个数及N，计算各所述边缘图像的聚焦评价值，并根据所述聚焦评价值对所述摄像机进行对焦；所述第二边缘图像块为同时为第一图像块及第一边缘图像块的边缘图像块。

一种对焦设备，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上述任一项所述的对焦方法的步骤。

一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的对焦方法的步骤。

本申请提供了一种对焦方法、装置、设备及可读存储介质，其中，该方法包括：将摄像机拍摄的各图像分割成N个图像块，确定各图像中的第一图像块；N为大于1的整数，第一图像块为各图像中除第二图像块之外的图像块，第二图像块为最大明亮度像素点的连通域中明亮度之和大于第一阈值的图像块；对各图像进行边缘计算，将边缘计算得到的各边缘图像分割成N个边缘图像块，确定各边缘图像中的第一边缘图像块；第一边缘图像块为当前边缘图像中与上一边缘图像中相应边缘图像块的边缘值变化量不大于第二阈值的边缘图像块；根据各边缘图像中第二边缘图像块的边缘值、第二边缘图像块的个数及N，计算各边缘图像的聚焦评价值，并根据聚焦评价值对摄像机进行对焦；第二边缘图像块为同时为第一图像块及第一边缘图像块的边缘图像块。

本申请公开的上述技术方案，对摄像机拍摄的视频进行分帧，将摄像机拍摄的各图像均分割成N个图像块，并确定各图像中的第一图像块，其中，第一图像块为各图像中除第二图像块之外的图像块，第二图像块为最大明亮度像素点的连通域中明亮度之和大于第一阈值的图像块，也即第二图像块为带有强光的图像块，第一图像块为不带有强光的图像块，然后，对各图像进行边缘计算，将边缘计算得到的各边缘图像分割成N个边缘图像块，确定各边缘图像中的第一边缘图像块，第一边缘图像块为当前边缘图像中与上一边缘图像中相应图像块的边缘值变化量不大于第二阈值的边缘图像块，也即第一边缘图像块为边缘值未发生突变的图像块，也即为没有物体突然进出的边缘图像块。在确定完第一图像块和第一边缘图像块之后，根据各边缘图像中同时为第一图像块及第一边缘图像块的边缘图像块(即第二边缘块)的边缘值、第二边缘块的个数以及边缘图像所包含的边缘图像块的个数，分别计算各边缘图像的聚焦评价值，也即利用边缘图像中既没有强光又不存在物体突然进出的边缘图像块来计算聚焦评价值，以避免因强光存在和/或物体突然进出这些特殊情况对聚焦评价值计算造成影响，从而使得所计算出的聚焦评价值能够更好地和图像的清晰度保持一致，进而在根据所计算出的聚焦评价值进行自动聚焦的过程中可以准确地找到最清晰的位置，以提高自动聚焦的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为现有聚焦评价值计算的流程图；

图2为本申请实施例提供的一种对焦方法的流程图；

图3为本申请实施例提供的聚焦评价值计算的流程图；

图4为本申请实施例提供的一种对焦装置的结构示意图；

图5为本申请实施例提供的一种对焦设备的结构示意图。

具体实施方式

AF(Auto Focus，自动对焦)是利用物体光反射的原理，反射的光被相机上的传感器接收，通过计算机处理带动电动对焦装置进行对焦的方式。

对焦过程就是移动镜头使得成像元件移动到最佳聚焦位置处。移动镜头的功能很好解决，直接使用步进机/电动机移动镜头。但是，机器不知道最佳焦平面在哪里。人可以通过观察成像图片的清晰程度知道成像元件是否处于最佳焦平面处。而机器却不懂得图片是否清晰，因此需要让机器知道当前聚焦位置的成像图片的清晰度。图片的清晰度对人来说是一种直观感受，需要把图片的清晰度转换成具体的数值，即需要图片的清晰度指标，清晰度指标值越大，图片的清晰度越高，最佳聚焦位置的成像图片清晰度指标值最大。机器通过比较不同聚焦位置的成像清晰度指标值的大小，就可以知道哪些图片清晰，哪些图片不清晰。图片的清晰度指标值是使用某种特殊的数学函数计算出来的，这种数学函数称为聚焦函数(focus function)，函数的输入是图片，输出是图像清晰度指标值。聚焦函数还可以计算图像聚焦程度指标值(聚焦值)，因为图像的聚焦程度和清晰度呈正相关，图像的聚焦程度和清晰度一般都可以画上等号。不同的聚焦位置，图片的清晰度不同，观察图片的像素值，可以发现，图片越清晰，相邻像素之间的差值越大，从而图片的边缘越尖锐。

目前，常利用图像的聚焦评价值作为自动聚焦指标，并利用聚焦评价值来反映图像的清晰度，且可根据所计算出的自动聚焦指标来进行自动聚焦。

传统方法在进行聚焦评价值计算时，是对图像的YUV分量中的Y分量进行聚焦评价值统计，首先，是对Y分量进行降噪处理，除去图像的噪声对聚焦评价值的影响，接下来对图像进行聚焦评价函数处理，主要是通过sobel算子计算出图像的边缘，最后把这些边缘数据进行相加得到一幅图像的聚焦评价值。具体可以参见图1，其示出了现有聚焦评价值计算的流程图，1)摄像机产生视频图像；2)视频图像传输到降噪模块，可以进行降噪处理，比如均值滤波或者中值滤波；3)经过降噪的图像传输给边缘计算模块，对图像进行sobel算子计算，通过以当前像素点为中心的3x3像素块和[-1 0 1，-2 0 2，-1 0 1]进行卷积运算得到x方向的值，再通过这个3x3的像素块和[-1-2-1，0 0 0，1 2 1]进行卷积运算得到y方向的值，再把两个方向的值的绝对值进行相加得到当前像素的边缘值，图像的每个像素都做如上相同处理；4)把得到的边缘图像传输给统计模块，把图像的每个像素的边缘值相加得到该图像的聚焦评价值。之后，则利用计算得到的聚焦评价值进行自动聚焦。

上述过程在正常场景下得到的聚焦评价值能够和图像的清晰度完全一致，但是，在有强光和有物体突然进出的情况下得到的聚焦评价值并不能和图像的清晰度完全一致，从而导致在自动对焦过程中最终找到的最清晰位置并不是真正最清晰的位置。

为此，本申请提供一种对焦方法、装置、设备及可读存储介质，用于提高自动聚焦的准确性。

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，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，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。

参见图2，其示出了本申请实施例提供的一种对焦方法的流程图，本申请实施例提供的一种对焦方法，可以包括：

S11：将摄像机拍摄的各图像分割成N个图像块，确定各图像中的第一图像块；N为大于1的整数，第一图像块为各图像中除第二图像块之外的图像块，第二图像块为最大明亮度像素点的连通域中明亮度之和大于第一阈值的图像块。

需要说明的是，本申请具体可以利用FPGA(现场可编程门阵列)进行实现或者包含对自动聚焦统计等的芯片设计进行实现(本申请后续以专用芯片简称)，本申请对此不做限定。

在本申请中，专用芯片可以获取摄像机拍摄的图像，并可以先对摄像机拍摄的图像进行去噪处理，以去除图像中的噪声对聚焦评价值计算以及自动对焦过程的影响。然后，将各帧图像分别均分割成N块，其中，N为大于1的整数，例如分割成8*8个图像块(横向8个图像块，竖向8个图像块)、16*16个图像块等，当然，横向的图像块数和竖向的图像块数也可以不相等，本申请对此不做任何限定。

在将图像分割成N个图像块之后，可以从图像中的各图像块中确定第一图像块和第二图像块，其中，第二图像块为最大明亮度像素点的连通域中明亮度之和大于第一阈值的图像块，最大明亮度像素点具体为Y分量等于255的像素点，也即第二图像块为带有强光的图像块(强光会导致像素点的明亮度最大，而且强光一般是在一个区域内均具有(对应前述提及的连通域))，第一图像块为图像中除第二图像块之外的图像块，也即图像中的第一图像块为不带有强光的图像块。其中，第一阈值的大小具体可以根据经验进行设置。

需要说明的是，在本申请中，摄像机每拍摄一帧图像，则即传输至专用芯片，以由专用芯片进行去噪、分割等后续处理，且专用芯片可以采用流水线式的方式对摄像机拍摄的各帧图像进行处理，例如：当摄像机拍摄完第一帧图像时，则传输至专用芯片，由专用芯片进行降噪，降噪完成之后，第一帧图像进行下一个分割处理，与此同时，专用芯片可以对摄像机拍摄并传输的第二帧图像进行降噪处理。其中，摄像机拍摄的是视频流(视频流是由一帧帧图像构成)，而专用芯片的是采用前述提及的流水线式的方式来对视频流中的每一帧图像分别进行处理。

S12：对各图像进行边缘计算，将边缘计算得到的各边缘图像分割成N个边缘图像块，确定各边缘图像中的第一边缘图像块；第一边缘图像块为当前边缘图像中与上一边缘图像中相应边缘图像块的边缘值变化量不大于第二阈值的边缘图像块。

考虑到物体突然进出会导致图像的边缘值发生突变，因此，还可以对摄像机拍摄的各图像进行边缘计算，以得到分别与各图像对应的边缘图像，从而便于基于边缘图像来进行物体突然进出位置的定位。其中，边缘计算的过程可以采用sobel算子进行计算，当然，也可以采用其他算子进行计算。

在得到边缘图像之后，可以将边缘图像分割成N个边缘图像块，其中，这里提及对边缘图像进行分割的方式与对图像进行分割的方式相同，也即边缘图像中的N个边缘图像块与图像中的N个图像块一一对应。

在将各边缘图像分割成N个边缘图像块之后，可以确定各边缘图像中的第一边缘图像块。其中，第一边缘图像块为当前边缘图像中与上一帧的边缘图像中相应边缘图像块的边缘值变化量不大于第二阈值的边缘图像块，即第一边缘图像块的边缘值与上一帧边缘图像中相应边缘图现块的边缘值相差不大，也即第一边缘图像块并非是对应物体突然进出的边缘图像块，换句话说，物体突然进出的位置并不在第一边缘图像块中。相应地，边缘图像中除第一边缘图像块之外的边缘图像块即为当前边缘图像中与上一帧的边缘图像中相应边缘图像块的边缘值变化量大于第二阈值的边缘图像块，即是对应物体突然进出的边缘图像块，也即物体突然进出的位置在这些边缘图像块中。其中，第二阈值的大小可以根据实际经验进行设置。

S13：根据各边缘图像中第二边缘图像块的边缘值、第二边缘图像块的个数及N，计算各边缘图像的聚焦评价值，并根据聚焦评价值对摄像机进行对焦；第二边缘图像块为同时为第一图像块及第一边缘图像块的边缘图像块。

在步骤S11和步骤S12的基础上，对于每帧边缘而言，可以基于每个图像中所确定的第一图像块以及对应的边缘图像中所确定的第一边缘图像块而对应确定对应边缘图像中的第二边缘图像块，其中，第二边缘图像块为同时为第一图像块及第一边缘图像块的边缘图像块，即第二边缘图像块具体为所对应的图像块在相应图像中为第一图像块且在与相应图像对应的边缘图像中为第一边缘图像块的边缘图像块，也即第二边缘图像块为既没有强光也没有物体突然进出情况的边缘图像块。

在确定各边缘图像中的第二边缘图像块之后，分别根据各边缘图像中第二边缘图像块的边缘值、第二边缘图像块的个数以及N(也即所划分出的边缘图像块的个数或者说是划分出的图像块的个数)，对应计算各边缘图像的聚焦评价值，然后，根据各边缘图像的聚焦评价值来带动摄像机进行移动，以进行自动对焦。其中，根据聚焦评价值对摄像机进行自动对焦的过程和现有自动对焦的过程类似，在此不再赘述。

通过上述过程可知，本申请从图像中确定没有强光的图像块、从边缘图像中确定没有物体突然进出情况的图像块，然后，利用既没有强光也没有物体突然进出情况的边缘图像块来计算相应边缘图像的聚焦评价值，以剔除强光、物体突然进出这些特殊情况对聚焦评价值计算所带来的影响，使得所计算出的聚焦评价值可以和图像的实际清晰度保持一致，从而使得在基于聚焦评价值进行自动对焦时可以最终找到真正最清晰的位置，进而提高自动对焦的准确性，以便于能够拍摄到足够清晰的图像。

本申请公开的上述技术方案，对摄像机拍摄的视频进行分帧，将摄像机拍摄的各图像均分割成N个图像块，并确定各图像中的第一图像块，其中，第一图像块为各图像中除第二图像块之外的图像块，第二图像块为最大明亮度像素点的连通域中明亮度之和大于第一阈值的图像块，也即第二图像块为带有强光的图像块，第一图像块为不带有强光的图像块，然后，对各图像进行边缘计算，将边缘计算得到的各边缘图像分割成N个边缘图像块，确定各边缘图像中的第一边缘图像块，第一边缘图像块为当前边缘图像中与上一边缘图像中相应图像块的边缘值变化量不大于第二阈值的边缘图像块，也即第一边缘图像块为边缘值未发生突变的图像块，也即为没有物体突然进出的边缘图像块。在确定完第一图像块和第一边缘图像块之后，根据各边缘图像中同时为第一图像块及第一边缘图像块的边缘图像块(即第二边缘块)的边缘值、第二边缘块的个数以及边缘图像所包含的边缘图像块的个数，分别计算各边缘图像的聚焦评价值，也即利用边缘图像中既没有强光又不存在物体突然进出的边缘图像块来计算聚焦评价值，以避免因强光存在和/或物体突然进出这些特殊情况对聚焦评价值计算造成影响，从而使得所计算出的聚焦评价值能够更好地和图像的清晰度保持一致，进而在根据所计算出的聚焦评价值进行自动聚焦的过程中可以准确地找到最清晰的位置，以提高自动聚焦的准确性。

本申请实施例提供的一种对焦方法，确定各图像中的第一图像块及第二图像块，可以包括：

判断第i帧图像中的当前图像块中是否存在最大明亮度像素点；i＝1,2…m，m为图像总帧数；

若不存在最大明亮度像素点，则将当前图像块确定为第一图像块；

若存在最大明亮度像素点，则将最大明亮度的像素点的明亮度设定为1，将当前图像块中其余像素点的明亮度设定为0；对设定为1的像素点进行连通域检测，得到对应的连通域；将连通域中的所有1进行相加，得到最大明亮度的像素点对应的明亮度之和，判断明亮度之和是否大于第一阈值；

若明亮度之和大于第一阈值，则将当前图像块确定为第二图像块；

若明亮度之和不大于第一阈值，则将当前图像块确定为第一图像块。

在本申请中，具体可以采用如下方式来确定各图像中的第一图像块及第二图像块：

1)判断第i帧图像中的当前图像块是否存在最大明亮度像素点；i＝1,2…m，m为图像总帧数；其中，i的初始值为1，最终值为m，m为图像总帧数(也即为摄像机所拍摄的视频流所包含的总的图像帧数)，而且第i帧图像中的每个图像块均分别且依次作为当前图像块进行判断，具体首先可以将第i帧图像中的第一个图像块作为当前图像块来进行判断；

2)若第i帧图像中的当前图像块中不存在最大明亮度像素点，也即若第i帧图像中的当前图像块中的各像素点的明亮度均小于255，则表明当前图像块中不带有强光，此时，则可以将当前图像块确定为第一图像块；

3)若第i帧图像中的当前图像块中存在最大明亮度像素点，则31)将最大明亮度像素点的明亮度设置为1，将当前图像块中其余各像素点(也即为明亮度小于255的像素点)设置为0，通过这种方式实现做二值计算；

32)对第i帧图像中的当前图像块中设定为1的像素点在当前图像块内进行连通域检测，得到对应的连通域(指图像中具有相同像素值且位置相邻的前景像素点组成的图像区域)；

33)将得到的连通域中的所有1进行相加，得到最大明亮度像素点对应的明亮度之和；

34)判断明亮度之和是否大于第一阈值，若是，则表明连通域的明亮度比较大，也即为带有强光的位置，因此，则将当前图像块确定为第二图像块；若否，则表明连通域的明亮度比较小，并没有带有强光，因此，则将当前像块确定为第一图像块。

4)将第i帧图像中与当前图像块相邻的下一个图像块更新为当前图像块，并执行上述过程，直至完成对第i帧图像中最后一个图像块的确定为止，至此则可以得到第i帧图像中的第一图像块和第二图像块。

通过上述采用二值计算可以降低计算量，便于提高确定效率，且通过分别每帧图像的每个图像块均进行判断可以提高判断的准确性和可靠性。

当然，也可以不采用二值计算，而直接利用原始明亮度进行上述过程，只是此时的第一阈值的具体值会随之发生改变(具体与原始明亮度对应)。

需要说明的是，当然，也可以同时对第i帧图像的各图像块分别进行判断，具体地，判断第i帧图像中的各图像块中是否存在最大明亮度像素点，将不存在最大明亮度像素点的图像块确定为第一图像块；对于存在最大明亮度像素点的图像块，将这些图像块中每个图像块中的最大明亮度的像素点的明亮度设定为1，将各图像块中剩余像素点的明亮度设定为0；然后，执行与上述类似的步骤，只是这里处理以及判断的对象是存在最大明亮度像素点的各图像块。

本申请实施例提供的一种对焦方法，确定各边缘图像中的第一边缘图像块，可以包括：

将第j帧边缘图像中的当前边缘图像块中各像素点对应的边缘值相加，得到当前边缘图像块的边缘值；j＝1,2…m；

当j等于1时，将当前边缘图像块确定为第一边缘图像块；

当j大于1时，将第j帧边缘图像中的当前边缘图像块的边缘值与第j-1帧边缘图像中和当前边缘图像块对应的边缘图像块的边缘值作差，并对作差结果取绝对值，得到边缘值变化量；判断边缘值变化量是否大于第二阈值；若否，则确定当前边缘图像块为第一边缘图像块。

在本申请中，具体可以采用如下方式确定各边缘图像中的第一边缘图像块：

1)将第j帧边缘图像中的当前边缘图像块中各像素点对应的边缘值相加，得到当前边缘图像块的边缘值；其中，j＝1,2…m，且第j帧边缘图像中的各边缘图像块均分别且依次作为当前边缘图像块来进行处理；另外，在得到第j帧边缘图像中的当前边缘图像块的边缘值之后，对其进行存储，以便于后续进行使用(具体即为后续进行边缘值作差使用)；也即分别计算每帧边缘图像中各边缘图像块的边缘值；

2)当j等于1时，由于其没有上一帧边缘图像来进行边缘值突变判断，因此，将其中的当前边缘图像块确定为第一边缘图像块；也即对于第一帧边缘图像而言，将其中的各边缘图像块均确定为第一边缘图像块，也即默认第一帧边缘图像中的各边缘图像块为不存在物体突然进出情况的边缘图像块；

3)当j大于1时，则第j帧边缘图像中的当前边缘图像块的边缘值与第j-1帧边缘图像中和当前边缘图像块对应的边缘图像块的边缘值作差，也即将当前帧的边缘图像中的当前边缘图像块的边缘值分别和上一帧的边缘图像中对应的边缘图像块的边缘值相减，并将作差结果(或相减结果)取绝对值，以得到边缘值变化量，也即边缘值变化量为非负数；

4)在得到第j帧边缘图像中的当前边缘图像块与第j-1帧边缘图像中和第j帧边缘图像中的当前边缘图像块对应的边缘图像块间的边缘值变化量之后，判断边缘值变化量是否大于第二阈值，若否，则表明从j-1帧到第j帧该边缘图像块的边缘值未发生突变，因此，则确定不存在物体突然进出的情况，此时，则将第j帧边缘图像中的当前边缘图像块确定为除第一边缘图像块之外的边缘图像块；若是，则表明从j-1帧到第j帧该边缘图像块的边缘值发生了突变，因此，则确定存在物体突然进出的情况，此时，则将第j帧边缘图像中的当前边缘图像块确定为第一边缘图像块，也即为存在物体突然进出的边缘图像块。

通过上述方式可以准确且可靠地确定各边缘图像中的第一边缘图像块。

本申请实施例提供的一种对焦方法，根据各边缘图像中第二边缘图像块的边缘值、第二边缘图像块的个数及N，计算各边缘图像的聚焦评价值，可以包括：

分别将各边缘图像中第二边缘图像块的边缘值相加，得到各边缘图像对应的第一聚焦评价值；

根据各边缘图像对应的第一聚焦评价值、各边缘图像中第二边缘图像块的个数及N，对应计算各边缘图像的聚焦评价值。

在本申请中，对于每帧边缘图像而言，在根据边缘图像中第二边缘图像块的边缘值、第二边缘图像块的个数及N，计算边缘图像的聚焦评价值时，具体可以将边缘图像中第二边缘图像块的边缘值进行相加，以得到边缘图像对应的第一聚焦评价值V1，然后，可以根据边缘图像对应的第一聚焦评价值、边缘图像中第二边缘图像块的个数及N，计算边缘图像的聚焦评价值，以实现仅用既无强光又无物体突然进出情况的边缘图像块来实现对边缘图像的聚焦评价值的计算，从而提高聚焦评价值计算的准确性。

本申请实施例提供的一种对焦方法，根据各边缘图像对应的第一聚焦评价值、各边缘图像中第二边缘图像块的个数及N，对应计算各边缘图像的聚焦评价值，可以包括：

根据边缘图像对应的第一聚焦评价值及边缘图像中的第二边缘图像块的个数，得到边缘图像中边缘图像块的边缘值平均值；

根据边缘图像对应的第一聚焦评价值、边缘图像中边缘图像块的边缘值平均值、边缘图像中第二边缘图像块的个数及N，得到边缘图像的聚焦评价值。

在本申请中，对于每帧边缘图像而言，在根据边缘图像对应的第一聚焦评价值、边缘图像中第二边缘图像块的个数及N，计算边缘图像的聚焦评价值时，均可以采用如下方式来计算其聚焦评价值：

1)根据边缘图像对应的第一聚焦评价值V1及边缘图像中的第二边缘图像块的个数n1，计算得到边缘图像中边缘图像块的边缘值平均值V1/n1；

2)根据边缘图像对应的第一聚焦评价值、边缘值平均值及N，利V＝V1+((V1/n1)*(N-n1))计算得到该边缘图像的聚焦评价值V。

通过上述过程实现利用边缘图像中第二边缘图像块的边缘值平均值来计算边缘图像中除第二边缘图像块之外的边缘图像块的边缘评价值，以避免与上一帧的边缘图像的聚焦评价值相差过大。

本申请实施例提供的一种对焦方法，在确定图像中的第一图像块及第二图像块之后，还可以包括：

输出与图像中的第一图像块对应的1，并输出与图像中的第二图像块对应的0。

在本申请中，在确定图像中的第一图像块及第二图像块之后，还可以输出与图像中的第一图像块对应的1，并输出与图像中的第二图像块对应的0，以便于基于所输出相应的0和1来进行统计和计算等。

本申请实施例提供的一种对焦方法，在确定边缘图像中的第一边缘图像块之后，还可以包括：

输出与边缘图像中的第一边缘图像块对应的1，并输出与边缘图像中除第一边缘图像块之外的图像块对应的0。

在本申请中，在确定边缘图像中的第一边缘图像块之后，还可以输出与边缘图像中的第一边缘图像块对应的1，并输出与边缘图像中除第一边缘图像块之外的图像块对应的0，以便于基于所输出相应的0和1来进行统计和计算等。

在上述基础上，则计算各边缘图像的聚焦评价值的具体过程可以为：

1)将边缘图像中每个边缘图像块的边缘值和对应图像中相应图像块进行第一图像块和第二图像块确定的输出结果(0或1)、边缘图像中进行第一边缘图像块确定的输出结果(0或1)相乘，以得到与边缘图像对应的N个相乘结果：

2)把边缘图像中N个相乘结果相加，得到该边缘图像的第一聚焦评价值V1；

3)把对应图像中相应图像块进行第一图像块和第二图像块确定的输出结果(0或1)、边缘图像中进行第一边缘图像块确定的输出结果(0或1)相乘，并把得到的N个相乘结果相加得到n1，把得到的N个相乘结果中的0和1反转，并把这些值相加得到n2；

4)利用V＝V1+((V1/n1)*n2)得到的边缘图像的聚焦评价值。

需要说明的是，上述确定图像中的第一图像块和第二图像块的过程可以采用条件判断模块1进行实现，边缘计算可以采用边缘计算模块进行实现，确定边缘图像中第一边缘图像块的过程可以采用条件判断模块2进行实现，确定边缘图像中第二边缘图像块以及进行聚焦评价值计算的过程可以由统计模块进行实现。

为了更清楚地对本方案进行说明，则具体可以参见图3，其示出了本申请实施例提供的聚焦评价值计算的流程图：

条件判断模块1的具体实现如下：

1、把降噪模块进行降噪之后的图像分成8x8的块，每一块中Y分量等于255的设为1(以一个像素Y分量8bit为例)，小于255的都设为0。

2、对步骤1得到的图像根据8x8块的分配做连通域检测并把连通域中的所有值相加。

3、判断8x8的每个块的值是否大于第一阈值，如果大于第一阈值这个块的判断输出是0，在统计模块中不做统计；如果小于等于第一阈值，这个块的判断输出是1，在统计模块中做统计。

4、把步骤3得到的值输出给统计模块。

条件判断模块2的具体实现如下：

1、把边缘计算模块进行边缘计算且统计模块统计的一帧的8x8(条件判断模块2中的图像指的是边缘图像，块指的是对边缘图像进行分割得到的边缘图像块)个块的结果(这里是对分割得到的每个块中像素点的边缘值进行相加，得到的块对应的边缘值)存储一下用作下一帧时使用，第1帧图像(这里提及的图像为边缘计算之后的边缘图像)只存储不做其他处理，输出的8x8的判断条件都是1。

2、把当前帧和上一帧的每个8x8块做差并取绝对值。

3、把这些值和第二阈值做比较，大于第二阈值的判断结果是0，小于等于第二阈值的判断结果是1。

4、把步骤3中得到的值输出给统计模块。

统计模块的具体实现如下：

1、把边缘统计模块得到的边缘图像分成8x8的块。

2、把8x8的块中每个块中的像素点的边缘值相加得到一个8x8个值，并把这个值传输给条件判断模块2。

3、把这个8x8的值和条件判断模块1的输出和条件判断模块2的输出按8x8的每个值对应做相乘。

4、把步骤3得到的8x8个值相加，得到一帧图像的聚焦评价值V1。

5、把条件判断模块1和条件判断模块2输出的值相乘，并把得到的8x8个值的相加得到n1，把条件判断模块1和条件判断模块2输出的值相乘得到的8x8个值的0和1反转，并把这些值相加得到n2。

6、一帧图像的聚焦评价值V＝V1+(V1/n1*n2)。

通过上述可知，本申请增加条件判断模块1和条件判断模块2这两个模块，其中，条件判断模块1是针对强光的条件判断模块，条件判断模块2是针对物体突然进出的条件判断模块，在统计模块把图像分成8X8的块，每个图像块统计出一个聚焦评价值，根据增加的两个模块的结果来确定是否在把这个小块的结果记录到整个图像的聚焦评价值中，以解决自动聚焦过程中出现强光和有物体突然进出时导致的自动聚焦评价值和清晰度不匹配的问题，从而自动聚焦的准确性。

本申请实施例还提供了一种对焦装置，参见图4，其示出了本申请实施例提供的一种对焦装置的结构示意图，可以包括：

确定模块41，用于将摄像机拍摄的各图像分割成N个图像块，确定各图像中的第一图像块；N为大于1的整数，第一图像块为各图像中除第二图像块之外的图像块，第二图像块为最大明亮度像素点的连通域中明亮度之和大于第一阈值的图像块；

边缘计算模块42，用于对各图像进行边缘计算，将边缘计算得到的各边缘图像分割成N个边缘图像块，确定各边缘图像中的第一边缘图像块；第一边缘图像块为当前边缘图像中与上一边缘图像中相应边缘图像块的边缘值变化量不大于第二阈值的边缘图像块；

计算模块43，用于根据各边缘图像中第二边缘图像块的边缘值、第二边缘图像块的个数及N，计算各边缘图像的聚焦评价值，并根据聚焦评价值对摄像机进行对焦；第二边缘图像块为同时为第一图像块及第一边缘图像块的边缘图像块。

本申请实施例提供的一种对焦装置，确定模块41可以包括：

第一判断单元，用于判断第i帧图像中的当前图像块中是否存在最大明亮度像素点；i＝1,2…m，m为图像总帧数；

第一确定单元，用于若不存在最大明亮度像素点，则将当前图像块确定为第一图像块；

设定单元，用于若存在最大明亮度像素点，则将最大明亮度的像素点的明亮度设定为1，将当前图像块中其余像素点的明亮度设定为0；对设定为1的像素点进行连通域检测，得到对应的连通域；将连通域中的所有1进行相加，得到最大明亮度的像素点对应的明亮度之和，判断明亮度之和是否大于第一阈值；

第二确定单元，用于若明亮度之和大于第一阈值，则将当前图像块确定为第二图像块；

第三确定单元，用于若明亮度之和不大于第一阈值，则将当前图像块确定为第一图像块。

本申请实施例提供的一种对焦装置，边缘计算模块42可以包括：

第一相加单元，用于将第j帧边缘图像中的当前边缘图像块中各像素点对应的边缘值相加，得到当前边缘图像块的边缘值；j＝1,2…m；

第四确定单元，用于当j等于1时，将当前边缘图像块确定为第一边缘图像块；

第二判断单元，用于当j大于1时，将第j帧边缘图像中的当前边缘图像块的边缘值与第j-1帧边缘图像中和当前边缘图像块对应的边缘图像块的边缘值作差，并对作差结果取绝对值，得到边缘值变化量；判断边缘值变化量是否大于第二阈值；若否，则确定当前边缘图像块为第一边缘图像块。

本申请实施例提供的一种对焦装置，计算模块43可以包括：

第二相加单元，用于分别将各边缘图像中第二边缘图像块的边缘值相加，得到各边缘图像对应的第一聚焦评价值；

计算单元，用于根据各边缘图像对应的第一聚焦评价值、各边缘图像中第二边缘图像块的个数及N，对应计算各边缘图像的聚焦评价值。

本申请实施例提供的一种对焦装置，计算单元可以包括：

第一得到子单元，用于根据边缘图像对应的第一聚焦评价值及边缘图像中的第二边缘图像块的个数，得到边缘图像中边缘图像块的边缘值平均值；

第二得到子单元，用于根据边缘图像对应的第一聚焦评价值、边缘图像中边缘图像块的边缘值平均值、边缘图像中第二边缘图像块的个数及N，得到边缘图像的聚焦评价值。

本申请实施例提供的一种对焦装置，还可以包括：

第一输出模块，用于在确定图像中的第一图像块及第二图像块之后，输出与图像中的第一图像块对应的1，并输出与图像中的第二图像块对应的0。

本申请实施例提供的一种对焦装置，还可以包括：

第二输出模块，用于在确定边缘图像中的第一边缘图像块之后，输出与边缘图像中的第一边缘图像块对应的1，并输出与边缘图像中除第一边缘图像块之外的图像块对应的0。

本申请实施例还提供了一种对焦设备，参见图5，其示出了本申请实施例提供的一种对焦设备的结构示意图，可以包括：

存储器51，用于存储计算机程序；

处理器52，用于执行存储器51存储的计算机程序时可实现如下步骤：

将摄像机拍摄的各图像分割成N个图像块，确定各图像中的第一图像块；N为大于1的整数，第一图像块为各图像中除第二图像块之外的图像块，第二图像块为最大明亮度像素点的连通域中明亮度之和大于第一阈值的图像块；对各图像进行边缘计算，将边缘计算得到的各边缘图像分割成N个边缘图像块，确定各边缘图像中的第一边缘图像块；第一边缘图像块为当前边缘图像中与上一边缘图像中相应边缘图像块的边缘值变化量不大于第二阈值的边缘图像块；根据各边缘图像中第二边缘图像块的边缘值、第二边缘图像块的个数及N，计算各边缘图像的聚焦评价值，并根据聚焦评价值对摄像机进行对焦；第二边缘图像块为同时为第一图像块及第一边缘图像块的边缘图像块。

本申请实施例还提供了一种可读存储介质，可读存储介质中存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时可实现如下步骤：

将摄像机拍摄的各图像分割成N个图像块，确定各图像中的第一图像块；N为大于1的整数，第一图像块为各图像中除第二图像块之外的图像块，第二图像块为最大明亮度像素点的连通域中明亮度之和大于第一阈值的图像块；对各图像进行边缘计算，将边缘计算得到的各边缘图像分割成N个边缘图像块，确定各边缘图像中的第一边缘图像块；第一边缘图像块为当前边缘图像中与上一边缘图像中相应边缘图像块的边缘值变化量不大于第二阈值的边缘图像块；根据各边缘图像中第二边缘图像块的边缘值、第二边缘图像块的个数及N，计算各边缘图像的聚焦评价值，并根据聚焦评价值对摄像机进行对焦；第二边缘图像块为同时为第一图像块及第一边缘图像块的边缘图像块。

该可读存储介质可以包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本申请提供的一种对焦装置、设备及可读存储介质中相关部分的说明可以参见本申请实施例提供的一种对焦方法中对应部分的详细说明，在此不再赘述。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。另外，本申请实施例提供的上述技术方案中与现有技术中对应技术方案实现原理一致的部分并未详细说明，以免过多赘述。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (8)

1.一种对焦方法，其特征在于，包括：

将摄像机拍摄的各图像分割成N个图像块，确定各所述图像中的第一图像块；N为大于1的整数，第一图像块为各所述图像中除第二图像块之外的图像块，第二图像块为最大明亮度像素点的连通域中明亮度之和大于第一阈值的图像块；所述第一图像块为所述图像中不存在强光的图像块；

对各所述图像进行边缘计算，将边缘计算得到的各边缘图像分割成N个边缘图像块，确定各所述边缘图像中的第一边缘图像块；所述第一边缘图像块为当前边缘图像中与上一边缘图像中相应边缘图像块的边缘值变化量不大于第二阈值的边缘图像块；所述第一边缘图像块为所述图像中不存在边缘值突变的图像块；

根据各所述边缘图像中第二边缘图像块的边缘值、第二边缘图像块的个数及N，计算各所述边缘图像的聚焦评价值，并根据所述聚焦评价值对所述摄像机进行对焦；所述第二边缘图像块为同时为第一图像块及第一边缘图像块的边缘图像块；

其中，确定各所述图像中的第一图像块及第二图像块，包括：判断第i帧图像中的当前图像块中是否存在最大明亮度像素点；i＝1,2…m，m为图像总帧数；若不存在所述最大明亮度像素点，则将所述当前图像块确定为所述第一图像块；若存在所述最大明亮度像素点，则将所述最大明亮度的像素点的明亮度设定为1，将所述当前图像块中其余像素点的明亮度设定为0；对设定为1的像素点进行连通域检测，得到对应的连通域；将所述连通域中的所有1进行相加，得到所述最大明亮度的像素点对应的明亮度之和，判断所述明亮度之和是否大于所述第一阈值；若所述明亮度之和大于所述第一阈值，则将所述当前图像块确定为第二图像块；若所述明亮度之和不大于所述第一阈值，则将所述当前图像块确定为第一图像块；

确定各所述边缘图像中的第一边缘图像块，包括：将第j帧边缘图像中的当前边缘图像块中各像素点对应的边缘值相加，得到所述当前边缘图像块的边缘值；j＝1,2…m；当j等于1时，将所述当前边缘图像块确定为所述第一边缘图像块；当j大于1时，将第j帧边缘图像中的当前边缘图像块的边缘值与第j-1帧边缘图像中和所述当前边缘图像块对应的边缘图像块的边缘值作差，并对作差结果取绝对值，得到边缘值变化量；判断所述边缘值变化量是否大于所述第二阈值；若否，则确定所述当前边缘图像块为所述第一边缘图像块。

2.根据权利要求1所述的对焦方法，其特征在于，根据各所述边缘图像中第二边缘图像块的边缘值、第二边缘图像块的个数及N，计算各所述边缘图像的聚焦评价值，包括：

分别将各所述边缘图像中第二边缘图像块的边缘值相加，得到各所述边缘图像对应的第一聚焦评价值；

根据各所述边缘图像对应的第一聚焦评价值、各所述边缘图像中第二边缘图像块的个数及N，对应计算各所述边缘图像的聚焦评价值。

3.根据权利要求2所述的对焦方法，其特征在于，根据各所述边缘图像对应的第一聚焦评价值、各所述边缘图像中第二边缘图像块的个数及N，对应计算各所述边缘图像的聚焦评价值，包括：

根据所述边缘图像对应的第一聚焦评价值及所述边缘图像中的第二边缘图像块的个数，得到所述边缘图像中边缘图像块的边缘值平均值；

根据所述边缘图像对应的第一聚焦评价值、所述边缘图像中边缘图像块的边缘值平均值、所述边缘图像中第二边缘图像块的个数及N，得到所述边缘图像的聚焦评价值。

4.根据权利要求1所述的对焦方法，其特征在于，在确定所述图像中的第一图像块及第二图像块之后，还包括：

输出与所述图像中的第一图像块对应的1，并输出与所述图像中的第二图像块对应的0。

5.根据权利要求4所述的对焦方法，其特征在于，在确定所述边缘图像中的第一边缘图像块之后，还包括：

输出与所述边缘图像中的第一边缘图像块对应的1，并输出与边缘图像中除第一边缘图像块之外的图像块对应的0。

6.一种对焦装置，其特征在于，包括：

确定模块，用于将摄像机拍摄的各图像分割成N个图像块，确定各所述图像中的第一图像块；N为大于1的整数，第一图像块为各所述图像中除第二图像块之外的图像块，第二图像块为最大明亮度像素点的连通域中明亮度之和大于第一阈值的图像块；所述第一图像块为所述图像中不存在强光的图像块；

边缘计算模块，用于对各所述图像进行边缘计算，将边缘计算得到的各边缘图像分割成N个边缘图像块，确定各所述边缘图像中的第一边缘图像块；所述第一边缘图像块为当前边缘图像中与上一边缘图像中相应边缘图像块的边缘值变化量不大于第二阈值的边缘图像块；所述第一边缘图像块为所述图像中不存在边缘值突变的图像块；

计算模块，用于根据各所述边缘图像中第二边缘图像块的边缘值、第二边缘图像块的个数及N，计算各所述边缘图像的聚焦评价值，并根据所述聚焦评价值对所述摄像机进行对焦；所述第二边缘图像块为同时为第一图像块及第一边缘图像块的边缘图像块；

其中，所述确定模块具体用于判断第i帧图像中的当前图像块中是否存在最大明亮度像素点；i＝1,2…m，m为图像总帧数；若不存在所述最大明亮度像素点，则将所述当前图像块确定为所述第一图像块；若存在所述最大明亮度像素点，则将所述最大明亮度的像素点的明亮度设定为1，将所述当前图像块中其余像素点的明亮度设定为0；对设定为1的像素点进行连通域检测，得到对应的连通域；将所述连通域中的所有1进行相加，得到所述最大明亮度的像素点对应的明亮度之和，判断所述明亮度之和是否大于所述第一阈值；若所述明亮度之和大于所述第一阈值，则将所述当前图像块确定为第二图像块；若所述明亮度之和不大于所述第一阈值，则将所述当前图像块确定为第一图像块；

所述边缘计算模块具体用于将第j帧边缘图像中的当前边缘图像块中各像素点对应的边缘值相加，得到所述当前边缘图像块的边缘值；j＝1,2…m；当j等于1时，将所述当前边缘图像块确定为所述第一边缘图像块；当j大于1时，将第j帧边缘图像中的当前边缘图像块的边缘值与第j-1帧边缘图像中和所述当前边缘图像块对应的边缘图像块的边缘值作差，并对作差结果取绝对值，得到边缘值变化量；判断所述边缘值变化量是否大于所述第二阈值；若否，则确定所述当前边缘图像块为所述第一边缘图像块。

7.一种对焦设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述的对焦方法的步骤。

8.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述的对焦方法的步骤。