CN114449152A - 对焦方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种对焦方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括获取连续两帧感兴趣区域的图像，所述感兴趣区域包括至少两个子区域；根据驱动马达性能，分别从所述连续两帧感兴趣区域的图像中选取目标子区域的图像，并基于所述目标子区域的图像对应的评价值，确定所述感兴趣区域的图像清晰度以进行对焦。本公开实施例依据驱动马达性能，动态选取目标子区域的图像来计算感兴趣区域的图像清晰度，此时驱动马达运动状态稳定，保证了能够获取到准确的感兴趣区域数据，进而快速对焦，同时提高了对焦效率。

Description

对焦方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本公开一般涉及电子技术领域，具体涉及一种对焦方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着科技的发展，手机、平板电脑等电子设备已经普及到千家万户。人们可以通过这些电子设备的相机进行拍照摄影和视频聊天，丰富了日常生活，同时也带来了极大的便利。

然而在相机对焦过程中，感兴趣区域(Region Of Interest，ROI)曝光时驱动马达处于不稳定运动状态，这会导致对焦算法获取到的ROI数据错误，使得对焦模糊，严重影响对焦效率。

发明内容

鉴于相关技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种对焦方法、装置、电子设备及存储介质，能够快速对焦，提高对焦效率。

第一方面，本公开提供一种对焦方法，所述方法包括：

获取连续两帧感兴趣区域的图像，所述感兴趣区域包括至少两个子区域；

根据驱动马达性能，分别从所述连续两帧感兴趣区域的图像中选取目标子区域的图像，并基于所述目标子区域的图像对应的评价值，确定所述感兴趣区域的图像清晰度以进行对焦。

可选地，在本公开一些实施例中，所述根据驱动马达性能，分别从所述连续两帧感兴趣区域的图像中选取目标子区域的图像，包括：

检测所述连续两帧感兴趣区域的图像对应的视场角是否相同；

若所述视场角相同，则确定所述驱动马达性能稳定，并选取前一帧感兴趣区域的图像中第一目标子区域的图像，以及后一帧感兴趣区域的图像中第二目标子区域的图像，其中所述第一目标子区域与所述第二目标子区域分别位于所述感兴趣区域的不同行和/或列；

若所述视场角不同，则确定所述驱动马达性能不稳定，并选取前一帧感兴趣区域的图像中第三目标子区域的图像，以及后一帧感兴趣区域的图像中第四目标子区域的图像，其中所述第三目标子区域与所述第四目标子区域分别位于所述感兴趣区域的不同行和/或列。

可选地，在本公开一些实施例中，所述第一目标子区域与所述第二目标子区域处于同一对角线；和/或，所述第三目标子区域与所述第四目标子区域处于同一对角线。

可选地，在本公开一些实施例中，所述基于所述目标子区域的图像对应的评价值，确定所述感兴趣区域的图像清晰度，包括：

利用评价函数计算所述目标子区域的图像对应的评价值，并将各所述评价值进行预设运算计算，得到所述感兴趣区域的图像清晰度。

可选地，在本公开一些实施例中，所述评价函数包括灰度梯度函数、信息熵函数、频域函数或者统计学函数中的任意一种。

可选地，在本公开一些实施例中，所述获取连续两帧感兴趣区域的图像之前，所述方法还包括：

根据当前所述感兴趣区域的图像中中心子区域的图像，预测对焦算法的处理时间；

在所述处理时间小于预设时间阈值的情况下，利用所述对焦算法进行对焦。

可选地，在本公开一些实施例中，所述感兴趣区域面积大于或者等于拍摄图像面积的1/16。

第二方面，本公开提供一种对焦装置，所述装置包括：

获取模块，配置用于获取连续两帧感兴趣区域的图像，所述感兴趣区域包括至少两个子区域；

第一对焦模块，配置用于根据驱动马达性能，分别从所述连续两帧感兴趣区域的图像中选取目标子区域的图像，并基于所述目标子区域的图像对应的评价值，确定所述感兴趣区域的图像清晰度以进行对焦。

可选地，在本公开一些实施例中，所述第一对焦模块包括：

检测单元，配置用于检测所述连续两帧感兴趣区域的图像对应的视场角是否相同；

选取单元，配置用于若所述视场角相同，则确定所述驱动马达性能稳定，并选取前一帧感兴趣区域的图像中第一目标子区域的图像，以及后一帧感兴趣区域的图像中第二目标子区域的图像，其中所述第一目标子区域与所述第二目标子区域分别位于所述感兴趣区域的不同行和/或列；或者，

若所述视场角不同，则确定所述驱动马达性能不稳定，并选取前一帧感兴趣区域的图像中第三目标子区域的图像，以及后一帧感兴趣区域的图像中第四目标子区域的图像，其中所述第三目标子区域与所述第四目标子区域分别位于所述感兴趣区域的不同行和/或列。

可选地，在本公开一些实施例中，所述第一目标子区域与所述第二目标子区域处于同一对角线；和/或，所述第三目标子区域与所述第四目标子区域处于同一对角线。

可选地，在本公开一些实施例中，所述对焦模块还包括：

计算单元，配置用于利用评价函数计算所述目标子区域的图像对应的评价值，并将各所述评价值进行预设运算计算，得到所述感兴趣区域的图像清晰度。

可选地，在本公开一些实施例中，所述评价函数包括灰度梯度函数、信息熵函数、频域函数或者统计学函数中的任意一种。

可选地，在本公开一些实施例中，所述装置还包括：

预测模块，配置用于根据当前所述感兴趣区域的图像中中心子区域的图像，预测对焦算法的处理时间；

第二对焦模块，配置用于在所述处理时间小于预设时间阈值的情况下，利用所述对焦算法进行对焦。

可选地，在本公开一些实施例中，所述感兴趣区域面积大于或者等于拍摄图像面积的1/16。

第三方面，本公开提供一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述指令、所述程序、所述代码集或所述指令集由所述处理器加载并执行以实现如第一方面中任意一项所述的对焦方法的步骤。

第四方面，本公开提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如第一方面中任意一项所述的对焦方法的步骤。

从以上技术方案可以看出，本公开实施例具有以下优点：

本公开实施例提供了一种对焦方法、装置、电子设备及存储介质，通过依据驱动马达性能，分别从连续两帧感兴趣区域的图像中动态选取目标子区域的图像，来进行感兴趣区域的图像清晰度计算，此时驱动马达运动状态稳定，保证了能够获取到准确的感兴趣区域数据，进而快速对焦，同时提高了对焦效率。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为本公开实施例提供的一种对焦方法的基本流程示意图；

图2为本公开实施例提供的一种感兴趣区域的示意图；

图3为本公开实施例提供的另一种感兴趣区域的示意图；

图4为本公开实施例提供的再一种感兴趣区域的示意图；

图5为本公开实施例提供的另一种对焦方法的流程示意图；

图6为本公开实施例提供的一种对焦装置的基本结构示意图；

图7为本公开实施例提供的另一种对焦装置的结构示意图；

图8为本公开实施例提供的再一种对焦装置的结构示意图；

图9为本公开实施例提供的又一种对焦装置的结构示意图；

图10为本公开实施例提供的一种电子设备的结构框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本公开方案，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开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公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，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它实施例，都属于本公开保护的范围。

本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。

此外，术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或模块的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或模块，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。

为了便于理解和说明，下面通过图1至图10详细的阐述本公开实施例提供的对焦方法、装置、电子设备及存储介质。

请参考图1，其为本公开实施例提供的一种对焦方法的基本流程示意图。该方法包括以下步骤：

S101，获取连续两帧感兴趣区域的图像，该感兴趣区域包括至少两个子区域。

需要说明的是，在用户手持电子设备进行拍照时，如果当前场景信息发生变化，那么该电子设备则开启自动对焦，从而可以节省功耗，提高续航能力。对焦过程中不断产生图像，比如根据镜头处于第一位置时感兴趣区域的图像，计算出下一步镜头的移动方向和距离，并通过驱动马达推动镜头到达该移动方向和距离对应的第二位置。进一步地，获取镜头处于第二位置时感兴趣区域的图像，并计算此时图像清晰度，如果该图像清晰度大于或者等于预设清晰度阈值时，对焦完成，反之继续推动镜头移动。

其中，感兴趣区域是指以矩形、圆形或者不规则多边形等方式，从待处理图像中提取出需要处理的区域。示例性地，如图2所示，一帧待处理图像包括人脸和建筑，需要对人脸做处理，那么人脸对应的区域即为感兴趣区域。进一步地，该感兴趣区域包括至少两个子区域，比如子区域Ⅰ和子区域Ⅱ。在一些可选实施例中，如图3所示，至少两个子区域Ⅰ和子区域Ⅱ处于同一对角线。由于感兴趣区域曝光时驱动马达处于不稳定运动状态，本公开实施例通过依据驱动马达性能，动态选取目标子区域的图像来计算感兴趣区域的图像清晰度，为该驱动马达稳定运动预留了充足的时间，确保获取到准确的感兴趣区域数据，从而加快对焦速度，提高了对焦效率。

可选地，本公开实施例中感兴趣区域面积还可以大于或者等于拍摄图像面积的1/16。这样设置的好处在于，保证了该感兴趣区域面积能够包含较多的特征数据，使得对焦更加准确，进一步加快对焦速度。

S102，根据驱动马达性能，分别从连续两帧感兴趣区域的图像中选取目标子区域的图像，并基于目标子区域的图像对应的评价值，确定感兴趣区域的图像清晰度以进行对焦。

可选地，本公开实施例通过检测连续两帧感兴趣区域的图像对应的视场角(FOV)是否相同，来判断驱动马达性能。进一步地，如果视场角相同，那么表明该驱动马达性能稳定，此时可以选取前一帧感兴趣区域的图像中第一目标子区域的图像，以及后一帧感兴趣区域的图像中第二目标子区域的图像，其中第一目标子区域与第二目标子区域分别位于感兴趣区域的不同行和/或列；而如果视场角不同，那么表明该驱动马达性能不稳定，此时可以选取前一帧感兴趣区域的图像中第三目标子区域的图像，以及后一帧感兴趣区域的图像中第四目标子区域的图像，其中第三目标子区域与第四目标子区域分别位于感兴趣区域的不同行和/或列。需要说明的是，本公开实施例中第一目标子区域、第二目标子区域、第三目标子区域以及第四目标子区域之间各不相同。以横向扫描方式为例，对于性能稳定的驱动马达，其在运行到中间进程时状态稳定，因此第一目标子区域和第二目标子区域选取中间进程对应的子区域；而对于性能不稳定的驱动马达，其在运行起始和结束时状态稳定，因此第三目标子区域和第四子目标区域选取起始和结束对应的子区域，保证了能够获取到准确的感兴趣区域数据。可以理解地，对于纵向扫描方式，可以参照横向扫描方式的设置方法。

可选地，本公开一些实施例中第一目标子区域与第二目标子区域可以处于同一对角线；和/或，第三子目标区域与第四目标子区域可以处于同一对角线。以图4所示的感兴趣区域为例，该感兴趣区域包括子区域①～子区域⑦，其中子区域①、子区域⑤和子区域⑥处于同一对角线，子区域③、子区域④和子区域⑤处于同一对角线，而子区域②位于子区域⑤的上方，子区域⑦位于子区域⑤的下方。由于细分得到的子区域数目越多，可动态选取的目标子区域图像也就越多，使得图像清晰度的计算结果更加准确，进而便于快速对焦。比如，在视场角相同的情况下，此时选取前一帧感兴趣区域的第一目标子区域③和⑤的图像，以及后一帧感兴趣区域的图像中第二目标子区域④和⑤的图像；而在视场角不同的情况下，此时选取前一帧感兴趣区域的第三目标子区域①和⑤的图像，以及后一帧感兴趣区域的图像中第四目标子区域⑥和⑤的图像。这样设置的好处在于，中心子区域⑤的图像包含较多特征数据，从而计算得到的感兴趣区域的图像清晰度更加准确，提高了对焦效率。除此之外，在本公开一些可选实施例中，当视场角相同时，本公开还可以选取前一帧感兴趣区域的图像中位于子区域⑤上方的子区域②，以及后一帧感兴趣区域的图像中位于子区域⑤下方的子区域⑦；而当视场角不同时，本公开还可以选取前一帧感兴趣区域的图像中位于子区域⑤上方的子区域②，以及后一帧感兴趣区域的图像中位于子区域⑤下方的子区域⑦，由此使得图像清晰度的计算结果更加准确。

可选地，本公开实施例利用评价函数计算目标子区域的图像对应的评价值，并将各评价值进行预设运算计算，得到感兴趣区域的图像清晰度。其中，评价函数可以包括但不限于灰度梯度函数、信息熵函数、频域函数或者统计学函数中的任意一种，预设运算可以包括但不限于相加、相乘或者加权中的至少一种。以相加及加权两种运算为例，比如中心子区域⑤的加权值比子区域①的加权值、子区域②的加权值都大，而中心子区域⑤的图像包含较多特征数据，因此计算得到的感兴趣区域的图像清晰度更加准确，提高了对焦效率。

本公开实施例提供了一种对焦方法，通过获取连续两帧感兴趣区域的图像，其中感兴趣区域包括至少两个子区域；进而，根据驱动马达性能，分别从该连续两帧感兴趣区域的图像中选取目标子区域的图像，并基于目标子区域的图像对应的评价值，确定感兴趣区域的图像清晰度以进行对焦。本公开实施例依据驱动马达性能，动态选取目标子区域的图像来计算感兴趣区域的图像清晰度，此时驱动马达运动状态稳定，保证了能够获取到准确的感兴趣区域数据，从而实现快速对焦，提高了对焦效率。

基于前述实施例，本公开实施例提供另一种对焦方法。如图5所示，其为本公开实施例提供的另一种对焦方法的流程示意图。该方法包括以下步骤：

S201，根据当前感兴趣区域的图像中中心子区域的图像，预测对焦算法的处理时间。

需要说明的是，由于中心子区域的图像包含较多特征数据，使用其来计算感兴趣区域的图像清晰度具有代表性。示例性地，当感兴趣区域处于放大状态(zoom out)时，中心子区域的宽度ROI_width和高度ROI_height通过如下式(1)和式(2)计算。

ROI_width*＝(1-(ratio-threshold)/zoomroute) (1)

ROI_height*＝(1-(ratio-threshold)/zoomroute) (2)

式(1)～(2)中，ratio表示感兴趣区域的缩放倍数，比如该缩放倍数为0.6～120倍；threshold表示缩放阈值，比如该缩放阈值为4、8；zoomroute表示缩放最大倍率，比如该缩放最大倍率为120倍。其中，本公开实施例中ratio大于threshold。而当ratio小于或者等于threshold时，中心子区域的宽度和高度保持不变。

可选地，本公开实施例中对焦算法可以包括但不限于相位对焦(Phase DetectionAuto Focus，PDAF)或者反差对焦中的任意一种。

S202，在处理时间小于预设时间阈值的情况下，利用该对焦算法进行对焦。

需要说明的是，本公开实施例依据中心子区域的图像来预测对焦算法的处理时间，避免了对焦算法耗时较长而影响对焦效率。可选地，本公开实施例通过当前对焦算法计算更新位置的时间戳进行超时判断。

S203，在处理时间大于或者等于预设时间阈值的情况下，获取连续两帧感兴趣区域的图像，该感兴趣区域包括至少两个子区域。

S204，根据驱动马达性能，分别从连续两帧感兴趣区域的图像中选取目标子区域的图像，并基于目标子区域的图像对应的评价值，确定感兴趣区域的图像清晰度以进行对焦。

需要说明的是，本实施例中与其它实施例中相同步骤和相同内容的说明，可以参照其它实施例中的描述，此处不再赘述。

进一步地，本公开实施例还可以在下一帧选取的感兴趣区域曝光之前，检测当前视场角是否稳定。若当前视场角不稳定，那么跳过此帧，下一帧再使驱动马达移动，确保该驱动马达稳定运行。

本公开实施例提供了一种对焦方法，通过依据驱动马达性能，分别从连续两帧感兴趣区域的图像中动态选取目标子区域的图像，来进行感兴趣区域的图像清晰度计算，此时驱动马达运动状态稳定，保证了能够获取到准确的感兴趣区域数据，进而实现快速对焦，同时提高了对焦效率。

基于前述实施例，请参考图6，其为本公开实施例提供的一种对焦装置的基本结构示意图，该装置可以应用于图1～5对应的实施例提供的对焦方法中。如图6所示，该对焦装置100包括：

获取模块101，配置用于获取连续两帧感兴趣区域的图像，该感兴趣区域包括至少两个子区域；

第一对焦模块102，配置用于根据驱动马达性能，分别从连续两帧感兴趣区域的图像中选取目标子区域的图像，并基于目标子区域的图像对应的评价值，确定感兴趣区域的图像清晰度以进行对焦。

可选地，在本公开一些实施例中，如图7所示，第一对焦模块102包括：

检测单元1021，配置用于检测连续两帧感兴趣区域的图像对应的视场角是否相同；

选取单元1022，配置用于若视场角相同，则确定驱动马达性能稳定，并选取前一帧感兴趣区域的图像中第一目标子区域的图像，以及后一帧感兴趣区域的图像中第二目标子区域的图像，其中第一目标子区域与第二目标子区域分别位于感兴趣区域的不同行和/或列；或者，

若视场角不同，则确定驱动马达性能不稳定，并选取前一帧感兴趣区域的图像中第三目标子区域的图像，以及后一帧感兴趣区域的图像中第四目标子区域的图像，其中第三目标子区域与第四目标子区域分别位于感兴趣区域的不同行和/或列。

可选地，在本公开一些实施例中，第一目标子区域与第二目标子区域处于同一对角线；和/或，第三目标子区域与第四目标子区域处于同一对角线。

可选地，在本公开一些实施例中，如图8所示，第一对焦模块102还包括：

计算单元1023，配置用于利用评价函数计算目标子区域的图像对应的评价值，并将各评价值进行预设运算计算，得到感兴趣区域的图像清晰度。

可选地，在本公开一些实施例中，评价函数可以包括但不限于灰度梯度函数、信息熵函数、频域函数或者统计学函数中的任意一种。

可选地，在本公开一些实施例中，如图9所示，该对焦装置100还包括：

预测模块103，配置用于根据当前感兴趣区域的图像中中心子区域的图像，预测对焦算法的处理时间；

第二对焦模块104，配置用于在处理时间小于预设时间阈值的情况下，利用对焦算法进行对焦。

可选地，在本公开一些实施例中，感兴趣区域面积大于或者等于拍摄图像面积的1/16。

需要说明的是，本实施例中与其它实施例中相同步骤和相同内容的说明，可以参照其它实施例中的描述，此处不再赘述。

本公开实施例提供了一种对焦装置，获取模块配置用于获取连续两帧感兴趣区域的图像，其中感兴趣区域包括至少两个子区域；第一对焦模块配置用于根据驱动马达性能，分别从该连续两帧感兴趣区域的图像中选取目标子区域的图像，并基于目标子区域的图像对应的评价值，确定感兴趣区域的图像清晰度以进行对焦。本公开实施例依据驱动马达性能，动态选取目标子区域的图像来计算感兴趣区域的图像清晰度，此时驱动马达运动状态稳定，保证了能够获取到准确的感兴趣区域数据，从而实现快速对焦，提高了对焦效率。

基于前述实施例，请参考图10，其为本公开实施例提供的一种电子设备的结构框图。该电子设备200包括处理器2001和存储器2002，其中处理器2001可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器2001可以采用数字信号处理(DigitalSignal Processing，DSP)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)、可编程逻辑阵列(Programmable Logic Array，PLA)中的至少一种硬件形式来实现。

处理器2001也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称为中央处理器(Central Processing Unit，CPU)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。

另外，处理器2001可以集成有图像处理器(Graphics Processing Unit，GPU)，GPU用于对显示屏所需要显示的内容进行渲染和绘制。在一些实施例中，处理器2001还可以包括人工智能(Artificial Intelligence，AI)处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。

存储器2002可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器2002还可以包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器2002中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个程序，该至少一个程序用于被处理器2001所执行，以实现本公开方法实施例中提供的对焦方法。

在一些实施例中，电子设备200还可以包括外围设备接口2003和至少一个外围设备。处理器2001、存储器2002和外围设备接口2003之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与外围设备接口2003相连。

具体地，外围设备包括但不限于射频电路2004、触摸显示屏2005和电源2006。外围设备接口2003可以被用于将输入/输出(Input/Output，I/O)相关的至少一个外围设备连接到处理器2001和存储器2002。在一些实施例中，处理器2001、存储器2002和外围设备接口2003被集成在同一芯片或电路板上；在一些其他实施例中，处理器2001、存储器2002和外围设备接口2003中的任意一个或两个可以在单独的芯片或电路板上实现，本公开实施例对此不进行限定。

射频电路2004用于接收和发射射频(Radio Frequency，RF)信号，也称电磁信号。射频电路2004通过电磁信号与通信网络以及其他通信设备进行通信。射频电路2004将电信号转换为电磁信号进行发送，或者，将接收到的电磁信号转换为电信号。可选地，射频电路2004包括天线系统、RF收发器、一个或多个放大器、调谐器、振荡器、数字信号处理器、编解码芯片组、用户身份模块卡等。射频电路2004可以通过至少一种无线通信协议来与其它设备进行通信。该无线通信协议包括但不限于城域网、各代移动通信网络(2G、3G、4G及5G)、无线局域网和/或无线保真(Wireless Fidelity，WiFi)网络。在一些实施例中，射频电路2004还可以包括近距离无线通信(Near Field Communication，NFC)有关的电路。

显示屏2005用于显示用户界面(User Interface，UI)。该UI可以包括图形、文本、图标、视频及其它们的任意组合。当显示屏2005是触摸显示屏时，显示屏2005还具有采集在显示屏2005的表面或表面上方的触摸信号的能力。该触摸信号可以作为控制信号输入至处理器2001进行处理。此时，显示屏2005还可以用于提供虚拟按钮和/或虚拟键盘，也称软按钮和/或软键盘。在一些实施例中，显示屏2005可以为一个，设置在电子设备200的前面板；在另一些实施例中，显示屏2005可以为至少两个，分别设置在电子设备200的不同表面或呈折叠设计；在又一些实施例中，显示屏2005可以是柔性显示屏，设置在电子设备200的弯曲表面上或折叠面上。甚至，显示屏2005还可以设置成非矩形的不规则图形，也即异形屏。显示屏2005可以采用液晶显示屏(Liquid Crystal Display，LCD)、有机发光二极管(OrganicLight-Emitting Diode，OLED)等材质制备。

本领域技术人员可以理解，图10中示出的结构并不构成对电子设备200的限定，可以包括比图示更多或更少的组件，或者组合某些组件，或者采用不同的组件布置。

需要说明的是，本公开实施例中所涉及的电子设备200可以包括但不限于个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、平板电脑(Tablet Computer)、无线手持设备和手机等。

作为另一方面，本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，用于存储程序代码，该程序代码用于执行前述各个实施例对焦方法中的任意一种实施方式。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本公开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，所述模块的划分，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，例如多个模块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，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本公开各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。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。而集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

基于这样的理解，本公开的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，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)执行本公开各个实施例对焦方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random AccessMemory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

需要说明的是，以上实施例仅用以说明本公开的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本公开进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本公开各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (16)

1.一种对焦方法，其特征在于，所述方法包括：

获取连续两帧感兴趣区域的图像，所述感兴趣区域包括至少两个子区域；

根据驱动马达性能，分别从所述连续两帧感兴趣区域的图像中选取目标子区域的图像，并基于所述目标子区域的图像对应的评价值，确定所述感兴趣区域的图像清晰度以进行对焦。

2.根据权利要求1所述的对焦方法，其特征在于，所述根据驱动马达性能，分别从所述连续两帧感兴趣区域的图像中选取目标子区域的图像，包括：

检测所述连续两帧感兴趣区域的图像对应的视场角是否相同；

若所述视场角相同，则确定所述驱动马达性能稳定，并选取前一帧感兴趣区域的图像中第一目标子区域的图像，以及后一帧感兴趣区域的图像中第二目标子区域的图像，其中所述第一目标子区域与所述第二目标子区域分别位于所述感兴趣区域的不同行和/或列；

若所述视场角不同，则确定所述驱动马达性能不稳定，并选取前一帧感兴趣区域的图像中第三目标子区域的图像，以及后一帧感兴趣区域的图像中第四目标子区域的图像，其中所述第三目标子区域与所述第四目标子区域分别位于所述感兴趣区域的不同行和/或列。

3.根据权利要求2所述的对焦方法，其特征在于，所述第一目标子区域与所述第二目标子区域处于同一对角线；和/或，所述第三目标子区域与所述第四目标子区域处于同一对角线。

4.根据权利要求1所述的对焦方法，其特征在于，所述基于所述目标子区域的图像对应的评价值，确定所述感兴趣区域的图像清晰度，包括：

利用评价函数计算所述目标子区域的图像对应的评价值，并将各所述评价值进行预设运算计算，得到所述感兴趣区域的图像清晰度。

5.根据权利要求4所述的对焦方法，其特征在于，所述评价函数包括灰度梯度函数、信息熵函数、频域函数或者统计学函数中的任意一种。

6.根据权利要求1所述的对焦方法，其特征在于，所述获取连续两帧感兴趣区域的图像之前，所述方法还包括：

根据当前所述感兴趣区域的图像中中心子区域的图像，预测对焦算法的处理时间；

在所述处理时间小于预设时间阈值的情况下，利用所述对焦算法进行对焦。

7.根据权利要求1至6中任意一项所述的对焦方法，其特征在于，所述感兴趣区域面积大于或者等于拍摄图像面积的1/16。

8.一种对焦装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，配置用于获取连续两帧感兴趣区域的图像，所述感兴趣区域包括至少两个子区域；

第一对焦模块，配置用于根据驱动马达性能，分别从所述连续两帧感兴趣区域的图像中选取目标子区域的图像，并基于所述目标子区域的图像对应的评价值，确定所述感兴趣区域的图像清晰度以进行对焦。

9.根据权利要求8所述的对焦装置，其特征在于，所述第一对焦模块包括：

检测单元，配置用于检测所述连续两帧感兴趣区域的图像对应的视场角是否相同；

选取单元，配置用于若所述视场角相同，则确定所述驱动马达性能稳定，并选取前一帧感兴趣区域的图像中第一目标子区域的图像，以及后一帧感兴趣区域的图像中第二目标子区域的图像，其中所述第一目标子区域与所述第二目标子区域分别位于所述感兴趣区域的不同行和/或列；或者，

若所述视场角不同，则确定所述驱动马达性能不稳定，并选取前一帧感兴趣区域的图像中第三目标子区域的图像，以及后一帧感兴趣区域的图像中第四目标子区域的图像，其中所述第三目标子区域与所述第四目标子区域分别位于所述感兴趣区域的不同行和/或列。

10.根据权利要求9所述的对焦装置，其特征在于，所述第一目标子区域与所述第二目标子区域处于同一对角线；和/或，所述第三目标子区域与所述第四目标子区域处于同一对角线。

11.根据权利要求8所述的对焦装置，其特征在于，所述对焦模块还包括：

计算单元，配置用于利用评价函数计算所述目标子区域的图像对应的评价值，并将各所述评价值进行预设运算计算，得到所述感兴趣区域的图像清晰度。

12.根据权利要求11所述的对焦装置，其特征在于，所述评价函数包括灰度梯度函数、信息熵函数、频域函数或者统计学函数中的任意一种。

13.根据权利要求8所述的对焦装置，其特征在于，所述装置还包括：

预测模块，配置用于根据当前所述感兴趣区域的图像中中心子区域的图像，预测对焦算法的处理时间；

第二对焦模块，配置用于在所述处理时间小于预设时间阈值的情况下，利用所述对焦算法进行对焦。

14.根据权利要求8至13中任意一项所述的对焦装置，其特征在于，所述感兴趣区域面积大于或者等于拍摄图像面积的1/16。

15.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述指令、所述程序、所述代码集或所述指令集由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至7中任意一项所述的对焦方法的步骤。

16.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1至7中任意一项所述的对焦方法的步骤。

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