CN115835017A - 一种聚焦方法、摄像设备和计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种聚焦方法、摄像设备和计算机可读存储介质，该聚焦方法包括：获取位置粗调任务对应的粗调搜索范围以及当前粗调方式；控制聚焦组件按照当前粗调方式在粗调搜索范围内执行位置粗调任务；计算得到聚焦组件在位置粗调任务所产生的粗调位置处的主算子值以及辅助算子值；基于粗调位置处的主算子值以及辅助算子值，调整当前粗调方式，返回控制聚焦组件按照当前粗调方式在粗调搜索范围内执行位置粗调任务的步骤；响应于位置粗调任务完成，得到粗调清晰点；控制聚焦组件基于粗调清晰点执行位置精调任务，确认聚焦组件的聚焦点。通过上述方式，本申请能够提高聚焦的精度和效率。

Description

一种聚焦方法、摄像设备和计算机可读存储介质

技术领域

本申请涉及聚焦技术领域，具体涉及一种聚焦方法、摄像设备和计算机可读存储介质。

背景技术

目前在执行常规聚焦算法时，清晰度评价值越高，表示图像包含的细节信息越多，聚焦程度就越好，然而噪声干扰或大面积的背景干扰可能会导致清晰度评价函数得到的清晰度评价值可靠性低，导致清晰度评价值的最大值点无法精确对应聚焦清晰点，清晰度评价值的曲线趋势不好，清晰度评价值甚至在搜索范围内出现单调上升或单调下降，导致聚焦组件朝同一方向不断行进或者在局部最优点停止搜索，导致聚焦搜索算法容易陷入局部最优解或搜索时间过长，难以快速准确的找到聚焦位置。

例如：在感兴趣对象占整个图像画面比率较低的低对比度场景下，如使用摄像头读取平整墙壁上的仪表盘数据，常规的聚焦算法通常无法找到正确的对焦位置。

发明内容

本申请提供一种聚焦方法、摄像设备和计算机可读存储介质，能够提高聚焦的精度和效率。

为解决上述技术问题，本申请采用的技术方案是：提供一种聚焦方法，该聚焦方法包括：获取位置粗调任务对应的粗调搜索范围以及当前粗调方式；控制聚焦组件按照当前粗调方式在粗调搜索范围内执行位置粗调任务；计算得到聚焦组件在位置粗调任务所产生的粗调位置处的主算子值以及辅助算子值；其中主算子值正相关于通过聚焦组件所采集的图像的整体清晰度，辅助算子值正相关于图像内的不同图像块之间的清晰度差异；基于粗调位置处的主算子值以及辅助算子值，调整当前粗调方式，返回控制聚焦组件按照当前粗调方式在粗调搜索范围内执行位置粗调任务的步骤；响应于位置粗调任务完成，得到粗调清晰点；控制聚焦组件基于粗调清晰点执行位置精调任务，确认聚焦组件的聚焦点。

为解决上述技术问题，本申请采用的另一技术方案是：提供一种摄像设备，包括存储器、处理器和聚焦组件，存储器与处理器连接，处理器与聚焦组件连接，其中，存储器用于存储计算机程序，计算机程序在被处理器执行时，用于控制聚焦组件实现上述技术方案中的聚焦方法。

为解决上述技术问题，本申请采用的又一技术方案是：提供一种计算机可读存储介质，其用于存储计算机程序，计算机程序在被处理器执行时，用于实现上述技术方案中的聚焦方法。

通过上述方案，本申请的有益效果是：获取位置粗调任务对应的粗调搜索范围以及当前粗调方式；控制聚焦组件按照当前粗调方式在粗调搜索范围内执行位置粗调任务；计算得到聚焦组件在位置粗调任务所产生的粗调位置处的主算子值以及辅助算子值；基于粗调位置处的主算子值以及辅助算子值，调整当前粗调方式；响应于位置粗调任务完成，得到粗调清晰点；控制聚焦组件基于粗调清晰点执行位置精调任务，确认聚焦组件的聚焦点。通过引入辅助算子值辅助主算子值调整当前粗调方式，能够防止由于主算子值的趋势不明显，导致无法准确地找到清晰点的情况发生，从而有效解决聚焦时间长以及聚焦精度低的问题，大大提高聚焦的精度和效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。其中：

图1是本申请提供的聚焦方法一实施例的流程示意图；

图2是本申请提供的变焦跟踪曲线图；

图3是本申请提供的主算子和辅助算子曲线示意图；

图4是本申请提供的聚焦方法另一实施例的流程示意图；

图5是本申请提供的步骤46一实施例的流程示意图；

图6是本申请提供的步骤48一实施例的流程示意图；

图7是本申请提供的摄像设备一实施例的结构示意图；

图8是本申请提供的计算机可读存储介质一实施例的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本申请作进一步的详细描述。特别指出的是，以下实施例仅用于说明本申请，但不对本申请的范围进行限定。同样的，以下实施例仅为本申请的部分实施例而非全部实施例，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，都属于本申请保护的范围。

在本申请中提及“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。

需要说明的是，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。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。

请参阅图1，图1是本申请提供的聚焦方法一实施例的流程示意图，该方法包括：

步骤11：获取位置粗调任务对应的粗调搜索范围以及当前粗调方式。

摄像设备包含聚焦组件和变焦组件，聚焦过程指的是在变焦组件位置固定之后，通过移动聚焦组件的位置，来寻找到清晰度最高的聚焦点的过程。本实施例中的聚焦方法可包含位置粗调和位置精调两个步骤，先利用位置粗调任务通过大步长寻找粗调清晰点，以快速缩小聚焦点的搜索范围，再利用位置精调任务通过小步长寻找精准的聚焦点。

首先，获取位置粗调任务对应的粗调搜索范围以及当前粗调方式；具体地，可从摄像设备中的镜头对应的变焦跟踪曲线获取粗调搜索范围，如图2所示，图2为不同物距下的变焦跟踪曲线图，横坐标为变焦组件的位置，纵坐标为聚焦组件的位置，可根据变焦组件固定后的位置，在变焦跟踪曲线中找到对应的聚焦组件的位置范围，并将其作为粗调搜索范围；例如：变焦组件固定的位置为501，此时可在图2中对应获取到聚焦组件的位置范围为[1390，1550]，从而确定粗调搜索范围为[1390，1550]，然后再执行位置粗调任务，以进一步缩小聚焦点的搜索范围。

步骤12：控制聚焦组件按照当前粗调方式在粗调搜索范围内执行位置粗调任务。

当前粗调方式可包括当前粗调步长或当前粗调方向等，在位置粗调任务的初始状态下，可预先自定义设置一个初始粗调方式，以控制聚焦组件按照初始粗调方式在粗调搜索范围内开始执行位置粗调任务。

步骤13：计算得到聚焦组件在位置粗调任务所产生的粗调位置处的主算子值以及辅助算子值。

计算得到聚焦组件在位置粗调任务所产生的粗调位置处的主算子值以及辅助算子值，具体地，可在每次调整聚焦组件到一个粗调位置时都计算一次主算子值以及辅助算子值；其中主算子值正相关于通过聚焦组件所采集的图像的整体清晰度，即主算子值越大表示图像越清晰；辅助算子值正相关于图像内的不同图像块之间的清晰度差异，即辅助算子值越大表示图像块的清晰度差异越大。

可以理解地，主算子值可为清晰度值，可利用图像处理技术领域中的清晰度评价函数计算得到，在此不对清晰度评价函数进行限定；辅助算子值可根据图像的主算子值计算得到，可以但不局限于均方差或信息熵。

步骤14：基于粗调位置处的主算子值以及辅助算子值，调整当前粗调方式，返回控制聚焦组件按照当前粗调方式在粗调搜索范围内执行位置粗调任务的步骤。

基于粗调位置处的主算子值以及辅助算子值，调整当前粗调方式，返回控制聚焦组件按照当前粗调方式在粗调搜索范围内执行位置粗调任务的步骤，以基于调整后的当前粗调方式继续执行位置粗调任务。通过引入辅助算子值辅助主算子值调整当前粗调方式，能够大大提高粗调精度，避免在当前粗调位置下的主算子值的趋势不好，例如主算子值的峰值不明显或者存在多峰值等情况下，导致的无法根据主算子值准确快速地找到清晰点的问题。

请参阅图3，图3为辅助算子值和主算子值曲线对比图，其中，横坐标为聚焦组件的位置，纵坐标为算子值，其中，主算子值包含低频算子值(通过低频滤波器提取出的主算子值)和高频算子值(通过高频滤波器提取出的主算子值)，主算子值可为低频算子值或高频算子值。由图3可看出，低频算子值和高频算子值的趋势都较平缓，不存在明显的峰值，此时仅由主算子值无法快速准确地得到清晰点，与此相反，辅助算子值的趋势较明显，且具有较突出的单独峰值，通过引入辅助算子值辅助主算子值调整当前粗调方式，能够快速准确地找到粗调清晰点，实现提高聚焦精度和效率的效果。

可以理解地，在一具体的实施方式中，可在位置粗调任务开始时先利用主算子值进行粗调清晰点搜索，若粗调过程中当前粗调位置下的主算子值与历史粗调位置下的历史算子值所形成的趋势足够好，即能够根据主算子值较准确地找到主算子值的峰值对应的粗调清晰点，则此时可继续利用主算子进行搜索；若粗调过程中当前粗调位置下的主算子值与历史粗调位置下的历史算子值所形成的趋势不明显，再引入辅助算子值辅助主算子值调整当前粗调方式。

步骤15：响应于位置粗调任务完成，得到粗调清晰点。

响应于位置粗调任务完成，得到粗调清晰点；其中，由主算子值和辅助算子值与图像清晰度的关系可知，粗调清晰点可为位置粗调任务结束后辅助算子值和/或主算子值中的最大值对应的聚焦组件的位置。

步骤16：控制聚焦组件基于粗调清晰点执行位置精调任务，确认聚焦组件的聚焦点。

控制聚焦组件基于粗调清晰点执行位置精调任务，确认聚焦组件的聚焦点；具体地，在位置粗调任务完成后，可根据得到的粗调清晰点计算出精调搜索范围，然后控制聚焦组件在精调搜索范围内进一步执行位置精调任务，从而确认聚焦组件的聚焦点。

本实施例控制聚焦组件按照当前粗调方式在粗调搜索范围内执行位置粗调任务；计算得到聚焦组件在位置粗调任务所产生的粗调位置处的主算子值以及辅助算子值；基于粗调位置处的主算子值以及辅助算子值，调整当前粗调方式；响应于位置粗调任务完成，得到粗调清晰点；控制聚焦组件基于粗调清晰点执行位置精调任务，确认聚焦组件的聚焦点。通过引入辅助算子值辅助主算子值调整当前粗调方式，能够防止由于主算子值的趋势不明显，导致无法准确地找到清晰点的情况发生，从而有效解决聚焦时间长以及聚焦精度低的问题，大大提高聚焦的精度和效率。

请参阅图4，图4是本申请提供的聚焦方法另一实施例的流程示意图，该方法包括：

步骤41：获取位置粗调任务对应的粗调搜索范围以及当前粗调方式。

步骤41与上述实施例中的步骤11相同，在此不作赘述；其中，当前粗调方式包括当前粗调方向以及当前粗调步长。

步骤42：控制聚焦组件按照当前粗调方式在粗调搜索范围内执行位置粗调任务。

控制聚焦组件按照当前粗调方向以及当前粗调步长在粗调搜索范围内执行位置粗调任务。

步骤43：计算得到聚焦组件在位置粗调任务所产生的粗调位置处的主算子值以及辅助算子值。

计算得到聚焦组件在位置粗调任务所产生的粗调位置处的主算子值以及辅助算子值；其中主算子值正相关于通过聚焦组件所采集的图像的整体清晰度，辅助算子值正相关于图像内的不同图像块之间的清晰度差异。

在一具体的实施方式中，计算得到聚焦组件在位置粗调任务所产生的粗调位置处的主算子值以及辅助算子值的步骤可包括：将聚焦组件所采集的图像分割为多个图像块；利用清晰度评价函数对图像块进行计算，得到图像块对应的子主算子值；然后将所有图像块对应的子主算子值进行求和并取均值，得到主算子值；从而基于主算子值与各个图像块对应的子主算子值，计算得到辅助算子值。

具体地，可利用下述均方差计算公式基于主算子值与各个图像块对应的子主算子值计算得到辅助算子值：

其中，M*N为图像中图像块的总数量，M为图像块的总行数，N为图像块的总列数，StatFv为辅助算子值，Fv_ij为第i行第j列的图像块对应的子主算子值，

为主算子值。

在计算得到主算子值以及辅助算子值之后，可基于粗调位置处的主算子值以及辅助算子值，调整当前粗调方式，然后返回控制聚焦组件按照当前粗调方式在粗调搜索范围内执行位置粗调任务的步骤，继续以调整后的当前粗调方式执行位置粗调任务。

在一具体的实施方式中，在基于粗调位置处的主算子值以及辅助算子值调整当前粗调方式的步骤之前，可先判断聚焦组件的当前位置是否到达粗调搜索范围的边界位置；若聚焦组件的当前位置到达粗调搜索范围的边界位置，则直接反转聚焦组件的当前粗调方向，返回步骤42；若聚焦组件的当前位置未到达粗调搜索范围的边界位置，则基于粗调位置处的主算子值以及辅助算子值，调整当前粗调方式。

下面通过步骤44～47对基于粗调位置处的主算子值以及辅助算子值，调整当前粗调方式的具体内容进行说明。

步骤44：判断当前粗调位置处的当前主算子值是否大于历史粗调位置处的历史主算子值。

判断当前粗调位置处的当前主算子值是否大于历史粗调位置处的历史主算子值；其中，在执行位置粗调任务的过程中，可将聚焦组件在历史粗调位置处计算得到的主算子值和辅助算子值进行存储。

步骤45：响应于当前主算子值大于历史主算子值，保持当前粗调方向不变，并基于当前主算子值调整当前粗调步长。

响应于当前主算子值大于历史主算子值，说明当前主算子值相较于历史主算子值呈上升趋势，越沿着当前粗调方向行进越能够接近主算子值峰值，则此时保持当前粗调方向不变，并基于当前主算子值调整当前粗调步长。

基于当前主算子值调整当前粗调步长的步骤包括：在当前主算子值大于历史主算子值时，可根据主算子值的上升比率调整当前粗调步长；具体地，在主算子值的上升比率较大时可适当降低当前粗调步长，若主算子值的上升比率较小时可适当增大当前粗调步长，也就是说，越靠近峰值当前粗调步长越小，以提高聚焦的精度，越远离峰值当前粗调步长越大，以减少无效的搜寻。可以理解地，也可采用现有技术中的其他步长调整策略进行步长调整，在此不作限定。

可以理解地，本实施例中所述的上升比率以及下降比率可利用当前主算子值(或辅助算子值)与历史主算子值(或辅助算子值)的比值计算得到，若计算得到的比值小于1则说明算子值在下降，比值大于1则说明算子值在上升。或者，还可利用当前主算子值(或辅助算子值)与历史主算子值(或辅助算子值)之间的差值与历史主算子值(或辅助算子值)的比值计算得到，若计算得到的比值大于0则说明算子值在上升，计算得到的比值小于0则说明算子值在下降，或者其他能够体现上升/下降的程度的计算方式等，在此不作限定。

在一具体的实施例中，响应于当前主算子值等于历史主算子值，说明当前主算子值较稳定，聚焦组件的当前聚焦位置距离主算子值峰值对应的位置较远，则此时可继续保持当前粗调方向不变，增大当前粗调步长。

步骤46：响应于当前主算子值小于历史主算子值，基于当前主算子值相较于历史主算子值的第一下降比率与辅助算子值，调整当前粗调方式。

响应于当前主算子值小于历史主算子值，说明当前主算子值相较于历史主算子值呈下降趋势，此时可基于当前主算子值相较于历史主算子值的第一下降比率与辅助算子值，共同作用来调整当前粗调方式，以利用辅助算子值进一步验证是否需要反向。

在一具体的实施方式中，如图5所示，步骤46具体包括步骤461～469。

步骤461：判断第一下降比率是否大于预设的第一比率阈值。

判断当前主算子值相较于历史主算子值的第一下降比率是否大于预设的第一比率阈值，即判断当前主算子值相较于历史主算子值是否在快速下降；其中，本实施例中的第一比率阈值的大小与第一下降比率的计算方式有关，具体数值可根据实际情况进行设置，在此不作限定。

步骤462：响应于第一下降比率大于预设的第一比率阈值，得到反转当前粗调方向的第一拟调整结果。

响应于第一下降比率大于预设的第一比率阈值，说明当前主算子值相较于历史主算子值在快速下降，越沿着当前粗调方向行进可能越远离主算子值峰值，则此时需要调整当前粗调方向，得到反转当前粗调方向的第一拟调整结果。

步骤463：判断当前粗调位置处的当前辅助算子值是否大于预设的算子阈值，且当前辅助算子值与历史粗调位置的历史辅助算子值之间的上升比率是否小于或等于预设的第二比率阈值。

判断当前粗调位置处的当前辅助算子值是否大于预设的算子阈值，且当前辅助算子值与历史粗调位置的历史辅助算子值之间的上升比率是否小于或等于预设的第二比率阈值。其中，预设的算子阈值用来判断当前辅助算子值是否处于峰值附近，即判断当前辅助算子值是否有效，若当前辅助算子值小于预设的算子阈值，则说明当前辅助算子值处于距离峰值较远的稳定区域，则当前辅助算子值无效；若当前辅助算子值大于预设的算子阈值，则说明当前辅助算子值处于距离峰值附近，则当前辅助算子值有效。可以理解地，预设的算子阈值以及第二比例阈值可根据实际情况或经验进行自定义设置，在此不作限定。

步骤464：若当前粗调位置处的当前辅助算子值大于预设的算子阈值，且当前辅助算子值与历史粗调位置的历史辅助算子值之间的上升比率小于或等于预设的第二比率阈值，则确定第一拟调整结果有效，反转当前粗调方向，并基于当前主算子值调整当前粗调步长。

若当前粗调位置处的当前辅助算子值大于预设的算子阈值，且当前辅助算子值与历史粗调位置的历史辅助算子值之间的上升比率小于或等于预设的第二比率阈值，说明当前辅助算子值峰值有效且当前辅助算子值相较于历史辅助算子值未快速增长，即当前辅助算子值在当前粗调方向上远离峰值，由辅助算子值的趋势确定需要反向；因此，验证反转当前粗调方向的第一拟调整结果正确，即确定第一拟调整结果有效，反转当前粗调方向，并基于当前主算子值调整当前粗调步长。

具体地，由于此时的当前主算子值小于历史主算子值且主算子值的第一下降比率大于预设的第一比率阈值，响应于确定反转当前粗调方向，可降低当前粗调步长；与此同时，第一下降比率越大，当前粗调步长越小。

步骤465：若当前粗调位置处的当前辅助算子值不大于预设的算子阈值，或当前辅助算子值与历史粗调位置的历史辅助算子值之间的上升比率大于预设的第二比率阈值，则确定第一拟调整结果无效，保持当前粗调方向，并基于当前辅助算子值调整当前粗调步长。

若当前粗调位置处的当前辅助算子值不大于预设的算子阈值，即当前辅助算子值波动较小，其处于距离峰值较远的位置，则此时无需反向行进；或当前辅助算子值与历史粗调位置的历史辅助算子值之间的上升比率大于预设的第二比率阈值，即当前辅助算子值快速增长，此时当前辅助算子值在当前粗调方向上是越来越靠近峰值的，因此也无需反向行进。在满足上述两种情况中的一种时，即可验证反转当前粗调方向的第一拟调整结果错误，即确定第一拟调整结果无效，保持当前粗调方向，并基于当前辅助算子值调整当前粗调步长。

具体地，基于当前辅助算子值调整当前粗调步长的步骤可包括：响应于当前辅助算子值大于算子阈值，且辅助算子值连续上升，说明当前辅助算子值在当前粗调方向上靠近峰值，则适当减少当前粗调步长，以寻找准确的峰值；响应于当前辅助算子值小于算子阈值，且当前主算子值不大于历史主算子值，说明当前主算子值相较于历史主算子值在下降，且当前辅助算子值远离峰值，则适当增大当前粗调步长，以减少无效的寻找时间，提升聚焦效率。

步骤466：响应于第一下降比率小于或等于第一比率阈值，得到保持当前粗调方向的第二拟调整结果。

响应于第一下降比率小于或等于第一比率阈值，说明当前主算子值相较于历史主算子值缓慢下降或稳定不变，此时无法准确确定当前主算子值在当前粗调方向上是否靠近峰值，因此得到保持当前粗调方向的第一拟调整结果，继续保持当前粗调方向行进。

步骤467：判断当前辅助算子值是否大于算子阈值且辅助算子值的第二下降比率是否达到预设的第三比率阈值。

判断当前辅助算子值是否大于算子阈值且辅助算子值的第二下降比率是否达到预设的第三比率阈值，其中，预设的第三比率阈值可根据实际情况或经验进行自定义设置，例如：两次，在此不作限定。

步骤468：若当前辅助算子值大于算子阈值且辅助算子值的第二下降比率达到预设的第三比率阈值，则确定第二拟调整结果无效，反转当前粗调方向，并基于当前辅助算子值调整当前粗调步长。

若当前辅助算子值大于算子阈值且辅助算子值的第二下降比率达到预设的第三比率阈值，说明当前辅助算子值有效且辅助算子值快速下降，此时当前辅助算子值在当前粗调方向上远离峰值，因此验证保持当前粗调方向的第二拟调整结果错误，即确定第二拟调整结果无效，反转当前粗调方向，并基于当前辅助算子值调整当前粗调步长。

具体地，上述第一下降比率以及第二下降比率可包括连续下降比率以及极值下降比率等，其中，连续下降比率为算子值(辅助算子值或主算子值)连续下降时，当前算子值相对于下降起始位置对应的算子值的下降比率；例如：第一个粗调位置对应的算子值：100，第二个粗调位置对应的算子值：90，第三个粗调位置对应的算子值：94，第四个粗调位置对应的算子值(当前算子值)：70，当前算子值的连续下降比率可为：(94-70)/94＝25.5％。极值下降比率为算子值下降时，当前算子值相对于历史算子值的最大值的下降比率；仍以上述算子值具体数值为例，此时当前算子值的极值下降比率可为(100-70)/100＝30％。

可以理解地，本实施例中的第一下降比率以及第二下降比率可为连续下降比率或极值下降比率，即通过连续下降比率或极值下降比率与预设的比率阈值之间的大小来确定算子值是否快速下降；在其他实施方式中，还可分别比较连续下降比率与预设的连续下降比率阈值的大小，以及极值下降比率与预设的极值下降比率阈值的大小，在连续下降比率以及极值下降比率都大于各自对应的预设阈值时，才确定算子值在快速下降。

步骤469：若当前辅助算子值不大于算子阈值，或辅助算子值的第二下降比率小于预设的第三比率阈值，则确定第二拟调整结果有效，保持当前粗调方向，并基于当前主算子值调整当前粗调步长。

若当前辅助算子值不大于算子阈值，即当前辅助算子值无效，其处于距离峰值较远的位置，则此时无需反向行进；或，辅助算子值的第二下降比率小于预设的第三比率阈值，即辅助算子值并未快速下降，则此时说明辅助算子值处于细微波动处，其可能是缓慢下降或稳定不变，无法准确确定当前辅助算子值在当前粗调方向上是否靠近峰值，因此该情况下也无需反向行进。

在满足上述两种情况中的一种时，即可验证保持当前粗调方向的第二拟调整结果正确，确定第二拟调整结果有效，保持当前粗调方向，并基于当前辅助算子值调整当前粗调步长。具体地，由于此时的当前主算子值的第一下降比率小于或等于预设的第一比率阈值，响应于确定保持当前粗调方向，可适当增大当前粗调步长，节省无效的搜索时间；与此同时，第一下降比率越大，当前粗调步长越大。

步骤47：响应于位置粗调任务完成，得到粗调清晰点。

响应于位置粗调任务完成，得到粗调清晰点；其中，粗调清晰点可为主算子值/辅助算子值的最大值对应的聚焦组件的位置。具体地，可根据当前反向次数的大小来判断是否完成位置粗调任务，若当前反向次数达到预设的第三比率阈值，确定位置粗调任务完成，若当前反向次数未达到预设的第三比率阈值，则继续执行位置粗调任务；其中预设的第三比率阈值可根据实际情况选择设置，例如可设为三次。

步骤48：控制聚焦组件基于粗调清晰点执行位置精调任务，确认聚焦组件的聚焦点。

位置粗调任务结束之后，控制聚焦组件基于粗调清晰点执行位置精调任务，确认聚焦组件的聚焦点；在一具体的实施例中，如图6所示，步骤48可具体包括步骤481～484。

步骤481：基于粗调清晰点与当前粗调步长，计算得到精调搜索范围。

本实施例中的粗调清晰点可包含第一清晰点以及第二清晰点，第一清晰点为位置粗调任务中所有主算子值中的最大值对应的聚焦组件的位置；第二清晰点为位置粗调任务中所有辅助算子值中的最大值对应的聚焦组件的位置。

具体地，基于粗调清晰点与当前粗调步长，计算得到精调搜索范围的步骤可包括：先判断第一清晰点是否与第二清晰点相同，且位置粗调任务中最后一次反向操作对应的第一拟调整结果或第二拟调整结果是否无效；若第一清晰点与第二清晰点相同，且位置粗调任务中最后一次反向操作对应的第一拟调整结果或第二拟调整结果无效，则基于第二清晰点与当前粗调步长，计算得到精调搜索范围。若第一清晰点与第二清晰点不相同，或位置粗调任务中最后一次反向操作对应的第一拟调整结果或第二拟调整结果有效，则基于第一清晰点与当前粗调步长，计算得到精调搜索范围。可以理解地，计算精调搜索范围所用到的当前粗调步长为最后一次调整后得到的粗调步长。

基于第一清晰点与当前粗调步长，计算得到精调搜索范围的步骤可包括：将第一清晰点对应的位置数减去当前粗调步长，得到精调搜索范围的下边界值；将第一清晰点对应的位置数加上当前粗调步长，得到精调搜索范围的上边界值。以第一清晰点为Fp1，当前调整步长为step为例，基于第一清晰点与当前粗调步长，计算得到的精调搜索范围即为(Fp1-step，Fp1+step)。

基于第二清晰点与当前粗调步长，计算得到精调搜索范围的步骤可包括：将第二清晰点对应的位置数减去当前粗调步长，得到精调搜索范围的下边界值；将第二清晰点对应的位置数加上当前粗调步长，得到精调搜索范围的上边界值。以第二清晰点为Fp2，当前调整步长为step为例，基于第二清晰点与当前粗调步长，计算得到的精调搜索范围即为(Fp2-step，Fp2+step)。

步骤482：控制聚焦组件按照预设的精调步长在精调搜索范围内执行位置精调任务。

控制聚焦组件按照预设的精调步长在精调搜索范围内执行位置精调任务，即在精调搜索范围内按照精调方向和精调步长搜索最清晰的聚焦点；其中精调方向和精调步长可根据实际情况进行自定义设置，一般情况下，为了保证位置粗调任务的速度以及位置精调任务的精度，精调步长比粗调步长小，例如：位置粗调任务中的粗调步长可为5～10，位置精调任务中的精调步长可为1。

可以理解地，本实施例中的位置精调任务中的精调步长可一直维持不变，在当前精调位置达到细调搜索范围的边界时改变精调方向，在当前反向次数大于两次时，确定位置精调任务完成。

步骤483：计算得到聚焦组件在位置精调任务所产生的精调位置处的主算子值和/或辅助算子值。

计算得到聚焦组件在位置精调任务所产生的精调位置处的主算子值和/或辅助算子值。具体地，可采用步骤43中所述的计算方式计算主算子值和/或辅助算子值，在此不再赘述。

步骤484：基于精调位置处的主算子值和/或辅助算子值，确认聚焦组件的聚焦点。

基于精调位置处的主算子值和/或辅助算子值，确认聚焦组件的聚焦点。具体地，可将各精调位置处的主算子值的最大值对应的位置，作为聚焦组件的聚焦点；或将各精调位置处的辅助算子值的最大值对应的位置，作为聚焦组件的聚焦点；或将各精调位置处的主算子值与辅助算子值加权求和，得到算子和值，然后将各算子和值的最大值对应的位置作为聚焦组件的聚焦点。

本实施例在执行位置粗调任务的过程中，能够根据辅助算子值验证由主算子值推导出的第一拟调整结果/第二拟调整结果的有效性，再对粗调步长与粗调方向进行调整，增加了聚焦算法对主算子值的局部极值干扰的鲁棒性，能够准确且快速的收敛到粗调清晰点，改善粗调搜索过程的速度与抗干扰能力，解决了类似于低对比度等场景下聚焦时间长或聚焦任务陷入局部最优解等问题，大大提高聚焦的精度和效率。并且，本实施例中的聚焦方法通过采用主算子值和辅助算子值相结合的方法来判断粗调方向与粗调步长，一定程度上降低了聚焦对主算子值的依赖性，使得聚焦算法的通用性更好，有利于在不同环境下准确、快速的完成自动对焦动作，还能够直接嵌入到常规自动聚焦方法中，有效减少传统聚焦方法对镜头的调试与不同场景参数适配的工作量。

请参阅图7，图7是本申请提供的摄像设备一实施例的结构示意图，摄像设备70包括存储器71、处理器72和聚焦组件73，存储器71与处理器72连接，处理器72与聚焦组件73连接，其中，存储器71用于存储计算机程序，计算机程序在被处理器72执行时，用于控制聚焦组件73实现上述实施例中的聚焦方法。

请参阅图8，图8是本申请提供的计算机可读存储介质一实施例的结构示意图，计算机可读存储介质80用于存储计算机程序81，计算机程序81在被处理器执行时，用于实现上述实施例中的聚焦方法。

计算机可读存储介质80可以是服务端、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。

在本申请所提供的几个实施方式中，应该理解到，所揭露的方法以及设备，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的设备实施方式仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，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。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元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单元来实现本实施方式方案的目的。

另外，在本申请各个实施方式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。

以上所述仅为本申请的实施例，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 (14)

1.一种聚焦方法，其特征在于，包括：

获取位置粗调任务对应的粗调搜索范围以及当前粗调方式；

控制聚焦组件按照所述当前粗调方式在所述粗调搜索范围内执行位置粗调任务；

计算得到所述聚焦组件在所述位置粗调任务所产生的粗调位置处的主算子值以及辅助算子值，其中所述主算子值正相关于通过所述聚焦组件所采集的图像的整体清晰度，所述辅助算子值正相关于所述图像内的不同图像块之间的清晰度差异；

基于所述粗调位置处的所述主算子值以及所述辅助算子值，调整所述当前粗调方式，返回所述控制聚焦组件按照所述当前粗调方式在所述粗调搜索范围内执行位置粗调任务的步骤；

响应于所述位置粗调任务完成，得到粗调清晰点；

控制所述聚焦组件基于所述粗调清晰点执行位置精调任务，确认所述聚焦组件的聚焦点。

2.根据权利要求1所述的聚焦方法，其特征在于，所述当前粗调方式包括当前粗调方向以及当前粗调步长；所述基于所述粗调位置处的所述主算子值以及所述辅助算子值，调整所述当前粗调方式的步骤，包括：

判断当前粗调位置处的当前主算子值是否大于历史粗调位置处的历史主算子值；

响应于所述当前主算子值大于所述历史主算子值，保持所述当前粗调方向不变，并基于所述当前主算子值调整当前粗调步长；

响应于所述当前主算子值小于所述历史主算子值，基于所述当前主算子值相较于所述历史主算子值的第一下降比率与所述辅助算子值，调整所述当前粗调方式。

3.根据权利要求2所述的聚焦方法，其特征在于，所述方法还包括：

响应于所述当前主算子值等于所述历史主算子值，保持所述当前粗调方向不变，增大所述当前粗调步长。

4.根据权利要求2所述的聚焦方法，其特征在于，所述基于所述当前主算子值相较于所述历史主算子值的第一下降比率与所述辅助算子值，调整所述当前粗调方式的步骤，包括：

响应于所述第一下降比率大于预设的第一比率阈值，得到反转所述当前粗调方向的第一拟调整结果；

判断所述当前粗调位置处的当前辅助算子值是否大于预设的算子阈值，且所述当前辅助算子值与所述历史粗调位置的历史辅助算子值之间的上升比率是否小于或等于预设的第二比率阈值；

若是，则确定所述第一拟调整结果有效，反转所述当前粗调方向，并基于所述当前主算子值调整所述当前粗调步长；

若否，则确定所述第一拟调整结果无效，保持所述当前粗调方向，并基于所述当前辅助算子值调整所述当前粗调步长。

5.根据权利要求4所述的聚焦方法，其特征在于，所述方法还包括：

响应于所述第一下降比率小于或等于所述第一比率阈值，得到保持当前粗调方向的第二拟调整结果；

判断所述当前辅助算子值是否大于所述算子阈值且所述辅助算子值的第二下降比率是否达到预设的第三比率阈值；

若是，则确定所述第二拟调整结果无效，反转所述当前粗调方向，并基于所述当前辅助算子值调整所述当前粗调步长；

若否，则确定所述第二拟调整结果有效，保持所述当前粗调方向，并基于所述当前主算子值调整所述当前粗调步长。

6.根据权利要求5所述的聚焦方法，其特征在于，

所述基于所述当前辅助算子值调整当前粗调步长的步骤，包括：

响应于所述当前辅助算子值大于所述算子阈值，且所述辅助算子值连续上升，则减少所述当前粗调步长；

响应于所述当前辅助算子值小于所述算子阈值，且所述当前主算子值不大于所述历史主算子值，则增大所述当前粗调步长。

7.根据权利要求1所述的聚焦方法，其特征在于，所述计算得到所述聚焦组件在所述位置粗调任务所产生的粗调位置处的主算子值以及辅助算子值的步骤，包括：

将所述图像分割为多个图像块；

利用清晰度评价函数对所述图像块进行计算，得到所述图像块对应的子主算子值；

将所有所述图像块对应的子主算子值进行求和并取均值，得到所述主算子值；

基于所述主算子值与各个图像块对应的子主算子值，计算得到所述辅助算子值。

8.根据权利要求7所述的聚焦方法，其特征在于，

所述基于所述主算子值与各个图像块对应的子主算子值，计算得到所述辅助算子值的步骤，包括：

利用下述计算公式计算得到所述辅助算子值：

其中，M*N为所述图像中图像块的总数量，M为图像块的总行数，N为图像块的总列数，StatFv为所述辅助算子值，Fv_ij为第i行第j列的图像块对应的子主算子值，

为所述主算子值。

9.根据权利要求1所述的聚焦方法，其特征在于，

所述控制所述聚焦组件基于所述粗调清晰点执行位置精调任务，确认所述聚焦组件的聚焦点的步骤，包括：

基于所述粗调清晰点与当前粗调步长，计算得到精调搜索范围；

控制所述聚焦组件按照预设的精调步长在所述精调搜索范围内执行所述位置精调任务；

计算得到所述聚焦组件在所述位置精调任务所产生的精调位置处的主算子值和/或辅助算子值；

基于所述精调位置处的主算子值和/或辅助算子值，确认所述聚焦组件的聚焦点。

10.根据权利要求9所述的聚焦方法，其特征在于，

所述粗调清晰点包含第一清晰点以及第二清晰点，所述第一清晰点为所述位置粗调任务中所有主算子值中的最大值对应的所述聚焦组件的位置；所述第二清晰点为所述位置粗调任务中所有辅助算子值中的最大值对应的所述聚焦组件的位置；所述基于所述粗调清晰点与当前粗调步长，计算得到精调搜索范围的步骤，包括：

判断所述第一清晰点是否与所述第二清晰点相同，且所述位置粗调任务中最后一次反向操作对应的第一拟调整结果或第二拟调整结果是否无效；

若是，则基于所述第二清晰点与当前粗调步长，计算得到所述精调搜索范围；

若否，则基于所述第一清晰点与当前粗调步长，计算得到所述精调搜索范围。

11.根据权利要求10所述的聚焦方法，其特征在于，

所述基于所述第一清晰点与当前粗调步长，计算得到所述精调搜索范围的步骤，包括：

将所述第一清晰点对应的位置数减去所述当前粗调步长，得到所述精调搜索范围的下边界值；将所述第一清晰点对应的位置数加上所述当前粗调步长，得到所述精调搜索范围的上边界值；

所述基于所述第二清晰点与当前粗调步长，计算得到所述精调搜索范围的步骤，包括：

将所述第二清晰点对应的位置数减去所述当前粗调步长，得到所述精调搜索范围的下边界值；将所述第二清晰点对应的位置数加上所述当前粗调步长，得到所述精调搜索范围的上边界值。

12.根据权利要求9所述的聚焦方法，其特征在于，

所述基于所述精调位置处的主算子值和/或辅助算子值，确认所述聚焦组件的聚焦点的步骤，包括：

将各所述精调位置处的主算子值的最大值对应的位置，作为所述聚焦组件的聚焦点；或

将各所述精调位置处的辅助算子值的最大值对应的位置，作为所述聚焦组件的聚焦点；或

将各所述精调位置处的主算子值与辅助算子值加权求和，得到算子和值，将各所述算子和值的最大值对应的位置作为所述聚焦组件的聚焦点。

13.一种摄像设备，其特征在于，包括存储器、处理器和聚焦组件，所述存储器与所述处理器连接，所述处理器与所述聚焦组件连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序在被所述处理器执行时，用于控制所述聚焦组件实现权利要求1-12中任一项所述的聚焦方法。

14.一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，其特征在于，所述计算机程序在被处理器执行时，用于实现权利要求1-12中任一项所述的聚焦方法。

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