CN116980757A - 快速聚焦方法、聚焦地图更新方法、设备以及存储介质 - Google Patents

快速聚焦方法、聚焦地图更新方法、设备以及存储介质 Download PDF

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CN116980757A CN202310666681.4A CN202310666681A CN116980757A CN 116980757 A CN116980757 A CN 116980757A CN 202310666681 A CN202310666681 A CN 202310666681A CN 116980757 A CN116980757 A CN 116980757A
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Abstract

本申请公开了一种快速聚焦方法、聚焦地图更新方法、设备以及存储介质，该快速聚焦方法包括获取聚焦地图、相机云台的坐标信息和相机当前聚焦点；基于坐标信息与聚焦地图中预存焦点进行匹配；将匹配结果与相机当前聚焦点进行比较，确定起始焦点；基于起始焦点搜索最终焦点，并基于最终焦点进行聚焦。通过上述方式，本申请能够基于当前聚焦的云台坐标值在聚焦地图中已有焦点中搜寻到最接近的起始焦点位置，再基于起始焦点搜寻到最终焦点，在保证聚焦的精度的情况下减少聚焦的时间，提高聚焦效率。

Description

快速聚焦方法、聚焦地图更新方法、设备以及存储介质
技术领域
本申请涉及相机聚焦领域，特别是涉及一种快速聚焦方法、聚焦地图更新方法、设备以及存储介质。
背景技术
自动聚焦是能使得场景目标在成像系统中准确清晰成像的某种自动调节过程。自动聚焦技术在数码相机、无人视频监控以及卫星遥感等系统中具有广泛的应用。
自动聚焦方式主要可以分为主动聚焦和被动聚焦，其中主动聚焦是依赖某种距离探测方式，如超声和红外测距等，通过测量目标场景和和镜头之间的距离，然后调焦获得对焦准确的位置。被动聚焦则不需要向对焦目标物发射任何能量或信息，仅仅通过利用透入的光线和形成的图像信息进行分析来调节聚焦。被动对焦主要包括相位检测聚焦和对比度检测聚焦两类方法。
对比度检测聚焦又称反差式对焦。在反差式对焦的过程中，相机会驱动镜头，并通过感光元件实时获取影像，并传递给图像处理器，然后计算图像的清晰度评价函数，对比筛选出评价函数最大的焦点，并基于此焦点进行聚焦。而在现有的反差式对焦搜索焦点的过程中，通常使用的搜索算法容易陷入局部最优值的误区，且聚焦精度与聚焦时间两个指标存在互斥现象，即为了提高聚焦精度，就会导致聚焦搜索时间过长，而如果减少聚焦搜索时间，又会导致聚焦精度降低。
发明内容
本申请主要解决的技术问题是如何在保证反差式聚焦中聚焦精度的情况下提高聚焦效率，对此，本申请提供一种快速聚焦方法、聚焦地图更新方法、设备以及存储介质。
为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种快速聚焦方法，该方法包括：获取聚焦地图、相机云台的坐标信息和相机当前聚焦点；基于坐标信息与聚焦地图中预存焦点进行匹配；将匹配结果与相机当前聚焦点进行比较，确定起始焦点；基于起始焦点搜索最终焦点，并基于最终焦点进行聚焦。
其中，坐标信息包括水平方向坐标与垂直方向坐标；在获取聚焦地图之前，还包括：基于相机云台的最大水平方向坐标范围与最大垂直方向坐标范围建立聚焦地图；基于预存焦点的位置初始化聚焦地图，其中，聚焦地图中每个焦点对应一块聚焦地图的地图范围。
其中，将匹配结果与相机当前聚焦点进行比较，确定起始焦点，包括：判断匹配结果与相机当前聚焦点的距离是否大于预设距离；若是，则将匹配结果的焦点作为起始焦点。
其中，将匹配结果与相机当前聚焦点进行比较，确定起始焦点，包括：响应于距离小于等于预设距离，则将相机当前聚焦点作为起始焦点。
为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种聚焦地图更新方法，该方法包括：使用上述的快速聚焦方法得到聚焦地图的最终焦点；判断最终焦点是否有效；若是，则获取当前更新分辨率，更新分辨率为待更新的地图范围；在当前更新分辨率所在地图范围内对聚焦地图进行更新。
其中，获取当前更新分辨率，包括：判断最终焦点对应的地图范围是否为首次更新；若是，则以预设更新分辨率作为当前更新分辨率。
其中，获取当前更新分辨率，包括：响应于地图范围不为首次更新，则以上次更新分辨率的四分之一作为当前更新分辨率。
其中，判断最终焦点是否有效，包括：获取最终焦点拍摄的图像的最大清晰度评价函数值与稳定清晰度评价函数值；获取最终焦点与聚焦地图中预存焦点之间的距离；若稳定清晰度评价函数值大于预设比例的最大清晰度评价函数值且距离大于距离阈值，则认为最终焦点有效。
为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种电子设备，该电子设备包括处理器和存储器，存储器与处理器耦接，存储器存储有程序数据，处理器用于执行程序数据以实现如上述的快速聚焦方法和/或聚焦地图更新方法。
为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有程序数据，程序数据在被执行时，用于实现上述的快速聚焦方法和/或聚焦地图更新方法。
本申请的有益效果是：区别于现有技术的情况，本申请提供的快速聚焦方法应用于电子设备，电子设备获取聚焦地图、相机云台的坐标信息和相机当前聚焦点；基于坐标信息与聚焦地图中预存焦点进行匹配；将匹配结果与相机当前聚焦点进行比较，确定起始焦点；基于起始焦点搜索最终焦点，并基于最终焦点进行聚焦。通过上述方式，与常规的快速聚焦方法相比，本申请采用的利用电子设备获取聚焦地图并基于当前相机云台的坐标位置在聚焦地图中的预存焦点中搜寻起始焦点，再基于起始焦点的范围得到最终焦点的方法，可以减少聚焦花费的时间，且由于基于聚焦地图的预存焦点得到起始焦点，基于起始焦点再次搜寻，也保证了聚焦的精准度，从而实现了相机的自动快速聚焦。
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是本申请提供的快速聚焦方法一实施例的流程示意图；
图2是本申请提供的电子设备中应用快速聚焦方法的流程示意图；
图3是本申请提供的快速聚焦方法中聚焦地图的示意图；
图4是本申请提供的聚焦地图更新方法第一实施例的流程示意图；
图5是本申请提供的电子设备中应用聚焦地图更新方法的流程示意图；
图6是本申请提供的聚焦地图更新方法第二实施例的流程示意图；
图7是本申请提供的聚焦地图更新方法一实施例中对聚焦地图更新的示意图；
图8是本申请提供的电子设备第一实施例的结构示意图；
图9是本申请提供的电子设备第二实施例的结构示意图；
图10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，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，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。
本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。此外，本文中的“多”表示两个或者多于两个。另外，本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括A、B、C中的至少一种，可以表示包括从A、B和C构成的集合中选择的任意一个或多个元素。
本申请提供的快速聚焦方法主要应用于一种电子设备，其中，本申请的电子设备可以为服务器，也可以为由服务器和终端设备相互配合的系统。相应地，电子设备包括的各个部分，例如各个单元、子单元、模块、子模块可以全部设置于服务器中，也可以分别设置于服务器和终端设备中。
进一步地，上述服务器可以是硬件，也可以是软件。当服务器为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器为软件时，可以实现成多个软件或软件模块，例如用来提供分布式服务器的软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块，在此不做具体限定。在一些可能的实现方式中，本申请实施例的快速聚焦方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。
本申请提供的快速聚焦方法主要应用于相机的自动聚焦技术中的反差式聚焦。自动聚焦是能使得场景目标在成像系统中准确清晰成像的某种自动调节过程。自动聚焦技术在家用数码摄像设备、显微镜、无人视频监控以及卫星遥感等系统中有着广泛的应用。自动聚焦方式主要可以分为主动聚焦和被动聚焦，其中主动聚焦是依赖某种距离探测方式，如超声和红外测距等，通过测量目标场景和和镜头之间的距离，然后调焦获得对焦准确的位置。被动聚焦则不需要向对焦目标物发射任何能量或信息，仅仅通过利用透入的光线和形成的图像信息进行分析来调节聚焦。被动对焦主要包括相位检测聚焦和对比度检测聚焦即反差式聚焦两类方法。
现有的快速聚焦方法通常基于爬山搜索算法对焦点进行搜索，具体为在一初始位置通过计算聚焦评价函数的大小的方式对焦点位置以一固定步长不断进行调整，而当聚焦评价函数小于上次的下降阈值后，则会反向搜索。但是由于聚焦评价函数对应的曲线由于受到噪声的影响，不是一条光滑的曲线，而是一条会出现多个伪峰值的曲线，因此在使用现有的快速聚焦方法对焦点进行搜索时，容易受到局部最优值的影响，导致无法获得最佳聚焦点。而且该方法容易受到搜索步长与下降阈值的影响，如果搜索步长过大，容易在搜索时直接跳过最佳聚焦点，但如果搜索步长过小，又会造成聚焦时间过长的问题。而下降阈值过大，就会陷入局部最优值，下降阈值过小，则会导致搜索来回次数过大。因此现有的快速聚焦方法在搜索效率和搜索精度两个纬度上存在互斥。基于此，本申请提供了一种快速聚焦方法，下面对本申请所采用的技术方案进行详细说明。
参阅图1和图2，图1是本申请提供的快速聚焦方法一实施例的流程示意图；图2是本申请提供的电子设备中应用快速聚焦方法的流程示意图。
步骤11：获取聚焦地图、相机云台的坐标信息和相机当前聚焦点。
具体地，坐标信息包括水平方向坐标pan与垂直方向坐标titlt，即PT值。P用于控制在水平方向移动相机镜头，T用于控制在垂直方向移动相机镜头。此处获取的相机云台的坐标信息为当前待聚焦相机的云台位置。
具体地，在获取聚焦地图之前，电子设备可以基于相机云台的最大水平方向坐标范围与最大垂直方向坐标范围建立聚焦地图，基于预存焦点的位置初始化聚焦地图，其中，聚焦地图中每个焦点对应一块聚焦地图的地图范围。
具体地，聚焦地图为以云台的PT运动范围建立坐标系，存储焦点位置的地图。聚焦地图中每一格为聚焦地图的最小地图范围，即最小分辨率Rmin，最小分辨率指的是聚焦地图中一个焦点位置所对应的最小PT区间，即在此PT范围内的云台坐标值与一个焦点相对应。
聚焦地图可以参阅图3，图3是本申请提供的快速聚焦方法中聚焦地图的示意图。图3中以垂直方向坐标T值为X轴，以水平方向坐标P值为Y轴，建立聚焦地图。电子设备基于预存焦点的位置初始化聚焦地图。
具体地，预存焦点包括之前人工手动标定的结果或镜头的经验数据，获取预存焦点的方式可以是通过用户输入或导入的方式实现或从数据库中提取得到。示例性地，预存焦点可以是预先存储在数据库中的，电子设备通过调用该数据库就能够获取预存焦点。当然，预存焦点还可以是用户导入的，用户可以预先收集预存焦点，然后导入至电子设备中。因此，关于具体如何获取预存焦点的方式有很多，此处不做具体限定。
具体地，相机当前聚焦点可以为相机当前聚焦电机所在位置。相机让镜头聚焦电机走到图像原始清晰点位置以实现聚焦。
步骤12：基于坐标信息与聚焦地图中预存焦点进行匹配。
具体地，电子设备通过获取到的当前待聚焦相机的云台位置，即一个P值和一个T值，将由这两个值组成的坐标代入进聚焦地图中，以寻找到匹配的预存焦点。即若当前待聚焦相机的云台位置为(P＝1，T＝5)，则在聚集地图中的(P＝1，T＝5)位置得到此处的预存焦点A，作为与当前待聚焦相机的云台位置匹配的焦点。
步骤13：将匹配结果与相机当前聚焦点进行比较，确定起始焦点。
具体地，电子设备会根据在步骤12中得到的匹配的焦点的位置与相机当前聚焦点的位置之间的距离进行比较，从而确定搜索最终焦点的起始焦点。
具体地，如果电子设备得到的匹配的焦点的位置为初始化聚焦地图时的预存焦点Pinitial，则会计算相机当前聚焦点Pnow与预存焦点Pinitial之间的距离|Pnow-Pinitial|。
具体地，在电子设备得到匹配结果与相机当前聚焦点的距离之后，还会判断该距离是否大于预设距离，若大于，即|Pnow-Pinitial|>d1，则将预存焦点Pinitial作为起始焦点，再执行搜索算法搜索最终焦点。若小于等于，即|Pnow-Pinitial|≤d1，则将相机当前聚焦点Pnow作为起始焦点，再执行搜索算法搜索最终焦点。
由于起始焦点是通过相机当前聚焦点与预存焦点之间进行比较得到，从而保证了聚焦的质量，且从起始焦点再进行搜索最终焦点的方式也减少了聚焦所要消耗的时间，提高了聚焦的效率。
其中，预设距离d1的大小可以根据当前相机的具体参数来设定。在此不做限定。
步骤14：基于起始焦点搜索最终焦点，并基于最终焦点进行聚焦。
具体地，电子设备基于起始焦点搜索最终焦点使用的搜索算法可以为任意利用计算机的高性能来有目的地穷举一个问题解空间的部分或所有的可能情况，从而搜寻到最终焦点的算法，可以但不限于启发式搜索、局部搜索算法、爬山算法、模拟退火等算法，在此不做限定。
具体地，在电子设备得到最终焦点之后，基于最终焦点进行聚焦，从而实现快速聚焦。
请继续参阅图2，在本申请一实施例中，电子设备除了基于预存焦点初始化聚焦地图以外，还可以基于步骤14得到的最终焦点对聚焦地图进行更新，参阅图4和图5，图4是本申请提供的聚焦地图更新方法第一实施例的流程示意图，图5是本申请提供的电子设备中应用聚焦地图更新方法的流程示意图。
步骤41：使用如上述快速聚焦方法得到聚焦地图的最终焦点。
具体地，电子设备获取最终焦点的步骤如上述步骤11～步骤14所述，在此不做赘述。
步骤42：判断最终焦点是否有效。
在本申请一实施例中，电子设备可以通过计算最终焦点拍摄的图像的清晰度评价函数值来判断最终焦点是否有效。参阅图6，图6是本申请提供的聚焦地图更新方法第二实施例的流程示意图。
步骤61：获取最终焦点拍摄的图像的最大清晰度评价函数值与稳定清晰度评价函数值。
具体地，图像清晰度是衡量图像质量的一个重要指标，图像的清晰度评价函数用于衡量相机聚焦的效果。图像的清晰评价函数值可以使用Tenengrad梯度方法、Laplacian梯度方法、方差方法、Brenner梯度方法等方法计算，在此不做限定。
具体地，稳定清晰度评价函数值为在聚焦结束后，等待图像经过若干帧稳定后，采集到的图像的清晰度评价函数值。
步骤62：获取最终焦点与聚焦地图中预存焦点之间的距离。
具体地，此时聚焦地图中预存焦点与最终焦点之间的距离可以通过计算坐标之间的差值得到。
步骤63：若稳定清晰度评价函数值大于预设比例的最大清晰度评价函数值且距离大于距离阈值，则认为最终焦点有效。
具体地，在电子设备获得了最大清晰度评价函数值FVmax和稳定清晰度评价函数值FVnow之后，判断稳定清晰度评价函数值FVnow是否大于预设比例的最大清晰度评价函数值FVmax。其中，预设比例可以根据实际情况由用户自行设定，在此不做限定。
具体地，电子设备还会计算预存焦点与最终焦点之间的距离是否大于距离阈值d2。其中，距离阈值d2的值可以根据实际情况由用户自行设定，在此不做限定。
在最终焦点同时满足稳定清晰度评价函数值FVnow大于预设比例的最大清晰度评价函数值FVmax和预存焦点与最终焦点之间的距离大于距离阈值d2的条件时，即可以使用最终焦点对聚焦地图进行更新。
步骤43：获取当前更新分辨率，更新分辨率为待更新的地图范围。
具体地，电子设备获取当前更新分辨率。当电子设备为首次对聚焦地图进行更新时，使用预设更新分辨率作为当前更新分辨率。预设更新分辨率R大于聚焦地图的最小分辨率Rmin，且为最小分辨率的固定倍数，即R>Rmin且R＝N*Rmin，N＝1,2,4,8,16···。
若电子设备不是首次对聚焦地图进行更新时，则会获取到上一次使用的更新分辨率，并将上一次使用的更新分辨率对应的PT值的一半作为当前更新分辨率。参阅图7，图7是本申请提供的聚焦地图更新方法一实施例中对聚焦地图更新的示意图。聚焦地图图7中上次更新的范围包括四块地图范围Rlast，则在此次对聚焦地图的更新中，使用上一次更新范围对应的PT值的一半，即上次更新地图范围的四分之一，地图范围Rnow进行更新，使得此次更新中使用的最终焦点对应的地图范围为Rnow。
步骤44：在当前更新分辨率所在地图范围内对聚焦地图进行更新。
可选地，当电子设备获得的当前更新分辨率为聚焦地图的最小分辨率Rmin后，将不再对更新分辨率进行缩小，在此后的更新内始终以Rmin对应的地图范围进行更新。
在本申请一实施例中，当使用最终焦点对聚焦地图进行更新后，将这些点记为Pupdate。在电子设备使用步骤11～步骤14进行快速聚焦时，在步骤13中，如果电子设备得到的匹配的焦点的位置为聚焦地图中之前聚焦得到的用于更新聚焦地图的最终焦点Pupdate，则会计算相机当前聚焦点Pnow与Pupdate之间的距离|Pnow-Pupdate|，并判断该距离是否大于另一预设距离d3。若大于，即|Pnow-Pupdate|>d3，则将焦点Pupdate作为起始焦点，再执行搜索算法搜索最终焦点。若小于等于，即|Pnow-Pupdate|≤d3，则将相机当前聚焦点Pnow作为起始焦点，再执行搜索算法搜索最终焦点，其中，d3的大小小于d1，即d3<d1。
本申请通过基于预存焦点建立聚焦地图方式可以解决存在多物距场景下的聚焦的问题，并基于相机云台对应的PT的坐标信息进行聚焦可以适应相机当前所在的实际环境，同时可以通过合适的聚焦结果对聚焦地图进行更新，因此对于不同场景都具有普适性，只要经过一段时间的迭代和更新，就能够在不同场景下都表现出良好的效果，具有较快的迭代更新速度。
区别于现有技术的情况，本申请提供的快速聚焦方法应用于电子设备，电子设备获取聚焦地图、相机云台的坐标信息和相机当前聚焦点；基于坐标信息与聚焦地图中预存焦点进行匹配；将匹配结果与相机当前聚焦点进行比较，确定起始焦点；基于起始焦点搜索最终焦点，并基于最终焦点进行聚焦。通过上述方式，与常规的快速聚焦方法相比，本申请采用的利用电子设备获取聚焦地图并基于当前相机云台的坐标位置在聚焦地图中的预存焦点中搜寻起始焦点，再基于起始焦点的范围得到最终焦点的方法，可以减少聚焦花费的时间，且由于基于聚焦地图的预存焦点得到起始焦点，基于起始焦点再次搜寻，也保证了聚焦的精准度，从而实现了相机的自动快速聚焦。
上述实施例的方法，可以利用一电子设备来实现，下面结合图8进行描述，图8是本申请提供的电子设备第一实施例的结构示意图。
如图8所示，本申请实施例的电子设备80包括获取模块81、匹配模块82、比较模块83和聚焦模块84。
其中，获取模块81，用于获取聚焦地图、相机云台的坐标信息和相机当前聚焦点。
匹配模块82，用于基于坐标信息与聚焦地图中预存焦点进行匹配。
比较模块83，用于将匹配结果与相机当前聚焦点进行比较，确定起始焦点。
聚焦模块84，用于基于起始焦点搜索最终焦点，并基于最终焦点进行聚焦。
上述实施例的方法，可以利用一电子设备来实现，下面结合图9，图9是本申请提供的电子设备第二实施例的结构示意图，该电子设备90包括存储器91和处理器92，存储器91用于存储程序数据，处理器92用于执行程序数据以实现如下的方法：
获取聚焦地图、相机云台的坐标信息和相机当前聚焦点；基于坐标信息与聚焦地图中预存焦点进行匹配；将匹配结果与相机当前聚焦点进行比较，确定起始焦点；基于起始焦点搜索最终焦点，并基于最终焦点进行聚焦。
参阅图10，图10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，该计算机可读存储介质100存储有程序数据101，程序数据101在被处理器执行时，用于实现如下的方法：
获取聚焦地图、相机云台的坐标信息和相机当前聚焦点；基于坐标信息与聚焦地图中预存焦点进行匹配；将匹配结果与相机当前聚焦点进行比较，确定起始焦点；基于起始焦点搜索最终焦点，并基于最终焦点进行聚焦。
本申请的实施例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，本申请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)或处理器(processor)执行本申请各个实施方式所述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(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。
以上所述仅为本申请的实施方式，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 (10)

1.一种快速聚焦方法，其特征在于，所述快速聚焦方法包括：
获取聚焦地图、相机云台的坐标信息和相机当前聚焦点；
基于所述坐标信息与所述聚焦地图中预存焦点进行匹配；
将匹配结果与所述相机当前聚焦点进行比较，确定起始焦点；
基于所述起始焦点搜索最终焦点，并基于所述最终焦点进行聚焦。
2.根据权利要求1所述的快速聚焦方法，其特征在于，
所述坐标信息包括水平方向坐标与垂直方向坐标；
在所述获取聚焦地图之前，还包括：
基于所述相机云台的最大水平方向坐标范围与最大垂直方向坐标范围建立所述聚焦地图；
基于所述预存焦点的位置初始化所述聚焦地图，其中，所述聚焦地图中每个焦点对应一块所述聚焦地图的地图范围。
3.根据权利要求1所述的快速聚焦方法，其特征在于，
所述将匹配结果与所述相机当前聚焦点进行比较，确定起始焦点，包括：
判断所述匹配结果与所述相机当前聚焦点的距离是否大于预设距离；
若是，则将所述匹配结果的焦点作为所述起始焦点。
4.根据权利要求3所述的快速聚焦方法，其特征在于，
所述将匹配结果与所述相机当前聚焦点进行比较，确定起始焦点，包括：
响应于所述距离小于等于所述预设距离，则将所述相机当前聚焦点作为所述起始焦点。
5.一种聚焦地图更新方法，其特征在于，所述聚焦地图更新方法包括：
使用如权利要求1～权利要求4任一项所述的快速聚焦方法得到所述聚焦地图的最终焦点；
判断所述最终焦点是否有效；
若是，则获取当前更新分辨率，所述更新分辨率为待更新的地图范围；
在所述当前更新分辨率所在地图范围内对所述聚焦地图进行更新。
6.根据权利要求5所述的聚焦地图更新方法，其特征在于，
所述获取当前更新分辨率，包括：
判断所述最终焦点对应的地图范围是否为首次更新；
若是，则以预设更新分辨率作为所述当前更新分辨率。
7.根据权利要求6所述的聚焦地图更新方法，其特征在于，
所述获取当前更新分辨率，包括：
响应于所述地图范围不为首次更新，则以上次更新分辨率的四分之一作为所述当前更新分辨率。
8.根据权利要求5所述的聚焦地图更新方法，其特征在于，
所述判断所述最终焦点是否有效，包括：
获取所述最终焦点拍摄的图像的最大清晰度评价函数值与稳定清晰度评价函数值；
获取所述最终焦点与所述聚焦地图中预存焦点之间的距离；
若所述稳定清晰度评价函数值大于预设比例的所述最大清晰度评价函数值且所述距离大于距离阈值，则认为所述最终焦点有效。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器以及与所述存储器耦接的处理器；
其中，所述存储器用于存储程序数据，所述处理器用于执行所述程序数据以实现如权利要求1至4任一项所述的快速聚焦方法和/或如权利要求5至8任一项所述的聚焦地图更新方法。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质用于存储程序数据，所述程序数据在被计算机执行时，用以实现如权利要求1至4任一项所述的快速聚焦方法和/或如权利要求5至8任一项所述的聚焦地图更新方法。
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