TW201630406A

TW201630406A - 自動聚焦影像系統

Info

Publication number: TW201630406A
Application number: TW105113378A
Authority: TW
Inventors: 邰祐南
Original assignee: 邰祐南
Priority date: 2009-04-21
Filing date: 2009-04-21
Publication date: 2016-08-16

Abstract

一種結合了一像素陣列的影像自動對焦系統，該像素陣列與一控制器耦合。該像素陣列擷取一影像，該影像中有至少一個邊，其有一寬度。該控制器生成一聚焦信號，其為該邊寬度的一函數。一處理器依據該聚焦信號以控制一對焦鏡頭的一位置。該邊寬度可以通過各種方法來確定，包括用多個梯度。多個邊寬度的一直方圖可以用來確定一影像是已聚焦或未聚焦。有許多窄邊的一直方圖即代表已聚焦的一影像。

Description

自動聚焦影像系統

本發明主要內容大體上與電子擷取的影像的自動聚焦有關。

影像擷取設備(例如數位相機和數位攝影機)可以包含電子影像感測器來擷取光以各自處理成靜態或視頻影像。電子影像感測器典型地包含成數百個光擷取元件，例如光電二極體。

許多影像擷取設備(例如照相機)包含一個自動聚焦系統。自動聚焦的過程包含擷取影像、處理影像以確定它是否已聚焦，否則產生回饋信號，以用於改變設備鏡頭的聚焦位置。有兩種主要的自動聚焦方法。方法一用對比測量，方法二偵測一對影像之間的相位差。對比法分析相鄰像素之間的強度差，並調整聚焦位置，直到測到一個最高的對比。對比法雖可用於靜態影像，但不適用於視訊動態影像。

相位差法把傳入的影像分成兩個影像，以便由分開的影像感測器擷取。兩個影像進行比較，以確定它們之間的相位差。聚焦位置一直調整到兩個影像匹配為止。相差位法需要額外的部件，如分光鏡和額外的影像感測器。另外，相位差法是分析相對狹小的區域的固定檢測點。由於雜訊可以疊加於一個或多個點，一小群的檢測點較容易出錯。如果影像的邊不在檢測點上，相位差法也是無效的。最後，相位差法把光一分為二，因而抵達影像感測器的光的數量會減低至少一半。在影像的光強度已經是低的昏暗的環境下，這可能造成問題。

一種結合了一像素陣列的影像自動對焦系統，該像素陣列與一控制器耦合。該像素陣列擷取一影像，該影像中有至少一個邊，其有一寬度。該控制器生成一聚焦信號，其為該邊寬度的一函數。

102，102’，102”‧‧‧自動聚焦取像系統

104‧‧‧鏡頭

106‧‧‧光圈

107‧‧‧輸入裝置

108‧‧‧像素陣列和電路

110‧‧‧A/D轉換器

112，112”‧‧‧處理器

114‧‧‧顯示器

116‧‧‧記憶卡

118‧‧‧鏡頭致動器

220‧‧‧細開關

302‧‧‧影像提供單元

304，304’，304”‧‧‧聚焦控制器

306‧‧‧邊檢測單元

308‧‧‧寬度測量單元

310‧‧‧聚焦信號生成單元

312‧‧‧聚焦信號

322‧‧‧長度篩選器

324‧‧‧寬度篩選器

400‧‧‧聚焦控制器

402‧‧‧影像提供單元

404‧‧‧梯度測量單元

406‧‧‧聚焦信號生成單元

408‧‧‧聚焦信號

502‧‧‧影像提供單元

504‧‧‧紅綠藍轉換單元

506‧‧‧雜訊清除單元

508‧‧‧梯度生成單元

510‧‧‧斜邊分配單元

512‧‧‧邊細化單元

514‧‧‧雜訊清除單元

516‧‧‧處理過的資料

1202‧‧‧影像提供單元

1204‧‧‧紅綠藍轉換單元

1206‧‧‧雜訊清除單元

1208‧‧‧梯度生成單元

1210‧‧‧處理過的資料

1402‧‧‧寬度

1404‧‧‧寬度選擇單元

1406‧‧‧聚焦信號計算單位

1408‧‧‧聚焦信號

1820‧‧‧選擇標誌

2032‧‧‧控制信號

2034‧‧‧聚焦信號

2042‧‧‧封裝體

2048‧‧‧顏色插值器

2050’，2050”‧‧‧影像感測器

2734‧‧‧匯流排

圖1是一個自動聚焦取像系統的一示意圖；圖2是一自動聚焦的過程的一流程圖；圖3是顯示該系統的一控制器的一示意圖；圖4是該控制器另一具體實施例的一示意圖；圖5是該控制器的一邊檢測單元的一個具體實施例的一示意圖；圖6是顯示一個高斯濾波器的一脈衝回應的一關係圖；圖7a是顯示一個臨界值篩選器的一關係圖；圖7b是顯示多個像素的水平和垂直梯度的一示意圖；圖7c是顯示多個水平邊的一示意圖；圖7d是顯示多個垂直邊的一示意圖；圖8a是顯示多個像素的梯度的一示意圖、圖中的邊的方向以簡單的臨界值篩選來決定；圖8b是顯示多個像素的梯度的一示意圖，圖中的邊的方向以滯後功能篩選來決定；圖8c和8d是顯示圖8a中的像素陣列的邊的方向分裂的測定的一示意圖；圖8e是顯示用梯度滯後功能來作多個垂直邊的測定的一示意圖；圖8f是顯示用梯度滯後功能來作多個水平邊的測定的一示意圖；圖9是顯示確定邊寬度的過程的一流程圖；圖10a是顯示一個邊的多個像素的多個梯度的一關係圖；圖10b是顯示超越臨界值的多個梯度的一關係圖；圖10c是顯示一個已聚焦的邊的多個亮度值和一個未聚焦的邊的多個亮度值的一關係圖；圖10d是顯示一個已聚焦的邊的多個梯度值和一個未聚焦的邊的多個梯度值的一關係圖；圖11a是顯示兩個邊的多個像素的多個亮度值的一示意圖；圖11b是顯示兩個邊的多個像素的多個梯度值的一示意圖；圖12是一控制器的一邊檢測單元的一具體實施例的一示意圖；圖13是一個用來確定邊的極性的過程的一流程圖；圖14是一控制器的一聚焦信號生成單元的一具體實施例的一示意圖；圖15是一個用來確定邊寬度的過程的一流程圖；圖16a是一個未聚焦的影像的多個邊寬度的一直方圖；圖16b是一個已聚焦的影像的多個邊寬度的一直方圖；圖17a是一個未聚焦的影像的多個未加權的邊寬度的一直方圖；圖17b是一個未聚焦的影像的多個經加權的邊寬度的一直方圖；圖18是一自動聚焦取像系統的一替代具體實施例的一示意圖；圖19是顯示一替代的邊寬度的測量方法的一示意圖；圖20A、20B是為偏離垂直的一垂直邊的一邊寬度作一校正的示意圖；圖21A、21B是為偏離水平的一水平邊的一邊寬度作一校正的示意圖；圖22是顯示為多個偏離垂直的垂直邊校正邊寬度的過程的一流程圖；圖23是多個未聚焦的物體之間的一已聚焦的物體的一影像的多個邊寬度的一直方圖；圖24是顯示一物體的在清晰聚焦位置近處的細聚焦信號的一示意圖；圖25是一場景的一示意圖；圖26是當聚焦位置由遠至近地掃描的窄邊個數的一示意圖；圖27是當聚焦位置由遠至近地掃描的粗聚焦信號的一示意圖；圖28是一個照相機的一示意圖，該照相機有一顯示器以及一選擇區域在所顯示的影像中的一物體上；圖29是一長度是3的垂直串連邊的一示意圖；圖30是該控制器另一具體實施例的一示意圖；圖31是該控制器另一具體實施例的一示意圖；圖32是一自動聚焦取像系統的另一替代的具體實施例的一示意圖。

這裡揭露的是一種結合了一像素陣列的影像自動對焦系統，該像素陣列與一控制器耦合。該像素陣列擷取一影像，該影像中有至少一個邊，其有一寬度。該控制器生成一聚焦信號，其為該邊寬度的一函數。一處理器依據該聚焦信號以控制一對焦鏡頭的一位置。該邊寬度可以通過各種方法來確定，包括用多個梯度。多個邊寬度的一直方圖可以用來確定一影像是已聚焦或未聚焦。有許多窄邊的一直方圖即代表已聚焦的一影像。

參見圖示，特別留意元件符號。圖1顯示自動聚焦取像系統102的一個具體實施例。該系統102可以是一臺數位相機的一部分，但可理解的是，該系統可以體現在任何需要控制影像聚焦的系統內。該系統102可以包含一聚焦鏡頭104、一光圈106、一像素陣列和電路108、一A/D轉換器110、一處理器112、一顯示器114、一記憶卡116、和一鏡頭致動器118。光從一場景通過該鏡頭104進入。該光圈106控制進入該像素陣列108的光量。該像素陣列108可以給合一馬賽克顏色樣式，例如拜耳樣式。該像素陣列和電路108生成一類比信號，再由該A/D轉換器110轉換成一數位信號，然後傳送到該處理器112。該處理器112執行各種各樣的過程，例如該對焦鏡頭的位置控制、自動曝光控制、顏色插值法、顏色校正、顯示器控制、用戶輸入控制和影像壓縮或解壓縮。該處理器112生成一聚焦驅動信號136，傳送到該鏡頭致動器118以控制該鏡頭104。一已聚焦的影像最終提供給該顯示器114並/或存放在該記憶卡116中。該處理器112執行控制聚焦的算法。該等影像感測器和電路108、A/D轉換器110、和處理器112可以在同一塊集成電路芯片上。或者，該處理器112可以在另一塊半導體基板上，與該等影像感測器和電路108和A/D轉換器110分開。

圖18顯示自動聚焦取像系統的一替代具體實施例102”。該系統102”可以包含一對焦鏡頭104、一像素陣列和電路108、一A/D轉換器110、一顏色插值器2048、一聚焦控制器304、一處理器112”、一顯示器114、一記憶卡116、和一驅動電動機/電路118。該A/D轉換器110輸出的一數位信號130傳送到該處理器112”，該處理器112”可以執行各種各樣的過程，例如對焦鏡頭的位置控制、自動曝光控制、顏色插值、顏色校正、顯示控制、用戶輸入控制和影像壓縮或者解壓縮。該顏色插值單位2048幫該聚焦控制器304在該數位信號130中為每個像素中的缺少的顏色信號進行顏色插值法的估計和補入。另外，該聚焦控制器304從該處理器112”接收一控制信號組2032，並且輸出一聚焦信號2034給該處理器112”。該聚焦控制器304可以輸出其他的信號給處理器112”以作對焦鏡頭的位置控制，例如窄邊個數、邊的直方圖、或從邊提取的統計。該處理器112”生成一聚焦驅動信號136以傳送到該驅動電動機/電路118來驅動該對焦鏡頭104。已聚焦的一影像最終提供給該顯示器114並/或存放在該記憶卡116中。調整聚焦位置的算法可以由該處理器112”執行。該等像素陣列108、A/D轉換器110、和聚焦控制器304(或替代具體實施例304”)可以在一個共同的封裝體2042之內，該封裝體2042在圖18以虛線顯示，一起作為一個影像感測器2050”的一部份。

圖2顯示一個影像自動聚焦的過程的一流程圖。在方塊202，一影像擷取於當前的聚焦位置。在方塊204，該影像被處理，以測定一聚焦信號FEV。在決定方塊206，該處理器根據該聚焦信號FEV來確定影像是否已聚焦。如果該影像確定為模糊，該過程繼續進行到方塊208以選擇一個不同的聚焦位置，接著重覆方塊202、204、和206。如果該影像已聚焦，過程完畢。

圖3顯示連接到一聚焦控制器304上的一個影像提供單元302。該單元302提供影像給該控制器304。該控制器304可以實施作為一個電子設備的零件，例如作為在一個照相機或一個相似的設備內的一處理單位。該影像提供單元302可以是一臺數位相機，但不限於這樣的具體實施例。該單元302可以是一掃描器，一臺數位攝影機，一網路攝影機，或任何能提供數位影像並能對對焦鏡頭調整影像的焦距的一設備。該單元302可以也是一個記憶卡、一個硬碟，或者可以提供給控制器304不同程度焦距的數位影像的任何設備。

該聚焦控制器304可以包含一邊檢測單元306、一寬度測量單元308、和一聚焦信號生成單元310。該邊檢測單元306從該影像提供單元302所提供的數位影像的資料中測出多個邊的存在，該等邊然後傳送到寬度測量單元308以測量和計算該等邊的多個寬度。計算出來的多個邊寬度被提供給該聚焦信號生成單元310，以根據該等邊的多個寬度來測量該影像的清晰程度。該影像的清晰程度是由該控制器304生成的一聚焦信號312來表示。

圖4顯示連接到一影像提供單元402的一聚焦控制器400的另一具體實施例。該控制器400包含一梯度測量單元404和一聚焦信號生成單元406。該梯度測量單元404從該影像提供單元402所提供的數位影像的資料中測出多個邊的存在，該等邊然後傳送到該聚焦信號生成單元406，該單位406生成一聚焦信號408以表示該影像的清晰程度。

圖5顯示接收一影像502的一邊檢測單元306的一個具體實施例。該邊檢測單元306包含一個紅綠藍轉換單元504，把影像的紅(R)、綠(G)和藍(B)三色信號轉換成一個單一信號。這個信號可以通過變換影像到灰度影像來生成。幾種方法可以用來把影像變換成灰度影像。紅綠藍三值可以用來計算亮度、或色度、或紅綠藍三值的一個具體比率，都可以被用來形成灰度影像。例如，亮度可以以下等式來計算：Y=0.2126*R+0.7152*G+0.0722*B，其中Y為亮度。

然後灰度影像中的信號由一雜訊清除單元506處理，預先地把該影像中的雜訊去掉。該雜訊清除單元506可以是一個低通濾波器或一個高斯濾波器。圖6說明一個高斯濾波器的脈衝回應。該高斯濾波器使像素信號值在周圍的多個像素之中顯得平滑。

談到圖5，已經處理過的該影像的多個梯度接著用一梯度生成單元508來計算。有各種各樣的方法可用來計算梯度，包含Laplacian和Sobel。在一具體實施例，該邊檢測單元306分開地測出多個垂直和水平邊。因此橫跨列和行的多個梯度分別使用Sobel-X算子和Sobel-Y算子來計算，以各自測出多個垂直和水平邊。在像素位置[k,q]，k是行數，q是列數，Sobel-X算子是依等式Sx[k,q]=U[k,q+1]-U[k,q-1]給出。在同一位置，Sobel-Y算子是依等式Sy[k,q]=U[k+1,q]-U[k-1,q]給出，U是Sobel-X和Sobel-Y算子的二次元輸入。

一旦該等梯度已計算，在一斜邊分配單元510中，一個篩選器把多個傾斜的邊分配為多個水平邊或垂直邊。該篩選器可以是一簡單的或一有滯後功能的篩選器。圖7a顯示一臨界值篩選器。圖7b顯示一影像的一部分的多個像素，並為每個像素標明水平和垂直的梯度。每個格子表示一個像素，格子右下角顯示垂直的梯度，格子的左上角顯示水平的梯度。對於圖7a中顯示的臨界值篩選器，如果一個邊水平的梯度大於它垂直的梯度，這個邊就標記為垂直邊。反之，如果它的垂直梯度大於它的水平梯度，這個邊則標記為水平邊。圖7c和7d分別顯示表示標為水平邊H和標為垂直邊V的多個像素，這從在圖7b中顯示的多個梯度得以分辨出。

分配斜邊的另一個方法是使用滯後功能。假設連續地從左到右，每列從上往下地掃描像素。(一替代的掃描方式可連續地從上往下，每行水平地沿行掃描。)已被掃描的像素被可分配為垂直邊或水平邊。對於一個當前像素，已經被掃描的三個最靠近的像素在頂端、左面和左上端。在這三個像素之中，有最大的梯度者(不管垂直或水平)被選擇作為參考像素。參考像素已經選定的邊方向是當前像素的較佳的方向。有一給定的正梯度滯後功能值。如果較佳的方向是水平，又如果水平的梯度不多過垂直的梯度與梯度滯後功能值的總和，當前像素可標記為水平；否則像素被標記為垂直。如果較佳的方向是垂直的，又如果垂直的梯度不多於水平的梯度與梯度滯後功能值的總和，當前像素可標記為垂直；否則像素被標記為水平。圖8e 和8f分別顯示一垂直邊梯度標記圖和一水平邊梯度標記圖，其滯後功能值為2。滯後功能篩選器方法優於臨界值濾波器方法在於較少的邊分裂發生。邊分裂可在近45度的邊上發生，因它的垂直梯度和水平梯度幾乎相同，使到像素隨機地分配為水平和垂直邊，例如圖8a顯示的情況那樣。如圖8c和8d所顯示，這可導致一個邊分裂成幾個狹窄的邊。比較下，在圖8b、圖8e和8f則不出現這樣的問題。

再參見圖5，一邊細化單元512細化來自該斜邊分配單元510所提供的多個邊。當有許多的邊擠在一起以致多個邊互相重疊，這樣細化是有幫助的。邊細化保證在重疊的多個邊之中僅最陡峭的邊依然存在。在細化以後，已經處理的影像被提供給一雜訊清除單元514以消除雜訊。若某個邊的梯度在一個預定的範圍外，該雜訊清除單元514可去掉這個邊。該雜訊清除單元514的目的是保證去掉在明亮和黑暗的區域由雜訊造成的假邊。該單位514提供一已處理的資料信號516。

圖9顯示該邊細化單元512執行的一個過程。最初，在過程方塊902，在同一個邊的多個像素之中，找出最大的梯度。如果多個像素是相連的，梯度不是零，並且有同一梯度極性，那麼它們屬於同一個邊。隨後，在方塊904，把其量小於預定的臨界值的梯度給去掉。然後分別在方塊906和908掃描剩餘的梯度，以挑出斜坡的開頭和結尾。

圖10a顯示一個邊的多個梯度值的一曲線，在邊細化執行之前，該邊在位置2開頭，在位置9結尾。該曲線在位置4的峰值代表該邊的最突出的位置。當邊之間的擁擠可以導致梯度信號疊置時，邊細化便可以執行。因此，計算邊的寬度時，僅考慮相鄰於梯度曲線的峰值的大梯度值。一臨界值1004是作為邊的一峰值梯度量1002的一個預定的分數來給出；因此梯度量少於該臨界值1004的像素的會被去掉，在本例中只把梯度量在該臨界值1004之上的三個像素留下。所以這個邊的寬度是3個像素。該斜坡的開頭被校正到位置3，結尾被校正到位置5。

圖10c說明影像信號在邊上作轉換的一寬度，與依圖10a、圖10b、和圖19來計算以得出的邊寬度，兩者之間的對應。第一影像信號1006是橫跨一個邊的一影像信號，該影像相對地未聚焦。第二影像信號1008代表橫跨同一個邊的一影像信號，該影像已清晰地聚焦。信號值可以是影像的亮度或者一個色度通道。水平軸從左到右是像素個數。垂直軸是信號值。未完全聚焦的第一影像信號1006，從像素3到像素7，經大約5個像素，從左邊較低的信號值轉換到右邊較高的信號值。已較好聚焦的第二影像信號1008，從像素4到像素6，經由大約3個像素來完成轉換。未聚焦的第一影像信號1006的轉換寬度是5，因而大於已較好聚焦的第二影像信號1008的轉換寬度，即3。

圖10d說明用多個梯度和該臨界值來計算該轉換寬度的作法，該臨界值為多個相鄰像素之中的峰值梯度的一分數。在這裡，該等梯度用Sobel算子來計算。例如，像素6的梯度是像素7的信號值減去像素5的信號值。只要能得出與轉換斜度成正比的值，不同的梯度計算方法也可以使用，例如Laplacian。第一梯度曲線1010代表未完全聚焦的第一影像信號1006的梯度曲線。第二梯度曲線1012代表已聚焦的第二影像信號1008的梯度曲線。已聚焦的第二影像的最大值在60，而未聚焦的第一影像的最大值較低，大約30。梯度的臨界值設在多個相鄰像素中的梯度的峰值的三分之一(1/3)，在這裡，峰值在第二梯度曲線1012是60而第一梯度曲線1010是30，分別為第二梯度曲線1012得出20而為第一梯度曲線1010得出10。梯度臨界值分別以第一臨界值1014和第二臨界值1016顯示。為了計算第二影像信號1008的邊轉換寬度，第二梯度曲線1012在第二臨界值1016之上的相鄰像素被計算，給出3。同樣地，同一程序在第一影像信號1006上給出5。替代地，像素的分數位置可從該臨界值依圖19以插值法計算，例如線性插值法，依圖19如下述給出3.1。

顯示在圖5的雜訊清除單元514檢查每個邊來決定該邊的梯度量是否是太低，若是便把該邊去掉。這好處在於去除不代表真實的邊，即在昏暗的區域因雜訊而生成的假邊，或者在一個明亮的區域因場景的反射率的小變化而生成的假邊。該雜訊清除單元514的一具體實施例是取該邊的開頭和結尾位置之間的亮度信號的差(或一般來說紅綠藍轉換單元504輸出信號的差)。由邊細化單元512所提供，並依圖9流程圖中的方塊906和908的描述所得出的兩端位置，在這兩端上的信號差的量，與兩端上的信號平均值的一個預定的分數(稱為邊剔除臨界值)作比較。如果信號差的量較小，則該邊因假被拒。在該雜訊清除單元514的另一具體實施例，在該邊之內的最大梯度量和該邊的兩端上的亮度信號(或一般來說是紅綠藍轉換單元504的輸出信號)的平均值的一預定分數作比較，如果該最大梯度量是較小，則該邊因假被拒。

圖11a顯示為兩個相鄰的邊的多個像素的多個亮度信號值，也顯示第一個邊的平均值1102和第二個邊的平均值1104。圖11b顯示同樣多個像素的多個梯度量。第一個邊從位置2開頭直到位置5。第二個邊，以一個低得多的峰值梯度，從位置8開頭直到位置9。第一個邊的剔除臨界值1106和第二個邊的剔除臨界值1108，分別從圖11a顯示的兩個平均值得出。第一個邊的峰值梯度發生在位置4，並且在第一個邊的邊剔除臨界值1106之上好一些，因此第一個邊1102沒有被剔除。另一方面，第二個邊在位置8的峰值梯度在第二個邊的邊剔除臨界值1108之下，因此第二個邊1104被剔除。舉個例來說，邊剔除臨界值可以是邊的亮度信號平均值的百分之五。在邊剔除臨界值的計算下，邊的信號平均值可以是該邊之內所有的像素的平均值、或該邊兩端的平均值、或任何按比例地表示在該邊之內的平均信號位準的算法。

圖12顯示接收一影像1202的該邊檢測單元306的另一具體實施例。該影像提供給一紅綠藍轉換單元1204，來把該影像的紅綠藍三色信號轉換成一單一信號。該信號可以通過把該影像變換成一灰度影像來生成。有幾個方法可以用來把一影像變換成一灰度影像。例如，紅綠藍值可以用來計算亮度或色度，或紅綠藍值之間的一個具體比率也可以用來形成該灰度影像。例如，亮度可以以以下等式計算： Y=0.2126*R+0.7152*G+0.0752*B，其中Y=亮度.

來自該灰度影像的該信號由一雜訊清除單元1206處理，預先的在該影像上進行一雜訊清除。該雜訊清除單元1206可以是一個低通濾波器或高斯濾波器。被處理過的影像的多個梯度然後由一梯度生成單元1208計算。有各種各樣的方法可用來計算梯度，包含Laplacian和Sobel。計算好的的多個梯度在影像之內代表多個邊，並且可以用來確定該影像的清晰程度。該梯度生成單元1208提供處理好的資料1210。

圖13是流程圖，其過程可以由該梯度生成單元508或1208執行。在方塊1302，Sobel邊檢測算子被用在該影像上。Sobel算子根據提供給該算子的信號來測出該影像上的一個變化。如上述，影像亮度、色度、或者只是一個在紅、綠和藍色值之間的比率，可以提供給Sobel算子作為信號G。在像素位置[k,q]，k是行數，q是列數，Sobel-X算子是由等式Sx[k,q]=G[k,q+1]-G[k,q-1]給出。在同一位置Sobel-Y算子是由等式Sy[k,q]=G[k+1,q]-G[k-1,q]給出。在這具體實施例，Sobel算子通過一個負值梯度來表示在信號位準上的一個遞減和一個正值梯度來表示信號位準上的一個增加。根據Sobel算子是怎樣地應用，其他的表示可以用於表示在信號位準上的變化。在方塊1304，極性上的差可以用來確定多個邊和它們的各自寬度。

參見圖3，該寬度測量單元308接收該邊檢測單元306所確定的多個邊。在一具體實施例，該寬度測量單元308接收每個邊的開頭和結尾位置，例如依圖9的步驟906和步驟908得出，進一步如圖5顯示經過該雜訊清除單元514而來。該邊的寬度是在結尾和開頭位置之間的差加一。

作為具體說明，考慮圖8e，顯示一張垂直邊梯度標記圖。連續地從最上面一行到最底部一行，每行從左到右水平地掃描。並考慮到任何梯度量低於5的像素被剔除，而高於5的被接收。第一個向該寬度測量單元308報到的邊有寬度3，開頭在行R1，列C1，結尾在行R1，列C3。第兩個邊有寬度3，開頭在行R2，列C2，結尾在行R2，列C4。第三個邊有寬度3，開頭在行R3，列C3，結尾在行R3，列C5。第四個也是最後的邊有寬度3，開頭在行R4，列C4，結尾在行R4，列C6。

在圖8f的水平邊梯度標記圖，除了轉置之外，相似地掃描，即連續地從最左面一列到最右面一列，每列從上往下垂直地掃描。找到兩個邊，即第一個邊在列C5，有寬度1，和第二個邊在列C6，有寬度2。

圖19顯示在一替代具體實施例中該寬度測量單元308怎麼計算邊寬度。在圖19，第一個小數的(fractional)像素位置(2.4)，在被細化的邊的第一個外面像素(像素3)和一個相鄰的外部像素(像素2)之間，用線性插值法經該細化臨界值1004找到。同樣地，第二個小數的像素位置(5.5)，在第二個外面像素(像素5)和它的相鄰的外部像素(像素6)之間找到。其邊寬度是以這兩個小數的像素位置之間的差得出，即5.5-2.4=3.1。

在一具體實施例，該寬度測量單元308進一步分別為每個水平或垂直邊依其從水平或垂直的傾斜來校正它的寬度。圖20A和20B說明為一個從垂直線傾斜的垂直邊所作的一校正計算。該校正包含乘邊寬度以因素cosψ，ψ是從垂直線傾斜的角度。同樣地，對一個水平邊，ψ是從水平線傾斜的角度。圖22顯示為傾斜的垂直邊作一邊寬度校正的一過程的流程圖。(為水平邊，替代「行」為「列」，並互換「垂直」與「水平」。)在步驟2202，為每個垂直邊找出水平梯度在哪列到達峰值，以得出水平梯度x。在步驟2204，找出在該列中並在兩個像素以內垂直梯度在哪里到達最大值，以得出垂直梯度y。在步驟2206，得出傾斜角度為ψ 1 1=tan-1(y/x)。在步驟2208，把邊寬度乘以cos(ψ)來縮減。

圖14顯示該聚焦信號生成單元310的一具體實施例。從該寬度測量單元308來的寬度1402在該聚焦信號生成單元310中被用於測量影像的清晰。預定臨界值外部的寬度將被去掉，剩餘的邊將在一寬度選擇單元1404被選上。一聚焦信號計算單位1406根據選上的的邊寬度生成一聚焦信號1408。或者，該寬度測量單元308計算的所有寬度的平均寬度可以用作該聚焦信號1408。

圖15是顯示用來確定該等邊寬度的一平均值的一過程的一流程圖。邊寬度根據預定的高和低臨界值各自地在方塊1502和1504被去掉。在方塊1506和1508，該聚焦信號可以用計算剩餘的寬度的平均值來給出，或者用其他操作資料的作法，例如給較大的寬度乘以較大的權重，然後計算平均值。

圖16a和16b各自顯示一個模糊的影像和一個清晰的影像的典型的寬度分布。X軸表示寬度的大小，而Y軸表示邊的多寡。由此可見，模糊的影像有較寬的寬度，大約4個到5個像素那麼寬，而清晰的影像的寬度比較小，大概在2個到3個像素。一個影像的清晰程度與邊寬度之間的關係是生成聚焦信號的依據。

直方圖的典型的變動，從一已聚焦的位置，如圖16b所示，到一未聚焦的位置，如圖16a所示，是這樣的：在未聚焦的位置處之位於較大的寬度的格(bin)內的峰值數少於在已聚焦的位置處之位於較小的寬度的格內的峰值數量。這可以由以下來瞭解。在已聚焦的位置，有許多狹窄的邊。這些狹窄的邊可以在未聚焦的位置消失，因為它們的梯度降到預定的臨界值之下，或者它們一起合併成更寬的邊，結果數量上是較少。從經驗中，寬邊的數量與邊寬度是成反比。要抵消這個作用，使在較大寬度的格在未聚焦的位置上的數量類似在已聚焦的位置上較小寬度的格的數量，數量在每格這樣地乘以不同的權重(weight)，即更寬的格乘以更大的權重。圖17a顯示在加權之前的一模糊的影像的寬度分布，而圖17b顯示在加權以後的寬度分布。在這具體實施例，給每個寬度格的邊的數量上乘的權重是寬度本身。例如，如果在寬度2的數量是10個邊，這10個邊將乘以2以得20，即一個新的數量。

圖30顯示聚焦控制器304”的一替代具體實施例。除了上述的一邊檢測單元306、一寬度測量單元308、和一聚焦信號生成單元310之外，它有一長度篩選器322、一寬度篩選器324、和一細(fine)開關220。長度篩選器322可以接收「長度命令(length command)」。細開關220可以接收標記為「細命令(‘fine’command)」的一選擇信號。如果聚焦控制器304”在處理器之外，該長度命令和該細命令可以是來自處理器112”的控制信號2032的一部分。

下面描述該長度篩選器322的作用。寬廣地定義，該長度篩選器322優先選擇連上一個或多個邊的邊。該長度篩選器322的具體實施例可以進一步限制相連的邊必須有同一個方向。一組同一個方向又相連的邊(「垂直串連邊」或「水平串連邊」)，比起一個隔絕、不接觸其他同一方向的邊的邊，是較不可能從雜訊產生的。同一個方向又串連地組在一起的邊越多，它們產生自雜訊的機會越小。這串連組產生自雜訊的概率會因組內的邊的數量的增加而呈指數地下降，比線性比例來得快得多。這特性可以被用來去掉雜訊，尤其是在昏暗照明下或短曝光情況下在影像之內或在感興趣的區域之內的信號雜訊比微弱，例如少於10。這一優先選擇可以以任何合理的實施方法來表達。幾個方法如下述。

第一個方法是把比一特定的串連長度臨界值較短的垂直的/水平的串連邊中的邊給去掉。當有興趣的區域較昏暗時，該串連長度臨界值可以較大。例如，串連長度臨界值可以是小的，例如2，但當有興趣的區域之內的信號雜訊比下落到5，就增加到8。串連長度臨界值可以由處理器112’或112”在該「長度命令」信號中提供。

第二個方法是在該長度篩選器322中為每個邊給出第一長度權重(first length-weight)，以及在該聚焦信號生成單元310中，用這第一長度權重來作計算，以得出聚焦信號。長的串連邊中的邊的權重比短的串連邊中的邊的權重較大。例如，第一長度權重可以是串連邊的長度的正方。因此，每個邊給聚焦信號的貢獻可以進一步乘以一個係數A/B，然後相加，A是邊的第一長度權重，而B是進入聚焦信號計算的所有的邊的第一長度權重的總和。同樣地，可以作為信號134的一部分來輸出的邊寬度直方圖，可以讓較長的垂直的/水平的串連邊中的邊來貢獻更多給各自的邊寬度的格，而不是所有的邊都貢獻相同數量，即+1。因此，舉例說，每個邊可以貢獻A/C而不是+1，C是A的平均值。同樣地，第二長度權重可以在長度篩選器322為每個邊給出，然後在寬度篩選器324中用來計算窄邊個數，如下述，以致滿足寬度篩選器的標準的每個邊不僅僅給窄邊個數貢獻+1，而是首先乘以第二長度權重。

一組N個垂直的(水平的)邊，除了最上面(最左)和最底(最右)的邊之外，每個邊都接觸其他兩個垂直的(水平的)邊，一個在自身上面(左面)，另一個在自身下面(右面)，是長度為N的垂直的(水平的)串連邊。最上面(最左面)的邊只需要接觸一個自身下面(右面)的邊。最底(最右面)的邊只需要接觸一個自身上面(左面)的邊。

圖29說明一垂直串連邊和它的長度。在圖29，方格R2C3和R2C4組成第一個垂直邊。方格R3C3、R3C4、與R3C5一起組成第二個垂直邊，並接觸第一個垂直邊。方格R4C4和R4C5一起組成第三個垂直邊，並接觸第二個垂直邊。第一和第三垂直邊各只接觸一個垂直邊，而第二個垂直邊接觸另兩個垂直邊。第一個，第二個和第三個垂直邊一起組成一垂直串連邊，長度有3。

在垂直的(水平的)串連邊有兩個或多個分支的情況(未顯示)下，串連邊的長度可以定義為串連邊內的邊的總數。或者，串連邊的長度也可以定義為從最上面的(最左的)邊的到在最底的(最右的)邊的垂直的(水平的)向距離加一。

雖然圖30顯示該長度篩選器322緊隨著該寬度測量單元308，其他安排也是可能的。例如，該長度篩選器322可以被插入在該聚焦信號生成單元310之前和在該細開關220之後，在該長度篩選器322處理的邊是通過該寬度篩選器324或直接地從該寬度測量單元308而來，取決於該「細」命令信號是開(ON)或關(OFF)。如果該「細」命令信號是開，該聚焦信號稱為細聚焦信號，若否，則粗聚焦信號。在一個替代具體實施例，該細開關220可以去掉，並且該聚焦信號生成單元310分兩頭地直接從該長度篩選器322輸入和通過該寬度篩選器324輸入，以及為各一計算一個不同的聚焦信號，粗聚焦信號為前者，細聚焦信號為後者，並把兩個聚焦信號輸出給處理器112、112”。

現在參見圖23以瞭解該寬度篩選器324的一操作。圖23給所有的邊畫出一個寬度直方圖，即邊個數相對於邊寬度的關係圖。在邊寬度3有個峰值，表示在影像內有多個清晰的邊出現。然而，在邊寬度5和6也有峰值，表明也有多個模糊的邊存在，可能由於相應的物體是未聚焦，比起生成寬度3左右的多個邊的那些物體，離對焦鏡頭的距離有所不同。如果影像的一個區域內有多個物體在不同的聚焦距離，為了從這個區域計算聚焦信號，寬度在預定範圍外的邊(「窄邊範圍」)可以用該寬度篩選器324來降低其重要性。該寬度篩選器324可以給出較小的權重，給在窄邊範圍之外的邊寬度，作聚焦信號的計算的使用。例如，邊寬度可以一般上分配到的權重是1.0，然而如邊寬度以多於+1超過上限2240的右邊，權重則為0，以及如邊寬度介於中間，權重則在0和1.0之間，跟隨邊寬度單調地下降。或者，該寬度篩選器324可以完全不讓這類的邊(即在上、下限之外者)執行聚焦信號的計算。適當的清晰邊寬(sharp_edge_width)和上、下限2240、2230，取決於幾個因素，包括在該像素列陣108內的串擾、為該聚焦控制器304”接收的影像補上缺失顏色的插值法、用於雜訊清除單元506的過濾器系數、和在該像素列陣108之前的光學低通濾波器(若採用)。通過擷取各個不同清晰程度的影像和檢查相應的邊寬度直方圖，可以為取像裝置102，102”得出適當的清晰邊寬和上、下限2240、2230。舉例說，如果一個清晰的影像有個峰值在邊寬度3，適當的上、下限可以分別是4和2.5，清晰邊寬則為3.0。該上、下限和該清晰邊寬可以由處理器112或112”提供給該聚焦控制器304”。當該「細」命令是開時，依此計算的細聚焦信號便不強調該窄邊範圍外的邊寬度。

另外，該寬度篩選器324可以計算在該窄邊範圍之內的邊寬度的邊的總數，然後以窄邊個數信號輸出。窄邊個數可以輸入到聚焦系統控制器(處理器112或112”)以用於偵測清晰的影像的存在並且/或者追蹤。

圖24到圖28說明怎麼用窄邊個數、粗聚焦信號和細聚焦信號，可以來進行聚焦控制以便得到清晰的影像。

圖25說明一個戶外場景有三組物體在不同的焦距：「人」在前景，「山、太陽和天際」在背景，和「汽車」在之間。

圖26是一關係圖，顯示，當對焦鏡頭104的聚焦位置為圖25所說明的場景從遠至近作掃描時，窄邊個數隨時間地繪出。當聚焦位置把物體帶到一個在該像素陣列108上清晰的影像時，窄邊個數便到達峰值。因而，在掃描期間，窄邊個數曲線圖展現三個峰值，按順序相應於「山、太陽和天際」，「汽車」和「人」。

圖27顯示粗聚焦信號隨時間畫出。當聚焦位置靠近窄邊個數呈現峰值的三個聚焦位置的其中之一時，粗聚焦信號便展現最低值。然而，因為失焦的其他物體貢獻較大的邊寬度，在每個最低值，粗聚焦信號並不在清晰邊寬度的水平，在本例中即3.0。

圖24說明細聚焦信號隨聚焦位置，在圖25的場景中的「汽車」的清晰聚焦位置附近畫出。即便出現模糊的物體(「人」和「山、太陽和天際」)，細聚焦信號根本上達到清晰邊寬，在本例中即3，是清晰的影像的邊寬度。再參見圖23，在寬度5和6的兩個峰值是由那兩組模糊的物體導致，這可以被瞭解，即寬度篩選器324已經把在上限2240以右的邊寬度的權重給減少或把其貢獻完全去掉了。

聚焦控制系統可以使用粗聚焦信號來搜尋最靠近的清晰聚焦位置。它可以把聚焦位置從當前的聚焦位置來移動以確定粗聚焦信號是增加或減少。例如，當聚焦位置向內(向外)移動，如果粗聚焦信號增加(減少)，就有個清晰聚焦位置比當前聚焦位置更遠。然後處理器112或112”可以提供一聚焦驅動信號來把該對焦鏡頭104往相鄰的清晰聚焦位置所在的方向移動。

即使場景變化、物體移動、或者取像裝置移動，聚焦控制系統都可以用細聚焦信號來追蹤一個已清晰地聚焦的物體，以維持相應的影像的清晰。當物體已清晰地聚焦時，即便有這樣的變動，該細聚焦信號的位準也還是穩定的。因此這樣的變動是來自物體離取像裝置的聚焦距離上的變化。通過把該聚焦控制系統「鎖定」在該細聚焦信號的最低值附近的一特定位準，例如在本例中在3.0到3.5 之間，特別是3.1，任何在該細聚焦信號位準上的變化，立刻把物體的聚焦距離上的一個變化通知給處理器112或112”。然後該處理器112或112”可以移動對焦鏡頭104來把該細聚焦信號位準帶回到該「鎖定」的位準。因此取像裝置102便能追蹤一個移動的物體。

一聚焦控制系統可以用窄邊個數來啟動從一搜尋狀態到一追蹤狀態的一個切換。在該追蹤狀態，該聚焦控制系統使用細聚焦信號來「鎖定」物體。在聚焦位置夠接近該物體的清晰聚焦位置之前，該聚焦控制系統可以使用粗聚焦信號來辨認鏡頭該移動的方向和調控該鏡頭移動的速度。當該物體進入清晰的焦點時，該窄邊個數迅速地跨越峰值。當偵測到該窄邊個數顯著的攀升、或跨越峰值、或兩者時，處理器112或112”可以切換到該追蹤狀態和使用細聚焦系統作聚焦位置的控制。從聚焦位置從一端到另一端的掃描來發現的每組物體可以被分配給一個臨界值，每個清晰聚焦位置可以有不同的臨界值，隨後當該窄邊個數超過這臨界值時該組物體就被偵測出。於一個固定場景，例如擷取靜態影像，此掃瞄可以送回一份峰值個數的列表，窄邊個數每跨越一峰值便給出一個峰值個數，並且一份臨界值列表可以從該峰值個數列表生成，例如通過採取峰值個數的50%。

圖28說明一個取像裝置有一個顯示器114、一個包含按鈕的輸入裝置107、和在顯示器114上高亮度顯示的一個選擇標誌1820。用戶能使用該輸入裝置107來創造、塑形、和操縱該選擇標誌1820。雖然在本例中，該輸入裝置107顯示包含多個按鈕，但是也可以包含覆蓋在該顯示器114上的觸碰式螢幕用來測出在該顯示器114上的接觸或刷過的位置。該輸入裝置107和處理器112或112”或一個分開、專用的控制器(未顯示)可以為該輸入裝置107確定該選擇區域。描述該選擇區域的參數可以經由匯流排2032傳給該聚焦控制器304(或就在該處理器112內部傳，若該聚焦控制器304是該處理器112的一部分)。相應地，該聚焦控制器304可以限制聚焦信號、或窄邊個數、或兩者都只用選擇區域之內的邊來作計算，選擇區域為前述參數所描述。這樣便可以從該聚焦信號中把不要的物體去掉，之後連粗聚焦信號也會有一個最低值，而且這最低值離清晰邊寬度不多過0.5甚至更少。

該聚焦控制器的一個好處是不同的影像的聚焦信號FEV的最低值在大約同樣的值。這保證照相機在震動時對焦鏡頭也會保持在同一位置，影像也依然清晰。另一個好處是在於一個有不同的焦距的場景的最大和最小聚焦信號之間的範圍足夠寬，以保證可以得到最佳的焦點。

進一步的好處是聚焦信號值不取決於照明、或顏色、或場景的反射率。用來生成聚焦信號的傳統對比方法會導致這些因素強烈地影響對比信號，所以，當一個新的物體進入場景，即使是在清晰的聚焦距離，對比方法生成的聚焦信號也通常會改變。

圖31顯示聚焦控制器304’的替代具體實施例。除了不包含一寬度過濾器324、一細開關220、和一聚焦信號生成單元310之外，控制器304’與在上圖30顯示的控制器304”是相同的。控制器304’輸出邊寬度統計。控制器304’輸出的邊寬度統計可以包括由不同的邊寬度上的邊個數組成的邊寬度直方圖、或邊個數到達峰值的邊寬度、或代表一樣條(spline)函数以用來近似不同的邊寬度上的邊個數之一組系數、或任何可代表一個邊寬度的函数之資料。

圖32顯示該自動聚焦取像系統102’的一替代具體實施例。一聚焦控制器304’接收一像素陣列108擷取到的影像，並經由一匯流排2734把一邊寬度統計輸出到一個處理器112’。除了圖18的處理器112”所包含的功能之外，該處理器112’也可以用該邊寬度統計來由內部生成一聚焦信號和/或一窄邊個數。該處理器112’可以包含一寬度篩選器324、一細開關220、和一聚焦信號生成單元310，該生成單元310已經在圖30所顯示的聚焦控制器304”一起被討論。該等像素陣列108、A/D交換器110、和聚焦控制器304’可以一起在一個封裝體2042之內，該封裝體2042在圖31中以虛線表示，以共同組成一個影像感測器2050。

自動聚焦取像系統102、102’、或者102”可以包含一計算機程式儲存媒體(未顯示)，其中包容多個指令，其指令導致該處理器112、112’、或112”和/或該控制器304、304’、或304”執行一項或多項控制聚焦位置的功能。舉例來說，該程式可以造成該處理器112或該控制器324’為邊寬度執行符合圖22的流程圖的斜邊校正。舉另一個例子，該程式可以命令該處理器112’或該控制器304”執行邊寬篩選，以符合上述的寬度篩選器324。或者，配置該處理器112、112’、或112”或該控制器304、304’、或304”可以用韌體、硬體的混合組合，或純硬體來實現其中的一或多項功能。例如，在該控制器324”，斜邊校正可以在純硬體上操作，而該長度過濾器322則根據固件指令執行。

雖然伴隨的圖式中說明和顯示了某些模範的具體實施例，不過應當理解的是，這些具體實施例僅是說明但不限制本廣義的發明，並且這些發明不限於被顯示和描述的具體構造和佈局，因為在所屬技術領域具有通常知識者可以想出各種各樣的修改。