TWI436142B - 影像感測器中之自動對焦方法及其裝置 - Google Patents

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Description

影像感測器中之自動對焦方法及其裝置
本發明是關於自動對焦(automatic focusing)控制，並且特別是關於一種影像感測器(image sensor)中之自動對焦(auto－focusing)方法及其裝置以解決影像中的亮光源。
自動對焦目前是諸如數位相機及具有數位相機之行動電話等影像感測系統中之基本功能。此外，影像感測系統的性能由在不同的環境下將聚焦透鏡或取景透鏡(taking lens)驅動至對焦位置(in－focus position)的精度及速度來表徵。
為了進行自動對焦，對影像感測器所捕獲之影像的清晰度(sharpness)等特徵進行分析，並將聚焦透鏡移動到產生最大聚焦值(focus value)的位置(例如，對焦位置)。使用聚焦值曲線以捕獲最清晰(即，對焦)之影像。影像清晰度資訊是影像對焦時具有最大值的高頻影像訊號資訊。
通常，具有自動對焦功能之影像感測系統藉由影像感測器從所捕獲之影像確定聚焦值，並對聚焦值進行分析以控制聚焦透鏡的位置。因此，希望精確地探測聚焦值以精確地控制聚焦透鏡的位置。
然而，在諸如數位相機的習知影像感測系統中，對於具有低對比度細節(low－contrast detail)及飽和高亮區域(saturated highlight area)的影像(如，包括光源之影像)來說，聚焦值的精確探測相當困難。換而言之，用來確定聚 焦值之影像清晰度資訊明顯受到所捕獲之影像中的雜訊(noise)及飽和高亮區域(如光源)的影響。
即使當影像是由對焦影像以外的光源，如輝光燈(glow lamp)、熒光燈(fluorescent lamp)或日光產生時，光源的影像仍包括明顯的邊緣，這將使得影像之清晰度資訊失真(distort)。因此，對於具有光源的影像來說，習知影像感測系統難以將聚焦透鏡設置至對焦位置。
在影像感測系統之自動對焦方法及其裝置中，藉由數位訊號處理器(digital signal processor，DSP)從影像中生成N面元亮度直方圖(N-bin luminance histogram)。微處理器從N面元亮度直方圖中確定影像的類型。如果影像被確定為屬於第一類型，微處理器使用第一組至少一聚焦值來確定聚焦位置。如果影像被確定為屬於第二類型，使用與第一組不同的第二組至少一聚焦值來確定聚焦位置。
微處理器確定滿足的第K個面元，其中H i 是每一第i 個面元的各自的直方圖值，H N 是亮度最高的第N個面元的直方圖值。
微處理器確定第K個面元與第N個面元的距離D=(N-K)。如果距離D大於或等於參考值(reference value)，確定影像是屬於高亮場景(highlight scene)類型。或者，如果距離D小於參考值，微處理器則確定影像是屬於正常場景(normal scene)類型。
當影像屬於正常場景類型時，微處理器使用從梯度濾 波器(gradient filter)的輸出生成的梯度聚焦值來確定聚焦位置。或者，當影像屬於高亮場景類型時，微處理器不使用梯度聚焦值來確定聚焦位置。
當影像屬於正常場景類型時，如果梯度聚焦值具有平直特性(flat characteristic)，則不使用梯度聚焦值來確定聚焦位置。這種情況下，如果梯度聚焦值具有平直特性，則使用拉普拉斯(Laplacian)聚焦值來確定聚焦位置。此外，如果梯度聚焦值具有平直特性，則依據多個影像窗口的多個拉普拉斯聚焦值的特性來確定最佳聚焦值。
當影像屬於高亮場景類型時，微處理器依據多個較小影像窗口的多個拉普拉斯聚焦值之特性來確定最佳聚焦值。當所有拉普拉斯聚焦值具有平直特性時，微處理器使用較大影像窗口中的非飽和畫素(non－saturated pixel)之數量的特性。
本發明可用於一種影像感測系統，其包括：聚焦透鏡(focusing lens)、聚焦馬達、影像感測器、數位訊號處理器以及微處理器。影像感測器生成藉由聚集透鏡進行傳輸之影像。聚焦馬達移動聚焦透鏡，且聚焦馬達驅動器控制聚焦馬達，以將聚焦透鏡移動至由微處理器所確定之聚焦位置。
透過這種方式，根據影像類型來選擇用於確定對焦位置的聚焦值，以解決影像中的光源。藉此，即使當影像中存在光源時也可精確地生成聚焦值。
圖1是根據本發明實施例之具有自動對焦功能之影像感測系統1的方塊示意圖。影像感測系統1例如是數位照相機或包括數位照相機之行動電話。影像感測系統1包括透鏡模組10、影像感測器20、數位訊號處理器(DSP)30、微處理器40以及聚焦馬達驅動器50。
透鏡模組10包括聚焦透鏡12，也稱為取景透鏡(taking lens)。此外，透鏡模組10還包括聚焦馬達14，其響應來自聚焦馬達驅動器50的馬達驅動訊號而將聚焦透鏡驅動至對焦位置(in－focus position)。
根據本發明之示例性實施例，影像感測器206由互補式金屬氧化物半導體(complementary metal oxide semiconductor，CMOS)影像感測器實現。影像感測器20捕獲經由聚焦透鏡12傳輸之影像，以產生電性影像或捕獲之影像(圖2中的31)。DSP 30對影像感測器20所捕獲之影像31進行處理。
圖2顯示了用於圖1的影像感測系統1中的被分成多個影像窗口W1、W2及W3的影像31。參照圖1和圖2，DSP 30從多個影像窗口W1、W2及W3(也稱為AF窗口)中擷取(extract)影像清晰度資訊(也稱為聚焦值(FV))。最大的影像窗口W3包含較小的影像窗口W2，較小的影像窗口W2包含最小的影像窗口W1。
根據本發明之示例性實施例，可藉由如圖3所示的AF濾波器34擷取影像清晰度資訊或計算聚焦值(FV)。圖3 顯示了包括影像處理單元32與AF濾波器34的DSP 30。AF濾波器34使用由影像處理單元32產生的影像亮度訊號來確定AF窗口W1、W2及W3的影像清晰度資訊。
微處理器40使用來自DSP 30的影像清晰度資訊FV來確定聚焦透鏡12之對焦位置。微處理器40控制聚焦馬達驅動器50，以向聚焦馬達14產生馬達驅動訊號。聚焦馬達14響應馬達驅動訊號而將聚焦透鏡12移動至對焦位置。
影像處理單元32從影像感測器20產生的影像訊號中擷取亮度訊號Y。AF濾波器34接收與影像感測器20之畫素對應的亮度訊號Y(x,y)。影像處理單元32還對影像感測器20所捕獲之影像進行色彩插值(color interpolation)、縮放(scaling)以及格式轉換(format transfer)處理，以生成輸出影像。
對於圖2中的每一AF窗口W1、W2及W3，AF濾波器34從影像處理單元32產生的亮度訊號Y(x,y)中確定各自的影像清晰度資訊FV。影像清晰度資訊FV包括梯度濾波器100(圖4)之輸出值F G ' 的總和F G 、拉普拉斯濾波器(Laplacian filter)120(圖4)之輸出值F L ' 的總和F L 、每一AF窗口W1、W2及W3中的非飽和畫素之數量N NS ，以及每一AF窗口W1、W2及W3中的非飽和畫素之亮度值的總和S NS 中的至少之一種。
對應於每一畫素的亮度值或位準取決於亮度訊號Y的動態範圍(例如，從0至255)。非飽和畫素的對應亮度值小於預定之亮度值(例如，在0至255之範圍中的230)。
圖13顯示了DSP 30之方塊示意圖，其包括DSP資料處理器202及DSP記憶體裝置204。其中DSP記憶體裝置204中儲存有指令序列(即，軟體)。根據本發明之實施例，由DSP資料處理器202運行這些指令序列，藉此使DSP資料處理器202執行圖4中每一元件的功能以及圖15中之步驟S31、S32及S33。
圖14顯示了微處理器40之方塊示意圖，其包括資料處理器212及記憶體裝置214。其中記憶體裝置214中儲存有指令序列(即，軟體)。根據本發明之實施例，由資料處理器212運行這些指令序列，藉此使資料處理器212執行圖8的流程圖的步驟以及圖15的步驟S34、S35及S36。或者，DSP資料處理器202與資料處理器212可以由一個資料處理器實現，並且DSP記憶體裝置204與記憶體裝置214也可以由一個記憶體裝置實現。
圖4顯示了圖3之AF濾波器34的方塊示意圖。AF濾波器34包括梯度濾波器100、高通拉普拉斯濾波器120、選擇器122、比較器130、計數器132、第一累積器124以及第二累積器134。梯度濾波器100包括第一減法器102、第二減法器104、最小值尋撿器(minimum finder)106、最大值尋撿器(maximum finder)108、亮度加法器110、雜訊閾值確定器(noise threshold determiner)111、初始梯度聚焦值 產生器(initial gradient focus value generator)112、梯度抑制單元(gradient suppression unit)113以及最終梯度聚焦值產生器(final gradient focus value generator)114。
現在將對影像感測系統1之DSP 30與微處理器40的操作進行說明。DSP 30從CMOS影像感測器20接收由電性訊號組成的影像(圖15之步驟S31)。DSP 30之影像處理單元32確定CMOS影像感測器20所產生之影像的每一畫素位置的亮度值Y(x,y)(圖15之步驟S32)。
隨後，DSP 30的AF濾波器34接收亮度值Y(x,y)並產生聚焦值(圖15之步驟S33)。圖4顯示了用以從亮度值Y(x,y)中生成聚焦值之AF濾波器34的元件。
圖5顯示了作為單元畫素區域實例的3×3畫素陣列之亮度值Y(x,y)。第一減法器102根據如下之方程式(1)計算第一畫素P1之亮度Y (x ＋1,y )與第二畫素P2之亮度Y (x －1,y )之間的第一差值g x 。第二減法器104根據如下之方程式(1)計算第三畫素P3的亮度Y (x ,y ＋1)與第四畫素P4的亮度Y (x ,y －1)之間的第二差值g y 。最小值尋撿器106確定第一差值g x 與第二差值g y 之間的最小聚焦值gmin 。最大值尋撿器108確定第一差異g x 與第二差異g y 之間的最大聚焦值gmax 。
其中Y (x ,y )表示CMOS影像感測器20的畫素(x ,y )的亮度。
此外，亮度加法器110根據如下之方程式(2)計算影像的總亮度Y 33 ：
圖6顯示了圖4之AF濾波器34中的初始梯度聚焦值產生器112所使用的動態雜訊閾值函數T N (Y )。動態雜訊閾值函數T N (Y )是可變閾值與總亮度值Y 33 之曲線圖，且初始梯度聚焦值產生器112使用可變閾值T N (Y )來從梯度濾波器100的梯度聚焦值F G ' 中移除雜訊。
參照圖4與圖6，初始梯度聚焦值產生器112基於最小及最大聚焦值g min 及g max 以及總亮度Y 33 ，並根據如下之方程式(3)，確定初始梯度聚焦值F g 。
雜訊閾值確定器111透過圖6的動態雜訊閾值函數T N (Y )與總亮度Y 33 確定動態雜訊閾值TN (Y33 )。
從而，如果g min <TN (Y33 )，初始梯度聚焦值產生器112確定初始梯度聚焦值F g ＝0；如果g min TN (Y33 )，則F g ＝g max 。梯度抑制單元113透過圖7的高亮梯度抑制函數 (highlight gradient suppression)S (Y )與總亮度Y 33 確定高亮梯度抑制值S(Y33 )。
圖7之高亮梯度抑制函數S (Y )定義為局部影像亮度之函數，並用於抑制梯度濾波器100輸出的所捕獲影像中之高亮區域的聚焦值F G ' 。圖7之高亮梯度抑制函數S (Y )由如下之方程式(4)定義：
最終梯度聚焦值產生器114透過初始梯度聚焦值F g 以及總亮度Y 33 的高亮梯度抑制值S(Y33 )產生最終梯度聚焦值F G ' ，如下文之方程式(5)所示： 如果gmin <TN (Y33)，則＝0 其他情形，則＝S(Y33 )*Fg (5)
高通濾波器120藉由將m×m單元畫素區域的亮度訊號Y(其中“m”是自然數，例如為5)乘以具有例如以下方程式(6)所示之係數的拉普拉斯高通核(high－pass kernel)產生拉普拉斯聚焦值F L ' ：
選擇器122響應選擇訊號，從來自梯度濾波器100的最終梯度聚焦值F G ' 或來自高通濾波器120之拉普拉斯聚焦值F L ' 中選擇一個並輸出至累積器124。累積器124對來自選擇器122的多個單元畫素區域之聚焦值F G ' 或聚焦值F L ' 進行累積。
例如，當選擇器122選擇最終梯度聚焦值F G ' 時，累積器124對多個單元畫素區域之最終梯度聚焦值F G ' 進行累積，以產生累積梯度聚焦值F G 。當選擇器122選擇拉普拉斯聚焦值F L ' 時，累積器124對多個單元畫素區域之拉普拉斯聚焦值F L ' 進行累積，以產生累積拉普拉斯聚焦值F L 。
請參照圖4，累積器124生成F L 1 ，其是圖2的第二影像窗口W2的來自高通濾波器120之拉普拉斯聚焦值F L ' 的總和。此外，累積器124還生成F L2 ，其是圖2的第三影像窗口W3的來自高通濾波器120之拉普拉斯聚焦值F L ' 的總和。
比較器130對亮度訊號Y(x,y) 與亮度閾值T S 進行比較，當亮度訊號Y(x,y) 小於亮度閾值T S 時，例如滿足以下方程式(7)時，將亮度訊號Y(x,y) 傳輸至計數器132：Y (x ,y )<T S (7)
從而，計數器132對亮度Y(x,y) 滿足上述方程式(7)的畫素數量N NS 進行計數。
計數器132的畫素計數N NS 分別包括影像窗口W1、W2及W3中的非飽和畫素的數量N NS 1 、N NS 2 及N NS 3 。此外，當亮度值Y(x,y) 小於亮度閾值T S 時，比較器130將亮度訊號Y(x,y) 傳送至累積器134。因此，累積器134累積非飽和畫素之亮度值Y(x,y) 以產生非飽和畫素之亮度值Y(x,y) 的亮度總和S NS 。
參照圖2及圖4，根據本發明之示例性實施例的影像感測系統1使用三個影像窗口W1、W2及W3。然而，本發明實際中可使用更少或更多數量之影像窗口。在本發明之示例性實施例中，捕獲影像中的第一及第二影像窗口W1、W2作為主對焦窗口。
在這種情況下，當第一及第二影像窗口W1、W2無法生成滿意的聚焦值時，使用第三影像窗口W3作為備用(backup)窗口。例如，當第一及第二影像窗口W1、W2中存在強高亮度(例如，光源)時，將使用第三影像窗口W3作為後備窗口。
在本發明之示例性實施例中，DSP 30輸出聚焦值FV，以供微處理器40進行如下使用。對於第一影像窗口W1，DSP 30將累積器124累積之梯度聚焦值F G 以及來自計數器132之第一影像窗口W1的畫素計數N NS 1 輸出至微處理器40。
對於第二影像窗口W2，DSP 30將累積器124產生的第二影像窗口W2的拉普拉斯聚焦值F L 1 與來自計數器132之第二影像窗口W2的畫素計數N NS 2 輸出至微處理器40。對於第三影像窗口W3，DSP 30將累積器124產生的第三影像窗口W3的拉普拉斯聚焦值F L2 及來自計數器132之第三影像窗口W3的畫素計數N NS3 輸出至微處理器40。
當第一及第二影像窗口W1、W2的聚焦值F G 及F L 1 不可靠時，例如無法從這樣的聚焦值F G 及F L 1 確定對焦位置時，使用後備的第三影像窗口W3之聚焦值F L 2 確定對焦位置。此外，當由於第一及第二影像窗口W1及W2中存在飽和高亮區域(例如，光源)因而使得聚焦值F G 及F L 1 不可靠時，使用第三影像窗口W3之畫素計數N NS 3 來確定對焦位置。
圖8了顯示根據本發明實施例的藉由微處理器執行的用以進行自動對焦的步驟的流程圖。微處理器40從影像的亮度值Y(x,y) 生成N面元亮度直方圖(圖15之步驟S34)，以對影像的場景類型進行分類(圖15之步驟S35及圖8之步驟S10)。
圖9顯示了N面元亮度直方圖之實例，其中X軸代表亮度位準，Y軸是處於X軸之亮度位準的畫素數量。本發明之實際應用中可由DSP 30或微處理器40中之任意一個來生成影像感測器20所捕獲之影像的N面元亮度直方圖。
除了確定影像的類型外，微處理器40從N 面元亮度直方圖中計算第N個面元與第K個面元之距離D(其中N 和K分別為自然數，且K<N)。在N面元亮度直方圖中，第N個面元代表最高的亮度位準。此外，微處理器40確定第K個面滿足如下之方程式(8)：
其中，H i 是第i個面元(i ＝1,2,...,N )的直方圖值(例如，畫素數量)，H N 是第N個面元的直方圖值(例如，畫素數量)。
在本發明之實施例中，H N 表示捕獲之影像中飽和畫素的數量，同時第N個面元為N面元亮度直方圖中最高亮度位準。確定N和K之後，微處理器40根據方程式(9)計算N 與K 之間的距離D ：D ＝(N －K ). (9)
具有飽和高亮區域(例如具有光源)之影像的距離D比不具有飽和高亮區域之影像的距離D要大。例如，由於圖10A、圖10B及圖10C捕獲的影像具有由大型光源產生的飽和高亮區域，圖10A、圖10B及圖10C分別具有相對較高的D值，例如D ＝13，D ＝9以及D ＝5。相反，由於圖10D及圖10E捕獲的影像沒有飽和高亮區域，圖10D及圖10E分別具有相對較低的D值，例如D ＝3及D ＝2。
微處理器40將影像的距離D與參考值TD 進行比較，以將影像分類為正常場景類型或高亮場景類型(圖8之步驟S10與圖15之步驟S35)。例如，當距離D等於或大於參考值TD 時，將所捕獲之影像分類為高亮場景類型(如圖 10A、圖10B、圖10C)(圖8之步驟S11)。例如，當距離D小與參考值TD 時，將所捕獲之影像分類為正常場景類型(如圖10D、圖10E)(圖8之步驟S13)。
本發明之實際應用中，亦可藉由將距離D與多個參考值進行比較，而將所捕獲之影像分為兩類以上。例如，圖11顯示了藉由將距離D與兩個參考值進行比較，而將所捕獲之影像分為三類(適中(moderate)、平均(average)或極端(extreme))。
請再參照圖8，當所捕獲之影像被分類為正常場景類型時，微處理器40在確定聚焦透鏡12的對焦透鏡位置時使用對影像窗口W1、W2及W3中的至少一者生成的累積梯度聚焦值F G 及累積拉普拉斯聚焦值F L 1 及F L 2 。或者，當所捕獲之影像被分類為高亮場景類型時，微處理器40在確定聚焦透鏡12的對焦透鏡位置時使用影像窗口W1、W2及W3至少一者的累積拉普拉斯聚焦值F L 1 及F L 2 和畫素計數N NS 3 。
在本發明之其他實施例中，當影像被分類為高亮場景類型時，微處理器40以第一或第二影像窗口W1或W2的非飽和畫素計數N NS 1 或N NS 2 對高亮場景類型進一步細化(refine)(圖8之步驟S12)。例如，微處理器40將滿足以下方程式(10)的影像從高亮場景類型中重新分類為正常場景類型(圖8之步驟S12)。
(N W 2 －N NS 2 )<T R (10)
其中，N W 2 是第二影像窗口W2的畫素數量，T R 為參考值。參考值T R 是可接受的不會顯著影響第二影像窗口W2的影像清晰度資訊(例如，聚焦值)的飽和畫素數量。
圖12顯示在本發明之實施例中使用的歸一化(normalized)聚焦值曲線。這種聚焦值曲線由透過聚焦馬達驅動器50將聚焦透鏡12驅動至多個透鏡位置的微處理器40來確定。圖12中的X軸是透鏡位置，圖12的Y軸代表所確定的各透鏡位置的對應聚焦值。例如，此聚焦值可以是累積梯度聚焦值F G ，或是累積拉普拉斯聚焦值F L 1 與F L 2 或是非飽和畫素計數N NS 3 其中之一者。根據歸一化聚焦值曲線來確定最大最佳聚焦值的對焦透鏡位置。這種運算方式被稱為粗略搜索(coarse search)。
對於每一聚焦值FV＝F G 、F L 1 、F L 2 或N NS 3， ，微處理器40確定以下資訊：最大聚焦值、對應於最大聚焦值之透鏡位置、最小聚焦值、聚焦值之總和以及求和之聚焦值數量。微處理器40使用這些聚焦值資訊來確定對焦透鏡位置並確定對應的聚焦值曲線是否平直。微處理器基於如下方程式(11)確定每一聚焦值曲線是否平直：
其中，F (i )是粗略搜索中第i個步驟的聚焦值，N 是此粗略搜索中的步驟數量，T C 是閾值。
參照圖8，當所捕獲之影像被分類為正常場景類型時，微處理器40分析第一影像窗口W1的累積梯度聚焦值曲線的形狀是否平直(圖8中之步驟S15及步驟S14)。如 果此聚焦值曲線FG 不是平直的(如圖12中的曲線12a)，微處理器40使用累積梯度聚焦值曲線FG 來確定处於此非平直曲線FG 峰值的聚焦透鏡的對焦位置(圖8中之步驟S26及步驟S27)。
如果聚焦值曲線是平直的(如圖12中的曲線12b)(圖8之步驟S14)，微處理器40則分析第二影像窗口W2的累積拉普拉斯聚焦值曲線FL1 是否平直(圖8之步驟S17及步驟S16)。如果聚焦值曲線FL1 不是平直的(如圖12中的曲線12a)，微處理器40使用累積拉普拉斯聚焦值曲線FL1 來確定处於此非平直曲線FL1 峰值的聚焦透鏡的對焦位置(圖8中之步驟S21、步驟S26及步驟S27)。
如果聚焦值曲線FL1 是平直的(如圖12中的曲線12b)(圖8之步驟S16)，微處理器40分析第三影像窗口W3的累積拉普拉斯聚焦值曲線FL2 是否平直(圖8中之步驟S19及步驟S18)。如果聚焦值曲線FL2 不是平直的(如圖12中的曲線12a)，微處理器40使用累積拉普拉斯聚焦值曲線FL2 來確定处於此非平直曲線FL2 峰值的聚焦透鏡的對焦位置(圖8中之步驟S19、步驟S26及步驟S27)。
如果聚焦值曲線FL2 是平直的(如圖12中的曲線12b)(圖8中之步驟S18)，微處理器40仍使用第三影像窗口W3的累積拉普拉斯聚焦值曲線FL2 來估算聚焦透鏡12的對焦位置(圖8中之步驟S29)。然而，這種確定方式的可信度(confidence)較低。
透過這種方式，當第一及第二影像窗口W1和W2的聚焦值曲線均是平直的，微處理器40使用第三影像窗口W3的聚焦值曲線F L 2 來確定對焦透鏡位置，此步驟稱為粗略搜索。相反，當聚焦值曲線FG 、FL1 或FL2 不平直時，則通過搜索非平直聚焦值曲線FG 、FL1 或FL2 的峰值進行對焦透鏡位置的精細(fine)搜索(圖8中之步驟S26)。
請再參照圖8，當所捕獲之影像被分類為高亮場景類型，微處理器40分析第二影像窗口W2的累積拉普拉斯聚焦值曲線FL1 的形狀是否平直(圖8中之步驟S41及步驟S20)。如果聚焦值曲線FL1 不是平直的(如圖12中的曲線12a)，微處理器40使用累積拉普拉斯聚焦值曲線FL1 來確定处於此非平直曲線FL1 峰值的聚焦透鏡的對焦位置(圖8中之步驟S42)。
如果聚焦值曲線FL1 是平直的(如圖12中的曲線12b)(圖8之步驟S20)，微處理器40分析第三影像窗口W3的累積拉普拉斯聚焦值曲線FL2 是否平直(圖8中之步驟S43及步驟S22)。如果聚焦值曲線FL2 不是平直的(如圖12中的曲線12a)，微處理器40使用累積拉普拉斯聚焦值曲線FL2 來確定处於此非平直曲線FL2 峰值的聚焦透鏡的對焦位置(圖8中之步驟S44)。
如果聚焦值曲線FL2 是平直的(如圖12中的曲線12b)(圖8之步驟S22)，微處理器40基於如下方程式(12)分析第三影像窗口W3的非飽和畫素NNS3 是否平直(圖8中之步驟S45及步驟S24)。
(max(N NS 3 )－min(N NS 3 ))<T NS (12)
其中T NS 為閾值。
如果聚焦值曲線NNS3 不是平直的(如圖12中的曲線12a)，微處理器40使用聚焦值曲線NNS3 來確定处於此非平直曲線NNS3 峰值的聚焦透鏡的對焦位置(圖8中之步驟S46)。如果聚焦值曲線NNS3 是平直的(圖8中之步驟S24)，微處理器40將用戶設定的默認對焦位置作為對焦位置(圖8中之步驟S47)。然而，這種確定方式的可信度較低。
在圖8中的各種情況下，微處理器40可依據影像的場景類型，使用具有不同組合的至少一種聚焦值F G 、F L 1 、F L 2 及N NS 3 的不同序列來精確地確定聚焦透鏡12的對焦位置(圖15之步驟S36)。
雖然本發明已以較佳實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明，任何熟習此技藝者，在不脫離本發明之精神和範圍內，當可作些許之更動與潤飾，因此本發明之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。
10‧‧‧透鏡模組
12‧‧‧聚焦透鏡
14‧‧‧聚焦馬達
20‧‧‧CMOS影像感測器
30‧‧‧數位訊號處理器
31‧‧‧窗口
32‧‧‧影像處理單元
34‧‧‧AF濾波器
40‧‧‧微處理器
50‧‧‧聚焦馬達驅動器
100‧‧‧梯度濾波器
102‧‧‧第一減法器
104‧‧‧第二減法器
106‧‧‧最小值尋撿器
108‧‧‧最大值尋撿器
110‧‧‧亮度加法器
111‧‧‧雜訊閾值確定器
112‧‧‧初始梯度聚焦值產生器
113‧‧‧梯度抑制單元
114‧‧‧最終梯度聚焦值產生器
120‧‧‧高通拉普拉斯濾波器
122‧‧‧選擇器
124‧‧‧第一累積器
132‧‧‧計數器
134‧‧‧第二累積器
202‧‧‧DSP資料處理器
204‧‧‧DSP記憶體裝置
212‧‧‧資料處理器
214‧‧‧記憶體裝置
D‧‧‧距離
FV‧‧‧聚焦值
Fg ‧‧‧初始梯度聚焦值
FG’‧‧‧梯度聚焦值
FG ‧‧‧累積梯度聚焦值
FL’‧‧‧拉普拉斯聚焦值
FL ‧‧‧累積拉普拉斯聚焦值
FL1 ‧‧‧拉普拉斯聚焦值
FL2 ‧‧‧拉普拉斯聚焦值
HK ‧‧‧直方圖值
HN－1 ‧‧‧直方圖值
HN ‧‧‧直方圖值
K‧‧‧面元
gmax ‧‧‧最大聚焦值
gmin ‧‧‧最小聚焦值
N‧‧‧面元
NNS ‧‧‧非飽和畫素數量
NNS1 ‧‧‧非飽和畫素數量
NNS2 ‧‧‧非飽和畫素數量
NNS3 ‧‧‧非飽和畫素數量
P1‧‧‧畫素
P2‧‧‧畫素
P3‧‧‧畫素
P4‧‧‧畫素
SNS ‧‧‧亮度總和
S(Y)‧‧‧高亮梯度抑制函數
S(Y33 )‧‧‧高亮梯度抑制值
TS ‧‧‧亮度閾值
TN0 ‧‧‧動態雜訊閾值
TN1 ‧‧‧動態雜訊閾值
TN (Y)‧‧‧動態雜訊閾值函數
TN (Y33 )‧‧‧動態雜訊閾值
W1‧‧‧第一影像窗口
W2‧‧‧第二影像窗口
W3‧‧‧第二影像窗口
Y‧‧‧亮度訊號
Y0 ‧‧‧亮度值
Y1 ‧‧‧亮度值
Y33 ‧‧‧總亮度
Y(x－1,y)‧‧‧亮度值
Y(x,y－1)‧‧‧亮度值
Y(x,y)‧‧‧亮度值
Y(x＋1,y)‧‧‧亮度值
Y(x,y＋1)‧‧‧亮度值
YS1 ‧‧‧亮度值
YS2 ‧‧‧亮度值
S10－19、S20－29、S31－36、S41－47‧‧‧步驟
藉由參照附圖來詳細描述本發明之示範性實施例，以使得本發明之上述和其它特徵和優點能更明顯易懂，其中： 圖1是根據本發明實施例之具有自動對焦功能之影像感測系統的方塊示意圖。
圖2繪示了根據本發明實施例的用於圖1之影像感測系統中的不同尺寸的自動對焦(AF)影像窗口。
圖3是根據本發明實施例的圖1之影像感測系統中的 數位訊號處理器(DSP)的功能方塊示意圖。
圖4是根據本發明實施例的圖3之DSP中的AF(自動對焦)濾波器的功能方塊示意圖。
圖5顯示了根據本發明實施例之用於圖4之AF濾波器的3×3畫素陣列。
圖6顯示了根據本發明實施例之用於圖4之AF濾波器的動態雜訊閾值函數。
圖7顯示了根據本發明實施例之用於圖4之AF濾波器的高亮梯度抑制函數。
圖8顯示了根據本發明實施例之由圖1之影像感測系統中的微處理器所執行的自動對焦方法的流程圖。
圖9顯示了根據本發明實施例之由圖1之影像感測系統中的DSP所確定的N面元亮度直方圖。
圖10A、圖10B、圖10C、圖10D及圖10E顯示了根據本發明實施例之影像及對應N面元亮度直方圖實例。
圖11顯示了根據本發明實施例之用以說明影像類型分類的另一個N面元亮度直方圖實例。
圖12顯示了根據本發明實施例之用於圖1之影像感測系統中的歸一化聚焦值曲線。
圖13和圖14分別顯示了根據本發明實施例的圖1之影像感測系統中的DSP及微處理器之方塊示意圖。
圖15顯示了根據本發明實施例之由圖1之影像感測系統中的DSP與微處理器所執行的步驟的流程圖。
本案所引用之附圖以閾述本發明為目的進行繪製，並 不是按比例進行繪製。附圖1至圖15中，具有相同標號的元件表示結構與/或功能相同/相近之元件。
10‧‧‧透鏡模組
12‧‧‧聚焦透鏡
14‧‧‧聚焦馬達
20‧‧‧CMOS影像感測器
30‧‧‧數位訊號處理器
40‧‧‧微處理器
50‧‧‧聚焦馬達驅動器
FV‧‧‧聚焦值

Claims (14)

  1. 一種影像感測系統中之自動對焦方法，所述方法包括：從影像中生成N面元亮度直方圖；從所述N面元亮度直方圖中確定所述影像的類型；當所述影像被確定為屬於第一類型，則利用第一組至少一聚焦值來確定聚焦位置；當所述影像被確定為屬於第二類型，則利用與所述第一組不同的第二組至少一聚焦值來確定所述聚焦位置； 確定滿足的第K個面元，其中H i 是每一第i 個面元的各自直方圖值，H N 是亮度最高的所述第N個面元的直方圖值；確定所述第K個面元與所述第N個面元的距離D=(N-K)；當所述距離D大於或等於參考值，確定所述影像屬於高亮場景類型；以及當所述距離D小於所述參考值，確定所述影像屬於正常場景類型。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之影像感測系統中之自動對焦方法，更包括：當所述影像屬於所述正常場景類型時，使用從梯度濾波器的輸出中產生的梯度聚焦值來確定所述聚焦位置；以及當所述影像屬於所述高亮場景類型時，不使用所述梯 度聚焦值來確定所述聚焦位置。
  3. 如申請專利範圍第2項所述之影像感測系統中之自動對焦方法，更包括：當所述影像屬於正常場景類型時，當所述梯度聚焦值具有平直特性，則不使用所述梯度聚焦值來確定所述聚焦位置；以及當所述梯度聚焦值具有所述平直特性，則使用拉普拉斯聚焦值來確定所述聚焦位置。
  4. 如申請專利範圍第3項所述之影像感測系統中之自動對焦方法，更包括：當所述影像屬於正常場景類型時，當所述梯度聚焦值具有所述平直特性，則依據多個影像窗口的多個拉普拉斯聚焦值的特性來確定最佳聚焦值。
  5. 如申請專利範圍第2項所述之影像感測系統中之自動對焦方法，更包括：當所述影像屬於高亮場景類型時，依據多個較小影像窗口的多個拉普拉斯聚焦值的特性來確定最佳聚焦值。
  6. 如申請專利範圍第5項所述之影像感測系統中之自動對焦方法，更包括：當所述影像屬於高亮場景類型時，當所述拉普拉斯聚焦值全部具有平直特性時，使用較大影像窗口內的非飽和畫素的數量之特性。
  7. 一種自動對焦裝置，包括：數位訊號處理器，用以從影像中生成N面元亮度直方圖，並從所述影像中確定不同的聚焦值；以及微處理器，用以從所述N面元亮度直方圖中確定所述影像的類型；當所述影像被確定為屬於第一類型，則使用 第一組至少一聚焦值來確定聚焦位置；當所述影像被確定為屬於第二類型，則使用與所述第一組不同的第二組至少一聚焦值來確定所述聚焦位置；其中所述微處理器包括資料處理器及記憶體裝置，所述記憶體裝置中儲存有指令序列，並藉由所述資料處理器運行所述指令序列而使得所述資料處理器執行以下步驟： 確定滿足的第K個面元，其中，H i 是每 一第i個面元的各自直方圖值，H N 是亮度最高的所述第N個面元的直方圖值；確定所述第K個面元與所述第N個面元的距離D=(N-K)；當所述距離D大於或等於參考值，確定所述影像屬於高亮場景類型；以及當所述距離D小於所述參考值，確定所述影像屬於正常場景類型。
  8. 如申請專利範圍第7項所述之自動對焦裝置，其中當所述影像屬於所述正常場景類型時，藉由所述資料處理器運行所述指令序列而使得所述資料處理器執行的步驟更包括：當所述影像屬於所述正常影像場景時，則使用從梯度濾波器的輸出中生成的梯度聚焦值來確定所述聚焦位置；當所述影像屬於所述高亮影像場景時，則不使用所述梯度聚焦值來確定所述聚焦位置；當所述梯度聚焦值具有平直特性，則不使用所述梯度 聚焦值來確定所述聚焦位置；以及當所述梯度聚焦值具有所述平直特性，則使用拉普拉斯聚焦值來確定所述聚焦位置。
  9. 如申請專利範圍第8項所述之自動對焦裝置，其中當所述影像屬於所述正常場景類型時，藉由所述資料處理器運行所述指令序列而使得所述資料處理器執行的步驟更包括：依據多個影像窗口的多個拉普拉斯聚焦值的特性來確定最佳聚焦值。
  10. 如申請專利範圍第7項所述之自動對焦裝置，其中當所述影像屬於所述高亮場景類型時，藉由所述資料處理器運行所述指令序列而使得所述資料處理器執行的步驟更包括：依據多個較小影像窗口的多個拉普拉斯聚焦值之特性來確定最佳聚焦值；以及當所述拉普拉斯聚焦值全部具有平直特性時，使用較大影像窗口中的非飽和畫素的數量之特性。
  11. 一種影像感測系統，包括：聚焦透鏡；聚焦馬達，用以移動所述聚焦透鏡；聚焦馬達驅動器，用以驅動所述聚焦馬達；影像感測器，用以生成藉由所述聚焦透鏡進行傳輸之影像；數位訊號處理器，用以從所述影像中生成N面元亮度 直方圖，並從所述影像中確定不同的聚焦值；以及微處理器，用以從所述N面元亮度直方圖中確定所述影像的類型；當所述影像被確定為屬於第一類型時，使用第一組至少一聚焦值來確定聚焦位置；當所述影像被確定為屬於第二類型，使用與所述第一組不同的第二組至少一聚焦值來確定所述聚焦位置；其中，所述聚焦馬達驅動器控制所述聚焦馬達以將所述聚焦透鏡移動至藉由所述微處理器確定的所述聚焦位置；其中所述微處理器包括資料處理器及記憶體裝置，所述記憶體裝置中儲存有指令序列，並藉由所述資料處理器運行所述指令序列而使得所述資料處理器執行以下步驟： 確定滿足的第K個面元，其中H i 是每 一第i個面元的各自直方圖值，H N 是亮度最高的所述第N個面元的直方圖值；確定所述第K個面元與所述第N個面元的距離D=(N-K)；當所述距離D大於或等於參考值，確定所述影像屬於高亮場景類型；以及當所述距離是小於所述參考值，確定所述影像屬於正常場景類型。
  12. 如申請專利範圍第11項所述之影像感測系統，其中當所述影像屬於所述正常場景類型時，藉由所述資料處理器運行所述指令序列而使得所述資料處理器執行的步驟 更包括：當所述影像屬於所述正常影像場景時，使用從梯度濾波器的輸出中生成的梯度聚焦值來確定所述聚焦位置；當所述影像屬於所述高亮影像場景時，不使用所述梯度聚焦值來確定所述聚焦位置；當所述梯度聚焦值具有平直特性，不使用所述梯度聚焦值來確定所述聚焦位置；以及當所述梯度聚焦值具有所述平直特性，使用拉普拉斯聚焦值來確定所述聚焦位置。
  13. 如申請專利範圍第12項所述之影像感測系統，其中當所述影像屬於正常場景類型時，藉由所述資料處理器運行所述指令序列而使得所述資料處理器執行的步驟更包括：當所述梯度聚焦值具有所述平直特性時，依據多個影像窗口的多個拉普拉斯聚焦值的特性來確定最佳聚焦值。
  14. 如申請專利範圍第11項所述之影像感測系統，其中當所述影像屬於高亮場景類型時，藉由所述資料處理器運行所述指令序列而使得所述資料處理器執行的步驟更包括：依據多個較小影像窗口的多個拉普拉斯聚焦值之特性來確定最佳的聚焦值；以及當所述拉普拉斯聚焦值全部具有平直特性時，使用較大影像窗口中的非飽和畫素的數量之特性。
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