基于嵌入式媒体处理器的视频自动聚焦系统技术方案

一种基于嵌入式媒体处理器的视频自动聚焦系统，包括：视频采集模块；图像获取处理模块，用于对获取的原始视频图像数据进行噪声处理，并提取其中的Ｙ分量，采用基于区域分割的感应区区域选择算法提取聚焦区域，采用基于Ｓｏｂｅｌ梯度算子的Ｔｅｎｅｎｇｒａｄ函数进行清晰度计算；聚焦搜索模块，用于确定镜头移动的方向，计算镜头所需移动的步长ｍｏｖ＿ｓｔｅｐ＝ｓｔｅｐ×ｌｅｖｅｌ；最大清晰度值对应的位置作为聚焦位置；聚焦执行模块，用于根据聚焦搜索模块中确定的镜头移动的方向和步长，向驱动镜头的步进电机发送控制信号调整镜头位置。本发明专利技术能有效提高聚焦的准确性和稳定性、改善平滑性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及视频自动聚焦
，尤其是一种视频自动聚焦系统。
技术介绍
视频自动聚焦技术是现代机器视觉的关键技术之一。人们通过摄像机进行清晰图 像的获取时，往往需要较长时间对着景物进行调焦。由于聚焦环境的复杂性，在调焦过程中 难以保证聚焦的平滑性，即图像的清晰程度变化不一致。因此，如何实现快速、精确、平滑的 视频自动聚焦显得十分重要。目前针对于摄像机的视频自动聚焦技术主要有主动聚焦方式和被动聚焦方式。因 为基于图像的被动式自动聚焦不需要额外的辅助装置所以被广泛的用于数字摄像机中。比 如公开号为101034198 (申请号为200710079748. 5)的中国专利《自动聚焦方法及使用其的 自动聚焦装置》通过设置中心窗口和中心窗口周围的多个外围窗口的多个活动窗口，并向多个活动窗口分配权重来计算每步的自动聚焦值。但是在聚焦过程中还是会出现图像由清 晰-模糊的现象，即聚焦过程不平滑。比如公开号为1199869 (申请号为98107054. X)的中 国专利《自动聚焦摄像机》采用了高通滤波器来提取采集的图像的高频信号并以此为聚焦 评价值进行聚焦搜索，但是这种方法易受噪声的影响且没有进行聚焦区域的选择，使得聚 焦稳定性不高。这些传统的被动式聚焦装置和方法在聚焦平稳性和可靠性易受环境影响，而且对 于聚焦区域选择上的做法一般采用中心对焦或者全景聚焦等固定的选择策略，但是实际聚 焦场景往往比较复杂，因此造成了聚焦的准确性和稳定性低下。同时在聚焦过程中没有考 虑到聚焦的平滑性使得人的主观视觉效果较差。这里的聚焦平滑性指的是场景在聚焦过程 中只能从模糊变清晰，而不能出现模糊_清晰_模糊这种反复变化的现象。
技术实现思路
为了克服已有的视频自动聚焦系统的聚焦的准确性和稳定性低、平滑性差的不 足，本专利技术提供一种能有效提高聚焦的准确性和稳定性、改善平滑性的基于嵌入式媒体处 理器的视频自动聚焦系统。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是—种基于嵌入式媒体处理器的视频自动聚焦系统，包括视频采集模块，用以从摄 像头获取原始视频图像数据；图像获取处理模块，用于对获取的原始视频图像数据进行噪 声处理，并提取其中的Y分量，采用基于区域分割的感应区区域选择算法提取聚焦区域，采 用基于Sobel梯度算子的Tenengrad函数进行清晰度计算；聚焦搜索模块，用于确定镜头 移动的方向，并根据当前的zoom值(这里的zoom值为镜头参数，用来表征镜头的放大和 缩小倍数，反映了可变镜头的焦距长短)来决定搜索的基本步长step读取当前镜头位置 图像的清晰度值，设其值记为，和上一帧图像的清晰度值f2进行比较并计算清晰度变化 率Af= Kff2Vf2,根据Af计算步长系数值level，镜头所需移动的步长mo v_st印=stepX level ；比较当前帧与上一帧图像的清晰度值，若清晰度值增加则说明未到峰值区 域，若清晰度减少则判定已到峰值区域，最大清晰度值对应的位置作为聚焦位置；聚焦执行 模块，用于根据聚焦搜索模块中确定的镜头移动的方向和步长，向驱动镜头的步进电机发 送控制信号调整镜头位置。作为优选的一种方案所述图像获取处理模块中，基于区域分割的感应区区域选 择算法的过程为将输入的原始视频图像数据划分成4X4小区域。然后计算每个区域的清 晰度值 其中i = 1...16，比较16个区域的清晰度值Wi，找出最大值Wmax，其所对应区域 作为种子记为(x。，y。)，以(x。，y。)为中心，考虑(xQ，yQ)的4领域区域(x，y)，如果(x，y)满 足相似性准则，则将(x, y)与(x0, y0)合并作为相似区域，同时将(x, y)压入堆栈，从堆栈 中取出一个区域，把它当作种子(X(l，％)，继续上述合并步骤，当堆栈为空时，则区域分割结 束，所合并的区域即为选择出来的感兴趣区域。作为优选的另一种方案所述聚焦搜索模块中，level值计算准则如下表1所示 表1其中，Af为清晰度变化率，level表示步长的系数，dir表示镜头移动方向，times 表示聚焦条件计数；当Δ f为正值时，当清晰度变化率超过10%则使用最小步长移动即此 时丄^^ = 1 ；当清晰度变化率小于10%则level值自增(表1中用符号“++”表示)，其 中在5% 10%又使level值自减(表1中用符号“一”表示)；在Af为负值时，阈值设 定为5%，即变化率的绝对值大于5%的时候level = 1，同时将镜头移动方向反向；当变化 率的绝对值小于5%时，采用level自增的方式跳过局部极值区域，同时保持镜头移动方向 不变。作为优选的再一种方案所述聚焦搜索模块中，确定镜头移动的方向的过程为 以最小步长连续将镜头移动三个位置，读取三帧图像，比较其清晰度值，设三个位置的图像 的清晰度值为Sl、S2, S3，当且仅当S1 < S2 < S3判断方向为负方向，S1 > S2 > S3判断方向 为正方向，其余情况则说明未找到方向，则重新计算镜头的移动方向。进一步，在所述图像获取处理模块中，采用并行方式进行图像采集。更进一步，所述清晰度计算的公式为 iS*，Gx(x，y)，Gy(x，y)为梯度幅值，F(I)就是计算得到的图像I的清晰度值；其中，梯度幅值的Gx (X，y),Gy(x, y)的计算是以图像I中的(x，y)为中心的八邻 域子图和Sobel梯度算子模板进行卷积获得，卷积公式为其中，I8(x，y)表示以图像I中的(x，y)为中心的八邻域子图，Sx和Sy为Sobel梯 度算子，其算子模板为 Sx=-I 0 2 和5；= 0 0 0(4)。 本专利技术的技术构思为采用低功耗、高性能的嵌入式媒体处理器实现快速、精确、 平滑的视频聚焦。为了实现该功能，本专利技术需要解决以下技术问题(1)、为了保证聚焦过程 中图像变化的平滑性需要一种新的聚焦搜索策略。(2)、为了增加聚焦的准确性，需要一种 有效地聚焦区域选择方法。(3)、在图像采集过程中，如何改变原有的串行操作，最大限度地 利用处理器性能来提高聚焦速度。在聚焦搜索模块中，本专利技术提出了自适应性多步长搜索算法。其算法原理是先根 据当前的zoom值来决定搜索的基本步长step，即最小移动的步长。然后根据当前帧和上 一帧的清晰度值的变化率来决定步长系数level，这样就得到了最终需要移动的步长mov_ step = StepXlevel0因为step的值是根据zoom值来相应变化的，所以不会出现最小调 焦量偏大而导致不能收敛到聚焦位置的情况。同时由于步长能够由图像清晰度变化率来进 行动态调整，使得整个步长的移动都能保证图像清晰度变化平稳，即在视频聚焦时人的主 观质量良好，从而整体上解决了平滑聚焦的问题。在图像获取处理模块中，采用了基于区域分割的感兴趣区域选择算法。聚焦区域 选择一方面可以减少数据处理量，加快聚焦速度；另一方面通过选取感兴趣区域，消除非感 兴趣区域对评价函数曲线的影响，提高聚焦精确度。其算法思想是首先将输入的图像划分 成4X4小区域。然后计算每个区域的清晰度值Wi，其中i = l... 16。比较16个区域的清 晰度值Wi,找出最大值Wmax，其所对应区域作为种子记为(Xo，y。)。以(X。，y。)为中心，考虑 (X。，Yo)的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于嵌入式媒体处理器的视频自动聚焦系统，包括：视频采集模块，用以从摄像头获取原始视频图像数据；其特征在于：所述视频自动聚焦系统还包括：图像获取处理模块，用于对获取的原始视频图像数据进行噪声处理，并提取其中的Ｙ分量，采用基于区域分割的感应区区域选择算法提取聚焦区域，采用基于Ｓｏｂｅｌ梯度算子的Ｔｅｎｅｎｇｒａｄ函数进行清晰度计算；聚焦搜索模块，用于确定镜头移动的方向，并根据当前的ｚｏｏｍ值来决定搜索的基本步长ｓｔｅｐ；读取当前镜头位置图像的清晰度值，设其值记为ｆ↓［１］，和上一帧图像的清晰度值ｆ↓［２］进行比较并计算清晰度变化率：Δｆ＝（ｆ↓［１］－ｆ↓［２］）／ｆ↓［２］，根据Δｆ计算步长系数值ｌｅｖｅｌ，镜头所需移动的步长ｍｏｖ＿ｓｔｅｐ＝ｓｔｅｐ×ｌｅｖｅｌ；比较当前帧与上一帧图像的清晰度值，若清晰度值增加则说明未到峰值区域，若清晰度减少则判定已到峰值区域，最大清晰度值对应的位置作为聚焦位置；聚焦执行模块，用于根据聚焦搜索模块中确定的镜头移动的方向和步长，向驱动镜头的步进电机发送控制信号调整镜头位置。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：陈朋，刘连杰，杨雷刚，俞立，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：86[中国|杭州]