【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本公开的各方面整体涉及图像处理，并且更具体地涉及用于图像捕获设备的自动聚焦系统。一些特征可实现并提供改进的图像处理，包括在确定场景的焦距时使用机器学习。
技术介绍
1、图像捕获设备是可以捕获一个或多个数字图像（无论是用于照片的静止图像还是用于视频的图像序列）的设备。捕获设备可以被结合到各种设备中。以举例的方式，图像捕获设备可包括独立数字相机或数字视频摄像机、配备有相机的无线通信设备手机（诸如移动电话、蜂窝或卫星无线电电话）、个人数字助理（pda）、面板或平板设备、游戏设备、计算机设备（诸如网络摄像机、视频监控相机）或具有数字成像或视频能力的其他设备。
2、自动聚焦（af）算法通过允许保持图像捕获设备聚焦于感兴趣项目来改进用户体验。当af算法未能适当地使图像捕获设备聚焦时，由设备捕获的图像看起来模糊。观看模糊图像的用户将模糊识别为降低的图像质量。在图像捕获设备未被适当地聚焦时由图像捕获设备捕获的照片或视频导致降低的用户体验，尤其是当场景正快速改变并且图像捕获设备不能被重新配置以获得对场景的照片的第二次尝试时。
【技术保护点】
1.一种方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一图像数据还包括所述第一场景的表示，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中配置所述机器学习算法包括基于所述第一场景的所述特性来加载多个权重，其中所述第一场景的所述特性包括重复图案场景、多深度场景或低光场景中的至少一者。
4.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中确定所述第一焦距基于满足所述置信水平的所述第一标准，使得当不满足所述第一标准时，不确定所述第一焦距。
6.根据权利要求1所述的方...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一图像数据还包括所述第一场景的表示，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中配置所述机器学习算法包括基于所述第一场景的所述特性来加载多个权重，其中所述第一场景的所述特性包括重复图案场景、多深度场景或低光场景中的至少一者。
4.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中确定所述第一焦距基于满足所述置信水平的所述第一标准，使得当不满足所述第一标准时，不确定所述第一焦距。
6.根据权利要求1所述的方法，其中接收所述第一图像数据还包括接收所述第一场景的表示，其中基于所述机器学习算法来确定所述第一焦距还包括将所述第一场景的所述表示的至少一部分输入到所述机器学习算法。
7.根据权利要求6所述的方法，所述方法还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，所述方法还包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其中控制所述第一相机的所述焦点位置基于所述多个第一焦距的加权平均值。
10.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：
11.一种装置，所述装置包括：
12.根据权利要求11所述的装置，其中所述第一图像数据还包括所述第一场景的表示，并且其中所述至少一个处理器被配置为执行所述处理器可读代码以使所述至少一个处理器执行包括以下的进一步操作：
13.根据权利要求12所述的装置，其中配置所述机器学习算法包括基于所述第一场景的所述特性来加载多个权重，其中所述第一场景的所述特性包括重复图案场景、多深度场景或低光场景中的至少一者。
14.根据权利要求11所述的装置，其中所述至少一个处理器被配置为执行所述处理器可读代码以使所述至少一个处理器执行包括以下的进一步操作：
15.根据权利要求14所述的装置，其中确定所述第一焦距基于满足所述置信水平的所述第一标准，使得当不满足所述第一标准时，不确定所述第一焦距。
16.根据权利要求11所述的装置，其中接收所述第一图像数据还包括接收所述第一场景的表示，其中基于所述机器学习算法来确定所述第一焦距还包括将所述第一场景的所述表示的至少一部分输入到所述机器学习...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯文俊，JJ·苏，H·S·考，
申请(专利权)人：高通股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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