摄像机自动聚焦方法技术

本发明专利技术提供了一种摄像机自动聚焦方法，在调焦窗口的选择上对应正常照度、低照度提供了分别处理，在即不增加过多计算的基础上兼顾聚焦过程中对画面的上半以及左右两侧信息的纳入。而调焦搜索控制策略则采用了改进型的爬山算法，通过首先的粗调再由函数拟合找极值点，驱动电机到达极值点附近后再采用小步长的方法在极值点附近通过爬山算法进行细调，使得聚焦更为准确。而图像清晰度的评价则采用Brenner函数作为自动聚焦的评价函数，适合快速配合聚焦过程找到图像最清晰点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种画面成像方法，尤其是指一种。
技术介绍
在安全理念越来越重要的今天，安防监控系统的重要性也日益凸现，特别是一些比较敏感的场所，如银行、监狱、公路等，出于安全和管理的需要，人们需要知道这些场所发生的事件，对这些场所进行监控。出于对这些特殊场所的监控需求，能自动变焦、聚焦的一体化摄像机的越来越多的被需求。在一体化摄像机中，自动聚焦技术是摄像机的核心技术，能否快速、准确的实现自动聚焦是评价一体化摄像机品质的关键。聚焦速度和效果好坏，直接影响到用户对监控现场画面的抓取和录像。传统摄像机所采用的自动聚焦技术大部分是基于测距原理的，如红外测距法和超声波测距法等，也还有一种聚焦检测法，如相位检测法(相位法)等，此两种聚焦技术都需要配备的额外的光电检测仪器。因此，随着基于画面处理的自动聚焦方法的出现和改进，它已经逐渐替代传统的聚焦方法，特别是在摄像机成为最主要的聚焦方法。对于基于画面处理的自动聚焦而言，其依据的是被测目标的光学画面，首先对其数字画面进行采集，而后通过某种画面评价函数，对画面的清晰度进行评判，然后依靠某种调焦搜索控制策略，控制镜头。基于上面的工作方式，有三个十分重要的核心问题:图像清晰度的评价、调焦窗口的选择、调焦搜索控制策略。其中，调焦窗口选择对画面处理的自动聚焦至关重要，究其原因主要有两点:(I)由于对画面运用聚焦评价函数进行的运算基本上与画面的像素成正比，为了达到实时性的要求，必须减少参加运算的像素的数量；(2)如果对整幅画面运用聚焦评价函数，画面中不重要的部分(背景)会对评价结果产生负面的影响，导致画面中的重要部分(成像主目标)无法准确对焦。可见，调焦窗口的选取大小及位置直接决定了聚焦评价系统的运算量，决定了聚焦系统的反馈速度；另外窗口中是否包含了灰度信息、边缘信息等等因素都影响计算的准确性。目前调焦窗口选择方法多采用以下几种:I)、中心窗口的选择算法如图1所示，所谓中心窗口的选择算法，就是选取人们最关心的画面的中央部分进行计算，这种选取方法适合大多数聚焦场景。2)、多点窗口的选择算法此种选择算法是根据人们摄影的习惯，主体景物主要分布在画面的中下部，即对画面进行划分，选择中部和下面两个窗口作为聚焦区域，如图2所示。3 )、关键点窗口的选择算法在摄影中，除了中心点是人们关注的重心以外，还有另外4个也是视觉关键点，也就是所谓的画面的四个黄金分割点，如图3所示。然而，方法I使用时若碰到当主体目标不在画面中心部位时，就会有很大的缺陷。而方法2、3虽然一定程度适应了主体景物偏移的情况，但此两种方式却都是以增加计算量和引入更多背景为代价的。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服了上述缺陷，提供一种计算量适中且快速的。本专利技术的目的是这样实现的:本专利技术的有益效果在于提供了一个整套的基于画面处理的自动聚焦方案，方案在调焦窗口的选择上对应正常照度、低照度提供了分别处理，在即不增加过多计算的基础上兼顾聚焦过程中对画面的上半以及左右两侧信息的纳入。而调焦搜索控制策略则采用了改进型的爬山算法，通过首先的粗调再由函数拟合找极值点，驱动电机到达极值点附近后再采用小步长的方法在极值点附近通过爬山算法进行细调，使得聚焦更为准确。而图像清晰度的评价则采用Brenner函数作为自动聚焦的评价函数，适合快速配合聚焦过程找到图像最清晰点。附图说明下面结合附图详述本专利技术的具体结构图1为调焦窗口选择方法示例I ;图2为调焦窗口选择方法示例2 ;图3为调焦窗口选择方法示例3 ； 图4为本专利技术的具体实施例方法流程图；图5为一具体实施例中绘制的Brenner函数的曲线。具体实施例方式为详细说明本专利技术的
技术实现思路
、构造特征、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图详予说明。
技术介绍
的两种选择窗口时，往往只选择了人眼相对比较关注的画面作为计算的依据。但在监控领域，画面的上半以及左右两测，也会出现比较重要的信息，以上的两种方式都将此处忽略了。为此，本文提出以下窗口选择方法。请参阅图4，本专利技术提供了一种，它包括步骤，A)、画面分割，以网格状方式对画面进行分割；较佳的、此处分割的网格状状的行数与列数相同。作为一实施例，步骤A中的网格状为10行*10列的网格，并按下表方式为每格图像编号，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种摄像机自动聚焦方法，其特征在于：它包括步骤，A）、画面分割，以网格状方式对画面进行分割；B）、对画面经分割后每块格子图像通过图像清晰度评价函数计算得到对应值；C）、区分照度，通过判断IR?CUT的切换状态区分照度情况，对应正常照度执行步骤D中的正常照度处理，对应低照度执行步骤D中的低照度处理；D）、筛选画面经分割后的部分格子图像并根据权重关系计算得到画面整体的图像清晰度评价函数值；正常照度处理：d11）、对画面经分割后的格子图像分四类进行选择，第一类为分布于画面四角的格子图像，第二类为分布于画面两侧偏下部格子图像，第三类为位于画面中心部分的格子图像，第四类为位于第三类周围部分的各格子图像；d12）、分别累加第一类、第二类、第三类、第四类选择的格子图像的图像清晰度评价函数值，然后加权平均得到画面整体的图像清晰度评价函数值；低照度处理：d21）、对画面经分割后的格子图像分三类进行选择，第一类为分布于画面左下角及右下角的格子图像，第二类为位于画面中心部分的格子图像，第三类为位于第二类周围部分的各格子图像；;d22）、分别累加第一类、第二类、第三类选择的格子图像的图像清晰度评价函数值，然后加权平均得到画面整体的图像清晰度评价函数值；E）、通过爬山搜索算法反复驱动调焦电机运行并比较画面的图像清晰度评价函数值直至完成聚焦。...

【技术特征摘要】
1.一种摄像机自动聚焦方法，其特征在于:它包括步骤， A)、画面分割，以网格状方式对画面进行分割； B)、对画面经分割后每块格子图像通过图像清晰度评价函数计算得到对应值； C)、区分照度，通过判断IR-⑶T的切换状态区分照度情况，对应正常照度执行步骤D中的正常照度处理，对应低照度执行步骤D中的低照度处理； D)、筛选画面经分割后的部分格子图像并根据权重关系计算得到画面整体的图像清晰度评价函数值； 正常照度处理: dll)、对画面经分割后的格子图像分四类进行选择，第一类为分布于画面四角的格子图像，第二类为分布于画面两侧偏下部格子图像，第三类为位于画面中心部分的格子图像，第四类为位于第三类周围部分的各格子图像； dl2)、分别累加第一类、第二类、第三类、第四类选择的格子图像的图像清晰度评价函数值，然后加权平均得到画面整体的图像清晰度评价函数值； 低照度处理: d21)、对画面经分割后的格子图像分三类进行选择，第一类为分布于画面左下角及右下角的格子图像，第二类为位于画面中心部分的格子图像，第三类为位于第二类周围部分的各格子图像；； d22)、分别累加第一类、第二类、第三类选择的格子图像的图像清晰度评价函数值，然后加权平均得到画面整体的图像清晰度评价函数值； E)、通过爬山搜索算法反复驱动调焦电机运行并比较画面的图像清晰度评价函数值直至完成聚焦。2.如权利要求1所述的摄像机自动聚焦方法，其特征在于:所述步骤E具体包括步骤， el)、聚焦粗调，驱动调焦电机在固定步长驱动下运行一个完整的调焦行程，并同时在固定时间间隔记录对应画面的图像清晰度评价函数值，而后将记录的所有画面的图像清晰度评价函数值连成曲线； e2)、聚焦粗调定位...

【专利技术属性】
技术研发人员：张君，
申请(专利权)人：金三立视频科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：