[发明专利]一种快速多点自动对焦方法、系统及其应用设备

说明书

本发明提供一种快速多点自动对焦方法，包括第一步，基于设备采集终端获取目标图像，并对目标图像进行若干个子图像划分，得到M*N个子目标图像，第二步，对每个子目标图像进行曝光时间的调节，得到每个子目标图像在最优曝光时间时的亮度；第三步，得到在当前聚焦值下的每个子目标图像的锐度评价分数；第四步，筛选锐度评分数最大的子目标图像进行细调步长值；第五步，得到经细调步长值的子目标图像在新锐度评价分数最大值处的聚焦值。本发明通过对一整幅图像采用分块的策略，并设置块间隔舍弃阈值和边缘舍弃阈值，使得本发明区别于现有技术而具备降低运算复杂度提高效率的特性。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体为一种快速多点自动对焦方法、系统及其应用设备。

背景技术

目前现有的自动对焦算法有如下：

一类是直接计算图像梯度值，利用爬山搜索算法获得局部最佳焦平面位置，需要评价函数具有绝对的单峰性和极高的灵敏度，否则，算法容易将评价函数的局部极值当作最佳焦平面位置从而导致对焦失败，或者在离焦区域评价函数趋于平坦，导致电机迟迟得不到反转信号，最终进入死循环；

另一类是利用深度学习算法，获取大量的训练集数据。

而上述的两类自动对焦算法中，存在：第一类直接计算图像梯度值，由于爬山搜索算法对评价函数和电机驱动的要求非常高，否则电机迟迟得不到反转信号，最终进入死循环；第二类采用深度学习算法，此方法前期需要获取大量的训练集数据，同时需要较为良好的标注数据，增加了计算成本。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供一种快速多点自动对焦方法、系统及其应用设备，以解决上述背景技术中提出的问题，本发明通过对一整幅图像采用分块的策略，并设置块间隔舍弃阈值和边缘舍弃阈值，达到降低运算复杂度提高效率的方式，决了现有技术中的问题。

为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：一种快速多点自动对焦方法，包括以下步骤：

第一步，基于设备采集终端获取目标图像，并对所述目标图像进行若干个子图像划分，得到M*N个子目标图像；

第二步，对每个所述子目标图像进行曝光时间的调节，得到每个所述子目标图像在最优曝光时间时的亮度；

第三步，基于所述目标图像划分为M*N个子目标图像的过程中，增加粗调步长值，得到在当前聚焦值下的每个子目标图像的锐度评价分数；

第四步，筛选锐度评分数最大的子目标图像进行细调步长值，在最大锐度评分数对应的聚焦值处取二分之一所述粗调步长值，并在当前所述聚焦值下，每增加细调步长值1时，计算得到此时锐度评分数最大的子目标图像的新的锐度评价分数；

第五步，得到经细调步长值的子目标图像在新锐度评价分数最大值处的聚焦值。

作为对本发明中所述一种快速多点自动对焦方法的改进，第一步中，对所述目标图像进行若干个子图像划分，得到M*N个子目标图像时，根据边缘设置值、子目标图像间隙值、子目标图像长和宽宏定义值对其进行划分，其中，

边缘设置值为小于最小条码区域的成像；

子目标图像间隙值为小于最小条码区域的成像；

子目标图像长和宽宏定义值具体计算方式为：分得的子目标图像横向和纵向的个数。

作为对本发明中所述一种快速多点自动对焦方法的改进，第二步中，得到每个所述子目标图像在最优曝光时间时的亮度的具体实施方式包括：

建立亮度评价算法，包括以下步骤：

步骤S2-1、计算子目标图像灰度均值

其中，所述子目标图像灰度均值为子目标图像灰度值-128的均值，其具体计算方式如下：