一種一體化攝像機(jī)自動(dòng)跟蹤聚焦方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種一體化攝像機(jī)自動(dòng)跟蹤聚焦方法及系統(tǒng)，設(shè)置目標(biāo)物區(qū)域，并使目標(biāo)物區(qū)域的FV值所占比重大于非目標(biāo)物區(qū)域的FV值所占比重，驅(qū)動(dòng)聚焦鏡片運(yùn)動(dòng)，再進(jìn)行搜索終結(jié)判斷，最后完成聚焦。克服了傳統(tǒng)的“爬山法”會(huì)導(dǎo)致攝像機(jī)成像時(shí)存在聚焦位置與實(shí)際期望不一致的問(wèn)題，聚焦的速度快，耗時(shí)短。聚焦后進(jìn)行目標(biāo)物區(qū)域跟蹤，這樣就可以估計(jì)目標(biāo)物的運(yùn)動(dòng)或者位置，使得聚焦的方向和聚焦的區(qū)域可以得到確認(rèn)，在目標(biāo)物區(qū)域模糊或者目標(biāo)物位移超過(guò)一定閾值的情況下重新觸發(fā)聚焦，保證自動(dòng)聚焦準(zhǔn)確。采用了變步長(zhǎng)搜索的方法，可以提高效率，加快自動(dòng)聚焦的速度。采用了峰值區(qū)域FV閾值的自適應(yīng)估計(jì)算法，使得自動(dòng)聚焦更加快捷。
【專利說(shuō)明】一種一體化攝像機(jī)自動(dòng)跟蹤聚焦方法及系統(tǒng)

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及成像領(lǐng)域的自動(dòng)聚焦技術(shù)，具體地涉及一種一體化攝像機(jī)自動(dòng)跟蹤聚焦方法及系統(tǒng)。

【背景技術(shù)】
[0002]近年來(lái)，可變倍一體化攝像機(jī)產(chǎn)品豐富起來(lái)，自動(dòng)聚焦模塊已成為其中的一個(gè)主要的功能模塊。該模塊通過(guò)調(diào)節(jié)聚焦電機(jī)改變聚焦鏡片位置使得圖像清晰度描述值達(dá)到最大，即到達(dá)聚焦位置。圖像清晰度描述值用圖像FV (Focus Value)表示，常用的清晰度描述算子為統(tǒng)計(jì)得到的圖像的高頻能量的大小。
[0003]一般在對(duì)一個(gè)目標(biāo)進(jìn)行聚焦操作時(shí)，聚焦鏡片位置與圖像FV的對(duì)應(yīng)關(guān)系曲線(稱為搜索曲線)呈現(xiàn)如圖1所示的單峰形狀，SI和S3表示遠(yuǎn)焦區(qū)域，S2表示近焦區(qū)域，S表示整個(gè)聚焦范圍。傳統(tǒng)的聚焦算法是沿著使得FV增大的方向小步推進(jìn)聚焦鏡片，直到找到圖像FV峰值來(lái)確定聚焦位置點(diǎn)，即“爬山法”。在攝像機(jī)的實(shí)際使用中，由于不同倍率下場(chǎng)景景深差異很大、在聚焦范圍內(nèi)存在前后多個(gè)目標(biāo)物等原因，會(huì)導(dǎo)致搜索曲線呈現(xiàn)圖2所示的多峰特性。
[0004]針對(duì)圖2所示的具有多峰特性的搜索曲線來(lái)說(shuō)，傳統(tǒng)“爬山法”會(huì)選取圖像FV最大的區(qū)域作為聚焦區(qū)域即圖中的實(shí)際聚焦位置T2，然而該區(qū)域不一定是目標(biāo)物區(qū)域，圖2中的期望聚焦位置Tl所對(duì)應(yīng)的為目標(biāo)物區(qū)域，因此傳統(tǒng)的“爬山法”會(huì)導(dǎo)致攝像機(jī)成像時(shí)存在聚焦位置與實(shí)際期望不一致的問(wèn)題。而且當(dāng)初始位置離聚焦位置比較遠(yuǎn)時(shí)，沿著使得圖像FV增大的方向小步推進(jìn)聚焦鏡片，聚焦的速度慢耗時(shí)長(zhǎng)。綜上，如何快速、準(zhǔn)確的完成自動(dòng)聚焦是急需解決的問(wèn)題。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]為此，本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題在于現(xiàn)有技術(shù)中用于自動(dòng)聚焦的方法速度慢耗時(shí)長(zhǎng)，攝像機(jī)成像時(shí)存在聚焦位置與實(shí)際期望不一致的問(wèn)題，從而提出一種一體化攝像機(jī)自動(dòng)跟蹤聚焦方法及系統(tǒng)。
[0006]為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明的提供如下技術(shù)方案:
[0007]一種一體化攝像機(jī)自動(dòng)跟蹤聚焦方法，包括如下步驟:
[0008]S1:設(shè)置當(dāng)前幀圖像中的目標(biāo)物區(qū)域，計(jì)算當(dāng)前幀圖像的FV值，其中目標(biāo)物區(qū)域的FV值所占比重大于非目標(biāo)物區(qū)域的FV值所占比重；
[0009]S2:根據(jù)搜索方向和搜索步長(zhǎng)驅(qū)動(dòng)聚焦鏡片運(yùn)動(dòng)到達(dá)當(dāng)前搜索位置；
[0010]S3:計(jì)算當(dāng)前幀圖像的FV值，并判斷搜索是否終結(jié)，是則進(jìn)入S4，否則返回步驟
S2；
[0011]S4:驅(qū)動(dòng)聚焦鏡片到最大FV值所對(duì)應(yīng)的位置，完成聚焦。
[0012]上述一體化攝像機(jī)自動(dòng)跟蹤聚焦方法，所述步驟SI中具體包括如下步驟:
[0013]Sll:將當(dāng)前幀圖像劃分為MXN個(gè)區(qū)塊，設(shè)定所述目標(biāo)物區(qū)域所占的區(qū)塊；
[0014]S12:以每一區(qū)塊的高頻能量作為該區(qū)塊的FV值；
[0015]S13:以每一區(qū)塊FV值的加權(quán)和作為當(dāng)前幀圖像的FV值，并設(shè)定目標(biāo)物區(qū)域所占區(qū)塊的權(quán)重值大于非目標(biāo)物區(qū)域所占區(qū)塊的權(quán)重值。
[0016]上述一體化攝像機(jī)自動(dòng)跟蹤聚焦方法,還包括如下步驟:
[0017]S5:對(duì)聚焦后獲取的圖片進(jìn)行目標(biāo)物區(qū)域跟蹤，當(dāng)目標(biāo)物區(qū)域的位移超出第一閾值Ty或者縮放比例超出第二閾值Ry時(shí)重新進(jìn)入步驟SI。
[0018]上述一體化攝像機(jī)自動(dòng)跟蹤聚焦方法，所述步驟S3具體包括如下步驟:
[0019]S31:判斷是否確定最大FV值或者已經(jīng)完成了整個(gè)搜索區(qū)域的搜索，是進(jìn)入S4，否則繼續(xù)步驟S32 ；
[0020]S32:判斷搜索是否達(dá)到搜索區(qū)域的邊界，是則設(shè)定搜索方向?yàn)榉捶较颍駝t繼續(xù)步驟S33 ；
[0021]S33:獲取峰值區(qū)域的FV閾值，當(dāng)前幀圖像的FV值大于所述FV閾值時(shí)，設(shè)定搜索步長(zhǎng)為小步，當(dāng)前幀圖像的的FV值小于所述FV閾值時(shí)，設(shè)定搜索步長(zhǎng)為長(zhǎng)步；
[0022]S34:返回步驟 S2。
[0023]上述一體化攝像機(jī)自動(dòng)跟蹤聚焦方法，所述步驟S33中獲取峰值區(qū)域的FV閾值的具體步驟如下:
[0024]S331:獲取初始時(shí)連續(xù)m次搜索得到的當(dāng)前幀圖像的FV值，其中m為大于或等于3的整數(shù)；
[0025]S332:判斷m個(gè)FV值的連續(xù)變化幅度，
[0026]若連續(xù)變化幅度小于設(shè)定閾值，則將m個(gè)FV值取平均再加上增量FVz作為峰值區(qū)域的FV閾值；
[0027]若連續(xù)變化幅度大于或等于設(shè)定閾值，則選取其中最小的FV值作為峰值區(qū)域的FV閾值。
[0028]上述一體化攝像機(jī)自動(dòng)跟蹤聚焦方法，所述步驟S5中目標(biāo)物區(qū)域跟蹤具體包括如下步驟:
[0029]S51:獲取前幀圖像中目標(biāo)物區(qū)域特征信息和當(dāng)前幀圖像信息，所述目標(biāo)物區(qū)域特征包括第一特征和第二特征，所述第一特征為目標(biāo)物區(qū)域中心位置，所述第二特征為目標(biāo)物區(qū)域內(nèi)的亮度分布；
[0030]S52:根據(jù)目標(biāo)物區(qū)域第一特征最相似原理獲取當(dāng)前幀圖像中目標(biāo)物區(qū)域中心位置；
[0031]S53:根據(jù)目標(biāo)物區(qū)域第二特征最相似原理獲取當(dāng)前幀圖像中目標(biāo)物區(qū)域；
[0032]S54:計(jì)算前幀圖像和當(dāng)前幀圖像的目標(biāo)物區(qū)域中心位置的位移T，計(jì)算前幀圖像和當(dāng)前幀圖像的目標(biāo)物區(qū)域的縮放比例R ；
[0033]S55:若位移T超出第一閾值Ty或者縮放比例R超過(guò)第二閾值Ry判定需要重新觸發(fā)聚焦，進(jìn)入步驟Si，否則保存當(dāng)前幀的目標(biāo)物區(qū)域特征信息。
[0034]上述一體化攝像機(jī)自動(dòng)跟蹤聚焦方法，所述步驟S52獲取當(dāng)前幀圖像的目標(biāo)物區(qū)域中心位置的過(guò)程為:
[0035]S521:獲取當(dāng)前幀圖像中所有與目標(biāo)物區(qū)域具有相同形狀的η個(gè)區(qū)塊組成的候選區(qū)；
[0036]S522:獲取前幀圖像中目標(biāo)物區(qū)域內(nèi)η個(gè)區(qū)塊的亮度(L1，L2，…Ln)及當(dāng)前幀圖像中第i個(gè)候選區(qū)域內(nèi)η個(gè)區(qū)塊的亮度(Lli，L2i，…Lni)；
[0037]S523:計(jì)算當(dāng)前幀圖像中第i個(gè)候選區(qū)域內(nèi)η個(gè)區(qū)塊的亮度與前幀圖像中目標(biāo)物區(qū)域內(nèi)η個(gè)區(qū)塊的亮度絕對(duì)差之和SAD，選取該SAD最小的候選區(qū)域，采用如下公式計(jì)算:

【權(quán)利要求】
1.一種一體化攝像機(jī)自動(dòng)跟蹤聚焦方法，其特征在于，包括如下步驟: S1:設(shè)置當(dāng)前幀圖像中的目標(biāo)物區(qū)域，計(jì)算當(dāng)前幀圖像的FV值，其中目標(biāo)物區(qū)域的FV值所占比重大于非目標(biāo)物區(qū)域的FV值所占比重； S2:根據(jù)搜索方向和搜索步長(zhǎng)驅(qū)動(dòng)聚焦鏡片運(yùn)動(dòng)到達(dá)當(dāng)前搜索位置； S3:計(jì)算當(dāng)前幀圖像的FV值，并判斷搜索是否終結(jié)，是則進(jìn)入S4，否則返回步驟S2 ； S4:驅(qū)動(dòng)聚焦鏡片到最大FV值所對(duì)應(yīng)的位置，完成聚焦。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一體化攝像機(jī)自動(dòng)跟蹤聚焦方法，其特征在于，所述步驟SI中具體包括如下步驟: S11:將當(dāng)前幀圖像劃分為MXN個(gè)區(qū)塊，設(shè)定所述目標(biāo)物區(qū)域所占的區(qū)塊； S12:以每一區(qū)塊的高頻能量作為該區(qū)塊的FV值； S13:以每一區(qū)塊FV值的加權(quán)和作為當(dāng)前幀圖像的FV值，并設(shè)定目標(biāo)物區(qū)域所占區(qū)塊的權(quán)重值大于非目標(biāo)物區(qū)域所占區(qū)塊的權(quán)重值。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的一體化攝像機(jī)自動(dòng)跟蹤聚焦方法，其特征在于，還包括如下步驟: S5:對(duì)聚焦后獲取的圖片進(jìn)行目標(biāo)物區(qū)域跟蹤，當(dāng)目標(biāo)物區(qū)域的位移超出第一閾值Ty或者縮放比例超出第二閾值Ry時(shí)重新進(jìn)入步驟SI。
4.根據(jù)權(quán)利要求1-3任一所述的一體化攝像機(jī)自動(dòng)跟蹤聚焦方法，其特征在于，所述步驟S3具體包括如下步驟: S31:判斷是否確定最大FV值或者已經(jīng)完成了整個(gè)搜索區(qū)域的搜索，是進(jìn)入S4，否則繼續(xù)步驟S32 ； S32:判斷搜索是否達(dá)到搜索區(qū)域的邊界，是則設(shè)定搜索方向?yàn)榉捶较颍駝t繼續(xù)步驟S33 ； S33:獲取峰值區(qū)域的FV閾值，當(dāng)前幀圖像的FV值大于所述FV閾值時(shí)，設(shè)定搜索步長(zhǎng)為小步，當(dāng)前幀圖像的的FV值小于所述FV閾值時(shí)，設(shè)定搜索步長(zhǎng)為長(zhǎng)步； S34:返回步驟S2。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一體化攝像機(jī)自動(dòng)跟蹤聚焦方法，其特征在于，所述步驟S33中獲取峰值區(qū)域的FV閾值的具體步驟如下: S331:獲取初始時(shí)連續(xù)m次搜索得到的當(dāng)前幀圖像的FV值，其中m為大于或等于3的整數(shù)； S332:判斷m個(gè)FV值的連續(xù)變化幅度， 若連續(xù)變化幅度小于設(shè)定閾值，則將m個(gè)FV值取平均再加上增量FVz作為峰值區(qū)域的FV閾值； 若連續(xù)變化幅度大于或等于設(shè)定閾值，則選取其中最小的FV值作為峰值區(qū)域的FV閾值。
6.根據(jù)權(quán)利要求2-5任一所述的一體化攝像機(jī)自動(dòng)跟蹤聚焦方法，其特征在于，所述步驟S5中目標(biāo)物區(qū)域跟蹤具體包括如下步驟: S51:獲取前幀圖像中目標(biāo)物區(qū)域特征信息和當(dāng)前幀圖像信息，所述目標(biāo)物區(qū)域特征包括第一特征和第二特征，所述第一特征為目標(biāo)物區(qū)域中心位置，所述第二特征為目標(biāo)物區(qū)域內(nèi)的亮度分布；552:根據(jù)目標(biāo)物區(qū)域第一特征最相似原理獲取當(dāng)前幀圖像中目標(biāo)物區(qū)域中心位置； 553:根據(jù)目標(biāo)物區(qū)域第二特征最相似原理獲取當(dāng)前幀圖像中目標(biāo)物區(qū)域； 554:計(jì)算前幀圖像和當(dāng)前幀圖像的目標(biāo)物區(qū)域中心位置的位移T，計(jì)算前幀圖像和當(dāng)前幀圖像的目標(biāo)物區(qū)域的縮放比例R ； 555:若位移T超出第一閾值Ty或者縮放比例R超過(guò)第二閾值Ry判定需要重新觸發(fā)聚焦，進(jìn)入步驟SI，否則保存當(dāng)前幀的目標(biāo)物區(qū)域特征信息。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一體化攝像機(jī)自動(dòng)跟蹤聚焦方法，其特征在于，所述步驟S52獲取當(dāng)前幀圖像的目標(biāo)物區(qū)域中心位置的過(guò)程為: S521:獲取當(dāng)前幀圖像中所有與目標(biāo)物區(qū)域具有相同形狀的η個(gè)區(qū)塊組成的候選區(qū)； S522:獲取前幀圖像中目標(biāo)物區(qū)域內(nèi)η個(gè)區(qū)塊的亮度(L1，L2，…Ln)及當(dāng)前幀圖像中第i個(gè)候選區(qū)域內(nèi)η個(gè)區(qū)塊的亮度(Lli，L2i，…Lni)； S523:計(jì)算當(dāng)前幀圖像中第i個(gè)候選區(qū)域內(nèi)η個(gè)區(qū)塊的亮度與前幀圖像中目標(biāo)物區(qū)域內(nèi)η個(gè)區(qū)塊的亮度絕對(duì)差之和SAD，選取該SAD最小的候選區(qū)域，采用如下公式計(jì)算:
以上公式中，Lw是指前幀圖像目標(biāo)物區(qū)域內(nèi)的第w個(gè)區(qū)塊亮度，Lwi是指當(dāng)前幀圖像中第i個(gè)候選區(qū)域內(nèi)第w個(gè)區(qū)塊的亮度；第？個(gè)候選區(qū)域的中心位置就是當(dāng)前幀圖像的目標(biāo)物區(qū)域中心位置。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一體化攝像機(jī)自動(dòng)跟蹤聚焦方法，其特征在于，所述步驟S53中獲取當(dāng)前幀圖像中目標(biāo)物區(qū)域的過(guò)程為: 5531:獲取前幀圖像中目標(biāo)物區(qū)域內(nèi)的歸一化直方圖，獲取當(dāng)前幀圖像中第j個(gè)候選區(qū)內(nèi)的歸一化直方圖； 5532:計(jì)算當(dāng)前幀圖像中第j個(gè)候選區(qū)內(nèi)歸一化直方圖與前幀圖像中目標(biāo)物區(qū)域內(nèi)的歸一化直方圖的絕對(duì)差之和SAD，并選取該SAD最小的候選區(qū)，采用如下公式計(jì)算:
以上公式中，k表示直方圖上每個(gè)灰度的級(jí)別，LumMax表示最大的灰度級(jí)別，hist(k)表示前幀圖像中目標(biāo)物區(qū)域內(nèi)歸一化直方圖上灰度級(jí)別為k時(shí)候的取值，histj(k)表示當(dāng)前幀圖像中第j個(gè)候選區(qū)內(nèi)歸一化直方圖上灰度級(jí)別為k時(shí)候的取值，第7個(gè)候選區(qū)就是當(dāng)前幀圖像的目標(biāo)物區(qū)域。
9.根據(jù)權(quán)利要求3-8任一所述的一體化攝像機(jī)自動(dòng)跟蹤聚焦方法，其特征在于: 所述步驟S5中所述第一閾值Ty為兩個(gè)區(qū)塊，所述第二閾值Ry選取1.2。
10.根據(jù)權(quán)利要求1-9任一所述的一體化攝像機(jī)自動(dòng)跟蹤聚焦方法，其特征在于，所述步驟Si之前還包括如下步驟: SO:根據(jù)最近聚焦跟蹤曲線和最遠(yuǎn)聚焦跟蹤曲線獲取攝像機(jī)在當(dāng)前變倍倍率下的聚焦范圍，以所述聚焦范圍作為搜索區(qū)域。
11.根據(jù)權(quán)利要求1-10任一所述的一體化攝像機(jī)自動(dòng)跟蹤聚焦方法，其特征在于:所述步驟S31中所述長(zhǎng)步為所述搜索區(qū)域總長(zhǎng)的1/32，所述小步為所述長(zhǎng)步的1/16。
12.—種一體化攝像機(jī)自動(dòng)跟蹤聚焦系統(tǒng)，其特征在于，包括如下模塊: 目標(biāo)物區(qū)域設(shè)置模塊，用于設(shè)置當(dāng)前幀圖像中的目標(biāo)物區(qū)域，計(jì)算當(dāng)前幀圖像的FV值，其中目標(biāo)物區(qū)域的FV值所占比重大于非目標(biāo)物區(qū)域的FV值所占比重； 搜索模塊，用于根據(jù)搜索方向和搜索步長(zhǎng)驅(qū)動(dòng)聚焦鏡片運(yùn)動(dòng)到達(dá)當(dāng)前搜索位置； 計(jì)算及判斷模塊，用于計(jì)算當(dāng)前幀圖像的FV值，并判斷搜索是否終結(jié)； 聚焦模塊，用于在所述計(jì)算及判斷模塊判斷搜索終結(jié)后驅(qū)動(dòng)聚焦鏡片到最大FV值所對(duì)應(yīng)的位置，完成聚焦。
13.根據(jù)權(quán)利要求12所述的一體化攝像機(jī)自動(dòng)跟蹤聚焦系統(tǒng)，其特征在于，所述目標(biāo)物區(qū)域設(shè)置模塊具體包括: 區(qū)塊劃分子模塊，用于將當(dāng)前幀圖像劃分為MXN個(gè)區(qū)塊，設(shè)定所述目標(biāo)物區(qū)域所占的區(qū)塊； 區(qū)塊FV值計(jì)算子模塊，以每一區(qū)塊的高頻能量作為該區(qū)塊的FV值； 當(dāng)前幀圖像的FV值計(jì)算子模塊，以每一區(qū)塊FV值的加權(quán)和作為當(dāng)前幀圖像的FV值，并設(shè)定目標(biāo)物區(qū)域所占區(qū)塊的權(quán)重值大于非目標(biāo)物區(qū)域所占區(qū)塊的權(quán)重值。
14.根據(jù)權(quán)利要求12或13所述的一體化攝像機(jī)自動(dòng)跟蹤聚焦系統(tǒng)，其特征在于，還包括: 目標(biāo)物區(qū)域跟蹤模塊，用于對(duì)聚焦后獲取的圖片進(jìn)行目標(biāo)物區(qū)域跟蹤，當(dāng)目標(biāo)物區(qū)域的位移超出第一閾值Ty或者縮放比例超出第二閾值Ry時(shí)重新觸發(fā)聚焦。
15.根據(jù)權(quán)利要求12-14任一所述的一體化攝像機(jī)自動(dòng)跟蹤聚焦系統(tǒng)，其特征在于，所述計(jì)算及判斷模塊具體包括: 搜索終結(jié)判斷子模塊，用于在確定最大FV值或者已經(jīng)完成了整個(gè)搜索區(qū)域的搜索后進(jìn)入聚焦模塊: 搜索方向設(shè)定子模塊，用于在搜索達(dá)到搜索區(qū)域的邊界后設(shè)定搜索方向?yàn)榉捶较颍凰阉鞑介L(zhǎng)設(shè)定子模塊，用于獲取峰值區(qū)域的FV閾值，當(dāng)前幀圖像的FV值大于所述FV閾值時(shí)，設(shè)定搜索步長(zhǎng)為小步，當(dāng)前幀圖像的的FV值小于所述FV閾值時(shí)，設(shè)定搜索步長(zhǎng)為長(zhǎng)步。
16.根據(jù)權(quán)利要求15所述的一體化攝像機(jī)自動(dòng)跟蹤聚焦系統(tǒng)，其特征在于，搜索步長(zhǎng)設(shè)定子模塊具體包括: 初始搜索子模塊，用于獲取初始時(shí)連續(xù)m次搜索得到的當(dāng)前幀圖像的FV值，其中m為大于或等于3的整數(shù)； FV閾值獲取子模塊，判斷m個(gè)FV值的連續(xù)變化幅度， 若連續(xù)變化幅度小于設(shè)定閾值，則將m個(gè)FV值取平均加上增量FVz作為峰值區(qū)域的FV閾值； 若連續(xù)變化幅度大于或等于設(shè)定閾值，則選取其中最小的FV值作為峰值區(qū)域的FV閾值。
17.根據(jù)權(quán)利要求13-16任一所述的一體化攝像機(jī)自動(dòng)跟蹤聚焦系統(tǒng)，其特征在于，所述目標(biāo)物區(qū)域跟蹤模塊具體包括: 特征信息獲取子模塊，用于獲取前幀圖像中目標(biāo)物區(qū)域特征信息和當(dāng)前幀圖像信息，所述目標(biāo)物區(qū)域特征包括第一特征和第二特征，所述第一特征為目標(biāo)物區(qū)域中心位置，所述第二特征為目標(biāo)物區(qū)域內(nèi)的亮度分布； 目標(biāo)物區(qū)域中心位置獲取子模塊，用于根據(jù)目標(biāo)物區(qū)域第一特征最相似原理獲取當(dāng)前幀圖像中目標(biāo)物區(qū)域中心位置； 目標(biāo)物區(qū)域獲取子模塊，用于根據(jù)目標(biāo)物區(qū)域第二特征最相似原理獲取當(dāng)前幀圖像中目標(biāo)物區(qū)域； 位移和縮放比例計(jì)算子模塊，用于計(jì)算前幀圖像和當(dāng)前幀圖像的目標(biāo)物區(qū)域中心位置的位移T，計(jì)算前幀圖像和當(dāng)前幀圖像的目標(biāo)物區(qū)域的縮放比例R ； 觸發(fā)聚焦判斷子模塊，用于當(dāng)位移T超出第一閾值Ty或者縮放比例R超過(guò)第二閾值Ry判定需要重新觸發(fā)聚焦，進(jìn)入目標(biāo)物區(qū)域設(shè)置模塊。
18.根據(jù)權(quán)利要求17所述的一體化攝像機(jī)自動(dòng)跟蹤聚焦系統(tǒng)，其特征在于，所述目標(biāo)物區(qū)域中心位置獲取子模塊具體包括: 候選區(qū)獲取子模塊，用于獲取當(dāng)前幀圖像中所有與目標(biāo)物區(qū)域具有相同形狀的η個(gè)區(qū)塊組成的候選區(qū)； 區(qū)塊亮度獲取子模塊，用于獲取前幀圖像中目標(biāo)物區(qū)域內(nèi)η個(gè)區(qū)塊的亮度(L1，L2，…Ln)及當(dāng)前幀圖像中第i個(gè)候選區(qū)域內(nèi)η個(gè)區(qū)塊的亮度(Lli, L2i,…Lni)； 目標(biāo)物區(qū)域中心位 置計(jì)算子模塊，用于計(jì)算當(dāng)前幀圖像中第i個(gè)候選區(qū)域內(nèi)η個(gè)區(qū)塊的亮度與前幀圖像中目標(biāo)物區(qū)域內(nèi)η個(gè)區(qū)塊的亮度絕對(duì)差之和SAD，選取該SAD最小的候選區(qū)域，采用如下公式計(jì)算:
以上公式中，Lw是指前幀圖像目標(biāo)物區(qū)域內(nèi)的第w個(gè)區(qū)塊亮度，Lwi是指當(dāng)前幀圖像中第i個(gè)候選區(qū)域內(nèi)第w個(gè)區(qū)塊的亮度；第::個(gè)候選區(qū)域的中心位置就是當(dāng)前幀圖像的目標(biāo)物區(qū)域中心位置。
19.根據(jù)權(quán)利要求17所述的一體化攝像機(jī)自動(dòng)跟蹤聚焦系統(tǒng)，其特征在于，所述目標(biāo)物區(qū)域獲取子模塊具體包括: 歸一化直方圖獲取子模塊，用于獲取前幀圖像中目標(biāo)物區(qū)域內(nèi)的歸一化直方圖，獲取當(dāng)前幀圖像中第j個(gè)候選區(qū)內(nèi)的歸一化直方圖； 目標(biāo)物區(qū)域計(jì)算子模塊，用于計(jì)算當(dāng)前幀圖像中第j個(gè)候選區(qū)內(nèi)歸一化直方圖與前幀圖像中目標(biāo)物區(qū)域內(nèi)的歸一化直方圖的絕對(duì)差之和SAD，并選取該SAD最小的候選區(qū)，采用如下公式計(jì)算:
其中，k表示直方圖上每個(gè)灰度的級(jí)別，LumMax表示最大的灰度級(jí)別，hist(k)表示前幀圖像中目標(biāo)物區(qū)域內(nèi)歸一化直方圖上灰度級(jí)別為k時(shí)候的取值，histj(k)表示當(dāng)前幀圖像中第j個(gè)候選區(qū)內(nèi)歸一化直方圖上灰度級(jí)別為k時(shí)候的取值，第]個(gè)候選區(qū)就是當(dāng)前幀圖像的目標(biāo)物區(qū)域。
20.根據(jù)權(quán)利要求14-19任一所述的一體化攝像機(jī)自動(dòng)跟蹤聚焦系統(tǒng)，其特征在于: 所述目標(biāo)物區(qū)域跟蹤模塊中，所述第一閾值Ty為兩個(gè)區(qū)塊，所述第二閾值Ry選取1.2。
21.根據(jù)權(quán)利 要求12-20任一所述的一體化攝像機(jī)自動(dòng)跟蹤聚焦系統(tǒng)，其特征在于，還包括: 聚焦范圍獲取模塊，用于根據(jù)最近聚焦跟蹤曲線和最遠(yuǎn)聚焦跟蹤曲線獲取攝像機(jī)在當(dāng)前變倍倍率下的聚焦范圍，以所述聚焦范圍作為搜索區(qū)域。
22.根據(jù)權(quán)利要求12-21任一所述的一體化攝像機(jī)自動(dòng)跟蹤聚焦系統(tǒng)，其特征在于: 搜索步長(zhǎng)設(shè)定子模塊中，所述長(zhǎng)步為所述搜索區(qū)域總長(zhǎng)的1/32，所述小步為所述長(zhǎng)步的 1/16。
【文檔編號(hào)】H04N5/232GK104079832SQ201410307921
【公開(kāi)日】2014年10月1日 申請(qǐng)日期:2014年6月30日 優(yōu)先權(quán)日:2014年6月30日
【發(fā)明者】湯峰峰, 章勇, 曹李軍, 陳衛(wèi)東 申請(qǐng)人:蘇州科達(dá)科技股份有限公司