基于离焦估计的对焦速度的提高方法

    1 引 言

    在自动对焦技术的实用化中,对焦速度是十分重要的问题。为了缩短对焦时间,研究者提出了许多算法,但当前研究的重点集中在提高对焦评价值计算速度[1,2],而对最佳成像位置定位搜索的时间消耗研究较少。

    本文研究了影响对焦速度的诸多因素,提出用少量成像位置的图像的离焦分析计算准焦位置所在区域,直接用小步长在此区域内定位最佳成像位置。由于该方法避免了遍历所有成像位置的时间消耗,从而大大加快了对焦速度。

    2 对焦速度分析

    自动对焦过程由采集图像、处理图像计算评价算子值和驱动电机3个子步骤构成,因而这3个因素是影响对焦速度的重要原因。自动对焦算法决定了调用3个子步骤的次数,因而分析自动对焦算法的速度可以从采集图像、计算评价算子、驱动电机及准焦位置搜索的时间来得出。

     采集图像的时间由系统硬件决定,对于Nframe/s的数据传输速度,采集1 frame图像的时间为t1=1/N。在自动对焦过程中,采用的评价算子是能量梯度算子,它的表达式是

    式中:f(i,j)是指在指定点坐标为i、j处的灰度值;M1、M2是指所取窗口的速度和高度。算子所使用的时间决定于在采集到的图像中取的窗口大小。对于M@M的窗口,将有(M-1)@(M-1)个点参与运算,在数字信号处理器(DSP)中,每做1次式(1)运算所需要的时间是16个指令周期。若采用了超级流水线,最多可以达到288 Mips的执行速度。所以,对1frame图像作评价算子计算需要的时间是t2=16(M-1)2/2880,其余的时间消耗在电机驱动和最佳成像位置的搜索。在对焦深度(DFF)法中,一般采用变换步长的搜索方法:把从初始位置到最终位置的距离分成等间隔的n段,选用大步长(镜头移动范围的1/n)遍历所有成像位置,记录评价曲线,之后反向搜索,逼近准焦位置后换用小步长[3](大步长的1/4或更小)。准焦位置的平均值处于评价曲线的中部,假设镜头从初始位置转动到最终位置需要Tmotor的时间,则逼近准位置需要的时间约为1.5Tmotor。用小步长定位最佳成像位置约需要5次,消耗时间(5/4n)Tmotor。由此,完成1次对焦消耗的总时间为

 ttotal= (1.5n+5)(t1+t2)+1.5+(5/4n)Tmotor(2)

    从以上分析可见,Tmotor、t1和t2都是一定的,加快对焦速度只能从减少对焦过程中使用的图像数量入手。一般的对焦系统中采用穷举法寻找准焦位置所在区域,花费了大量时间,因此可以考虑用离焦估计的方法来减少这种搜索的时间消耗。

    3 离焦量估计

    成像系统可以看作是线性系统,对于目标物体离焦可以看作是图像的退化过程。系统的点扩散函数事实上是半径为R的均匀分布的圆斑,并且满足