自动对焦算法

Ⅰ 手机如何实现自动对焦

手机对比度对焦，也称为反差对焦，这种对焦方法有非常严谨的数学推导的，在下因为是工科生，数学功底不好，只能做非常粗略的介绍，详细的内容还要依靠更有能力的知友来实现。

一般来说基于图像处理的自动对焦的方法有两种，第一种是通过计算对焦深度得到的，第二种是通过计算离焦深度得到的。

这两种方法的原理说明起来比较麻烦，简单来说，离焦深度方法是从离焦图像中获得模糊程度和深度信息，根据二者加上对应的拍摄参数来计算清晰度评价值，并结合这些所有值，得到需要调整的具体量，因为需要的图像较少，所以速度较快。

对焦深度方法要麻烦一些，首先需要一系列模糊程度不同的图像，计算这一系列图像的清晰度评价值，之后对这一系列值以拟合的方式得到评价曲线，根据评价曲线的峰值确定最佳对焦位置，这种方法精度高，但速度慢。

需要说一点题外话就是，虽然这个些过程一样，但不同的厂商的计算方法其实有些不同，所以一样的对比度对焦，有的厂家就收敛就快，有的厂家就则慢。

这两种方法都不离开一个东西，就是清晰度评价值，清晰度评价值类似一个统计量，是根据一些参数经过某种处理之后得到的，当然清晰度评价值还有其他的要求，比如有效性/鲁棒性等。

平常计算清晰度评价值的方法一般有这么几种（不全面，还有其他的很多）：
第一种是频谱函数的方法，清晰的图像对比相应的不清晰图像在相应频谱分量上含有更多的信息，一种反映出来就是频谱函数的幅值，可以利用这种方法评价。
第二种是信息熵，清晰的图像的信息熵大于相应的不清晰图像，这个原始证明很繁琐，所以这里用数据处理定理反证：1.清晰的图像处理后可以得到不清晰的图像。 2.但不清晰的图像无论如何处理都不能单独得到清晰的图像。 3.所以清晰图像的信息熵大于相应的不清晰图像，如果有方法计算出信息熵，则可以用熵来评价。
第三种是梯度函数，在图像中梯度函数是一个可以衡量某变量变换率快慢的函数，正确对焦的图像有较为清晰的边缘，而在边缘的地方更为锐利，往往有变化率的最大值，或者说变化最不连续，如此一来也可以评价清晰度。

现在常用的是第三种，也就是梯度，梯度在数学上是变换率的表征，在实际计算的时候我们可以用方差、能量梯度或者拉普拉斯算子（等价于二阶微分）或者其他一些方法来实现，这些计算方法本身各自的复杂度不同，但最影响计算量的是选取图像中像素点的多寡，比如一个对比度对焦选款，是取中央一点，还是边缘四点，还是对角线五点？这都是各个相机厂家考虑的问题。

Ⅱ 手机摄像头对焦原理是怎样的

自动对焦原理。简单来说，就是当物体在分别在远景和近景的时候，对应的成像位置是不同的，需要调整镜头和感光芯片的距离，使得感光芯片上始终可以获得清洗的成像效果。对于手机摄像头模组而言，镜头位置不动，主要是靠马达来带动镜头移动实现。马达的主要作用就是带动镜头移动。这里的马达是自动对焦做动器（Auto Focus Actuator）的通常说法。实际上AF的制动器有很多种，比如音圈马达（VCM），压电马达（Piezo）等。VCM又有弹片式，滚珠式等差别。这里就以最常见的弹片式VCM作为代表，其他种类就不一一说明。

Ⅲ AF自动对焦算法，不同景深时，保持全程基本清晰

AF对焦和景深完全没有关系。焦点位置相同，无论哪种对焦方式，景深是一样的。
135全程清晰是不可能的，135是“近视眼”，他的景深范围有限。

Ⅳ 自动对焦是什么意思，怎样进行设置自动对焦

了解相机中自动对焦系统的工作方式将确保你获得清晰的图像。

1、在低对比度区域对焦时，自动对焦将不起作用

如果你使用相机在没有纹理的白色墙壁上对焦或在没有云的蓝天上对焦，则相机的自动对焦系统将尝试对焦几次，这是因为空白的白墙没有对比度或过渡，相机可以用来判断对焦精度。

自动区域自动对焦

这是一种重点对准的方法。根据您所拍摄的内容，它会自动选择要聚焦的对象。这是一个相当困难的模式，因为它实际上会检测并自动对焦于画面中的人体肤色。

Ⅳ 什么是3A成像控制技术它的基本原理是什么

3A技术即自动对焦（AF）、自动曝光（AE）和自动白平衡（AWB）。3A数字成像技术利用了AF自动对焦算法、AE自动曝光算法及AWB自动白平衡算法来实现图像对比度最大、改善主体拍摄物过曝光或曝光不足情况、使画面在不同光线照射下的色差得到补偿，从而呈现较高画质的图像信息。采用了3A数字成像技术的摄像机能够很好的保障图像精准的色彩还原度，呈现完美的日夜监控效果。
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Ⅵ 自动对焦 是什么意思

手机的自动对焦和普通相机的自动对焦不同，它不能对感光元件进行调整。因此手机上所谓的自动对焦功能，本质上是集成在手机ISP（图像信号处理器）中的一套数据计算方法。当取景器捕捉到最原始的图像后，这些图像数据会被当作原始资料传送至ISP中，此时ISP便会对原始数据进行分析，检查图像中毗邻像素之间的密度差异。如果原始图像的对焦是不准确的，那么毗邻的像素密度将十分接近。而此时ISP会有一套单独的算法对这些像素进行调整——这一过程反映在手机使用者眼中的，便是自动对焦过程。不同的拍照模块采用的算法也不同，自动对焦的质量当然也不尽相同。

Ⅶ 手机“自动对焦”是什么原理

手机的自动对焦本质上是集成在手机ISP（图像信号处理器）中的一套数据计算方法。具体如下：

当取景器捕捉到最原始的图像后，这些图像数据会被当作原始资料传送至ISP中，此时ISP便会对原始数据进行分析，检查图像中毗邻像素之间的密度差异。如果原始图像的对焦是不准确的，那么毗邻的像素密度将十分接近。而此时ISP会有一套单独的算法对这些像素进行调整。

(7)自动对焦算法扩展阅读：

对焦算法的设计

1、测距法

摄像头发出红外光或超声波（现在也有激光的）并接收返回光线，实现测距，然后借此距离计算物距实现对焦，此方法精度略差，高端机上已较少使用，或作为其他方法的补充。

2、图像分析法

又分为反差式和相位检测两种。反差式通过不断迭代过程，找到画面对比度最大时的镜头位置。相位检测通过一个分离镜头（或是通过集成在主图像传感器上的一些线性传感器）产生两个光路，当对焦准确时，通过两个光路分别形成的画面之间的偏移应该等于两个光路固有相位差。相位差方法速度快，精度也较高，但需要硬件的支持。

Ⅷ 手机，相机人脸自动对焦是什么原理

是将人的脸、头、眼睛、鼻子、嘴等按照形状、色调、排列方式事先写入相机固件或软件内，拍照时相机进行模糊分析，当分析出目前镜头采集到的信息基本与人脸一致，相机就会发出指令就将焦点落在这个部位。

Ⅸ 自动对焦实验，需要一个程序（自动对焦图像清晰度算法）:在Matlab中将20张图挑出最清晰的一张

（来源网络）
常用的清晰度评价算法有： 频域函数  :对焦越好、高频部分越多，细节越多，图像越清晰。 灰度函数  :对焦越好，和周围相邻灰度点差值越大，边缘越清晰，图像越清晰。 信息熵函数:对焦越好，图像包含的信息熵越大，包含信息量更大，图像越清晰。 统计学函数:对焦越好，直方图多样性越好，图像越清晰。 常用的搜索算法有： 1、函数逼近法 2、Fibbonacci搜索法 3、爬山搜索算法