本發(fā)明涉及電子設(shè)備照相領(lǐng)域，特別涉及到一種利用AF對(duì)焦輔助圖片清晰的裝置及方法。
背景技術(shù)：
隨著電子技術(shù)的發(fā)展，具有相機(jī)拍照功能的智能設(shè)備越來越多的應(yīng)用在人們的生活中，如利用手機(jī)等設(shè)備上的攝像頭對(duì)精彩或特殊場(chǎng)景進(jìn)行搶拍，獲取精彩瞬間的畫面。隨著人們不斷追求卓越的畫質(zhì)質(zhì)量，手機(jī)生產(chǎn)廠商為了保證圖像的成像質(zhì)量，在相機(jī)上增加了很多先進(jìn)的技術(shù)，用以拍攝更加好的照片。
隨著技術(shù)的成熟和市場(chǎng)的要求，人們對(duì)圖片的清晰度、細(xì)節(jié)等方面的要求也越來越高。目前相機(jī)傳統(tǒng)的去噪方式都是根據(jù)不同的檢測(cè)信號(hào)的增益值設(shè)置不同的去噪強(qiáng)度，不會(huì)針對(duì)于場(chǎng)景是否是細(xì)節(jié)豐富的場(chǎng)景還是平面場(chǎng)景來區(qū)分，這樣的結(jié)果就是一套檢測(cè)邊緣的濾波器，不能很好的檢測(cè)出當(dāng)前環(huán)境的所有細(xì)節(jié)，造成拍攝圖片細(xì)節(jié)丟失。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是基于AF對(duì)焦過程中的FV值(focus value聚焦值)來輔助判斷當(dāng)前場(chǎng)景的細(xì)節(jié)程度，對(duì)當(dāng)前場(chǎng)景應(yīng)用合適的邊緣檢測(cè)濾波器，提取細(xì)節(jié)，增加對(duì)比度。
鑒于此，本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N利用手機(jī)的AF對(duì)焦方式，用以幫助輔助解決現(xiàn)有技術(shù)中相機(jī)攝像頭去噪的問題，大大提高了拍攝圖片的細(xì)節(jié)。
本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案：
一種利用AF對(duì)焦輔助圖片清晰的方法，包括以下步驟：S1，從初始位置不斷向前搜索；S2，每個(gè)位置都計(jì)算一個(gè)FV值；S3，如果FV值一直增加，則繼續(xù)向前搜索，如果FV值下降，則反向搜索；S4，F(xiàn)V值一直增加到一個(gè)值時(shí)開始下降則認(rèn)為對(duì)應(yīng)的FV值是最清晰的點(diǎn)，鏡頭停留在此位置。
優(yōu)選地，F(xiàn)V值的計(jì)算是將畫面分成若干個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域計(jì)算RGB的FV值，之后把所有區(qū)域的FV值相加，合成一個(gè)FV值。
優(yōu)選地，圖片的細(xì)節(jié)越豐富，圖片的FV值越大，圖片的細(xì)節(jié)少，則FV值就小。
優(yōu)選地，在圖片的每個(gè)畫面區(qū)域設(shè)置一個(gè)門檻值，若計(jì)算出的FV值大于門檻值，則使用相鄰兩區(qū)域的插值結(jié)果。
優(yōu)選地，計(jì)算出的FV值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于門檻值時(shí)，便利用區(qū)域1的濾波器來提升整個(gè)場(chǎng)景的細(xì)節(jié)。
優(yōu)選地，所述FV值得計(jì)算方法采用拜耳陣列的計(jì)算放法，其計(jì)算公式為：
R Sharpness＝λ(R0,4+R0,6+R2,4+R2,6)；
Gr Sharpness＝λ(R0,5+R0,7+R2,5+R2,7)；
Gb Sharpness＝λ(R1,4+R1,6+R3,4+R3,6)；
Sharpness＝λ(R1,5+R1,7+R3,5+R3,7)。
優(yōu)選地，計(jì)算FV值的每一個(gè)通道具有一個(gè)經(jīng)驗(yàn)系數(shù)，則：
R Sharpness＝λ(a11*R0,4+a12*R0,6+a21*R2,4+a22*R2,6)；
Gr Sharpness＝λ(a11*R0,5+a12*R0,7+a21*R2,5+a22*R2,7)；
Gb Sharpness＝λ(a11*R1,4+a12*R1,6+a21*R3,4+a22*R3,6)；
B Sharpness＝λ(a11*R1,5+a12*R1,7+a21*R3,5+a22*R3,7)。
優(yōu)選地，該方法可以運(yùn)用于電子設(shè)備的相機(jī)上。
一種利用AF對(duì)焦輔助圖片清晰的裝置，包括成像模塊和對(duì)焦處理模塊，所述對(duì)焦處理模塊采用AF對(duì)焦原理輔助圖片變得清晰。
優(yōu)選地，該裝置可以運(yùn)用于相機(jī)或者手機(jī)上。
本發(fā)明有益效果是：應(yīng)用合適的邊緣檢測(cè)濾波器提取當(dāng)前場(chǎng)景細(xì)節(jié)，增加對(duì)比度，用以幫助輔助解決現(xiàn)有技術(shù)中相機(jī)攝像頭去噪的問題，大大提高了拍攝圖片的細(xì)節(jié)。
附圖說明
圖1是本發(fā)明一種利用AF對(duì)焦輔助圖片清晰的方法的流程圖。
具體實(shí)施方式
為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
圖像是一種重要的信息源，通過圖像處理可以幫助人們了解信息的內(nèi)涵。但是圖像在生成和傳輸過程中常常因受到各種噪聲的干擾和影響而使圖像降質(zhì)，這對(duì)后續(xù)圖像的處理(如分割、壓縮和圖像理解等)將產(chǎn)生不利影響。為此我們要抑制噪聲，改善圖像質(zhì)量，便于更高層次的處理，必須對(duì)圖像進(jìn)行去噪預(yù)處理。
本發(fā)明提供一種利用AF對(duì)焦輔助圖片清晰的方法。
本發(fā)明AF(自動(dòng)調(diào)焦)對(duì)焦原理
AF對(duì)焦的過程是在從初始位置不斷的向前搜索，每個(gè)位置都計(jì)算一個(gè)FV值，如果FV一直增加，則證明對(duì)焦是在這個(gè)方向，繼續(xù)向前搜索，如果FV下降，說明搜索方向反了，需要向反方向搜索。
FV向上增加，如果FV增加到一個(gè)值以后，開始下降到一定程度，我們就認(rèn)為找到了這個(gè)最清晰的點(diǎn)。之后鏡頭停留在這個(gè)位置。
因此利用AF對(duì)焦輔助圖片清晰的方法，包括以下步驟：
S1，從初始位置不斷向前搜索；
S2，每個(gè)位置都計(jì)算一個(gè)FV值；
S3，如果FV值一直增加，則繼續(xù)向前搜索，如果FV值下降，則反向搜索；
S4，F(xiàn)V值一直增加到一個(gè)值時(shí)開始下降則認(rèn)為對(duì)應(yīng)的FV值是最清晰的點(diǎn)，鏡頭停留在此位置。
目前通用的提升銳度方式：即用一個(gè)濾波器去提取圖片的邊緣信息，根據(jù)不同的區(qū)域(根據(jù)當(dāng)前的傳感器使用的增益值)設(shè)置不同的濾波器形狀，小于區(qū)域1的增益值使用區(qū)域1的濾波器來提取邊緣信息，大于區(qū)域2的增益使用區(qū)域2的濾波器來提取邊緣信息，在區(qū)域1和區(qū)域2之間，使用區(qū)域1和區(qū)域2的濾波器的插值結(jié)果來提取邊緣信息。這樣做的缺點(diǎn)就是越低的區(qū)域，基于噪聲的考量，邊緣檢測(cè)信息檢測(cè)越不好，尤其是針對(duì)于室內(nèi)的一些場(chǎng)景，細(xì)節(jié)豐富，但是由于出于對(duì)這個(gè)區(qū)域整體信息的考量，不可能用一個(gè)極端的濾波器去檢測(cè)這個(gè)區(qū)域的信息，這樣做就會(huì)丟失部分物體的細(xì)節(jié)，邊緣信息量不豐富。
針對(duì)于此，我們可以輔助AF的FV信息來判斷當(dāng)前場(chǎng)景是否含有細(xì)節(jié)豐富的信息。因此在本發(fā)明優(yōu)選的實(shí)施例中，F(xiàn)V值的計(jì)算是將畫面分成若干個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域計(jì)算RGB的FV值，之后把所有區(qū)域的FV值相加，合成一個(gè)FV值。
優(yōu)選地，圖片的細(xì)節(jié)越豐富，圖片的FV值越大，圖片的細(xì)節(jié)少，則FV值就小。
優(yōu)選地，在圖片的每個(gè)畫面區(qū)域設(shè)置一個(gè)門檻值，若計(jì)算出的FV值大于門檻值，則使用相鄰兩區(qū)域的插值結(jié)果。
優(yōu)選地，計(jì)算出的FV值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于門檻值時(shí)，便利用區(qū)域1的濾波器來提升整個(gè)場(chǎng)景的細(xì)節(jié)。
例如根據(jù)當(dāng)前的曝光信息，傳感器的增益在區(qū)域2，但是對(duì)于拍攝的場(chǎng)景，F(xiàn)V值很高，如果用區(qū)域2的濾波器不能完全展示圖片的整體細(xì)節(jié)，這時(shí)我們可以對(duì)每個(gè)區(qū)域設(shè)置一個(gè)FV門檻，在大于這個(gè)門檻的時(shí)候，我們可以使用區(qū)域1和區(qū)域2的濾波器的插值結(jié)果，如果FV足夠大，我們也可以使用區(qū)域1的濾波器來提升整個(gè)場(chǎng)景的細(xì)節(jié)，呈現(xiàn)給客戶更好的圖片效果。
優(yōu)選地，所述FV值得計(jì)算方法采用拜耳陣列的計(jì)算放法，其計(jì)算公式為：
R Sharpness＝λ(R0,4+R0,6+R2,4+R2,6)；
Gr Sharpness＝λ(R0,5+R0,7+R2,5+R2,7)；
Gb Sharpness＝λ(R1,4+R1,6+R3,4+R3,6)；
Sharpness＝λ(R1,5+R1,7+R3,5+R3,7)。
優(yōu)選地，計(jì)算FV值的每一個(gè)通道具有一個(gè)經(jīng)驗(yàn)系數(shù)，則：
R Sharpness＝λ(a11*R0,4+a12*R0,6+a21*R2,4+a22*R2,6)；
Gr Sharpness＝λ(a11*R0,5+a12*R0,7+a21*R2,5+a22*R2,7)；
Gb Sharpness＝λ(a11*R1,4+a12*R1,6+a21*R3,4+a22*R3,6)；
B Sharpness＝λ(a11*R1,5+a12*R1,7+a21*R3,5+a22*R3,7)。
在本發(fā)明優(yōu)選的實(shí)施例中，F(xiàn)V的計(jì)算就是把畫面整體分成幾個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域計(jì)算RGB的FV值，之后把所有區(qū)域的FV相加，合成一個(gè)FV。即一個(gè)圖片只有一個(gè)FV值。并且我們也可以設(shè)置不同的門檻來濾出因?yàn)樵肼暩蓴_而計(jì)算的FV，增加圖片的精度。如果一個(gè)圖片細(xì)節(jié)越豐富，則圖片的FV值就越大，如果圖片細(xì)節(jié)少，則FV小，F(xiàn)V增長(zhǎng)緩慢，fv_nex/fv_pre的值平滑，F(xiàn)V上升不夠陡峭。
優(yōu)選地，本發(fā)明提供一種利用AF對(duì)焦輔助圖片清晰的方法可以運(yùn)用于電子設(shè)備的相機(jī)上。
一種利用AF對(duì)焦輔助圖片清晰的裝置，包括成像模塊和對(duì)焦處理模塊，所述對(duì)焦處理模塊采用AF對(duì)焦原理輔助圖片變得清晰。
優(yōu)選地，本發(fā)明一種利用AF對(duì)焦輔助圖片清晰的裝置可以運(yùn)用于相機(jī)或者手機(jī)上。
盡管上面對(duì)本發(fā)明說明性的具體實(shí)施方式進(jìn)行了描述，以便于本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員能夠理解本發(fā)明，但是本發(fā)明不僅限于具體實(shí)施方式的范圍，對(duì)本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員而言，只要各種變化只要在所附的權(quán)利要求限定和確定的本發(fā)明精神和范圍內(nèi)，一切利用本發(fā)明構(gòu)思的發(fā)明創(chuàng)造均在保護(hù)之列。