一种基于图像信息熵的相机自动对焦方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114845042A(43)申请公布日2022.08.02(21)申请号202210249149.8(22)申请日2022.03.14(71)申请人南京大学地址210046江苏省南京市栖霞区仙林大道163号(72)发明人闫锋杨婷王凯王一鸣吴天泽吴永杰蒋骏杰(74)专利代理机构江苏法德东恒律师事务所32305专利代理师李媛媛(51)Int.Cl.H04N5/232(2006.01)G06T7/00(2017.01)权利要求书1页说明书4页附图2页(54)发明名称一种基于图像信息熵的相机自动对焦方法(57)摘要本发明公开了一种基于图像信息熵的相机自动对焦方法。该方法包括如下步骤：针对相机实时取景的图像，计算图像的信息熵，相机根据计算的信息熵数据自动调整焦距，获得调焦的距离；根据所述调焦的距离和计算的信息熵数据拟合曲线，得到信息熵的最大拟合值；继续实时计算图像的信息熵，当某时刻的实时图像信息熵与信息熵的最大拟合值相等时，则相机处于准焦状态，停止调焦；否则，相机继续自动进行调焦。本发明提供的图像信息熵计算方法，可以针对灰度图进行图像信息熵的计算，对不同图像进行区分，相较于传统的只能区分图像不同灰度值像素的构成比例的香农熵计算方法而言，本发明的计算方法在区分图像结构信息方面更有优势。CN114845042ACN114845042A权利要求书1/1页1.一种基于图像信息熵的相机自动对焦方法，其特征在于，包括如下步骤：针对相机实时取景的图像，计算图像的信息熵，相机根据计算的信息熵数据自动调整焦距，获得调焦的距离；根据所述调焦的距离和计算的信息熵数据拟合曲线，得到信息熵的最大拟合值；继续实时计算图像的信息熵，当某时刻的实时图像信息熵与信息熵的最大拟合值相等时，则相机处于准焦状态，停止调焦；否则，相机继续自动进行调焦。2.根据权利要求1所述的一种基于图像信息熵的相机自动对焦方法，其特征在于，在计算图像的信息熵时，对于图像中的每个像素，考虑以当前像素为中心的3×3大小的邻域，如果该邻域中存在与当前像素相差8个以上灰度值的像素，则将当前像素视为一个有效像素，并记录邻域中与当前像素灰度值相差8个以上的像素数量i，i的取值为1～8。3.根据权利要求2所述的一种基于图像信息熵的相机自动对焦方法，其特征在于，在计算图像的信息熵时，对所有像素处理结束后，找到所有满足条件的有效像素并进一步得到i为1到8所分别对应的像素数量ni，再用下面的公式计算图像的信息熵：其中，P(xi)＝ni/N对应各i值像素数量占图像像素总数的比例，其中ni为有效像素数量，N为图像像素总数。4.根据权利要求1所述的一种基于图像信息熵的相机自动对焦方法，其特征在于，在计算图像的信息熵时，在图像的最外周打一圈padding，所打的padding值为图像所有像素的灰度均值。2CN114845042A说明书1/4页一种基于图像信息熵的相机自动对焦方法技术领域[0001]本发明涉及一种基于图像信息熵的相机自动对焦方法，属于相机自动对焦领域。背景技术[0002]目前主要的相机调焦方法分为手动对焦和自动对焦。手动对焦依赖于拍照主体的操作能力，精度较低。自动对焦主要有单次自动对焦和连续自动对焦，单次自动对焦在半按快门对焦后到完全按下快门拍照期间，如果场景发生变化，则拍到的图片会失焦模糊；连续自动对焦需要指定跟焦的目标，不能清晰地拍摄场景全局。[0003]图像信息熵，是描述图像携带信息量的一种表征方法。当一张图片处于准焦状态即清晰度最高时，传达给我们的信息最多，也就意味着信息熵最大；而当图片失焦模糊时，我们无法从中获取足够的信息，也就是说信息熵较小。由于信息熵是数值化的表示，所以描述精度较高。[0004]目前最受欢迎和被广泛接受的图像测量方法是由香农在1948年提出的熵，通常被称为香农熵。香农熵的计算公式为[0005][0006]在图像中，i对应像素灰度值，P(xi)对应灰度值为i的像素数量占图像总像素数的比例。由于香农熵最初是在通信学中两个信道互不干扰的条件基础上提出的，是基于一个数据集的组件的概率分布来计算的，所以它是对统计信息的一种度量，并且只依赖于数据集的组成，无法表征数据的结构信息，在用于像素间可能具有关联性的图像上时存在先天缺陷。因此基于香农熵的图像信息熵计算方法在表征图像结构信息上不具有广泛适用性。发明内容[0007]针对以上现有技术中存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种基于图像信息熵的相机自动对焦方法。[0008]本发明的技术方案如下：[0009]一种基于图像信息熵的相机自动对焦方法，包括如下步骤：[0010]针对相机实时取景的图像，计算图像的信息熵，相机根据计算的信息熵数据自动调整焦距，获得调焦的距离；[0011]根据所述