一种自动聚焦方法、装置、电子设备和存储介质与流程
本发明涉及视频监控技术领域，尤其涉及一种自动聚焦方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术：
相关视频监控领域的自动聚焦算法依赖于确定当前画面的fv值(focusvalue，清晰度评价值，简称fv)，fv值一般采用图像频域分析得到。根据不同频段的划分，可以得到低频分量的fv值和高频分量的fv值。移动聚焦电机使得图像越清晰时，当前画面得到的fv值越大。在常规场景下，由聚焦电机位置和fv值组成的fv值曲线，一般满足无偏性、单峰性的特征。因此，自动聚焦时移动聚焦电机的位置找到最大的fv值即可实现聚焦清晰。
但是随着城市化进程的加快，大多数夜间监控场景下或者昏暗环境监控场景下都有灯光，采集画面的fv值容易受到点光源影响，在聚焦模糊时因为光晕扩散，图像中低频分量增加，导致图像模糊反而fv值变大的现象，这样的fv值曲线也就破坏了单峰性的特征，出现了双波峰现象，表现为fv值曲线存在伪波峰干扰。因此点光源场景聚焦难，是目前夜间场景或昏暗环境场景自动聚焦存在的主要问题之一。
现有技术中采用将画面中高亮点进行删除，根据所有保留点的fv值确定聚焦位置。但是相同亮度值在不同场景下，可能是高亮点光源场景的普通点，也可能是低照场景的光源点，如果将点光源画面中高亮点设为删除点，被保留点所组成的fv值曲线则会出现趋势极差无法用于聚集的情况，严重影响了夜间场景下的自动聚焦效果。
技术实现要素：
本公开实施例提供一种自动聚焦方法、装置、电子设备和存储介质，通过对不同场景的识别提高变焦镜头自动聚焦的准确度。
第一方面，本发明实施例提供了一种自动聚焦方法，包括：
获取拍摄图像中的画面参数信息，并根据所述画面参数信息确定所述拍摄图像的场景是否为低照度场景；
若为低照度场景，则根据所述拍摄图像中高亮点的分布确定所述拍摄图像的场景是否为低照点光源场景；
若为低照点光源场景，则根据对所述拍摄图像进行亮度抑制后的图像进行自动聚焦。
第二方面，本发明实施例还提供了一种自动聚焦装置，包括：
低照度场景判断模块，用于获取拍摄图像中的画面参数信息，并根据所述画面参数信息确定所述拍摄图像的场景是否为低照度场景；
低照点光源场景判断模块，用于若为低照度场景，则根据所述拍摄图像中高亮点的分布确定所述拍摄图像的场景是否为低照点光源场景；
低照点光源场景聚焦模块，用于若为低照点光源场景，则根据对所述拍摄图像进行亮度抑制后的图像进行自动聚焦。
第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明任一实施例所述的自动聚焦方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明任一实施例所述的自动聚焦方法。
本发明实施例基于拍摄图像中的画面参数信息确定拍摄图像的光源或光照场景，根据不同场景有针对性地提出不同的聚集方案，提升了夜间自动拍摄的准确性。一些示例性实施例中，进一步对低照点光源场景和/或强点光源场景提出了更精准的场景识别方案，以进一步提升夜间自动拍摄的准确度。
在阅读并理解了附图和详细描述后，可以明白其他方面。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
图1是本发明实施例一中的自动聚焦方法的流程图；
图2是对拍摄图像进行分块划分的示意图；
图3是一种高亮点影响权重的划分示意图；
图4是对图像进行分段亮度抑制的示意图；
图5是本发明实施例二中的自动聚焦方法的流程图；
图6是强点光源场景图像的亮度直方图和其他场景图像的亮度直方图的展示结果；
图7是本发明实施例三中的一种自动聚焦方法的流程图；
图8是本发明实施例三中的另一种自动聚焦方法的流程图；
图9是本发明实施例四中的自动聚焦装置的结构示意图；
图10是本发明实施例五中的电子设备的结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明，本发明实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。
另外，在本发明中如涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“连接”、“固定”等应做广义理解，例如，“固定”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
另外，本发明各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
实施例一
图1是本发明实施例一中的自动聚焦方法的流程图，本实施例可适用于对拍摄图像基于场景的判断结果进行自动聚焦的情况。该方法可以由自动聚焦装置来执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，并可配置在电子设备中，例如电子设备可以是后台服务器等具有通信和计算能力的设备。如图1所示，该方法具体包括：
步骤101、获取拍摄图像中的画面参数信息，并根据画面参数信息确定拍摄图像的场景是否为低照度场景。
其中，拍摄图像是指使用变焦镜头拍摄得到的初始未聚焦时的图像，拍摄图像是指在夜间拍摄或者在昏暗环境下拍摄的图像，通过识别拍摄的图像中的夜间场景进行针对性的聚焦。画面参数信息是指对拍摄图像中的成像效果进行表征的参数，例如，画面参数信息包括图像中的亮度信息，画面增益信息等等，在此不对画面参数信息的具体内容进行限制。图像的场景的分类用于对图像中的亮度以及图像中的光源影响进行区分。低照度场景是指拍摄图像中画面照度较低。
一些示例性实施例中，获取拍摄图像中能够对画面照度进行表征的画面参数信息，例如亮度统计结果，根据该画面参数信息确定当前画面中的画面照度是否过低，例如根据亮度统计结果和预设低照度阈值的比较结果确定是否为低照度场景，若亮度统计结果大于预设低照度阈值，则确定拍摄图像的场景不是低照度场景；若亮度统计结果小于等于预设低照度阈值，则确定拍摄图像的场景是低照度场景。
在一个可行的实施例中，画面参数信息包括自动曝光统计信息中的亮度统计结果和画面增益参数；
相应的，根据画面参数信息确定拍摄图像的场景是否为低照度场景，包括：
若亮度统计结果小于预设低照度阈值且画面增益参数大于预设增益阈值，则确定拍摄图像的场景为低照度场景。
画面参数信息包括的自动曝光统计信息是指拍摄画面处于自动曝光(autoexposure，ae)下得到的统计信息，包括亮度统计结果luma和当前的画面增益参数。
在拍摄图像处于自动曝光状态时可以更好地对画面照度的真实情况进行体现，因此在确定拍摄图像的场景是否为低照度场景时，基于ae统计信息中的亮度统计结果luma和画面增益参数进行判断。通过对低照度场景图像进行分析得到，当亮度统计结果luma小于预设低照度阈值且画面增益参数gain大于预设增益阈值时，可以确定拍摄图像的场景为低照度场景。其中，对于预设低照度阈值和预设增益阈值可以根据预先采集的低照度场景图像素材进行统计确定，以保证预设低照度阈值和预设增益阈值的确定准确性。
步骤102、若为低照度场景，则根据拍摄图像中高亮点的分布确定拍摄图像的场景是否为低照点光源场景。
由于图像的清晰度评价值容易受到点光源的影响，在聚焦模糊时由于点光源光晕扩散，图像中低频分量增加，导致图像模糊反射清晰度评价值变大的现象，即在清晰度评价值曲线上存在伪波峰干扰。因此场景中点光源的存在会导致该场景下聚焦困难。因此在识别拍摄图像的场景为低照度场景后，需要对当前场景进行进一步识别，确定其中是否存在点光源，若存在点光源则当前场景为低照度场景中的低照点光源场景。
低照点光源场景的图像表现为画面照度低，增益大、细节少，且场景中包含零星的光源，例如常见的低照点光源场景为野外含光源场景。零星的光源在图像表现为亮度较高、数量较少，因此根据拍摄图像中高亮点的分布即可确定拍摄图像的场景是否为点光源场景。示例性的，若拍摄图像中高亮点较分散，且高亮点数量较少，则可以确定拍摄图像的场景为低照点光源场景。否则为低照常规场景，即在低照常规场景中进行聚焦不会受到点光源的干扰。
在一个可行的实施例中，根据拍摄图像中高亮点的分布确定拍摄图像的场景是否为低照点光源场景，包括：对拍摄图像进行分块处理，得到至少两个分块区域；
确定各分块区域中亮度值大于预设高亮阈值的像素点占所在分块区域总像素点的比例，得到各分块区域的高亮点比例；
根据各分块区域的高亮点比例和预先确定的高亮点影响权重确定拍摄图像的高亮点聚焦影响参数；其中，所述高亮点影响权重根据聚焦权重进行确定；
若高亮点聚焦影响参数大于预设聚焦影响参数阈值，则确定拍摄图像的场景为低照点光源场景。
为了提高对拍摄图像中高亮点分布确定的精准性，进而提高对高亮点聚焦影响参数确定的准确性，在本发明实施例中，对拍摄图像进行分块处理，得到m*n个分块区域，如图2所示为对拍摄图像进行分块划分的示意图，将宽度width进行n等分，将高度height进行m等分，得到m*n个分块区域，m、n均为大于或等于1的整数。
对每个分块区域中按照预设高亮阈值统计高亮点个数，并统计在各分块区域中高亮点个数所占的比例。示例性的，统计每个分块区域中亮度值大于预设高亮阈值的像素点数量cnt，并计算各分块区域中大于预设高亮阈值的像素点数量cnt占当前分块区域中所有像素点数量的比值，即为各分块区域的高亮点比例，记为r(x，y)，其中，1≤x≤m，1≤y≤n。其中，预设高亮阈值可以根据预先采集的低照点光源场景图像素材进行统计确定，以保证预设高亮阈值可以准确反映低照度场景中的点光源情况。示例性的，预设高亮阈值根据预先采集的低照点光源场景图像素材的亮度直方图信息统计得到。
在自动聚焦时因为对场景的关注重点不同，会对图像的清晰度评价值做分块处理，为各分块赋不同的聚焦权重值。在聚焦时使用各分块清晰度评价值与各分块聚焦权重卷积得到最终参与聚焦的清晰度评价值。聚焦权重是根据拍摄需求进行设置，属于图像的属性信息，在此不作限制。示例性的，聚焦权重中包括但不限于中心聚焦和边缘聚焦，在中心聚焦中，位于拍摄图像中心位置的分块区域的聚焦权重大于位于边缘位置的分块区域的聚焦权重；在边缘聚焦中，位于拍摄图像中心位置的分块区域的聚焦权重小于位于边缘位置的分块区域的聚焦权重，在本发明实施例中，对聚焦权重的具体设置并不作限制。高亮点影响权重是根据聚焦权重进行确定的，即根据聚焦权重在图像中的整体情况确定拍摄图像的高亮点影响权重。
由于自动聚焦时聚焦权重的设置，在低照点光源场景聚焦时，也会因为预先设置的不同分块区域的聚焦权重不同，导致图像中的点光源对最终参与聚焦的清晰度评价值的影响程度也不同，在采用中心聚焦时，越靠近中心位置的点光源对聚焦影响越大，采用边缘聚焦时，越靠近边缘位置的点光源对聚焦影响越大。因此，在确定各分块区域的高亮点比例后，根据各分块区域的高亮点比例和预先确定的高亮点影响权重确定拍摄图像的高亮点聚焦影响参数。其中，高亮点影响权重根据自动聚焦的聚焦权重以及分块结果进行确定，示例性的，可以直接采用本变焦镜头自动聚焦的聚焦权重，或者根据实际自动聚焦的高亮点影响权重的划分方式进行设计，分布特征与实际自动聚焦的聚焦权重相同，且与分块结果的分布匹配，以中心聚焦为例中心位置权重高边缘位置权重低，如图3所示为一种高亮点影响权重的划分示意图，图像中c区域为图像的中心位置，高亮点影响权重值为w1，图像中a区域为图像的边缘位置，高亮点影响权重值为w3，图像中b区域为图像的中间位置，高亮点影响权重值为w2，以中心聚焦为例，根据位置确定w1大于w2，w2大于w1。高亮点影响权重的表达式可以表示为：
其中，当目标分块区域位于a区域时，该目标分块区域的高亮点影响权重值为w1；当目标分块区域位于b区域时，该目标分块区域的高亮点影响权重为w2；当目标分块区域位于c区域时，该目标分块区域的高亮点影响权重为w3。判断目标分块区域位于哪个区域可以根据实际的坐标点位置进行确定，其属于本领域人员的常用技术手段，在此不再赘述。
高亮点聚焦影响参数为r(x，y)和w(x，y)的卷积结果，表示各分块区域中的高亮点信息在聚焦权重下对聚焦的影响程度。其数值越大表示影响聚焦的高亮点占比越高；数值越小，表示影响聚焦的高亮点占比越小，以中心聚焦为例，高亮点聚焦影响参数越大表示高亮点大多分布在图像的中心位置，高亮点聚焦影响参数越小表示高亮点大多分布在图像的边缘位置。若高亮点聚焦影响参数大于预设聚焦影响参数阈值，则说明图像中点光源对自动聚焦会带来影响，确定该图像的场景为低照点光源场景；若高亮点聚焦影响参数小于等于预设聚焦影响参数阈值，则说明图像中即使存在点光源，对自动聚焦也不会造成较大的影响，确定该图像的场景为低照常规场景。其中，预设聚焦影响参数阈值可以根据预先采集的低照点光源场景图像素材进行统计确定，以保证预设聚焦影响参数阈值可以准确反映低照度场景中点光源对聚焦的影响程度。
示例性的，根据拍摄图像的yuv格式中的y分量图像确定拍摄图像的亮度图像，对该亮度图像进行分块处理，亮度图像中各像素点的像素值即为该点的亮度值，直接统计各分块区域中像素值大于预设高亮阈值的像素点占坐在分块区域总像素点的比例。
步骤103、若为低照点光源场景，则根据对拍摄图像进行亮度抑制后的图像进行自动聚焦。
在低照点光源场景下的清晰度评价值中同时包含点光源信息和场景有效聚焦信息，因此若想根据场景有效聚焦信息进行聚焦，则需要弱化点光源信息，在本发明实施例中，通过抑制图像中点光源信息起到突出有效聚焦信息的效果，得到不受点光源影响的清晰度评价值。抑制图像中点光源信息可以通过对高亮点进行抑制，即减少高亮点的亮度值。
在一个可行的实施例中，根据对拍摄图像进行亮度抑制后的图像进行自动聚焦，包括：
将拍摄图像中亮度值大于预设亮度抑制阈值的像素点按照预设抑制比例确定抑制亮度值，得到亮度抑制后的图像；
根据亮度抑制后的图像中低频分量的清晰度评价值进行自动聚焦。
其中，预设亮度抑制阈值对图像中需要进行抑制的高亮点进行区分；预设抑制比例用于保证对需要抑制的高亮点进行抑制的程度。由于抑制点光源信息的过程不仅会抑制不利的点光源信息，也会影响其他部分有效聚焦信息。因此预设亮度抑制阈值和预设抑制比例的设定要求为抑制高亮点对清晰度评价值曲线的伪波峰影响。预设亮度抑制阈值可以根据预先采集的低照点光源场景图像素材的亮度直方图信息统计得到，在确定预设亮度抑制阈值后，通过实景调测确定对清晰度评价值聚焦影响最小的预设抑制比例。
如图4所示为对图像进行分段亮度抑制的示意图，luma表示图像中像素点的亮度值，t8表示第一预设亮度抑制阈值，t7表示第二预设亮度抑制阈值，rr表示抑制比例，t9表示预设抑制比例。将图像中大于t8且小于t7的像素值的亮度按照1到t9进行线性抑制，将大于t7的像素值的亮度直接乘以预设抑制比例t9，小于t8的像素值的亮度保持不变，以达到对图像中的亮度进行分段抑制的效果。对于本发明实施例中具体分段亮度抑制的形式不作限制，在此只是举例说明。
进行亮度抑制后的图像为img(i，j)′＝img(i，j)*rr(i，j)，其中，img(i，j)表示拍摄图像在(i，j)点的亮度值，rr(i，j)表示根据(i，j)点的亮度值确定的预设抑制比例，img(i，j)′为进行亮度抑制后的图像在(i，j)点的亮度值。根据img(i，j)′中的清晰度评价值进行自动聚焦，当移动聚焦电机的位置使得img(i，j)′中的清晰度评价值最大时聚焦成功。
由于低照点光源场景下照度低，高频分量的清晰度评价值中有大量因提高画面增益带来的噪声信息，因此在该场景下使用高频分量的清晰度评价值会造成聚焦失败，使用低频分量的清晰度评价值可以避免干扰。而有效聚焦信息也多存在与低频分量中，因此根据亮度抑制后的图像中低频分量的清晰度评价值既可以避免因噪声信息带来的聚焦干扰，同时可以避免因点光源带来的聚焦干扰，提高自动聚焦的准确性。示例性的，根据img(i，j)′中低频分量的清晰度评价值进行自动聚焦，当移动聚焦电机的位置使得img(i，j)′中低频分量的清晰度评价值最大时聚焦成功。
本发明实施例基于拍摄图像中的画面参数信息确定拍摄图像是否为低照度场景，在判断为低照度场景时，再根据拍摄图像中高亮点的分布确定是否为低照度场景中的低照点光源场景，若判断为低照点光源场景，则对拍摄图像进行高亮点抑制，根据抑制后的图像进行自动聚焦。实现了根据场景的识别结果进行针对性的聚焦，提高对低照点光源场景的识别准确性，进而提高对低照点光源场景的聚焦准确性，解决低照点光源场景下的聚焦问题。
实施例二
图5是本发明实施例二中的自动聚焦方法的流程图，本实施例二在实施例一的基础上进行进一步地优化。如图5所示，该方法包括：
步骤501、根据拍摄图像中各像素点的亮度值的分布情况确定拍摄图像场景是否为强点光源场景。
其中，图像中各像素点的亮度值根据图像yuv格式中y分量图像进行确定，y分量图像表示了图像的亮度图像，在亮度图像中各点的像素值即为该点在拍摄图像中的亮度值。亮度值的分布情况根据对亮度图像中各像素值的数量分布进行确定。具体的，由于亮度值的数值范围为0-255，则表示亮度图像中各点的像素值的范围也为0-255，统计亮度图像中各亮度值的像素点数量，并统计生成亮度直方图，即横坐标为亮度值，纵坐标为各亮度值在拍摄图像中的像素点数量。
示例性的，在获取当前拍摄图像后，对拍摄图像的亮度图像进行滤波预处理，排除跳动高亮点对统计结果的影响，对滤波后的亮度图像进行亮度归一化处理，统计生成归一化亮度直方图。
对于拍摄图像中除了存在低照点光源场景，还存在强点光源场景，在强点光源场景中画面整体亮度较高，图像处于类似过曝状态，亮区面积大，图像信息主要来自于点光源光晕的边缘。常见的强点光源场景有发光广告牌、铁塔上的大探照灯等。
由于强点光源场景图像处于类似过曝的特征，基于该特征根据亮度值的分布情况进行判断。具体的，确定拍摄图像的归一化亮度直方图后，若在归一化亮度直方图中亮度数据分布离散，且集中在亮区和暗区，在高亮区存在明显峰值，则拍摄图像的场景满足强点光源场景特征，确定为强点光源场景；若任一条件不满足，则不是强点光源场景，需要进行后续的场景判断。如图6所示为强点光源场景图像的亮度直方图和其他场景图像的亮度直方图的展示结果，从图6中可以看出上方强点光源场景图像的亮度直方图中亮度数据分布离散，且处于亮区和暗区的像素点较多，在高亮区存在明显峰值。
在一个可行的实施例中，根据拍摄图像中各像素点的亮度值的分布情况确定标准差特征参数、高亮占比特征参数以及非高亮偏态特征参数，根据标准差特征参数、高亮占比特征参数以及非高亮偏态特征参数是否满足强点光源特征阈值确定拍摄图像场景是否为强点光源场景。
标准差特征参数用于表征拍摄图像中亮度值分布的离散程度。在强点光源场景下亮度值分布离散，使用亮度直方图中的标准差表征亮度数据分布的离散程度，标准差特征参数σ可以使用如下公式进行确定：
其中，
高亮占比特征参数用于表征拍摄图像中高亮区是否存在峰值。根据预设强点光源高亮阈值将拍摄图像中的亮度值分为高亮区和非高亮区，示例性的，预设强点光源高亮阈值设置为250，则高亮区为亮度值为250到255，非高亮区的亮度值为0到249。其中，预设强点光源高亮阈值可以根据预先采集的强点光源场景图像素材进行统计确定，以保证预设强点光源高亮阈值可以准确反映强点光源场景中的亮度程度。
具体的，在亮度直方图中设置预设强点光源高亮阈值为δi(记为第一亮度阈值)，则根据δi将亮度直方图中的亮度数据划分为两部分：高亮区直方图数据xh(xδi，..，x255)，非高亮区直方图数据xl(x0，..，xδi-1)。高亮占比特征参数可以通过如下公式进行确定：
其中，r(δi，255)表示高亮区为δi到255的高亮占比特征参数；xi表示拍摄图像中亮度值为i的像素点的数量；xh(xδi，..，x255)表示亮度值位于高亮区的像素点数量；x(x0，x1，x2，...x255)表示拍摄图像中的像素点总数量。当高亮占比特征参数大于预设高亮占比阈值(第一比例阈值)时，拍摄图像的场景符合强点光源场景特征。对于预设高亮占比阈值可以根据预先采集的强点光源场景图像素材进行统计确定，以保证预设高亮占比阈值可以准确反映强点光源场景中高亮区峰值情况。
非高亮偏态特征参数用于表征拍摄图像中非高亮区的样本偏离程度。对于强点光源场景图像中因为亮度分布离散，存在过曝现象，处于暗区与亮区的像素点较多，因此非高亮区xl(x0，..，xδi-1)的直方图呈正偏态，非高亮偏态特征参数可以对正偏态的偏离程度进行表征，非高亮偏态特征参数(也称为偏度)可以通过如下公式进行确定：
其中，sk表示非高亮偏态特征参数，也称为偏度，
若拍摄图像的标准差特征参数大于预设标准差阈值，高亮占比特征参数大于预设高亮占比阈值且非高亮偏态特征参数大于预设偏态阈值，则确定拍摄图像的场景为强点光源场景。否则需要根据画面参数信息确定场景是否为低照度场景，若拍摄图像的场景不是强点光源场景，且不是低照度场景，则为高亮场景。
步骤502、若为强点光源场景，则确定拍摄图像的图像亮度值最小时聚焦成功。
由于强点光源场景图像的特点是处于类似过曝状态，画面中高亮和暗区占据大部分面积，且暗区过暗无有效聚焦信息，因此各个频段的清晰度评价值都无法用于聚焦。但是在强点光源场景图像聚焦模糊时，图像中点光源的光晕扩大，画面亮度增大，在聚焦清晰时，图像中点光源的光晕变小，画面亮度变小。因此当场景识别为强点光源场景时，根据强点光源的图像特征，使用图像亮度值进行聚焦。移动聚焦电机找到图像亮度值最小点即为强点光源场景的清晰点。其中，图像亮度值是指拍摄图像中各像素点的亮度值之和。移动聚焦电机的位置，同时计算每个位置下的图像亮度值，当图像亮度值处于最低时，图像聚焦成功。
步骤503、若不是强点光源场景，则根据画面参数信息确定拍摄图像的场景是否为低照度场景。
若拍摄图像的场景不是强点光源场景，则需要确定是否是低照度场景，若满足低照度场景图像的特征，则是低照度场景，若不是则是高亮场景。
具体的，在确定拍摄图像的场景是否为低照度场景时，基于ae统计信息中的亮度统计结果luma和画面增益参数进行判断。通过对低照度场景图像进行分析得到，当亮度统计结果luma小于预设低照度阈值且画面增益参数gain大于预设增益阈值时，可以确定拍摄图像的场景为低照度场景。
步骤504、若不是低照度场景，则确定拍摄图像的场景为普通高亮场景，根据拍摄图像中高频分量的清晰度评价值进行自动聚焦。
当亮度统计结果luma大于等于预设低照度阈值或画面增益参数gain小于等于预设增益阈值时，可以确定拍摄图像的场景为高亮场景。
对于高亮场景包括高亮常规场景与高亮点光源场景。这两种场景的共同特征为画面亮度高、细节丰富，主要区别为高亮点光源场景中包含点光源，常见场景有远物距城市楼房小区场景，常见的高亮常规场景有夜间城市灯光下的街景。
由于点光源的光晕主要对低频分量的影响最严重，设定计算图像清晰度评价值的滤波器截止频率，使用经过滤波器得到的高频分量的清晰度评价值可以得到受点光源影响较小的高频清晰度评价值统计信息。而高亮常规场景因无光源影响，亮度高细节丰富也可以使用高频清晰度评价值进行聚焦。
具体的，对于高亮场景的聚焦，使用预设高频阈值确定高频分量的清晰度评价值，当高频分量的清晰度评价值最高时拍摄图像聚焦成功。其中，预设高频阈值可以根据预先采集的高亮场景图像素材进行统计确定，以保证高频分量可以准确反映高亮场景图像中的有效聚焦信息。
步骤505、若为低照度场景，则根据拍摄图像中高亮点的分布确定拍摄图像的场景是否为低照点光源场景。
若确定拍摄图像的场景为低照度场景后，需要判断是低照度场景中的低照点光源场景还是低照常规场景。低照点光源场景的判断可以根据拍摄图像中高亮点的分布进行确定。对拍摄图像进行分块处理，得到至少两个分块区域；确定各分块区域中亮度值大于预设高亮阈值的像素点占所在分块区域总像素点的比例，得到各分块区域的高亮点比例；根据各分块区域的高亮点比例和预先确定的高亮点影响权重确定拍摄图像的高亮点聚焦影响参数；其中，所述高亮点影响权重根据聚焦权重进行确定；若高亮点聚焦影响参数大于预设聚焦影响参数阈值，则确定拍摄图像的场景为低照点光源场景。
步骤506、若为低照点光源场景，则根据对拍摄图像进行亮度抑制后的图像进行自动聚焦。
若为低照点光源场景，将拍摄图像中亮度值大于预设亮度抑制阈值的像素点按照预设抑制比例确定抑制亮度值，得到亮度抑制后的图像；根据亮度抑制后的图像中低频分量的清晰度评价值进行自动聚焦。
步骤507、若不是低照点光源场景，则确定拍摄图像的场景为低照常规场景，根据拍摄图像中低频分量的清晰度评价值进行自动聚焦。
若拍摄图像的场景为低照度场景，且根据拍摄图像中高亮点的分布确定拍摄图像的场景不是低照点光源场景，则确定其场景为低照常规场景。对于低照常规场景的特征为画面照度低，增益大，图像细节少，无光源。常见场景有野外无光源场景。该场景特征与低照点光源场景类似，高频分类的清晰度评价值因噪声影响无法使用，因此采用低频分量的清晰度评价值进行自动聚焦。
对于低频分量的划分通过设置合理的预设低频截止频率进行确定。其中，预设低频截止频率可以根据预先采集的低照常规场景素材进行统计确定，以保证低频分量可以准确反映低照常规场景中的有效聚焦信息。具体的，对于低照常规场景的聚焦，使用预设低频截止频率确定低频分量的清晰度评价值，当低频分量的清晰度评价值最高时拍摄图像聚焦成功。
本发明实施例通过对夜间拍摄或者昏暗环境下拍摄的图像场景进行划分，将场景划分为强点光源场景、低照点光源场景、低照常规场景以及高亮场景，按照不同场景的特征，实施不同的聚焦方法，从而解决变焦镜头在夜间或者昏暗环境的复杂场景下易失焦的问题，实现场景自适应聚焦的效果，提高变焦镜头在夜间场景或昏暗场景下聚焦的成功率。
实施例三
本公开实施例还提供一种自动聚焦方法，如图7所示，包括：
步骤701，获取拍摄图像中的画面参数信息，并根据所述画面参数信息确定所述拍摄图像的场景是否为低照度场景；
步骤702，判断不是低照度场景，则根据所述拍摄图像中各像素点的亮度值的分布情况确定所述拍摄图像场景是否为强点光源场景；
步骤703，判断为强点光源场景，则确定所述拍摄图像的图像亮度值最小时聚焦成功。
一些示例性实施例中，步骤702中根据所述拍摄图像中各像素点的亮度值的分布情况确定所述拍摄图像场景是否为强点光源场景，包括：
根据所述拍摄图像中各像素点的亮度值，确定亮度值统计数据；其中，所述亮度值统计数据体现各亮度值和各亮度值包括的像素点数量；
根据所述亮度值统计数据，判断满足强点光源条件，则确定所述拍摄图像场景为强点光源场景。
一些示例性实施例中，步骤702中根据所述拍摄图像中各像素点的亮度值，确定亮度值统计数据，包括：
在确定亮度统计数据之前，进行步骤7011，拍摄图像预处理，包括：对所述拍摄图像进行滤波处理，对滤波后的图像进行亮度值的归一化处理；
然后再根据归一化处理后的图像中各像素点的亮度值，确定所述亮度值统计数据。
可以看到，步骤7011的预处理中，对当前场景所获得的拍摄图像进行滤波处理，排除跳动高亮点对统计结果的影响；对滤波得到的亮度图像进行预设亮度值范围的归一化处理，例如进行0-255的亮度值的归一化处理。进行归一化处理的亮度范围不限于本公开示例，可以选择其他数值范围。
一些示例性实施例中，如图8所示，步骤702之后，还包括：
步骤704，判断为不是强点光源场景，则确定所述拍摄图像的场景为普通高亮场景，根据所述拍摄图像中高频分量的清晰度评价值进行自动聚焦。
一些示例性实施例中，所述亮度值统计数据可以采用如图6所示的直方图的形式来体现。如图6所示的直方图中，横坐标表示亮度值，纵坐标表示各亮度值所包括(对应)的像素点数量。
一些示例性实施例中，所述判断满足强点光源条件包括：
根据所述亮度值统计数据，选择亮度值小于第一亮度阈值的亮度值统计数据，构成非高亮区域统计数据；
判断所述非高亮区域统计数据呈正偏态分布，且偏度大于或等于第一偏度阈值，则确定满足强点光源条件。
可以看到，根据第一亮度阈值(划定高亮区域的分界点δi对应的亮度值)，将所述拍摄图像的亮度值统计数据划分为高亮区域统计数据和非高亮区域统计数据。一些示例性实施例中，统计数据通过直方图数据体现，则对应划分为高亮区直方图xh(xδi,..,x255)，非高亮区域直方图xl(x0，..，xδi-1)。
一些示例性实施例中，上述强点光源条件中：所述非高亮区域统计数据呈正偏态分布，且偏度大于或等于第一偏度阈值，记为条件一；即判断所述亮度值统计数据满足条件一，则确定所述拍摄图像场景为强点光源场景。
可以看到，对于强点光源场景图像中因为亮度分布离散，存在过曝现象，处于暗区与亮区的像素点较多，因此非高亮区xl(x0，..，xδi-1)的直方图呈正偏态，非高亮区域数据的偏度可以对正偏态的偏离程度进行表征。一些示例性实施例中，对于非高亮区域数据xl(x0，..，xδi-1)的偏度可以通过如下公式进行确定：
其中，sk表示偏度，其中
即，非高亮区域xl(x0，..，xδi-1)直方图呈正偏态，并且其偏度大于或等于第一偏态阈值t3时，判断为强点光源场景；小于第一偏态阈值t3时，则不是强点光源场景。t3阈值可以统计强点光源场景图像素材得到。
一些示例性实施例中，所述判断满足强点光源条件还包括：
计算所述亮度值统计数据的标准差；
判断所述标准差大于或等于第一标准差阈值，并且所述非高亮区域统计数据呈正偏态分布，并且偏度大于或等于第一偏度阈值，则确定满足强点光源条件。
一些示例性实施例中，上述强点光源条件中：所述标准差大于或等于第一标准差阈值，记为条件二；即判断所述亮度值统计数据满足条件一和条件二，则确定所述拍摄图像场景为强点光源场景。
强点光源场景下其亮度值统计数据分布离散，使用亮度值统计数据的标准差σ表征亮度数据分布的离散程度。σ越大数据分布离散，σ越小数据分布集中。
一些示例性实施例中，亮度值统计数据体现为亮度直方图数据x(x0,x1,x2,...x255)，则计算标准差如下：
当标准差σ大于或等于第一标准差阈值t1时认为场景符合强点光源场景特征，t1可由统计强点光源图像素材得到。
一些示例性实施例中，所述判断满足强点光源条件还包括：
根据所述亮度值统计数据，计算亮度值大于或等于第一亮度阈值的像素点个数占所述拍摄图像中总像素点的比例；
判断所述比例大于或等于第一比例阈值，并且所述非高亮区域统计数据呈正偏态分布，并且偏度大于或等于第一偏度阈值，则确定满足强点光源条件。
一些示例性实施例中，上述强点光源条件中：所述比例大于或等于第一比例阈值，记为条件三；即判断所述亮度值统计数据满足条件一和条件三，则确定所述拍摄图像场景为强点光源场景。
一些示例性实施例中，所述判断满足强点光源条件还包括：
计算所述亮度值统计数据的标准差；
根据所述亮度值统计数据，计算亮度值大于或等于第一亮度阈值的像素点个数占所述拍摄图像中总像素点的比例；
判断所述标准差大于或等于第一标准差阈值，并且所述比例大于或等于第一比例阈值，并且所述非高亮区域统计数据呈正偏态分布，并且偏度大于或等于第一偏度阈值，则确定满足强点光源条件。
即，判断所述亮度值统计数据满足条件一、条件二和条件三，则确定所述拍摄图像场景为强点光源场景。
可以看到，划定高亮区域直方图的分界点δi(第一亮度阈值)，将亮度直方图数据分为两部分：高亮区直方图xh(xδi,..,x255)，非高亮区域直方图xl(x0，..，xδi-1)，计算高亮区中像素点个数占比：
即计算高亮区中像素点个数占所述拍摄图像中总像素点个数的比例，当所述比例大于或等于第一比例阈值t2时，认为场景符合强点光源场景特征，t2阈值可以统计强点光源场景图像素材得到。
可以看到，根据上述条件一、二、三识别出场景为强点光源场景后，可以使用图像亮度值聚焦，移动聚焦电机找到图像亮度值最小点就是强点光源场景的清晰点。
需要说明的是，本公开实施例方案中对于不是低照度的场景，进一步划分出强点光源场景和普通高亮场景，对于强点光源场景采用图像亮度值最小时聚焦方案，对于普通高亮场景根据所述拍摄图像中高频分量的清晰度评价值进行自动聚焦。
实施例一、二、三所提供的相关技术步骤，在不冲突的情况下，本领域技术人员可以组合实施以得到新的技术方案。
实施例四
图9是本发明实施例四中的自动聚焦装置的结构示意图，本实施例可适用于对拍摄图像基于场景的判断结果进行自动聚焦的情况。如图9所示，该装置包括：
低照度场景判断模块910，用于获取拍摄图像中的画面参数信息，并根据所述画面参数信息确定所述拍摄图像的场景是否为低照度场景；
低照点光源场景判断模块920，用于若为低照度场景，则根据所述拍摄图像中高亮点的分布确定所述拍摄图像的场景是否为低照点光源场景；
低照点光源场景聚焦模块930，用于若为低照点光源场景，则根据对所述拍摄图像进行亮度抑制后的图像进行自动聚焦。
本发明实施例基于拍摄图像中的画面参数信息确定拍摄图像是否为低照度场景，在判断为低照度场景时，再根据拍摄图像中高亮点的分布确定是否为低照度场景中的低照点光源场景，若判断为低照点光源场景，则对拍摄图像进行高亮点抑制，根据抑制后的图像进行自动聚焦。实现了根据场景的识别结果进行针对性的聚焦，提高对低照点光源场景的识别准确性，进而提高对低照点光源场景的聚焦准确性，解决低照点光源场景下的聚焦问题。
可选的，低照点光源场景判断模块，具体用于：对所述拍摄图像进行分块处理，得到至少两个分块区域；
确定各分块区域中亮度值大于预设高亮阈值的像素点占所在分块区域总像素点的比例，得到各分块区域的高亮点比例；
根据所述各分块区域的高亮点比例和预先确定的高亮点影响权重确定所述拍摄图像的高亮点聚焦影响参数；其中，所述高亮点影响权重根据聚焦权重进行确定；
若所述高亮点聚焦影响参数大于预设聚焦影响参数阈值，则确定所述拍摄图像的场景为低照点光源场景。
可选的，低照点光源场景聚焦模块，具体用于：
将所述拍摄图像中亮度值大于预设亮度抑制阈值的像素点按照预设抑制比例确定抑制亮度值，得到亮度抑制后的图像；
根据所述亮度抑制后的图像中低频分量的清晰度评价值进行自动聚焦。
可选的，所述画面参数信息包括自动曝光统计信息中的亮度统计结果和画面增益参数；
相应的，低照度场景判断模块，包括：
若所述亮度统计结果小于预设低照度阈值且所述画面增益参数大于预设增益阈值，则确定所述拍摄图像的场景为低照度场景。
可选的，所述画面参数信息包括各像素点的亮度值：
相应的，所述装置还包括强点光源场景判断模块，用于在根据所述画面参数信息确定所述拍摄图像的场景是否为低照度场景之前，根据所述拍摄图像中各像素点的亮度值的分布情况确定所述拍摄图像场景是否为强点光源场景；
若为强点光源场景，则确定所述拍摄图像的图像亮度值最小时聚焦成功。
可选的，低照度场景判断模块，还包括高亮场景聚焦单元，具体用于：
若不是低照度场景，则确定所述拍摄图像的场景为高亮场景，根据所述拍摄图像中高频分量的清晰度评价值进行自动聚焦。
可选的，低照点光源场景判断模块，还包括低照常规场景聚焦单元，具体用于：
若不是低照点光源场景，则确定所述拍摄图像的场景为低照常规场景，根据所述拍摄图像中低频分量的清晰度评价值进行自动聚焦。
一些示例性实施例中，所述强点光源场景判断模块，还用于在判断不是低照度场景时，根据所述拍摄图像中各像素点的亮度值的分布情况确定所述拍摄图像场景是否为强点光源场景。
一些示例性实施例中，所述装置还包括，强点光源场景聚焦模块，用于在判断为强点光源场景时，确定所述拍摄图像的图像亮度值最小时聚焦成功。
一些示例性实施例中，所述装置还包括，普通高亮场景聚焦模块，用于在判断不是强点光源场景时，确定所述拍摄图像的场景为普通高亮场景，根据所述拍摄图像中高频分量的清晰度评价值进行自动聚焦。
一些示例性实施例中，所述强点光源场景判断模块，还用于根据所述拍摄图像中各像素点的亮度值，确定亮度值统计数据；根据所述亮度值统计数据，判断满足强点光源条件，则确定所述拍摄图像场景为强点光源场景；
其中，所述亮度值统计数据体现各亮度值和各亮度值包括的像素点数量。
一些示例性实施例中，所述强点光源条件包括条件一；或，条件一和条件二；或，条件一和条件三；或，条件一、条件二和条件三。其中，所述条件一、二、三详见实施例三中记载。
一些示例性实施例中，所述强点光源场景判断模块，还用于对所述拍摄图像进行滤波处理，对滤波后的图像进行亮度值的归一化处理；根据归一化处理后的图像中各像素点的亮度值，确定所述亮度值统计数据。
本发明实施例所提供的自动聚焦装置可执行本发明任意实施例所提供的自动聚焦方法，具备执行自动聚焦方法相应的功能模块和有益效果。
实施例五
图10是本发明实施例五提供的一种电子设备的结构示意图。图10示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性电子设备12的框图。图10显示的电子设备12仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图10所示，电子设备12以通用计算设备的形式表现。电子设备12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储装置28，连接不同系统组件(包括系统存储装置28和处理单元16)的总线18。
总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储装置总线或者存储装置控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(isa)总线，微通道体系结构(mac)总线，增强型isa总线、视频电子标准协会(vesa)局域总线以及外围组件互连(pci)总线。
电子设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被电子设备12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
系统存储装置28可以包括易失性存储装置形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储装置(ram)30和/或高速缓存存储装置32。电子设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图10未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图10中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如cd-rom,dvd-rom或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储装置28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储装置28中，这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
电子设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该设备12交互的设备通信，和/或与使得该设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口22进行。并且，电子设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图10所示，网络适配器20通过总线18与电子设备12的其它模块通信。应当明白，尽管图10中未示出，可以结合电子设备12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元16通过运行存储在系统存储装置28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的自动聚焦方法，包括：
获取拍摄图像中的画面参数信息，并根据所述画面参数信息确定所述拍摄图像的场景是否为低照度场景；
若为低照度场景，则根据所述拍摄图像中高亮点的分布确定所述拍摄图像的场景是否为低照点光源场景；
若为低照点光源场景，则根据对所述拍摄图像进行亮度抑制后的图像进行自动聚焦。
实施例六
本发明实施例五还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例所提供的自动聚焦方法，包括：
获取拍摄图像中的画面参数信息，并根据所述画面参数信息确定所述拍摄图像的场景是否为低照度场景；
若为低照度场景，则根据所述拍摄图像中高亮点的分布确定所述拍摄图像的场景是否为低照点光源场景；
若为低照点光源场景，则根据对所述拍摄图像进行亮度抑制后的图像进行自动聚焦。
可以看到，本公开实施例所提供自动聚焦方案，以准确识别场景为基础，针对性地提出相应的自动聚焦方案，解决了夜间环境下的相关视频监控方案中自动聚焦方案所存在的不足，提升了变焦镜头自动聚焦的准确度。
本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些组件或所有组件可以被实施为由处理器，如数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于ram、rom、eeprom、闪存或其他存储器技术、cd-rom、数字多功能盘(dvd)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。
- 还没有人留言评论。精彩留言会获得点赞！