图像聚焦方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

本技术涉及自动聚焦，特别是涉及图像聚焦方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术：

1、目前自动聚焦技术在家用数码摄像设备、显微镜、无人视频监控以及卫星遥感等系统中有着广泛的应用。图像模糊的本质是高频分量的损失。在自动聚焦的图像处理过程中，为了抑制时域噪声，通常会采用时域滤波算法，而时域滤波算法会影响自动聚焦过程中对高频分量统计的结果，进而会产生统计值滞后的现象。这种现象表现为在聚焦的粗调搜索过程中，高频分量最大值在过了实际焦点的位置才采样到。因此在搜索到峰值之后不能直接定位到高频分量最大值就结束，而是必须进行二次搜索，滞后的位置越多，搜索的速度越慢。

2、针对相关技术中无法直接定位到高频分量最大值，导致需要二次搜索，造成搜索速度慢的问题，目前还没有提出有效的解决方案。

技术实现思路

1、在本实施例中提供了一种图像聚焦方法、装置、计算机设备和存储介质，以解决相关技术中无法直接定位到高频分量最大值，导致需要二次搜索，造成搜索速度慢的问题。

2、第一个方面，在本实施例中提供了一种图像聚焦方法，包括：

3、确定待聚焦设备在自动聚焦的粗调搜索中采样的位置补偿值；

4、在每次自动聚焦时，基于所述位置补偿值，预测所述待聚焦设备的焦点位置；

5、控制所述待聚焦设备的电机运行到所述焦点位置，进行自动聚焦的微调搜索。

6、在其中一些实施例中，确定待聚焦设备在自动聚焦的粗调搜索中采样的位置补偿值，包括：

7、在自动聚焦的粗调过程中，按预设采样间隔获取第一图像和对应的第一评价算子值；在获取到最大第一评价算子值时，记录每个所述第一评价算子值对应的第一电机位置，得到一组第一电机位置数组；所述第一图像为所述粗调过程中所述待聚焦设备采集的图像；

8、在自动聚焦的微调过程中，确定第二图像对应的第二电机位置；所述第二图像的第二评价算子值满足预设模糊度要求；所述第二图像为所述微调过程中所述待聚焦设备采集的图像；

9、根据所述第一电机位置数组和所述第二电机位置，确定自动聚焦的粗调搜索中采样的位置补偿值。

10、在其中一些实施例中，在自动聚焦的粗调过程中，按预设采样间隔获取第一图像和对应的第一评价算子值；在获取到最大第一评价算子值时，记录每个所述第一评价算子值对应的第一电机位置，得到一组第一电机位置数组，包括：

11、在自动聚焦的粗调过程中，控制所述待聚焦设备中所述电机以预设速度持续运行；基于预设采样间隔，通过所述待聚焦设备在不同所述第一电机位置下获取所述第一图像；

12、确定每个所述第一图像对应的第一评价算子值；

13、在获取到最大第一评价算子值时，记录每个所述第一评价算子值对应的第一电机位置，得到一组第一电机位置数组。

14、在其中一些实施例中，在自动聚焦的微调过程中，确定第二图像对应的第二电机位置，包括：

15、在自动聚焦的微调过程中，获取待聚焦设备中电机当前位置对应的第三图像，对所述第三图像的边缘进行图像模糊度检测，得到所述第三图像的模糊度评价指标；

16、将所述模糊度评价指标转换到预设范围阈值中，得到所述第三图像的第二评价算子值；

17、在所述第二评价算子值满足预设模糊度要求时，将所述第三图像作为所述第二图像，并将所述电机的所述当前位置作为所述第二图像对应的第二电机位置；

18、在所述第二评价算子值不满足预设模糊度要求时，对所述电机的所述当前位置进行调整。

19、在其中一些实施例中，对所述第三图像的边缘进行图像模糊度检测，得到所述第三图像的模糊度评价指标，包括：

20、对所述第三图像进行滤波，得到滤波图像；

21、对所述滤波图像进行边缘增强，得到边缘图像；

22、对所述边缘图像进行图像模糊度检测，得到所述第三图像的模糊度评价指标。

23、在其中一些实施例中，根据所述第一电机位置数组和所述第二电机位置，确定自动聚焦的粗调搜索中采样的位置补偿值，包括：

24、将所述第二电机位置和所述第一电机位置数组中的各所述第一电机位置进行对比，筛选出与所述第二电机位置匹配的所述第一电机位置，得到对应的匹配采样序号；

25、将所述最大第一评价算子值对应的极值采样序号和所述匹配采样序号的差值，作为自动聚焦的粗调搜索中采样的位置补偿值。

26、在其中一些实施例中，在每次自动聚焦时，基于所述位置补偿值，预测所述待聚焦设备的焦点位置，包括：

27、获取当前聚焦过程中，粗调搜索得到的第二电机位置数组；

28、基于所述位置补偿值确定所述第二电机位置数组中的目标电机位置值，将所述目标电机位置值作为所述待聚焦设备的焦点位置。

29、在其中一些实施例中，在进行自动聚焦的微调搜索之前，所述方法还包括：

30、判断所述焦点位置处所采集的第一图像所对应的第一评价值算子值是否满足预设阈值范围条件；

31、若所述第一评价值算子值不满足所述预设阈值范围条件，则对所述焦点位置进行调整；

32、若所述第一评价值算子值满足所述预设阈值范围条件，则执行所述进行自动聚焦的微调搜索步骤。

33、在其中一些实施例中，所述方法还包括：

34、重复确定待聚焦设备在自动聚焦的粗调搜索中采样的位置补偿值，得到多个所述位置补偿值；

35、将多个所述位置补偿值的平均值，作为新的所述位置补偿值。

36、第二个方面，在本实施例中提供了一种图像聚焦装置，包括：处理模块、预测模块以及微调搜索模块；

37、所述处理模块，用于确定待聚焦设备在自动聚焦的粗调搜索中采样的位置补偿值；

38、所述预测模块，用于在每次自动聚焦时，基于所述位置补偿值，预测所述待聚焦设备的焦点位置；

39、所述微调搜索模块，用于控制所述待聚焦设备的电机运行到所述焦点位置，进行自动聚焦的微调搜索。

40、第三个方面，在本实施例中提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一个方面所述的图像聚焦方法。

41、第四个方面，在本实施例中提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述第一个方面所述的图像聚焦方法。

42、与相关技术相比，在本实施例中提供的图像聚焦方法、装置、计算机设备和存储介质，通过确定待聚焦设备在自动聚焦的粗调搜索中采样的位置补偿值；在每次自动聚焦时，基于位置补偿值，预测所述待聚焦设备的焦点位置；控制待聚焦设备的电机运行到焦点位置，进行自动聚焦的微调搜索，解决了相关技术中无法直接定位到高频分量最大值，导致需要二次搜索，造成搜索速度慢的问题，利用自动聚焦的粗调搜索中采样的位置补偿值直接定位到对应相关技术的高频分量最大值的焦点位置，再直接进行微调搜索，不再需要二次搜索，极大程度加快自动聚焦的速度和准确度。

43、本技术的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本技术的其他特征、目的和优点更加简明易懂。