[发明专利]一种对焦方法、装置、计算机可读存储介质及投影设备有效
| 申请号: | 201910684139.5 | 申请日: | 2019-07-26 |
| 公开(公告)号: | CN110266963B | 公开(公告)日: | 2021-03-12 |
| 发明(设计)人: | 李晶晶 | 申请(专利权)人: | 歌尔股份有限公司 |
| 主分类号: | H04N5/232 | 分类号: | H04N5/232 |
| 代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 王学强 |
| 地址: | 261031 山东省潍坊*** | 国省代码: | 山东;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 对焦 方法 装置 计算机 可读 存储 介质 投影设备 | ||
1.一种对焦方法,其特征在于,包括:
在焦距调节范围内确定最优焦距区间;
确定所述最优焦距区间的评分梯度信息,并根据所述评分梯度信息确定优选焦距值;其中,所述优选焦距值对应的向量评分梯度在预设梯度区间内;
根据所述优选焦距值执行对焦操作。
2.根据权利要求1所述对焦方法,其特征在于,在焦距调节范围内确定最优焦距区间包括:
在所述焦距调节范围内选择N个目标焦距值,并获取每一所述目标焦距值对应的第一示例图片;
确定所述第一示例图片的评价特征向量;
根据所述评价特征向量确定所述最优焦距区间。
3.根据权利要求2所述对焦方法,其特征在于,在所述焦距调节范围内选择N个目标焦距值包括:
在所述焦距调节范围内等间距选择N个所述目标焦距值。
4.根据权利要求2所述对焦方法,其特征在于,确定所述第一示例图片的评价特征向量包括:
利用预设图像处理算法对每一所述第一示例图片进行图像处理得到参考特征向量;其中,所述预设图像处理算法包括灰度梯度值算法、拉普拉斯算子、插分绝对值算法和图像饱和度算法中的任一种算法或任几种算法的组合;
根据所述参考特征向量和所述参考特征向量对应的算法权重值计算所述评价特征向量。
5.根据权利要求2所述对焦方法,其特征在于,根据所述评价特征向量确定所述最优焦距区间包括:
利用平均自动聚类算法将所有所述评价特征向量聚类为多个向量类;
确定每一所述向量类的聚类中心的特征向量评分,并将所述特征向量评分最高的聚类中心所在的向量类设置为目标向量类;
将所述目标向量类对应的焦距区间设置为所述最优焦距区间。
6.根据权利要求1至5任一项所述对焦方法,其特征在于,确定所述最优焦距区间的评分梯度信息,并根据所述评分梯度信息确定优选焦距值包括:
从所述最优焦距区间中选择第一备选焦距值,确定所述第一备选焦距值对应的向量评分梯度;
判断所述第一备选焦距值的向量评分梯度是否在所述预设梯度区间内;
若是,则将所述第一备选焦距值设置为所述优选焦距值;
若否,则调整所述第一备选焦距值得到第二备选焦距值,并将所述第二备选焦距值作为新的第一备选焦距值,进入判断所述第一备选焦距值的向量评分梯度是否在所述预设梯度区间内的工作流程。
7.根据权利要求6所述对焦方法,其特征在于,调整所述第一备选焦距值得到第二备选焦距值包括:
当所述第一备选焦距值的向量评分梯度大于所述预设梯度区间的上限值时,将所述第一备选焦距值增加第一变化量;其中,所述第一变化量的大小与第一差值正相关,所述第一差值为所述第一备选焦距值的向量评分梯度与所述上限值之差;
当所述第一备选焦距值的向量评分梯度小于所述预设梯度区间的下限值时,将所述第一备选焦距值减小第二变化量;其中,所述第二变化量的大小与第二差值正相关,所述第一差值为所述下限值与所述第一备选焦距值的向量评分梯度之差。
8.根据权利要求6所述对焦方法,其特征在于,从所述最优焦距区间中选择第一备选焦距值,确定所述第一备选焦距值对应的向量评分梯度包括:
将所述最优焦距区间的最小焦距值作为所述第一备选焦距值;
在所述第一备选焦距值的预设焦距范围内调制M个参考焦距值;
将所述第一备选焦距值与M个所述参考焦距值设置为梯度评价类;
获取所述梯度评价类中每一焦距值对应的第二示例图片;
根据所有所述第二示例图片的评价特征向量的特征向量评分分布状况确定所述第一备选焦距值的向量评分梯度。
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