《一種基於感興趣區域的自動聚焦方法及裝置》是蘇州科達科技股份有限公司、蘇州市科遠軟體技術開發有限公司、蘇州科達特種視訊有限公司於2017年2月21日申請的發明專利，該專利申請號為201710094614，公布號為CN106973219A，專利公布日為2017年7月21日，發明人是宋佳陽、湯峰峰、章勇、曹李軍、陳衛東。
《一種基於感興趣區域的自動聚焦方法及裝置》包括獲取已劃分區塊的目標圖像、分別獲取各個區塊的清晰度、獲取感興趣區域在目標圖像上的歸一化中心坐標和歸一化尺寸等步驟。該發明可以自動計算感興趣區域模板，從而避免了存儲ROI模板數據占用存儲空間。
2022年7月22日，《一種基於感興趣區域的自動聚焦方法及裝置》獲得第二十三屆中國專利銀獎。
（概述圖為《一種基於感興趣區域的自動聚焦方法及裝置》的摘要附圖）
基本介紹
- 中文名：一種基於感興趣區域的自動聚焦方法及裝置
- 公布號：CN106973219A
- 公布日：2017年7月21日
- 申請號：201710094614
- 申請日：2017年2月21日
- 申請人：蘇州科達科技股份有限公司、蘇州市科遠軟體技術開發有限公司、蘇州科達特種視訊有限公司
- 地址：江蘇省蘇州市高新區金山路131號
- 發明人：宋佳陽、湯峰峰、章勇、曹李軍、陳衛東
- 代理機構：北京三聚陽光智慧財產權代理有限公司
- 代理人：馬永芬
- Int.Cl.：H04N5/232（2006.01）IH04N5/232
- 類別：發明專利
專利背景,發明內容,技術方案,改善效果,附圖說明,權利要求,實施方式,榮譽表彰,
專利背景
至2017年2月，市面上已經存在很多帶有攝像拍照功能的電子設備或者系統，例如視頻監控系統、手持攝像機和可拍攝視頻的手機等，這類設備均可以實時獲取圖像並顯示在顯示裝置上。在拍攝圖像或視頻時需要將圖像聚焦清楚，採用的聚焦方式有：一種是自動聚焦，另一種是手動聚焦。帶有自動聚焦功能的設備可以通過驅動聚焦電機調節調節聚焦鏡片，將關注的目標物在攝像機圖像感測器上聚焦清楚，目標物上清晰的每個點都在感測器（sensor）上成像為一個點（嚴格說是一個足夠小近似為一個點的光斑）。不同距離的目標物對應的聚焦鏡片的位置不同，當鏡頭的景深較小時（焦距長，光圈大）同一幅畫面上具有不同距離且距離相差較大的目標物，只能選擇某個距離的目標清楚，而其他距離的目標物則模糊。如圖1所示，點A和B為距離透鏡L（點L為透鏡光心）不同距離的兩個目標物，且位置不一樣，直線LF為貫穿透鏡中心的軸線，A在光軸下方而B在光軸下方，F為透鏡的焦點。根據成像原理，點A和點B分別成像在A′和B′，A1和B1分別是A′和B′在光軸上的投影點。如果A1A′處在圖像感測器平面上則點A的像A′聚焦清楚、點B的像B′模糊，如果B1B′處在圖像感測器平面上，則點B的像B′聚焦清楚、點A的像A′模糊。
感興趣區域（ROI，region of interesting，關注區域）是指用戶對獲取到的圖像中最關注的局部。2017年2月之前的已有技術中，可通過用戶設定一個區域，然後將區域內的圖像模板作為感興趣區域，以在聚焦過程中使得該區域部分的圖像聚焦清楚、曝光合理、質量較高。但是這種方法需要預先存儲感興趣區域模板，占用存儲空間。
發明內容
技術方案
《一種基於感興趣區域的自動聚焦方法及裝置》包括如下步驟：獲取已劃分區塊的目標圖像；分別獲取各個所述區塊的清晰度；獲取感興趣區域在所述目標圖像上的歸一化中心坐標和歸一化尺寸；根據所述歸一化尺寸分別計算水平方向和垂直方向的半高寬係數；利用二維離散化高斯函式，根據所述歸一化中心坐標和所述半高寬係數分別計算各個所述區塊的權重值；根據各個所述區塊的權重值和清晰度計算所述目標圖像的歸一化整體清晰度；根據所述歸一化整體清晰度進行聚焦。
可選地，所述根據所述歸一化尺寸分別計算水平方向和垂直方向的半高寬係數的步驟包括：根據所述區塊在水平方向上的數量和所述歸一化尺寸的寬度計算水平方向的半高寬係數；根據所述區塊在垂直方向上的數量和所述歸一化尺寸的高度計算垂直方向的半高寬係數。
可選地，所述根據所述歸一化中心坐標和所述半高寬係數分別計算各個所述區塊的權重值的步驟包括根據所述歸一化中心坐標計算與所述區塊分布相對應的中心坐標的過程，包括：根據所述區塊在水平方向上的數量和所述歸一化中心坐標的橫坐標計算所述中心坐標的橫坐標；根據所述區塊在垂直方向上的數量和所述歸一化中心坐標的縱坐標計算所述中心坐標的縱坐標。
可選地，所述區塊的權重值是通過以下函式計算得到的：
其中，i和j分別表示所述區塊所在的行數和列數、為大於等於0的整數，gi，j表示所述區塊的權重值，c1為大於0的常數、表示最大權重值，μh和μv分別表示所述中心坐標的橫坐標和縱坐標，σh和σv分別表示水平方向和垂直方向的半高寬係數。
可選地，所述根據各個所述區塊的權重值和清晰度計算所述目標圖像的歸一化整體清晰度的步驟包括：分別按照相應的所述權重值對各個所述區塊的清晰度進行加權計算；對各個所述區塊加權計算後的清晰度進行求和計算獲得整體清晰度；對各個所述區塊的所述權重值進行求和計算；將所述整體清晰度除以所述權重值之和得到所述歸一化整體清晰度。
可選地，所述根據各個所述區塊的權重值和清晰度計算所述目標圖像的歸一化整體清晰度的步驟包括：計算各個所述區塊的所述權重值之和；分別將各個所述區塊的權重值除以所述權重值之和得到對應的歸一化權重值；分別利用所述歸一化的權重值計算對應區塊的歸一化清晰度；對各個所述區塊的歸一化清晰度進行求和計算得到所述歸一化整體清晰度。
《一種基於感興趣區域的自動聚焦方法及裝置》實施例還提供了一種基於感興趣區域的自動聚焦裝置，包括：第一獲取單元，用於獲取已劃分區塊的目標圖像；第二獲取單元，用於分別獲取各個所述區塊的清晰度；第三獲取單元，用於獲取感興趣區域在所述目標圖像上的歸一化中心坐標和歸一化尺寸；半高寬係數計算單元，用於根據所述歸一化尺寸分別計算水平方向和垂直方向的半高寬係數；權重值計算單元，用於利用二維離散化高斯函式，根據所述歸一化中心坐標和所述半高寬係數分別計算各個所述區塊的權重值；歸一化整體清晰度計算單元，用於根據各個所述區塊的權重值和清晰度計算所述目標圖像的歸一化整體清晰度；聚焦單元，用於根據所述歸一化整體清晰度進行聚焦。
可選地，所述半高寬係數計算單元包括：第一半高寬係數計運算元單元，用於根據所述區塊在水平方向上的數量和所述歸一化尺寸的寬度計算水平方向的半高寬係數；第二半高寬係數計運算元單元，用於根據所述區塊在垂直方向上的數量和所述歸一化尺寸的高度計算垂直方向的半高寬係數。
可選地，所述權重值計算單元包括：第一中心坐標計運算元單元，用於根據所述區塊在水平方向上的數量和所述歸一化中心坐標的橫坐標計算所述中心坐標的橫坐標；第二中心坐標計運算元單元，用於根據所述區塊在垂直方向上的數量和所述歸一化中心坐標的縱坐標計算所述中心坐標的縱坐標。
可選地，所述歸一化整體清晰度計算單元包括：第一加權計運算元單元，用於分別按照相應的所述權重值對各個所述區塊的清晰度進行加權計算；整體清晰度計運算元單元，用於對各個所述區塊加權計算後的清晰度進行求和計算獲得整體清晰度；第一求和子單元，用於對各個所述區塊的所述權重值進行求和計算；歸一化子單元，用於將所述整體清晰度除以所述權重值之和得到所述歸一化整體清晰度。
可選地，所述歸一化整體清晰度計算單元包括：第二求和子單元，用於計算各個所述區塊的所述權重值之和；歸一化權重值計運算元單元，用於分別將各個所述區塊的權重值除以所述權重值之和得到對應的歸一化權重值；第二加權計運算元單元，用於分別利用所述歸一化的權重值計算對應區塊的歸一化清晰度；第三求和子單元，用於對各個所述區塊的歸一化清晰度進行求和計算得到所述歸一化整體清晰度。
改善效果
《一種基於感興趣區域的自動聚焦方法及裝置》通過用戶在目標圖像上選定的矩形區域，即感興趣區域，再利用與該感興趣區域的幾個簡單參數通過高斯函式自動生成聚焦用的ROI模板，從而避免了存儲ROI模板數據占用存儲空間。另外，生成的模板可以在用戶設定的ROI中心沒有目標物時利用周邊目標物聚焦。
附圖說明
圖1為《一種基於感興趣區域的自動聚焦方法及裝置》成像、聚焦原理示意圖；
圖2為《一種基於感興趣區域的自動聚焦方法及裝置》實施例1中一種自動聚焦方法的流程圖；
圖3為一種感興趣區域模板的圖像矩陣示意圖；
圖4示出了圖3所示的圖像的成像清晰度的示意圖；
圖5為另一種感興趣區域模板的圖像矩陣示意圖；
圖6為圖5所示的圖像的成像清晰度的示意圖；
圖7為σ和μ取不同值時高斯函式的波形圖；
圖8為《一種基於感興趣區域的自動聚焦方法及裝置》實施例2中各個區塊的權重值組成的矩陣G；
圖9為《一種基於感興趣區域的自動聚焦方法及裝置》實施例2中各個區塊的權重值組成的另一個矩陣H；
圖10為《一種基於感興趣區域的自動聚焦方法及裝置》實施例3中一種自動聚焦裝置的原理框圖。
 圖1 |  圖2 |  圖3 |
 圖4 |  圖5 |  圖6 |
 圖7 |  圖8 |  圖9 |
 圖10 | / | / |
權利要求
1.一種基於感興趣區域的自動聚焦方法，其特徵在於，包括如下步驟：
獲取已劃分區塊的目標圖像；分別獲取各個所述區塊的清晰度；獲取感興趣區域在所述目標圖像上的歸一化中心坐標和歸一化尺寸；根據所述歸一化尺寸分別計算水平方向和垂直方向的半高寬係數；利用二維離散化高斯函式，根據所述歸一化中心坐標和所述半高寬係數分別計算各個所述區塊的權重值；根據各個所述區塊的權重值和清晰度計算所述目標圖像的歸一化整體清晰度；根據所述歸一化整體清晰度進行聚焦。
2.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述根據所述歸一化尺寸分別計算水平方向和垂直方向的半高寬係數的步驟包括：
根據所述區塊在水平方向上的數量和所述歸一化尺寸的寬度計算水平方向的半高寬係數；根據所述區塊在垂直方向上的數量和所述歸一化尺寸的高度計算垂直方向的半高寬係數。
3.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述根據所述歸一化中心坐標和所述半高寬係數分別計算各個所述區塊的權重值的步驟包括根據所述歸一化中心坐標計算與所述區塊分布相對應的中心坐標的過程，包括：根據所述區塊在水平方向上的數量和所述歸一化中心坐標的橫坐標計算所述中心坐標的橫坐標；根據所述區塊在垂直方向上的數量和所述歸一化中心坐標的縱坐標計算所述中心坐標的縱坐標。
4.根據權利要求1—3中任一項所述的方法，其特徵在於，所述區塊的權重值是通過以下函式計算得到的：其中，i和j分別表示所述區塊所在的行數和列數、為大於等於0的整數，gi，j表示所述區塊的權重值，c1為大於0的常數、表示最大權重值，μh和μv分別表示所述中心坐標的橫坐標和縱坐標，σh和σv分別表示水平方向和垂直方向的半高寬係數。
5.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述根據各個所述區塊的權重值和清晰度計算所述目標圖像的歸一化整體清晰度的步驟包括：分別按照相應的所述權重值對各個所述區塊的清晰度進行加權計算；對各個所述區塊加權計算後的清晰度進行求和計算獲得整體清晰度；對各個所述區塊的所述權重值進行求和計算；將所述整體清晰度除以所述權重值之和得到所述歸一化整體清晰度。6.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述根據各個所述區塊的權重值和清晰度計算所述目標圖像的歸一化整體清晰度的步驟包括：計算各個所述區塊的所述權重值之和；分別將各個所述區塊的權重值除以所述權重值之和得到對應的歸一化權重值；分別利用所述歸一化的權重值計算對應區塊的歸一化清晰度；對各個所述區塊的歸一化清晰度進行求和計算得到所述歸一化整體清晰度。
7.一種基於感興趣區域的自動聚焦裝置，其特徵在於，包括：
第一獲取單元，用於獲取已劃分區塊的目標圖像；第二獲取單元，用於分別獲取各個所述區塊的清晰度；第三獲取單元，用於獲取感興趣區域在所述目標圖像上的歸一化中心坐標和歸一化尺寸；半高寬係數計算單元，用於根據所述歸一化尺寸分別計算水平方向和垂直方向的半高寬係數；權重值計算單元，用於利用二維離散化高斯函式，根據所述歸一化中心坐標和所述半高寬係數分別計算各個所述區塊的權重值；歸一化整體清晰度計算單元，用於根據各個所述區塊的權重值和清晰度計算所述目標圖像的歸一化整體清晰度；聚焦單元，用於根據所述歸一化整體清晰度進行聚焦。
8.根據權利要求7所述的裝置，其特徵在於，所述半高寬係數計算單元包括：
第一半高寬係數計運算元單元，用於根據所述區塊在水平方向上的數量和所述歸一化尺寸的寬度計算水平方向的半高寬係數；第二半高寬係數計運算元單元，用於根據所述區塊在垂直方向上的數量和所述歸一化尺寸的高度計算垂直方向的半高寬係數。
9.根據權利要求7所述的裝置，其特徵在於，所述權重值計算單元包括：
第一中心坐標計運算元單元，用於根據所述區塊在水平方向上的數量和所述歸一化中心坐標的橫坐標計算所述中心坐標的橫坐標；第二中心坐標計運算元單元，用於根據所述區塊在垂直方向上的數量和所述歸一化中心坐標的縱坐標計算所述中心坐標的縱坐標。
10.根據權利要求7所述的裝置，其特徵在於，所述歸一化整體清晰度計算單元包括：
第一加權計運算元單元，用於分別按照相應的所述權重值對各個所述區塊的清晰度進行加權計算；整體清晰度計運算元單元，用於對各個所述區塊加權計算後的清晰度進行求和計算獲得整體清晰度；第一求和子單元，用於對各個所述區塊的所述權重值進行求和計算；歸一化子單元，用於將所述整體清晰度除以所述權重值之和得到所述歸一化整體清晰度。
11.根據權利要求7所述的裝置，其特徵在於，所述歸一化整體清晰度計算單元包括：第二求和子單元，用於計算各個所述區塊的所述權重值之和；歸一化權重值計運算元單元，用於分別將各個所述區塊的權重值除以所述權重值之和得到對應的歸一化權重值；第二加權計運算元單元，用於分別利用所述歸一化的權重值計算對應區塊的歸一化清晰度；第三求和子單元，用於對各個所述區塊的歸一化清晰度進行求和計算得到所述歸一化整體清晰度。
實施方式
實施例1
該實施例提供一種基於感興趣區域的自動聚焦方法，該方法可以用於帶有自動聚焦功能的攝像設備或者系統，如視頻監控系統、手持攝像機和可拍攝視頻的手機等。如圖2所示，該方法包括如下步驟：
S1：獲取已劃分區塊的目標圖像；
S2：分別獲取各個區塊的清晰度；
S3：獲取感興趣區域在目標圖像上的歸一化中心坐標和歸一化尺寸；
S4：根據歸一化尺寸分別計算水平方向和垂直方向的半高寬係數；
S5：利用二維離散化高斯函式，根據歸一化中心坐標和半高寬係數分別計算各個區塊的權重值；
S6：根據各個區塊的權重值和清晰度計算目標圖像的歸一化整體清晰度；
S7：根據歸一化整體清晰度進行聚焦。
對於獲取到的目標圖像，可以先利用濾波器對其進行濾波，然後將濾波後的圖像分割成N行M列（M和N都是大於1的正整數，在一次自動聚焦過程中該M和N都是常數）尺寸相等的區塊，並分別計算每個區塊的清晰度評價參數fvi，j（i∈[0，N—1]，j∈[0，M—1]），得到N×M個子清晰度評價參數的矩陣。在自動聚焦過程中，需要將上述子清晰度評價參數fvi，j分別加權後累加，得到該幅圖像的整體清晰度評價參數，然後根據該整體清晰度評價參數進行自動聚焦。當該目標圖像中具有多個不同物距的目標物時，由於攝像機景深有限，會有多種聚焦清晰的結果，此時就需要根據用戶的需求，將用戶設定的感興趣區域聚焦清楚。為了將用戶設定的感興趣區域聚焦清楚，在計算整體清晰度評價參數時需要將感興趣區域所在的區塊賦予較大的權重值，其他區塊賦予較小的權重值。利用通過該方法計算出來的整體清晰度評價參數進行自動聚焦時，就會有很大機率聚焦在感興趣區域的目標物上，使該目標物成像清晰。
例如，如圖3—圖6所示，目標物A和目標物B（為使模型簡單，將具有一定大小和紋理的目標物A和B分別抽象成一個點）分別分布在圖像中間的上下兩個位置，將圖像劃分為13×9個區塊。如圖3所示，如果將目標物A附近的區塊賦予最大的權重值3，而將其他區塊包括目標物B附近的區塊賦予較小的權重值，則如圖4所示，目標物A聚焦清楚成為一個點，而目標物B成像彌散。如圖5所示，如果將目標物B附近的區塊賦予最大的權重值3，而將其他區塊包括目標物A附近的區塊賦予較小的權重值，則如圖6所示，目標物B聚焦清楚成為一個點，而目標物A成像彌散。
該實施例提供的基於感興趣區域的自動聚焦方法，通過用戶在目標圖像上選定的矩形區域，即感興趣區域，再利用與該感興趣區域的幾個簡單參數通過高斯函式自動生成聚焦用的ROI模板，從而避免了存儲ROI模板數據占用存儲空間。另外，如果感興趣區域內有足夠的紋理信息（圖像聚焦清楚和未聚焦清楚時清晰度評價參數有明顯差別），此時感興趣區域內的加權後的清晰度評價參數對目標圖像的整體清晰度評價參數的貢獻較大，利用該整體清晰度評價參數進行自動聚焦時，感興趣區域內的圖像清楚。如果感興趣區域內沒有足夠的紋理信息（圖像聚焦清楚和未聚焦清楚清晰度評價參數沒有明顯差別），而權重值較小的區域有足夠的紋理信息，則此時低權重區域的局部清晰度評價參數對加權後的整體清晰度評價參數貢獻較大，利用該整體清晰度評價參數進行自動聚焦時，聚焦在低權重區域內紋理豐富的目標上，雖然此時低權重區域的圖像清楚，但是聚焦正確。
具體地，上述步驟S4，即所述根據所述歸一化尺寸分別計算水平方向和垂直方向的半高寬係數的步驟包括：
根據所述區塊在水平方向上的數量和所述歸一化尺寸的寬度計算水平方向的半高寬係數。具體是根據以下公式計算的：σh＝c3*M*m′，σh為水平方向的半高寬係數，c3為可以取0.5、1、1.5等值的常數，M為所述區塊在水平方向上的數量（即列數），m′為歸一化尺寸的寬度。
根據所述區塊在垂直方向上的數量和所述歸一化尺寸的高度計算垂直方向的半高寬係數，具體是根據以下公式計算的：σv＝c4*N*n′，σv為垂直方向的半高寬係數，c4為可以取0.5、1、1.5等值的常數，其可與c3取相同的數值，N為所述區塊在垂直方向上的數量（即行數），n′為歸一化尺寸的高度。
需要說明的是，《一種基於感興趣區域的自動聚焦方法及裝置》實施例中所述的感興趣區域可以是矩形，也可以是其它封閉的幾何形狀，例如，圓形，菱形等。對於非矩形的其它封閉的幾何形狀，在計算的過程中，將其等效為該幾何形狀的外切矩形，其寬高為該外切矩形對應的寬高。
作為具體的實施方式，上述步驟S5，也即所述根據所述歸一化中心坐標和所述半高寬係數分別計算各個所述區塊的權重值的步驟中包括根據所述歸一化中心坐標計算與所述區塊分布相對應的中心坐標的過程，包括：
首先，根據所述區塊在水平方向上的數量和所述歸一化中心坐標的橫坐標計算所述中心坐標的橫坐標，具體是根據以下公式計算的：μh＝（M—1）*μ′h，μh為中心坐標的橫坐標（通過四捨五入取整），M為所述區塊在水平方向上的數量（即列數），μ′h為所述歸一化中心坐標的橫坐標；然後，根據所述區塊在垂直方向上的數量和所述歸一化中心坐標的縱坐標計算所述中心坐標的縱坐標，具體是根據以下公式計算的：μv＝（N—1）*μv′，μv為中心坐標的縱坐標（通過四捨五入取整），N為所述區塊在垂直方向上的數量（即行數），μv′為歸一化中心坐標的縱坐標。該實施例中，由於需要生成的感興趣區域模板是與目標圖像劃分的區塊相對應的，並非是與圖像自身的尺寸相對應的，因此用戶在界面上畫框選取聚焦區域（感興趣區域）後，需要獲取的是該感興趣區域的歸一化中心坐標（μ′h、μv′）和歸一化視窗尺寸大小m′×n′，歸一化後圖像的尺寸大小是1×1，即圖像左上角坐標為（0，0）、右下角坐標為（1，1），則：0<μ′h<1、0<μv′<1、c2<m′<1、c2<n′<1。c2是預設的最小感興趣區域尺寸，是一個常數，目的是防止用戶選擇的感興趣區域過小以至於在有些情況下無法自動聚焦，如果用戶選擇的感興趣區域的寬度m′＜c2或n′＜c2，則選擇m′＝c2、n′＝c2。
具體地，在根據上述方法分別計算得到感興趣區域的水平方向和垂直方向的半高寬係數以及中心位置的坐標後，上述步驟S5中，各個區塊的權重值可以通過以下函式計算得到的：其中，i和j分別表示所述區塊所在的行數和列數、為大於等於0的整數，如果目標函式被劃分為M×N（M為列數、N為行數）個區塊，則i∈[0，N—1]，j∈[0，M—1]；gi，j表示所述區塊的權重值；c1為大於0的常數、表示最大權重值，可以取任何大於0的常數，該實施例中為了便於gi，j取整一般取大於1的整數；μh和μv分別表示所述中心坐標的橫坐標和縱坐標，σh和σv分別表示水平方向和垂直方向的半高寬係數，為大於0的常數。在分別按照上述公式（1）計算出各個區塊的權重值後，組成自動聚焦感興趣區域矩陣，也即感興趣區域模板。
上述公式（1）是通過以下過程得到的：
首先，一維高斯函式為：對其進行歸一化，在（—inf，+inf）區間（實際上該區間是圖像的歸一化寬度，不能是全空間）上的積分等於1，則：其中a、μ和σ為常數且a＞0，μ為峰的中心位置，σ和峰的半高寬（FWHM，峰值高度一半時的峰寬度）成正比，因此修改σ可以調整高斯函式峰的半高寬，這裡我們σ為半高寬係數。圖7示出了σ和μ取不同值時高斯函式的波形。
然後，歸一化的二維高斯函式為：
其中，μh、μv、σh和σv均為常數，（μh、μv）為中心位置，σ和峰的半高寬成正比。
最後，二維離散高斯函式為：
其中，i和j分別是各個離散單元的下表，表示第i行第j列，為大於等於0的整數；σh和σv分別是水平方向和垂直方向的標準差，為大於0的常數。c1為常數，可以取任何大於0的數，為最大權重值，該實施例中一般取大於1的整數。
在根據上述公式計算出各個區塊的權重值gi，j後，上述步驟S6，即所述根據各個所述區塊的權重值和清晰度計算所述目標圖像的歸一化整體清晰度的步驟包括：
首先，分別按照相應的所述權重值對各個所述區塊的清晰度進行加權計算，即gi，j*fvi，j，i∈[0，N—1]，j∈[0，M—1]；
然後，對各個所述區塊加權計算後的清晰度進行求和計算獲得整體清晰度，即Σ（gi，j*fvi，j）；
再對各個所述區塊的所述權重值進行求和計算，即Σgi，j；
最後，將所述整體清晰度除以所述權重值之和得到所述歸一化整體清晰度，即
。
作為可替換的具體實施方式，上述步驟S6，即所述根據各個所述區塊的權重值和清晰度計算所述目標圖像的歸一化整體清晰度的步驟包括：
首先，計算各個所述區塊的所述權重值之和，即Σgi，j；
然後，分別將各個所述區塊的權重值除以所述權重值之和得到對應的歸一化權重值，即
再分別利用所述歸一化的權重值計算對應區塊的歸一化清晰度，即g′i，j*fvi，j；
最後，對各個所述區塊的歸一化清晰度進行求和計算得到所述歸一化整體清晰度，即fvs微米＝Σ（g′i，j*fvi，j）。
實施例2
該實施例提供了一種基於感興趣區域的自動聚焦方法，具體可用於視頻監控系統、攝像機和可拍攝視頻的手機等設備，包括如下步驟：
第一步：獲取用戶選擇的矩形感興趣區域在目標圖像上的歸一化中心坐標（μ′h，μv′）和歸一化尺寸m′×n′，以及目標圖像被劃分的區塊數M×N（寬×高）。如果m′＜c2，則m′＝c2，如果n′＜c2，則n′＝c2，c2是預設的最小感興趣區域尺寸。例如，用戶選擇目標圖像的中心位置作為感興趣區域即歸一化中心坐標為（0.5，0.5），目標圖像被劃分的區塊數為13×9（M＝13，N＝9），其中，m′和n′的值可以根據用戶需求進行選擇，例如對於M＝13，N＝9的視窗劃分，如果是m’＝0.38，n’＝0.44，那么用戶選擇的ROI區域大約是5×4個小視窗。
第二步：分別根據公式μh＝（M—1）*μ′h、μv＝（N—1）*μv′計算中心坐標的橫縱坐標，分別根據公式σh＝c3*M*m′、σv＝c4*N*n′計算水平方向和垂直方向的半高寬係數。
以圖8和圖9兩個示例來進行描述：
如圖8所示，當選擇中心區域聚焦時，歸一化中心坐標為（0.5，0.5），並且M＝13，N＝9，c1＝4，c2＝0.2，c3＝0.5，c4＝0.5，m′＝1，n′＝1，μ′h＝0.5，μ′v＝0.5時，計算得到μh＝6、μv＝4、σh＝6.5、σv＝4.5，最終的權重和為350。
如圖9所示，用戶選擇畫面右下方的區域聚焦時，並且M＝13，N＝9，c1＝4，c2＝0.2，c3＝0.5，c4＝0.5，m′＝0.4，n′＝0.3，μ′h＝0.6，μ′v＝0.7，計算得到μh＝7.2、μv＝5.6、σh＝2.6、σv＝1.35，最終得到的權重和為83。
第三步：在根據上述方法分別計算得到感興趣區域的水平方向和垂直方向的半高寬係數以及中心位置的坐標後，根據以下公式計算各個區塊的權重值，即得到感興趣區域模板矩陣G：
當c1＝4、μh＝6、μv＝4、σh＝5.5、σv＝4.5時，gi，j四捨五入取整，計算得到的矩陣G如圖8所示。
第四步：利用公式或計算得到歸一化的整體清晰度後，根據該歸一化的整體清晰度和其他參數進行自動聚焦。
實施例3
如圖10所示，本施例提供一種基於感興趣區域的自動聚焦裝置，是與上述實施例1提供的方法對應的產品實施方式，包括：
第一獲取單元U1，用於獲取已劃分區塊的目標圖像；第二獲取單元U2，用於分別獲取各個所述區塊的清晰度；第三獲取單元U3，用於獲取感興趣區域在所述目標圖像上的歸一化中心坐標和歸一化尺寸；半高寬係數計算單元U4，用於根據所述歸一化尺寸分別計算水平方向和垂直方向的半高寬係數；權重值計算單元U5，用於利用二維離散化高斯函式，根據所述歸一化中心坐標和所述半高寬係數分別計算各個所述區塊的權重值；歸一化整體清晰度計算單元U6，用於根據各個所述區塊的權重值和清晰度計算所述目標圖像的歸一化整體清晰度；聚焦單元U7，用於根據所述歸一化整體清晰度進行聚焦。
該實施例提供的基於感興趣區域的自動聚焦裝置，通過用戶在目標圖像上選定的矩形區域，即感興趣區域，再利用與該感興趣區域的幾個簡單參數通過高斯函式自動生成聚焦用的ROI模板，從而避免了存儲ROI模板數據占用存儲空間。另外，生成的模板可以在用戶設定的ROI中心沒有目標物時利用周邊目標物聚焦。
作為具體的實施方式，所述半高寬係數計算單元U4包括：
第一半高寬係數計運算元單元，用於根據所述區塊在水平方向上的數量和所述歸一化尺寸的寬度計算水平方向的半高寬係數；第二半高寬係數計運算元單元，用於根據所述區塊在垂直方向上的數量和所述歸一化尺寸的高度計算垂直方向的半高寬係數。
作為具體的實施方式，所述權重值計算單元U5包括：第一中心坐標計運算元單元，用於根據所述區塊在水平方向上的數量和所述歸一化中心坐標的橫坐標計算所述中心坐標的橫坐標；第二中心坐標計運算元單元，用於根據所述區塊在垂直方向上的數量和所述歸一化中心坐標的縱坐標計算所述中心坐標的縱坐標。作為其中一種具體實施方式，所述歸一化整體清晰度計算單元U6包括：第一加權計運算元單元，用於分別按照相應的所述權重值對各個所述區塊的清晰度進行加權計算；整體清晰度計運算元單元，用於對各個所述區塊加權計算後的清晰度進行求和計算獲得整體清晰度；第一求和子單元，用於對各個所述區塊的所述權重值進行求和計算；歸一化子單元，用於將所述整體清晰度除以所述權重值之和得到所述歸一化整體清晰度。作為可替換的具體實施方式，所述歸一化整體清晰度計算單元U6包括：第二求和子單元，用於計算各個所述區塊的所述權重值之和；歸一化權重值計運算元單元，用於分別將各個所述區塊的權重值除以所述權重值之和得到對應的歸一化權重值；第二加權計運算元單元，用於分別利用所述歸一化的權重值計算對應區塊的歸一化清晰度；第三求和子單元，用於對各個所述區塊的歸一化清晰度進行求和計算得到所述歸一化整體清晰度。
榮譽表彰
2022年7月22日，《一種基於感興趣區域的自動聚焦方法及裝置》獲得第二十三屆中國專利銀獎。
