CN113341534A - 通过曼哈顿街区距离寻找最佳焦距的算法 - Google Patents

通过曼哈顿街区距离寻找最佳焦距的算法 Download PDF

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CN113341534A CN202110760357.XA CN202110760357A CN113341534A CN 113341534 A CN113341534 A CN 113341534A CN 202110760357 A CN202110760357 A CN 202110760357A CN 113341534 A CN113341534 A CN 113341534A
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梁川
邹青平
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Zhejiang Tianbo Yunke Optoelectronics Co ltd
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Zhejiang Tianbo Yunke Optoelectronics Co ltd
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    • G02B7/00—Mountings, adjusting means, or light-tight connections, for optical elements
    • G02B7/28—Systems for automatic generation of focusing signals
    • G02B7/36—Systems for automatic generation of focusing signals using image sharpness techniques, e.g. image processing techniques for generating autofocus signals
    • G02B7/38—Systems for automatic generation of focusing signals using image sharpness techniques, e.g. image processing techniques for generating autofocus signals measured at different points on the optical axis, e.g. focussing on two or more planes and comparing image data

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Abstract

本发明公开了通过曼哈顿街区距离寻找最佳焦距的算法，包括下列步骤：S1设置一个列表L，用于存储每个焦距下图像的曼哈顿街区距离总和S及焦距F的键值对；S2设定初始焦距F为红外镜头的最小焦距，在此焦距下，抓拍一张红外图像，并且计算此红外图像的曼哈顿街区距离总和S；S3将曼哈顿街区距离总和S及对应的焦距F组成键值对并存入列表L中；S4将焦距F增加一个调焦步长x,即F＝F+x，重复以上步骤，直到焦距F等于或大于红外镜头的最大焦距；S5从列表L中找出曼哈顿街区距离总和S最大值的键值对，取出对应的值，这个值就是最佳焦距。本发明将轻松实现自动调焦的功能，拍出高质量的红外图像。

Description

通过曼哈顿街区距离寻找最佳焦距的算法
技术领域
本发明涉及焦距算法技术领域，具体为通过曼哈顿街区距离寻找最佳焦距的算法。
背景技术
焦距，是光学***中衡量光的聚集或发散的度量方式，指平行光入射时从透镜光心到光聚集之焦点的距离。具有短焦距的光学***比长焦距的光学***有更佳聚集光的能力。简单的说焦距是焦点到面镜的中心点之间的距离。照相机中焦距f<像距<2f才能成像。对焦是指使用照相机时调整好焦点距离，英文学名为Focus，通常数码相机有多种对焦方式，分别是自动对焦、手动对焦和多重对焦方式。在红外拍图的过程中，手动对焦会有点困难，希望能提供自动对焦的功能。在实现自动对焦的功能时，一款高效、简单的自动寻找最佳焦距的算法是必不可少的。
目前市场上寻找最佳焦距的算法有Tenengrad梯度算法、Laplacian梯度算法和方差算法，这些算法的速度较慢、效率不高、实现还挺麻烦，因此本发明通过曼哈顿街区距离寻找最佳焦距的算法来解决上述存在的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供通过曼哈顿街区距离寻找最佳焦距的算法，以解决上述背景技术中提出的目前市场上寻找最佳焦距的算法速度较慢、效率不高、实现还挺麻烦的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：通过曼哈顿街区距离寻找最佳焦距的算法，包括下列步骤：S1设置一个列表L，用于存储每个焦距下图像的曼哈顿街区距离总和S及焦距F的键值对；S2设定初始焦距F为红外镜头的最小焦距，在此焦距下，抓拍一张红外图像，并且计算此红外图像的曼哈顿街区距离总和S；S3将曼哈顿街区距离总和S及对应的焦距F组成键值对并存入列表L中；S4将焦距F增加一个调焦步长x,即F＝F+x，重复以上步骤，直到焦距F等于或大于红外镜头的最大焦距；S5从列表L中找出曼哈顿街区距离总和S最大值的键值对，取出对应的值，这个值就是最佳焦距。
优选的，所述步骤S2中，计算此红外图像的曼哈顿街区距离总和S，具体操作如下：
(a)计算此红外图像所有像素点的平均像素值为E；
(b)从第一个像素点开始扫描；
(c)计算当前像素值V与平均像素值E的差的绝对值(即曼哈
顿街区距离)D＝|V-E|；
(d)将此曼哈顿街区距离加到哈顿街区距离总和S中，即S＝S
+D；
(e)扫描处理下一个像素点；
(f)重复c、d、e步，直到图像的最后一个像素点。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本算法通过将曼哈顿街区距离总和S及对应的焦距F组成键值对并存入列表L中，将焦距F增加一个调焦步长x,即F＝F+x，重复以上步骤，直到焦距F等于或大于红外镜头的最大焦距，从列表L中找出曼哈顿街区距离总和S最大值的键值对，取出对应的值，这个值就是最佳焦距，利用此算法比Tenengrad梯度算法、Laplacian梯度算法和方差算法的速度、效率要提升30％，实现还很简单，有了本算法，将轻松实现自动调焦的功能，拍出高质量的红外图像。
附图说明
图1为本发明的步骤流程框图。
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一部分实施例，而不是全部的实施例。
请参阅图1，本发明提供的一种实施例：通过曼哈顿街区距离寻找最佳焦距的算法，包括下列步骤：S1设置一个列表L，用于存储每个焦距下图像的曼哈顿街区距离总和S及焦距F的键值对；S2设定初始焦距F为红外镜头的最小焦距，在此焦距下，抓拍一张红外图像，并且计算此红外图像的曼哈顿街区距离总和S；S3将曼哈顿街区距离总和S及对应的焦距F组成键值对并存入列表L中；S4将焦距F增加一个调焦步长x,即F＝F+x，重复以上步骤，直到焦距F等于或大于红外镜头的最大焦距；S5从列表L中找出曼哈顿街区距离总和S最大值的键值对，取出对应的值，这个值就是最佳焦距。
进一步，所述步骤S2中，计算此红外图像的曼哈顿街区距离总和S，具体操作如下：
(a)计算此红外图像所有像素点的平均像素值为E；
(b)从第一个像素点开始扫描；
(c)计算当前像素值V与平均像素值E的差的绝对值(即曼哈
顿街区距离)D＝|V-E|；
(d)将此曼哈顿街区距离加到哈顿街区距离总和S中，即S＝S
+D；
(e)扫描处理下一个像素点；
(f)重复c、d、e步，直到图像的最后一个像素点。
工作原理：使用时，通过先设置一个列表L，用于存储每个焦距下图像的曼哈顿街区距离总和S及焦距F的键值对，设定初始焦距F为红外镜头的最小焦距，在此焦距下，抓拍一张红外图像，并且计算此红外图像的曼哈顿街区距离总和S，将曼哈顿街区距离总和S及对应的焦距F组成键值对并存入列表L中，将焦距F增加一个调焦步长x,即F＝F+x，重复以上步骤，直到焦距F等于或大于红外镜头的最大焦距，从列表L中找出曼哈顿街区距离总和S最大值的键值对，取出对应的值，这个值就是最佳焦距，利用此算法比Tenengrad梯度算法、Laplacian梯度算法和方差算法的速度、效率要提升30％，实现还很简单，有了本算法，将轻松实现自动调焦的功能，拍出高质量的红外图像。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

Claims (2)

1.通过曼哈顿街区距离寻找最佳焦距的算法，其特征在于，包括下列步骤：
S1设置一个列表L，用于存储每个焦距下图像的曼哈顿街区距离总和S及焦距F的键值对；
S2设定初始焦距F为红外镜头的最小焦距，在此焦距下，抓拍一张红外图像，并且计算此红外图像的曼哈顿街区距离总和S；
S3将曼哈顿街区距离总和S及对应的焦距F组成键值对并存入列表L中；
S4将焦距F增加一个调焦步长x,即F＝F+x，重复以上步骤，直到焦距F等于或大于红外镜头的最大焦距；
S5从列表L中找出曼哈顿街区距离总和S最大值的键值对，取出对应的值，这个值就是最佳焦距。
2.根据权利要求1所述的通过曼哈顿街区距离寻找最佳焦距的算法，其特征在于：所述步骤S2中，计算此红外图像的曼哈顿街区距离总和S，具体操作如下：
(a)计算此红外图像所有像素点的平均像素值为E；
(b)从第一个像素点开始扫描；
(c)计算当前像素值V与平均像素值E的差的绝对值(即曼哈顿街区距离)D＝|V-E|；
(d)将此曼哈顿街区距离加到哈顿街区距离总和S中，即S＝S+D；
(e)扫描处理下一个像素点；
(f)重复c、d、e步，直到图像的最后一个像素点。
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