CN116866715B - 内窥镜的自动对焦方法、电子设备和可读存储介质 - Google Patents

内窥镜的自动对焦方法、电子设备和可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种内窥镜的自动对焦方法、电子设备和可读存储介质，该对焦方法包括在内窥镜的调焦范围内随机选取一个调焦位置作为初始对焦位置；根据初始对焦位置在调焦范围内确定出第一对焦位置和第二对焦位置，其中，初始对焦位置位于第一对焦位置和第二对焦位置之间；根据初始对焦位置、第一对焦位置和第二对焦位置以及预先构建的光学离焦梯度模型，确定潜在准焦位置；根据潜在准焦位置确定最终准焦位置。本发明可以解决现有的主流自动对焦算法应用在内窥镜上时，自动对焦效率低、稳定性差、容易陷入局部极值的问题。

Description

内窥镜的自动对焦方法、电子设备和可读存储介质
技术领域
本发明涉及光学成像技术领域，特别涉及一种内窥镜的自动对焦方法、电子设备和可读存储介质。
背景技术
光学成像在各个领域有着广泛的应用，例如，照相机、内窥镜、显微镜等，这些设备都需要进行对焦才能清晰成像。现有技术中，在对光学成像设备进行对焦时，通常使用遍历搜索法、斐波那契搜索法或爬山搜索法来寻找合适的对焦位置。其中，遍历搜索法是通过遍历所有聚焦位置，找到聚焦评价函数极值的一种搜索方法。遍历搜索法在整个电机移动区间上每隔步距，计算一次聚焦评价函数值，通过不断比较，直到找出其中最大的聚焦评价函数值为止。遍历搜索法通过等步距的遍历整个聚焦区间的方式，导致计算量相对较大，实时性不高。
斐波那契搜索法是基于Fibonacci函数实现的一维单峰搜索方法，斐波那契搜索法实现原理简单，易于编程实现，但是该方法需要聚焦评价曲线具有理想的单峰性，而实际的聚焦评价曲线往往并不满足理想的光滑曲线，因此该方法易陷入局部峰值点导致误判。
爬山搜索法本质上是盲目试探性的搜索。如果爬坡步长设置不合理，需要花费较长的时间才能找到目标值，这会增加用户的等待时间，降低用户的体验。此外，爬山搜索法是一种局部择优法，容易受到局部极值的干扰而不能找到全局最优解，导致聚焦失败。
需要说明的是，公开于该发明背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本发明一般背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。
发明内容
本发明的目的在于提供一种内窥镜的自动对焦方法、电子设备和可读存储介质，可以解决现有的主流自动对焦算法应用在内窥镜上时，自动对焦效率低、稳定性差、容易陷入局部极值的问题。
为达到上述目的，本发明提供一种内窥镜的自动对焦方法，包括：
在所述内窥镜的调焦范围内随机选取一个调焦位置作为初始对焦位置；
根据所述初始对焦位置在所述调焦范围内确定出第一对焦位置和第二对焦位置，其中，所述初始对焦位置位于所述第一对焦位置和所述第二对焦位置之间；
根据所述初始对焦位置、所述第一对焦位置和所述第二对焦位置以及预先构建的光学离焦梯度模型，确定潜在准焦位置；
根据所述潜在准焦位置确定最终准焦位置。
可选的，所述根据所述初始对焦位置在所述调焦范围内确定出第一对焦位置和第二对焦位置，包括：
在所述调焦范围内选取位于所述初始对焦位置的其中一侧的一调焦位置作为第一对焦位置；
分别计算所述初始对焦位置和所述第一对焦位置所对应的图像清晰度评价值，其中，所述初始对应位置所对应的图像清晰度评价值为基于所述初始对焦位置处所采集的目标物图像采用预设的图像清晰度评价算法计算得到的，所述第一对焦位置所对应的图像清晰度评价值为基于所述第一对焦位置处所采集的目标物图像采用所述图像清晰度评价算法计算得到的；
根据所述初始对焦位置和所述第一对焦位置所对应的图像清晰度评价值，在所述调焦范围内确定出位于所述初始对焦位置的另一侧的一调焦位置作为第二对焦位置。
可选的，所述根据所述初始对焦位置和所述第一对焦位置所对应的图像清晰度评价值，在所述调焦范围内确定出位于所述初始对焦位置的另一侧的一调焦位置作为第二对焦位置，包括：
若所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值大于所述第一对焦位置所对应的图像清晰度评价值，则在所述调焦范围内的位于所述初始对焦位置的另一侧的调焦位置区间内进行搜索，直至当前搜索到的调焦位置所对应的图像清晰度评价值大于所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值，或者当前搜索次数达到第一预设次数，则将当前搜索到的调焦位置作为所述第二对焦位置；
若所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值小于或等于所述第一对焦位置所对应的图像清晰度评价值，则在所述调焦范围内的位于所述初始对焦位置的另一侧的调焦位置区间内进行搜索，直至当前搜索到的调焦位置所对应的图像清晰度评价值小于所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值，或者当前搜索次数达到第二预设次数，则将当前搜索到的调焦位置作为所述第二对焦位置。
可选的，所述在所述调焦范围内的位于所述初始对焦位置的另一侧的调焦位置区间内进行搜索，包括：
根据预设移动步长在所述调焦范围内的位于所述初始对焦位置的另一侧的调焦位置区间内进行搜索。
可选的，所述预设移动步长的计算公式如下所示：
s＝[(L-x0)/3]
其中，s为预设移动步长，L为所述调焦范围所对应的总步长，x0为所述初始对焦位置所对应的步长，[]表示取整。
可选的，所述根据所述初始对焦位置、所述第一对焦位置和所述第二对焦位置以及预先构建的光学离焦梯度模型，确定潜在准焦位置，包括：
若所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值大于所述第一对焦位置所对应的图像清晰度评价值，且所述第二对焦位置所对应的图像清晰度评价值小于或等于所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值；或者若所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值均小于或等于所述第一对焦位置所对应的图像清晰度评价值和第二对焦位置所对应的图像清晰度评价值；则将所述初始对焦位置、所述第一对焦位置和所述第二对焦位置以及其各自所对应的图像清晰度评价值分别代入所述光学离焦梯度模型中，并对所述光学离焦梯度模型进行求解，以确定出潜在准焦位置；
若所述第一对焦位置所对应的图像清晰度评价值、所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值和所述第二对焦位置所对应的图像清晰度评价值满足单调递增的关系；或者若所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值小于或等于所述第一对焦位置所对应的图像清晰度评价值，且所述第二对焦位置所对应的图像清晰度评价值小于所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值；则在所述调焦范围内确定出一调焦位置作为第三对焦位置，将所述初始对焦位置、所述第一对焦位置和所述第二对焦位置中的距离所述第三对焦位置最远的一者剔除，将剩下的两者与所述第三对焦位置以及其各自所对应的图像清晰度评价值分别代入所述光学离焦梯度模型中，并对所述光学离焦梯度模型进行求解，以确定出潜在准焦位置。
可选的，若所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值大于所述第一对焦位置所对应的图像清晰度评价值，且所述第二对焦位置所对应的图像清晰度评价值大于所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值，则所述第三对焦位置的计算公式如下所示：
x3＝x2+[(x2-x0)*8/L]
其中，x3为所述第三对焦位置所对应的步长，x2为所述第二对焦位置所对应的步长，x0为所述初始对焦位置所对应的步长，L为所述调焦范围所对应的总步长，[]表示取整；
若所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值小于或等于所述第一对焦位置所对应的图像清晰度评价值，且所述第二对焦位置所对应的图像清晰度评价值小于所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值，则所述第三对焦位置的计算公式如下所示：
x3＝x1+[(x1-x0)*8/L]
其中，x3为所述第三对焦位置所对应的步长，x1为所述第一对焦位置所对应的步长，x0为所述初始对焦位置所对应的步长，L为所述调焦范围所对应的总步长，[]表示取整。
可选的，所述图像清晰度评价算法，包括：
将待评价图像划分为N×N个图像块，其中，N为正整数；
针对每一个图像块，分别计算该图像块所对应的方差因子、适度曝光因子和对比度因子；
根据所有图像块各自所对应的权重值以及方差因子、适度曝光因子和对比度因子，分别计算所述待评价图像所对应的加权方差因子、加权适度曝光因子和加权对比度因子；
根据所述待评价图像所对应的加权方差因子、加权适度曝光因子和加权对比度因子，计算所述待评价图像的图像清晰度评价值。
可选的，在将待评价图像划分为N×N个图像块之前，所述图像清晰度评价算法还包括：
对所述待评价图像各像素点的像素值进行归一化处理；
所述针对每一个图像块，分别计算该图像块所对应的方差因子、适度曝光因子和对比度因子，包括：
针对每一个图像块，根据该图像块中的每个像素点所对应的归一化后的灰度值，计算该图像块所对应的方差因子；根据该图像块中的每个像素点所对应的归一化后的灰度值以及与其相邻的像素点所对应的归一化后的灰度值，计算该图像块所对应的对比度因子；根据该图像块中的每个像素点所对应的归一化后的红色通道值、绿色通道值和蓝色通道值，计算该图像块所对应的适度曝光因子。
可选的，所述根据所述待评价图像所对应的加权方差因子、加权适度曝光因子和加权对比度因子，计算所述待评价图像的图像清晰度评价值，包括：
采用如下公式，计算所述待评价图像的图像清晰度评价值：
其中，V为加权方差因子，W为加权适度曝光因子，C为加权对比度因子，为加权方差因子的权重参数，/>为加权适度曝光因子的权重参数、/>为加权对比度因子的权重参数。
可选的，所述光学离焦梯度模型的计算公式如下所示：
或者如下所示：
其中，f(x)为步长为x的对焦位置所对应的图像清晰度评价值，xf为潜在准焦位置所对应的步长，a和b分别为一常量。
可选的，所述根据所述潜在准焦位置确定最终准焦位置，包括：
将所述调焦范围内的位于所述潜在准焦位置的其中一侧且与所述潜在准焦位置相距一个步长的调焦位置作为第一候选准焦位置；
判断所述潜在准焦位置所对应的图像清晰度评价值是否大于所述第一候选准焦位置所对应的图像清晰度评价值；
若所述潜在准焦位置所对应的图像清晰度评价值大于所述第一候选准焦位置所对应的图像清晰度评价值，则将所述调焦范围内的位于所述潜在准焦位置的另一侧且与所述潜在准焦位置相距一个步长的调焦位置作为第二候选准焦位置；并判断所述潜在准焦位置所对应的图像清晰度评价值是否大于所述第二候选准焦位置所对应的图像清晰度评价值；
若所述潜在准焦位置所对应的图像清晰度评价值大于所述第二候选准焦位置所对应的图像清晰度评价值，则将所述潜在准焦位置作为最终准焦位置，若所述潜在准焦位置所对应的图像清晰度评价值小于或等于所述第二候选准焦位置所对应的图像清晰度评价值，则将所述第二候选准焦位置作为最终准焦位置；
若所述潜在准焦位置所对应的图像清晰度评价值小于或等于所述第一候选准焦位置所对应的图像清晰度评价值，则将所述调焦范围内的位于所述潜在准焦位置的同一侧且与所述第一候选准焦位置相距一个步长的调焦位置作为第三候选准焦位置，并判断所述第一候选准焦位置所对应的图像清晰度评价值是否大于所述第三候选准焦位置所对应的图像清晰度评价值；
若是，则将所述第一候选准焦位置作为最终准焦位置；若否，则将所述第三候选准焦位置作为最终准焦位置。
为达到上述目的，本发明还提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现上文所述的内窥镜的自动对焦方法。
为达到上述目的，本发明还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上文所述的内窥镜的自动对焦方法。
与现有技术相比，本发明提供的内窥镜的自动对焦方法、电子设备和可读存储介质具有以下有益效果：
本发明提供的内窥镜的自动对焦方法包括在所述内窥镜的调焦范围内随机选取一个调焦位置作为初始对焦位置；根据所述初始对焦位置在所述调焦范围内确定出第一对焦位置和第二对焦位置，其中，所述初始对焦位置位于所述第一对焦位置和所述第二对焦位置之间；根据所述初始对焦位置、所述第一对焦位置和所述第二对焦位置以及预先构建的光学离焦梯度模型，确定潜在准焦位置；根据所述潜在准焦位置确定最终准焦位置。由此，相较于其它主流方法仅一昧的使用清晰度评价函数反馈来做核心对焦控制而言，本发明从产生离焦的根本原因出发，使用的光学离焦梯度模型具有光学成像离焦理论作为理论支撑，有效避免了仅凭借经验或者评价函数来寻找相似曲线模型所导致的算法鲁棒性差、参数调节慢、对焦准确性欠佳的问题；同时，本发明通过基于全局的光学离焦梯度模型进行准焦位置的预估，可以避免容易陷入局部极值的问题。此外，本发明通过引入第一对焦位置和第二对焦位置等边界条件，可以有效解决传统爬山法过渡迭代而反复改变调焦方向的问题。
由于本发明提供的电子设备和可读存储介质与本发明提供的内窥镜的自动对焦方法属于同一发明构思，因此本发明提供的电子设备和可读存储介质具有本发明提供的内窥镜的自动对焦方法的所有有益效果，具体可以参考上文中有关本发明提供的内窥镜的自动对焦方法的有益效果的相关内容，故在此不再对本发明提供的电子设备和可读存储介质所具有的有益效果一一进行赘述。
附图说明
图1为本发明一实施方式提供的内窥镜的自动对焦方法的流程示意图；
图2为本发明一实施方式提供的内窥镜的自动对焦方法的具体流程图；
图3a为光学***成像模型示意图；
图3b为像平面的弥散圆示意图；
图4为本发明一实施方式提供的图像清晰度评价算法的流程示意图；
图5为本发明一实施方式提供的电子设备的方框结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施方式对本发明提出的内窥镜的自动对焦方法、电子设备和可读存储介质作进一步详细说明。根据下面说明，本发明的优点和特征将更清楚。需要说明的是，附图采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施方式的目的。为了使本发明的目的、特征和优点能够更加明显易懂，请参阅附图。须知，本说明书所附图式所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明实施的限定条件，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在与本发明所能产生的功效及所能达成的目的相同或近似的情况下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容能涵盖的范围内。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
此外，在本说明书的描述中，参考术语“一个实施方式”、“一些实施方式”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施方式或示例以及不同实施方式或示例的特征进行结合和组合。
本发明的核心思想在于提供一种内窥镜的自动对焦方法、电子设备和可读存储介质，可以解决现有的主流自动对焦算法应用在内窥镜上时，自动对焦效率低、稳定性差、容易陷入局部极值的问题。
需要说明的是，本发明提供的内窥镜的自动对焦方法可应用于本发明提供的电子设备上，其中，所述电子设备可以是个人计算机、移动终端等，该移动终端可以是手机、平板电脑等具有各种操作***的硬件设备。
为实现上述思想，本发明提供一种内窥镜的自动对焦方法，请参考图1，其为本发明一实施方式提供的内窥镜的自动对焦方法的流程示意图。如图1所示，本发明提供的内窥镜的自动对焦方法包括如下步骤：
步骤S100、在所述内窥镜的调焦范围内随机选取一个调焦位置作为初始对焦位置。
步骤S200、根据所述初始对焦位置在所述调焦范围内确定出第一对焦位置和第二对焦位置，其中，所述初始对焦位置位于所述第一对焦位置和所述第二对焦位置之间。
步骤S300、根据所述初始对焦位置、所述第一对焦位置和所述第二对焦位置以及预先构建的光学离焦梯度模型，确定潜在准焦位置。
步骤S400、根据所述潜在准焦位置确定最终准焦位置。
由此，相较于其它主流方法仅一昧的使用清晰度评价函数反馈来做核心对焦控制而言，本发明从产生离焦的根本原因出发，使用的光学离焦梯度模型具有光学成像离焦理论作为理论支撑，有效避免了仅凭借经验或者评价函数来寻找相似曲线模型所导致的算法鲁棒性差、参数调节慢、对焦准确性欠佳的问题；同时，本发明通过基于全局的光学离焦梯度模型进行准焦位置的预估，可以避免容易陷入局部极值的问题。此外，本发明通过引入第一对焦位置和第二对焦位置等边界条件，可以有效解决传统爬山法过渡迭代而反复改变调焦方向的问题。
需要说明的是，如本领域技术人员所能理解的，所述初始对焦位置可以为所述内窥镜的调焦范围内的任意一个调焦位置。优选地，所述初始对焦位置靠近所述调焦范围的中间区域(即靠近调焦范围的中间值的区域)。由于准焦位置一般不会出现在调焦范围的两端区域(即靠近调焦范围的最小临界值的区域和靠近调焦范围的最大临界值的区域)，由此，通过在调焦范围的中间区域随机选取一个调焦位置作为初始对焦位置，可以进一步避免在对焦过程中，容易陷入局部极值的问题。
在一些示范性的实施方式中，所述根据所述初始对焦位置在所述调焦范围内确定出第一对焦位置和第二对焦位置，包括：
在所述调焦范围内选取位于所述初始对焦位置的其中一侧的一调焦位置作为第一对焦位置；
分别计算所述初始对焦位置和所述第一对焦位置所对应的图像清晰度评价值，其中，所述初始对应位置所对应的图像清晰度评价值为基于所述初始对焦位置处所采集的目标物图像采用预设的图像清晰度评价算法计算得到的，所述第一对焦位置所对应的图像清晰度评价值为基于所述第一对焦位置处所采集的目标物图像采用所述图像清晰度评价算法计算得到的；
根据所述初始对焦位置和所述第一对焦位置所对应的图像清晰度评价值，在所述调焦范围内确定出位于所述初始对焦位置的另一侧的一调焦位置作为第二对焦位置。
具体地，在一些实施方式中，可以在初始对焦位置x0(初始对焦位置所对应的步长为x0)的左侧任意选取一个位于所述调焦范围内的调焦位置作为第一对焦位置x1(第一对焦位置所对应的步长为x1)，此时，第二对焦位置x2(第二对焦位置所对应的步长为x2)位于初始对焦位置x0的右侧；当然在其它一些实施方式中，也可以在初始对焦位置x0的右侧任意选取一个位于所述调焦范围内的调焦位置作为第一对焦位置x1，此时，第二对焦位置x2(第二对焦位置所对应的步长为x2)位于初始对焦位置x0的左侧。需要说明的是，如本领域技术人员所能理解的，当第一对焦位置x1位于初始对焦位置x0的左侧，第二对焦位置x2位于初始对焦位置x0的右侧时，x1＜x0，x2＞x0；当第一对焦位置x1位于初始对焦位置x0的右侧，第二对焦位置x2位于初始对焦位置x0的左侧时，x1＞x0，x2＜x0。
进一步地，当所述初始对焦位置x0更靠近所述调焦范围的最小临界值时，优选在所述初始对焦位置x0的左侧选取第一对焦位置x1；当所述初始对焦位置x0更靠近所述调焦范围的最大临界值时，优选在所述初始对焦位置x0的右侧选取第一对焦位置x1。由此，此种设置，可以进一步避免容易陷入局部极值的问题。
需要说明的是，如本领域技术人员所能理解的，在采用预设的图像清晰度评价算法计算所述初始对焦位置x0所对应的图像清晰度评价值之前，需要先控制用于驱动内窥镜的物镜进行移动的驱动装置(例如步进电机)驱动内窥镜的物镜移动至初始对焦位置x0处，然后对目标物进行成像，以获取对应的目标物图像，再采用预设的图像清晰度评价算法计算所述初始对焦位置x0处所采集的目标物图像的图像清晰度评价值f(x0)(也即获取所述初始对焦位置x0所对应的图像清晰度评价值f(x0))。同理，在采用预设的图像清晰度评价算法计算所述第一对焦位置x1所对应的图像清晰度评价值之前，需要先控制所述驱动装置(例如步进电机)驱动内窥镜的物镜移动至第一对焦位置x1处，然后对目标物进行成像，以获取对应的目标物图像，再采用预设的图像清晰度评价算法计算所述第一对焦位置x1处所采集的目标物图像的图像清晰度评价值f(x1)(也即获取所述第一对焦位置x1所对应的图像清晰度评价值f(x1))。具体地，关于预设的图像清晰度评价算法的具体内容可以参考下文中的相关描述，在此先不进行介绍。
在一些示范性的实施方式中，所述根据所述初始对焦位置和所述第一对焦位置所对应的图像清晰度评价值，在所述调焦范围内确定出位于所述初始对焦位置的另一侧的一调焦位置作为第二对焦位置，包括：
若所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值大于所述第一对焦位置所对应的图像清晰度评价值，则在所述调焦范围内的位于所述初始对焦位置的另一侧的调焦位置区间内进行搜索，直至当前搜索到的调焦位置所对应的图像清晰度评价值大于所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值，或者当前搜索次数达到第一预设次数，则将当前搜索到的调焦位置作为所述第二对焦位置；
若所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值小于或等于所述第一对焦位置所对应的图像清晰度评价值，也是在所述调焦范围内的位于所述初始对焦位置的另一侧的调焦位置区间内进行搜索，但是直至当前搜索到的调焦位置所对应的图像清晰度评价值小于所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值，或者当前搜索次数达到第二预设次数，则将当前搜索到的调焦位置作为所述第二对焦位置。
具体地，请参考图2，其为本发明一实施方式提供的内窥镜的自动对焦方法的具体流程图。如图2所示，以第一对焦位置x1位于初始对焦位置x0的左侧为例，若初始对焦位置x0所对应的图像清晰度评价值f(x0)大于第一对焦位置x1所对应的图像清晰度评价值f(x1)，则在初始对焦位置x0的右侧选取一个调焦位置x2’，并控制所述驱动装置(例如步进电机)驱动内窥镜的物镜移动至该调焦位置x2’处，然后对目标物进行成像，以获取对应的目标物图像，再采用预设的图像清晰度评价算法计算该调焦位置x2’处所采集的目标物图像的图像清晰度评价值f(x2’)(也即获取该调焦位置x2’所对应的图像清晰度评价值f(x2’))，若满足f(x2’)＞f(x0)，则将该调焦位置x2’作为最终的第二对焦位置x2’；若不满足f(x2’)＞f(x0)，则进一步判断当前搜索次数(即在初始对焦位置x0的右侧选取调焦位置的次数)是否达到第一预设次数(例如2次)，若是，则也将该调焦位置x2’作为最终的第二对焦位置x2；若当前搜索次数(即在初始对焦位置x0的右侧选取调焦位置的次数)未达到第一预设次数(例如2次)，则继续在初始对焦位置x0的右侧选取一个新的调焦位置x2’(该新的调焦位置x2’位于上一个调焦位置x2’的右侧)，并重复上述步骤，直至当前搜索到的调焦位置x2’所对应的图像清晰度评价值f(x2’)大于所述初始对焦位置x0所对应的图像清晰度评价值f(x0)，或者当前搜索次数达到第一预设次数，以完成第二对焦位置x2的搜索。需要说明的是，如本领域技术人人员所能理解的，第一对焦位置x1也可以位于初始对焦位置x0的右侧，本发明对此并不进行限定，本领域技术人员根据本文中关于第一对焦位置x1位于初始对焦位置x0的左侧时的具体对焦流程，可以合理的地推断出第一对焦位置x1位于初始对焦位置x0的右侧时的具体对焦流程，故不再对关于第一对焦位置x1位于初始对焦位置x0的右侧时，如何进行后续自动对焦的具体过程进行详细赘述。
进一步地，如图2所示，若初始对焦位置x0所对应的图像清晰度评价值f(x0)小于或等于第一对焦位置x1所对应的图像清晰度评价值f(x1)，则也在初始对焦位置x0的右侧选取一个调焦位置x2’，并控制所述驱动装置(例如步进电机)驱动内窥镜的物镜移动至该调焦位置x2’处，然后对目标物进行成像，以获取对应的目标物图像，再采用预设的图像清晰度评价算法计算该调焦位置x2’处所采集的目标物图像的图像清晰度评价值f(x2’)(也即获取该调焦位置x2’所对应的图像清晰度评价值f(x2’))，若满足f(x2’)＜f(x0)，则将该调焦位置x2’作为最终的第二对焦位置x2；若不满足f(x2’)＜f(x0)，则进一步判断当前搜索次数(即在初始对焦位置x0的右侧选取调焦位置的次数)是否达到第二预设次数(例如2次)，若是，则也将该调焦位置x2’作为最终的第二对焦位置x2；若当前搜索次数(即在初始对焦位置x0的右侧选取调焦位置的次数)未达到第二预设次数(例如2次)，则继续在初始对焦位置x0的右侧选取一个新的调焦位置x2’(该新的调焦位置x2’位于上一个调焦位置x2’的右侧)，并重复上述步骤，直至当前搜索到的调焦位置x2’所对应的图像清晰度评价值f(x2’)小于所述初始对焦位置x0所对应的图像清晰度评价值f(x0)，或者当前搜索次数达到第二预设次数，以完成第二对焦位置x2的搜索。
需要说明的是，如本领域技术人员所能理解的，所述第一预设次数与所述第二预设次数可以相同也可以不同，本发明对此并不进行限定，所述第一预设次数和所述第二预设次数可以均为2次，也可以为其它数值。
在一些示范性的实施方式中，所述在所述调焦范围内的位于所述初始对焦位置的另一侧的调焦位置区间内进行搜索，包括：
根据预设移动步长在所述调焦范围内的位于所述初始对焦位置的另一侧的调焦位置区间内进行搜索。
由此，通过根据预设移动步长朝着同一调焦方向(例如朝向初始对焦位置的右侧进行调焦)在所述调焦范围内进行第二对焦位置的搜索，不仅可以有效解决传统爬山法过渡迭代而反复改变调焦方向的问题，而且可以有效提高调焦效率。
需要说明的是，如本领域技术人员所能理解的，所述第一预设次数和所述第二预设次数与所述预设移动步长相关，所述预设移动步长越长，则所述第一预设次数和所述第二预设次数越小，所述预设移动步长越短，则所述第一预设次数和所述第二预设次数越大。
在一些示范性的实施方式中，所述预设移动步长的计算公式如下所示：
s＝[(L-x0)/3] (1)
其中，s为预设移动步长，L为所述调焦范围所对应的总步长，x0为所述初始对焦位置所对应的步长，[]表示取整。
由此，通过采用根据公式(1)计算出的预设移动步长进行第二对焦位置x2的搜索，可以确保最多通过2次搜索，就可以完成第二对焦位置x2的搜索，从而进一步提高本发明提供的内窥镜的自动对焦方法的效率。
在一些示范性的实施方式中，所述根据所述初始对焦位置、所述第一对焦位置和所述第二对焦位置以及预先构建的光学离焦梯度模型，确定潜在准焦位置，包括：
若所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值大于所述第一对焦位置所对应的图像清晰度评价值，且所述第二对焦位置所对应的图像清晰度评价值小于或等于(即不大于)所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值；或者若所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值小于或等于(即不大于)所述第一对焦位置所对应的图像清晰度评价值，且所述第二对焦位置所对应的图像清晰度评价值大于或等于(即不小于)所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值(也即所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值均小于或等于所述第一对焦位置所对应的图像清晰度评价值和第二对焦位置所对应的图像清晰度评价值)；则将所述初始对焦位置、所述第一对焦位置和所述第二对焦位置以及其各自所对应的图像清晰度评价值分别代入所述光学离焦梯度模型中，并对所述光学离焦梯度模型进行求解，以确定出潜在准焦位置；
若所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值大于所述第一对焦位置所对应的图像清晰度评价值，且所述第二对焦位置所对应的图像清晰度评价值大于所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值(即所述第一对焦位置所对应的图像清晰度评价值、所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值和所述第二对焦位置所对应的图像清晰度评价值满足单调递增的关系)；或者若所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值小于或等于所述第一对焦位置所对应的图像清晰度评价值，且所述第二对焦位置所对应的图像清晰度评价值小于所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值；则在所述调焦范围内确定出一调焦位置作为第三对焦位置，将所述初始对焦位置、所述第一对焦位置和所述第二对焦位置中的距离所述第三对焦位置最远的一者剔除，将剩下的两者与所述第三对焦位置以及其各自所对应的图像清晰度评价值分别代入所述光学离焦梯度模型中，并对所述光学离焦梯度模型进行求解，以确定出潜在准焦位置。
请继续参考图2，如图2所示，若f(x0)＞f(x1)且f(x0)≥f(x2)，或者f(x0)≤f(x1)且f(x0))≤f(x2)，则表明潜在准焦位置xf(潜在准焦位置对应的步长为xf)应该位于初始对焦位置x0、第一对焦位置x1与第二对焦位置x2之间，由此，通过将所述初始对焦位置x0、所述第一对焦位置x1和所述第二对焦位置x2以及f(x0)、f(x1)、f(x2)分别代入所述光学离焦梯度模型中，并对所述光学离焦梯度模型进行求解，即可以确定出潜在准焦位置xf。当f(x0)＞f(x1)且f(x0)＜f(x2)时，若第二对焦位置x2位于初始对焦位置x0的右侧，则潜在准焦位置xf应该位于第二对焦位置x2的右侧；若第二对焦位置x2位于初始对焦位置x0的左侧，则潜在准焦位置xf应该位于第二对焦位置x2的左侧)，当f(x0)≤f(x1)且f(x0)＞f(x2)时，若第一对焦位置x1位于初始对焦位置x0的右侧，则潜在准焦位置xf应该位于第一对焦位置x1的右侧；若第一对焦位置x1位于初始对焦位置x0的左侧，则潜在准焦位置xf应该位于第一对焦位置x1的左侧)。由此，当f(x0)＞f(x1)且f(x0)＜f(x2)或者f(x0)≤f(x1)且f(x0)＞f(x2)时，通过确定出第三对焦位置x3(第三对焦位置对应的步长为x3)，并将所述初始对焦位置x0、所述第一对焦位置x1和所述第二对焦位置x2中的距离所述第三对焦位置x3最远的一者剔除，并将剩余两者与所述第三对焦位置x3以及其各自所对应的图像清晰度评价值分别代入所述光学离焦梯度模型中，对所述光学离焦梯度模型进行求解，即可以确定出潜在准焦位置xf。具体地，当f(x0)＞f(x1)且f(x0)＜f(x2)时，若第二对焦位置x2位于初始对焦位置x0的右侧，则第三对焦位置x3位于第二对焦位置x2的右侧，由于此情形下第一对焦位置x1距离第三对焦位置x3最远，由此，可以将第一对焦位置x1剔除，通过将初始对焦位置x0、所述第二对焦位置x2和所述第三对焦位置x3以及f(x0)、f(x2)、f(x3)分别代入所述光学离焦梯度模型中，并求解，即可以确定出潜在准焦位置xf；若第二对焦位置x2位于初始对焦位置x0的左侧，则第三对焦位置x3位于第二对焦位置x2的左侧。当f(x0)≤f(x1)且f(x0)＞f(x2)时，若第一对焦位置x1位于初始对焦位置x0的右侧，则第三对焦位置x3位于第一对焦位置x1的右侧；若第一对焦位置x1位于初始对焦位置x0的左侧，则第三对焦位置x3位于第一对焦位置x1的左侧，由于此情形下第二对焦位置x2距离第三对焦位置x3最远，由此，可以将第二对焦位置x2剔除，通过将初始对焦位置x0、第一对焦位置x1和第三对焦位置x3以及f(x0)、f(x1)、f(x3)分别代入所述光学离焦梯度模型中，并求解，即可以确定出潜在准焦位置xf。需要说的是，如本领域技术人员所能理解的，通过控制所述驱动装置(例如步进电机)驱动内窥镜的物镜移动至第三对焦位置x3处，然后对目标物进行成像，以获取对应的目标物图像，再采用预设的图像清晰度评价算法计算第三对焦位置x3处所采集的目标物图像的图像清晰度评价值f(x3)(也即获取第三对焦位置x3所对应的图像清晰度评价值f(x3))。
在一些示范性的实施方式中，若所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值大于所述第一对焦位置所对应的图像清晰度评价值，且所述第二对焦位置所对应的图像清晰度评价值大于所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值，则所述第三对焦位置的计算公式如下所示：
x3＝x2+[(x2-x0)*8/L] (2)
其中，x3为所述第三对焦位置所对应的步长，x2为所述第二对焦位置所对应的步长，x0为所述初始对焦位置所对应的步长，L为所述调焦范围所对应的总步长，[]表示取整。
具体地，公式(2)中的8是根据驱动装置(例如步进电机)能够支持的总步长(例如能够支持1024步)以及实际运行过程中驱动装置(例如步进电机)合理的移动步长(例如128)所确定的(1024/128＝8，有点类似把步进电机的总步长划分为8个档位)。由此，当f(x0)＞f(x1)且f(x0)＜f(x2)时，通过根据上述公式(2)确定出第三对焦位置x3，可以确保潜在准焦位置xf位于初始对焦位置x0、第二对焦位置x2和第三对焦位置x3之间，进而保证能够准确地根据初始对焦位置x0、第二对焦位置x2、第三对焦位置x3以及f(x0)、f(x2)、f(x3)计算出潜在准焦位置xf。
在一些示范性的实施方式中，若所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值小于或等于所述第一对焦位置所对应的图像清晰度评价值，且所述第二对焦位置所对应的图像清晰度评价值小于所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值，则所述第三对焦位置的计算公式如下所示：
x3＝x1+[(x1-x0)*8/L] (3)
其中，x3为所述第三对焦位置所对应的步长，x1为所述第一对焦位置所对应的步长，x0为所述初始对焦位置所对应的步长，L为所述调焦范围所对应的总步长，[]表示取整。
同上，公式(3)中的8也是根据驱动装置(例如步进电机)能够支持的总步长(例如能够支持1024步)以及实际运行过程中驱动装置(例如步进电机)合理的移动步长(例如128)所确定的(1024/128＝8，有点类似把驱动装置(例如步进电机)的总步长划分为8个档位)。由此，当f(x0)≤f(x1)且f(x0)＞f(x2)时，通过根据上述公式(3)确定出第三对焦位置x3，可以确保潜在准焦位置xf位于初始对焦位置x0、第一对焦位置x1和第三对焦位置x3之间，进而保证能够准确地根据初始对焦位置x0、第一对焦位置x1、第三对焦位置x3以及f(x0)、f(x1)、f(x3)计算出潜在准焦位置xf。
在一些示范性的实施方式中，所述光学离焦梯度模型的计算公式如下所示：
其中，f(x)为步长为x的对焦位置所对应的图像清晰度评价值，xf为潜在准焦位置所对应的步长，a和b分别为一常量，b用来表示内窥镜的参数并用以避免上式(4)中的分母为零。
根据上述公式(4)可知，函数曲线f(x)的最大值对应得的对焦位置即为潜在准焦位置，可以通过曲线拟合得到。通过上式(4)我们可知有3个未知数(xf、a和b)，因此仅需3组数据即可求解潜在准焦位置xf、常量a和常量b。在实际应用过程中，只需要利用3个对焦位置处的图像的清晰度评价值便可拟合出曲线并得到潜在准焦位置。
在另一些示范性的实施方式中，所述光学离焦梯度模型的计算公式还可以如下所示：
需要说明的是，如本领域技术人员能理解的，所述光学离焦梯度模型还可以如下述的公式(6)或公式(7)所示：
下面对本发明中的光学离焦梯度模型的推导过程进行说明。请参考图3a和图3b，其中，图3a为光学***成像模型示意图；图3b为像平面的弥散圆示意图。如图3a所示，p代表物体空间的目标物点，D为透镜直径，d为弥散圆直径，l为物距，l'为理想像距，p'为理想像点，△为离焦量，p”为弥散圆的中心。像平面的弥散圆如图3(b)所示，R代表半径。对于弥散圆来说，每个像素点的能量为1/πR2，由于弥散圆是能量较为均一的一个圆形，每个圆内点的亮度值相同例如都为255，但弥散圆的边界与背景存在亮度差异，因此相较于弥散圆圆周上的一点A，当计算其清晰度评价值时，弥散圆内各像素点的亮度值相互抵消，只有圆周上的像素点不受影响。因此可认为清晰度评价值只与弥散圆圆周上的像素有关。在采用所述图像清晰度评价算法计算该弥散圆的清晰度评价值时，均匀圆周内的像素点无需参与计算，只需计算该弥散圆的圆周长度与每个像素点的能量即可。圆周上一个小弧度线段可以表示为Rdθ，当θ足够小时，可近似为线段，其水平和竖直方向分量可分别表示为Rdθsinθ和Rdθcosθ。因此，像平面上弥散圆的清晰度评价值f(x)可以用圆周上的线积分求得：
式中，C是常数(即4/π)。从上式(8)可以得出弥散圆的清晰度评价值f(x)与半径R成反比的结论。又由于弥散圆半径R与离焦量|x–xf|成正比，因此，对于任意一个对焦位置x，离焦量|x–xf|与清晰度评价值f(x)的关系满足上述的光学离焦梯度模型的计算公式(4)至公式(7)中的任意一种。
由于本发明中的光学离焦梯度模型是基于像平面上弥散圆的清晰度评价值函数f(x)推导出来的，可见本发明中的光学离焦梯度模型是从产生离焦的根本原因出发，使用光学***成像理论作为理论支撑，因此对焦准确性高。此外本发明中用于求解光学离焦梯度模型的三个对焦位置是通过全局选点确定出来的，由此可以避免出现局部极值，进而避免次峰效应。另外，本发明在确定第二对焦位置时，通过设置较大的移动步长和搜索结束条件，可以减少第二对焦位置的搜索次数，从而不仅可以避免过度迭代，而且可以提高对焦效率，实时性强。综上可见，本发明可以有效避免仅凭借经验或者评价函数来寻找相似曲线模型所导致的对焦准确性低(本发明)、实时性差、次峰效应、过度迭代等问题。
在一些示范性的实施方式中，所述根据所述潜在准焦位置确定最终准焦位置，包括：
将所述调焦范围内的位于所述潜在准焦位置的其中一侧且与所述潜在准焦位置相距一个步长的调焦位置作为第一候选准焦位置；
判断所述潜在准焦位置所对应的图像清晰度评价值是否大于所述第一候选准焦位置所对应的图像清晰度评价值；
若所述潜在准焦位置所对应的图像清晰度评价值大于所述第一候选准焦位置所对应的图像清晰度评价值，则将所述调焦范围内的位于所述潜在准焦位置的另一侧且与所述潜在准焦位置相距一个步长的调焦位置作为第二候选准焦位置；并判断所述潜在准焦位置所对应的图像清晰度评价值是否大于所述第二候选准焦位置所对应的图像清晰度评价值；
若所述潜在准焦位置所对应的图像清晰度评价值大于所述第二候选准焦位置所对应的图像清晰度评价值，则将所述潜在准焦位置作为最终准焦位置，若所述潜在准焦位置所对应的图像清晰度评价值小于或等于所述第二候选准焦位置所对应的图像清晰度评价值，则将所述第二候选准焦位置作为最终准焦位置；
若所述潜在准焦位置所对应的图像清晰度评价值小于或等于所述第一候选准焦位置所对应的图像清晰度评价值，则将所述调焦范围内的位于所述潜在准焦位置的同一侧且与所述第一候选准焦位置相距一个步长的调焦位置作为第三候选准焦位置，并判断所述第一候选准焦位置所对应的图像清晰度评价值是否大于所述第三候选准焦位置所对应的图像清晰度评价值；
若是，则将所述第一候选准焦位置作为最终准焦位置；若否，则将所述第三候选准焦位置作为最终准焦位置。
由此，本发明通过在确定出潜在准焦位置后，再采用图像清晰度评价函数并结合爬山搜索法在潜在准焦位置xf附近进行两步精搜索计算出最终准焦位置xf’，从而可以进一步提高最终所得到的准焦位置的准确性。
具体地，请继续参考图2，如图2所示，在计算出潜在准焦位置xf后，控制驱动装置(例如步进电机)驱动内窥镜的物镜移动至潜在准焦位置xf处，然后对目标物进行成像，以获取对应的目标物图像，再采用预设的图像清晰度评价算法计算潜在准焦位置xf处所采集的目标物图像的图像清晰度评价值f(xf)(也即获取潜在准焦位置xf所对应的图像清晰度评价值f(xf))。然后以xf为起始点，随机控制驱动装置(例如步进电机)驱动内窥镜的物镜朝某个方向移动一步以到达第一候选准焦位置xf+1，并对目标物进行成像，以获取对应的目标物图像，再采用预设的图像清晰度评价算法计算第一候选准焦位置xf+1处所采集的目标物图像的图像清晰度评价值f(xf+1)(也即获取第一候选准焦位置xf+1所对应的图像清晰度评价值f(xf+1))。若f(xf)＞f(xf+1)，则以xf为起始点，控制驱动装置(例如步进电机)驱动内窥镜的物镜朝反方向移动一步以到达第二候选准焦位置xf-1，并对目标物进行成像，以获取对应的目标物图像，再采用预设的图像清晰度评价算法计算第二候选准焦位置xf-1处所采集的目标物图像的图像清晰度评价值f(xf-1)(也即获取第二候选准焦位置xf-1所对应的图像清晰度评价值f(xf-1))。若f(xf)＞f(xf-1)，则将所述潜在准焦位置xf作为最终准焦位置xf’；若f(xf)≤f(xf-1)，则将第二候选准焦位置xf-1作为最终准焦位置xf’。若f(xf)≤f(xf+1)，则以第一候选准焦位置xf+1为起始点，控制驱动装置(例如步进电机)驱动内窥镜的物镜继续朝同一方向移动一步以到达第三候选准焦位置xf+2，并对目标物进行成像，以获取对应的目标物图像，再采用预设的图像清晰度评价算法计算第三候选准焦位置xf+2处所采集的目标物图像的图像清晰度评价值f(xf+2)(也即获取第三候选准焦位置xf+2所对应的图像清晰度评价值f(xf+2))。若f(xf+1)＞f(xf+2)，则将第一候选准焦位置xf+1作为最终准焦位置xf’；若f(xf+1)≤f(xf+2)，则将第三候选准焦位置xf+2作为最终准焦位置xf’。
综上可知，本申请通过选取初始对焦位置x0、第一对焦位置x1、第二对焦位置x2(最少一次即可搜索出第二对焦位置，当s＝[(L-x0)/3]时，最多两次即可搜索出第二对焦位置)，然后基于初始对焦位置x0、第一对焦位置x1、第二对焦位置x2以及所述光学离焦梯度模型即可计算出潜在准焦位置xf，也即最少调焦3次(当s＝[(L-x0)/3]时，最多调焦4次)即可确定出潜在准焦位置xf；然后在潜在准焦位置xf附近进行两次精调焦，即可确定出最终准焦位置xf’。可见，本发明仅需5～8次调焦，即可完成对焦，具有计算量小，实时性高的优点。
请继续参考图4，其为本发明一实施方式提供的图像清晰度评价算法的流程示意图。如图4所示，在一些示范性的实施方式中，所述图像清晰度评价算法，包括：
将待评价图像划分为N×N个图像块，其中，N为正整数；
针对每一个图像块，分别计算该图像块所对应的方差因子、适度曝光因子和对比度因子；
根据所有图像块各自所对应的权重值以及方差因子、适度曝光因子和对比度因子，分别计算所述待评价图像所对应的加权方差因子、加权适度曝光因子和加权对比度因子；
根据所述待评价图像所对应的加权方差因子、加权适度曝光因子和加权对比度因子，计算所述待评价图像的图像清晰度评价值。
由于内窥镜图像边缘畸变严重，中心区域畸变小且图像清晰，医生更关注图像的中心区域，由此，通过先将待评价图像(即上文中所述的目标物图像)划分为N×N个图像块，再针对每一个图像块分别计算该图像块所对应的方差因子、适度曝光因子和对比度因子；然后再根据所有图像块各自所对应的权重值以及方差因子，计算所述待评价图像所对应的加权方差因子，根据所有图像块各自所对应的权重值以及适度曝光因子，计算所述待评价图像所对应的加权适度曝光因子，根据所有图像块各自所对应的权重值以及对比度因子，计算所述待评价图像所对应的加权对比度因子；最后再根据所述待评价图像所对应的加权方差因子、加权适度曝光因子和加权对比度因子，计算所述待评价图像的图像清晰度评价值，从而采用本发明中的图像清晰度评价算法可以更加准确地计算出图像的清晰程度。
具体地，图像方差是统计图像灰度的分散程度的一种方法。方差越大，表明图像中灰度级分别越分散，图像质量也就越好。适度曝光因子是根据人眼视觉特性以及图像的空间频率特性而被引入的，适度曝光区域，能够呈现更丰富的纹理细节与色彩信息。聚焦模糊的图像，曝光区域面积大，纹理细节缺失。反之聚焦清晰的图像，曝光区域面积小，纹理细节丰富。图像对比度反映了图像的清晰度和纹理沟纹深浅的程度。聚焦清晰的图像，纹理沟纹越深，其对比度越大，视觉效果越清晰；反之，对比度小，则沟纹浅，效果模糊。由此，本发明中的图像清晰度评价算法基于方差因子、舒适度曝光因子和对比度因子这三个测度因子进行图像清晰度评价值的计算，能够更加准确地反映图像的清晰程度。
请继续参考图4，如图4所示，在一些示范性的实施方式中，在将待评价图像划分为N×N个图像块之前，所述图像清晰度评价算法还包括：
对所述待评价图像各像素点的像素值(包括灰度值、红色通道值、绿色通道值和蓝色通道值)进行归一化处理。
由此，通过先对所述待评价图像各像素点的像素值进行归一化处理，再进行图像的划分以及方差因子、适度曝光因子和对比度因子的计算，可以有效降低计算量，进一步提高本发明提供的自动对焦方法的效率。
具体地，可以根据如下公式进行归一化处理：
fnor(x,y)＝fimg(x,y)/255 (9)
其中，fimg(x,y)为坐标为(x,y)的像素点的归一化前的像素值，fnor(x,y)为坐标为(x,y)的像素点的归一化后的像素值。
需要说明的是，如本领域技术人员所能理解的，由于内窥镜一般采集的图像为RGB图像，因此，针对每一个像素点，可以分别根据上述的公式(9)对该像素点的红色通道值(即R值)、绿色通道值(即G值)和蓝色通道值(即B值)进行归一化处理，然后再根据归一化后的红色通道值(即R值)、绿色通道值(即G值)和蓝色通道值(即B值)，计算该像素点所对应的灰度值。当然，也可以先将RGB格式的待评价图像转换为灰度图像，再根据公式(9)进行灰度值的归一化处理。
在一些示范性的实施方式中，所述针对每一个图像块，分别计算该图像块所对应的方差因子、适度曝光因子和对比度因子，包括：
针对每一个图像块，根据该图像块中的每个像素点所对应的归一化后的灰度值，计算该图像块所对应的方差因子。
具体地，可以根据如下公式计算所述图像块所对应的方差因子：
其中，favg为所述图像块的灰度值的平均值，fvar为所述图像块所对应的方差因子，m为所述图像块的宽度尺寸，n为所述图像块的高度尺寸。
进一步地，在计算出每一图像块所对应的方差因子fvar后，可以根据如下公式计算所述待评价图像所对应的加权方差因子V：
其中，fvari为第i个图像块所对应的方差因子，wi为第i个图像块所对应的权重值。
进一步地，各个图像块(坐标为(x,y))的权重满足高斯分布，具体可以根据如下公式进行计算：
/>
假定将图像分成3×3个图像块，令σ＝1，则权重矩阵w为：
需要说明的是，如本领域技术人员所能理解的，在其它一些实施方式中，还可以采用除高斯加权法以外的其它加权方法计算每一个图像块所对应的权重值。
在一些示范性的实施方式中，针对每一个图像块，分别计算该图像块所对应的舒适度曝光因子，包括：
针对每一个图像块，根据该图像块中的每个像素点所对应的归一化后的红色通道值、绿色通道值和蓝色通道值，计算该图像块所对应的适度曝光因子。
具体地，可以根据如下公式计算所述图像块所对应的适度曝光因子：
其中，为坐标为(x,y)的像素点的归一化后的红色通道值，/>为坐标为(x,y)的像素点的归一化后的绿色通道值，/>为坐标为(x,y)的像素点的归一化后的蓝色通道值，μ为经验值0.6，σ为经验值0.2，Wexp为所述图像块所对应的适度曝光因子，m为所述图像块的宽度尺寸，n为所述图像块的高度尺寸。
进一步地，在计算出每一图像块所对应的适度曝光因子Wexp后，可以根据如下公式计算所述待评价图像所对应的加权适度曝光因子：
其中，为第i个图像块所对应的适度曝光因子，wi为第i个图像块所对应的权重值。
在一些示范性的实施方式中，针对每一个图像块，分别计算该图像块所对应的对比度因子，包括：
针对每一个图像块，根据该图像块中的每个像素点所对应的归一化后的灰度值以及与其相邻的像素点所对应的归一化后的灰度值，计算该图像块所对应的对比度因子。
具体地，可以根据如下公式计算所述图像块所对应的对比度因子：
其中，Clap为所述图像块所对应的对比度因子，fnor(x,y)为坐标为(x,y)的像素点的归一化后的灰度值，fnor(x+1,y)为坐标为(x+1,y)的像素点的归一化后的灰度值，fnor(x-1,y)为坐标为(x-1,y)的像素点的归一化后的灰度值，fnor(x,y+1)为坐标为(x,y+1)的像素点的归一化后的灰度值，fnor(x,y-1)为坐标为(x,y-1)的像素点的归一化后的灰度值，m为所述图像块的宽度尺寸，n为所述图像块的高度尺寸。
进一步地，在计算出每一图像块所对应的对比度因子后，可以根据如下公式计算所述待评价图像所对应的加权对比度因子C：
其中，为第i个图像块所对应的对比度因子，wi为第i个图像块所对应的权重值。
在一些示范性的实施方式中，所述根据所述待评价图像所对应的加权方差因子、加权适度曝光因子和加权对比度因子，计算所述待评价图像的图像清晰度评价值，包括：
采用如下公式，计算所述待评价图像的图像清晰度评价值：
其中，V为加权方差因子，W为加权适度曝光因子，C为加权对比度因子，为加权方差因子的权重参数，/>为加权适度曝光因子的权重参数、/>为加权对比度因子的权重参数。
据经验所得，选择为1时，加权方差因子在图像清晰度判断时较为准确。/>选择为3或4，/>选择为2。一般地，这三个权重参数的范围均为[0～5]。
基于同一发明构思，本发明还提供一种电子设备，请参考图5，其为本发明一实施方式提供的电子设备的方框结构示意图。如图5所示，所述电子设备包括处理器101和存储器103，所述存储器103上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器101执行时，实现上文所述的内窥镜的自动对焦方法。由于本发明提供的电子设备与本发明提供的内窥镜的自动对焦方法属于同一发明构思，因此本发明提供的电子设备具有本发明提供的内窥镜的自动对焦方法的所有有益效果，具体可以参考上文中有关本发明提供的内窥镜的自动对焦方法的有益效果的相关内容，故在此不再对本发明提供的电子设备所具有的有益效果进行赘述。
如图5所示，所述电子设备还包括通信接口102和通信总线104，其中所述处理器101、所述通信接口102、所述存储器103通过通信总线104完成相互间的通信。所述通信总线104可以是外设部件互连标准(Peripheral Component Interconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，EISA)总线等。该通信总线104可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。所述通信接口102用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
本发明中所称处理器101可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable GateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器101是所述电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分。
所述存储器103可用于存储所述计算机程序，所述处理器101通过运行或执行存储在所述存储器103内的计算机程序，以及调用存储在存储器103内的数据，实现所述电子设备的各种功能。
所述存储器103可以包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
本发明还提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可以实现上文所述的内窥镜的自动对焦方法。由于本发明提供的可读存储介质与本发明提供的内窥镜的自动对焦方法属于同一发明构思，因此本发明提供的可读存储介质具有本发明提供的内窥镜的自动对焦方法的所有有益效果，具体可以参考上文中有关本发明提供的内窥镜的自动对焦方法的有益效果的相关内容，故在此不再对本发明提供的可读存储介质所具有的有益效果进行赘述。
本发明实施方式的可读存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机硬盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其组合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言-诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言-诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)连接到用户计算机，或者可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
综上所述，与现有技术相比，本发明提供的内窥镜的自动对焦方法、电子设备和可读存储介质具有以下有益效果：
本发明通过在内窥镜的调焦范围内随机选取一个调焦位置作为初始对焦位置；根据所述初始对焦位置在所述调焦范围内确定出第一对焦位置和第二对焦位置，其中，所述初始对焦位置位于所述第一对焦位置和所述第二对焦位置之间；根据所述初始对焦位置、所述第一对焦位置和所述第二对焦位置以及预先构建的光学离焦梯度模型，确定潜在准焦位置；根据所述潜在准焦位置确定最终准焦位置。由此，相较于其它主流方法仅一昧的使用清晰度评价函数反馈来做核心对焦控制而言，本发明从产生离焦的根本原因出发，使用的光学离焦梯度模型具有光学成像离焦理论作为理论支撑，有效避免了仅凭借经验或者评价函数来寻找相似曲线模型所导致的算法鲁棒性差、参数调节慢、对焦准确性欠佳的问题；同时，本发明通过基于全局的光学离焦梯度模型进行准焦位置的预估，可以避免容易陷入局部极值的问题。此外，本发明通过引入第一对焦位置和第二对焦位置等边界条件，可以有效解决传统爬山法过渡迭代而反复改变调焦方向的问题。本发明通过5～8次对焦即可以实现内窥镜快速准确的自动对焦。
需要说明的是，在本文的实施方式中所揭露的装置和方法，也可以通过其他的方式实现。以上所描述的装置实施方式仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本文的多个实施方式的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用于执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。另外，在本文各个实施方式中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
还需要说明的的是，上述描述仅是对本发明较佳实施方式的描述，并非对本发明范围的任何限定，本发明领域的普通技术人员根据上述揭示内容做的任何变更、修饰，均属于本发明的保护范围。显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若这些修改和变型属于本发明及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。

Claims (12)

1.一种内窥镜的自动对焦方法，其特征在于，所述自动对焦方法包括：
在所述内窥镜的调焦范围内随机选取一个调焦位置作为初始对焦位置；
根据所述初始对焦位置在所述调焦范围内确定出第一对焦位置和第二对焦位置，其中，所述初始对焦位置位于所述第一对焦位置和所述第二对焦位置之间；
根据所述初始对焦位置、所述第一对焦位置和所述第二对焦位置以及预先构建的光学离焦梯度模型，确定潜在准焦位置；
根据所述潜在准焦位置，确定最终准焦位置；
所述根据所述初始对焦位置在所述调焦范围内确定出第一对焦位置和第二对焦位置，包括：
在所述调焦范围内选取位于所述初始对焦位置的其中一侧的一调焦位置作为第一对焦位置；
分别计算所述初始对焦位置和所述第一对焦位置所对应的图像清晰度评价值，其中，所述初始对应位置所对应的图像清晰度评价值为基于所述初始对焦位置处所采集的目标物图像采用预设的图像清晰度评价算法计算得到的，所述第一对焦位置所对应的图像清晰度评价值为基于所述第一对焦位置处所采集的目标物图像采用所述图像清晰度评价算法计算得到的；
若所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值大于所述第一对焦位置所对应的图像清晰度评价值，则在所述调焦范围内的位于所述初始对焦位置的另一侧的调焦位置区间内进行搜索，直至当前搜索到的调焦位置所对应的图像清晰度评价值大于所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值，或者当前搜索次数达到第一预设次数，则将当前搜索到的调焦位置作为所述第二对焦位置；
若所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值小于或等于所述第一对焦位置所对应的图像清晰度评价值，则在所述调焦范围内的位于所述初始对焦位置的另一侧的调焦位置区间内进行搜索，直至当前搜索到的调焦位置所对应的图像清晰度评价值小于所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值，或者当前搜索次数达到第二预设次数，则将当前搜索到的调焦位置作为所述第二对焦位置。
2.根据权利要求1所述的内窥镜的自动对焦方法，其特征在于，所述在所述调焦范围内的位于所述初始对焦位置的另一侧的调焦位置区间内进行搜索，包括：
根据预设移动步长在所述调焦范围内的位于所述初始对焦位置的另一侧的调焦位置区间内进行搜索。
3.根据权利要求2所述的内窥镜的自动对焦方法，其特征在于，所述预设移动步长的计算公式如下所示：
s＝[(L-x0)/3]
其中，s为预设移动步长，L为所述调焦范围所对应的总步长，x0为所述初始对焦位置所对应的步长，[]表示取整。
4.根据权利要求1所述的内窥镜的自动对焦方法，其特征在于，所述根据所述初始对焦位置、所述第一对焦位置和所述第二对焦位置以及预先构建的光学离焦梯度模型，确定潜在准焦位置，包括：
若所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值大于所述第一对焦位置所对应的图像清晰度评价值，且所述第二对焦位置所对应的图像清晰度评价值小于或等于所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值；或者若所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值均小于或等于所述第一对焦位置所对应的图像清晰度评价值和第二对焦位置所对应的图像清晰度评价值；则将所述初始对焦位置、所述第一对焦位置和所述第二对焦位置以及其各自所对应的图像清晰度评价值分别代入所述光学离焦梯度模型中，并对所述光学离焦梯度模型进行求解，以确定出潜在准焦位置；
若所述第一对焦位置所对应的图像清晰度评价值、所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值和所述第二对焦位置所对应的图像清晰度评价值满足单调递增的关系；或者若所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值小于或等于所述第一对焦位置所对应的图像清晰度评价值，且所述第二对焦位置所对应的图像清晰度评价值小于所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值；则在所述调焦范围内确定出一调焦位置作为第三对焦位置，将所述初始对焦位置、所述第一对焦位置和所述第二对焦位置中的距离所述第三对焦位置最远的一者剔除，将剩下的两者与所述第三对焦位置以及其各自所对应的图像清晰度评价值分别代入所述光学离焦梯度模型中，并对所述光学离焦梯度模型进行求解，以确定出潜在准焦位置。
5.根据权利要求4所述的内窥镜的自动对焦方法，其特征在于，若所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值大于所述第一对焦位置所对应的图像清晰度评价值，且所述第二对焦位置所对应的图像清晰度评价值大于所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值，则所述第三对焦位置的计算公式如下所示：
x3＝x2+[(x2-x0)*8/L]
其中，x3为所述第三对焦位置所对应的步长，x2为所述第二对焦位置所对应的步长，x0为所述初始对焦位置所对应的步长，L为所述调焦范围所对应的总步长，[]表示取整；
若所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值小于或等于所述第一对焦位置所对应的图像清晰度评价值，且所述第二对焦位置所对应的图像清晰度评价值小于所述初始对焦位置所对应的图像清晰度评价值，则所述第三对焦位置的计算公式如下所示：
x3＝x1+[(x1-x0)*8/L]
其中，x3为所述第三对焦位置所对应的步长，x1为所述第一对焦位置所对应的步长，x0为所述初始对焦位置所对应的步长，L为所述调焦范围所对应的总步长，[]表示取整。
6.根据权利要求1所述的内窥镜的自动对焦方法，其特征在于，所述图像清晰度评价算法，包括：
将待评价图像划分为N×N个图像块，其中，N为正整数；
针对每一个图像块，分别计算该图像块所对应的方差因子、适度曝光因子和对比度因子；
根据所有图像块各自所对应的权重值以及方差因子、适度曝光因子和对比度因子，分别计算所述待评价图像所对应的加权方差因子、加权适度曝光因子和加权对比度因子；
根据所述待评价图像所对应的加权方差因子、加权适度曝光因子和加权对比度因子，计算所述待评价图像的图像清晰度评价值。
7.根据权利要求6所述的内窥镜的自动对焦方法，其特征在于，
在将待评价图像划分为N×N个图像块之前，所述图像清晰度评价算法还包括：
对所述待评价图像各像素点的像素值进行归一化处理；
所述针对每一个图像块，分别计算该图像块所对应的方差因子、适度曝光因子和对比度因子，包括：
针对每一个图像块，根据该图像块中的每个像素点所对应的归一化后的灰度值，计算该图像块所对应的方差因子；根据该图像块中的每个像素点所对应的归一化后的灰度值以及与其相邻的像素点所对应的归一化后的灰度值，计算该图像块所对应的对比度因子；根据该图像块中的每个像素点所对应的归一化后的红色通道值、绿色通道值和蓝色通道值，计算该图像块所对应的适度曝光因子。
8.根据权利要求6所述的内窥镜的自动对焦方法，其特征在于，所述根据所述待评价图像所对应的加权方差因子、加权适度曝光因子和加权对比度因子，计算所述待评价图像的图像清晰度评价值，包括：
采用如下公式，计算所述待评价图像的图像清晰度评价值：
其中，V为加权方差因子，W为加权适度曝光因子，C为加权对比度因子，为加权方差因子的权重参数，/>为加权适度曝光因子的权重参数、/>为加权对比度因子的权重参数。
9.根据权利要求1所述的内窥镜的自动对焦方法，其特征在于，所述光学离焦梯度模型的计算公式如下所示：
或者如下所示：
其中，f(x)为步长为x的对焦位置所对应的图像清晰度评价值，xf为潜在准焦位置所对应的步长，a和b分别为一常量。
10.根据权利要求1所述的内窥镜的自动对焦方法，其特征在于，所述根据所述潜在准焦位置确定最终准焦位置，包括：
将所述调焦范围内的位于所述潜在准焦位置的其中一侧且与所述潜在准焦位置相距一个步长的调焦位置作为第一候选准焦位置；
判断所述潜在准焦位置所对应的图像清晰度评价值是否大于所述第一候选准焦位置所对应的图像清晰度评价值；
若所述潜在准焦位置所对应的图像清晰度评价值大于所述第一候选准焦位置所对应的图像清晰度评价值，则将所述调焦范围内的位于所述潜在准焦位置的另一侧且与所述潜在准焦位置相距一个步长的调焦位置作为第二候选准焦位置；并判断所述潜在准焦位置所对应的图像清晰度评价值是否大于所述第二候选准焦位置所对应的图像清晰度评价值；
若所述潜在准焦位置所对应的图像清晰度评价值大于所述第二候选准焦位置所对应的图像清晰度评价值，则将所述潜在准焦位置作为最终准焦位置，若所述潜在准焦位置所对应的图像清晰度评价值小于或等于所述第二候选准焦位置所对应的图像清晰度评价值，则将所述第二候选准焦位置作为最终准焦位置；
若所述潜在准焦位置所对应的图像清晰度评价值小于或等于所述第一候选准焦位置所对应的图像清晰度评价值，则将所述调焦范围内的位于所述潜在准焦位置的同一侧且与所述第一候选准焦位置相距一个步长的调焦位置作为第三候选准焦位置，并判断所述第一候选准焦位置所对应的图像清晰度评价值是否大于所述第三候选准焦位置所对应的图像清晰度评价值；
若是，则将所述第一候选准焦位置作为最终准焦位置；若否，则将所述第三候选准焦位置作为最终准焦位置。
11.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现权利要求1至10中任一项所述的内窥镜的自动对焦方法。
12.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1至10中任一项所述的内窥镜的自动对焦方法。
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