一种近距离物体优先的对焦窗口选择策略＊

高林中

（山西煤炭职业技术学院，山西 太原 030031）

引 言

随着数码相机普遍进入千万级有效像素的行列，为提高自动对焦速度，大多数相机都采用了多个对焦窗口的自动对焦技术。对焦窗口选择是数码相机进行自动对焦的关键技术之一。对于自动选择对焦窗口，目前产品中有利用模式识别的方法选择对焦窗口的［1］，也有利用拍摄者眼睛瞳孔信息选择对焦窗口的［2］。受各种方法的局限性影响，很难找到一种能够普遍适用的对焦窗口选择方法。为此，大多相机采用了多种对焦窗口选择方法。而采用近距离物体优先的自动对焦窗口选择，不失为一种既简单又有效的选择策略。

1 采用近距离物体优先的对焦窗口选择策略的可行性

利用模式识别的方法选择对焦窗口也叫人脸优先对焦模式，先利用人类皮肤颜色分布的特点来探测图像中的皮肤区域，然后用形态学操作来去除皮肤区域中的眼睛、鼻孔、嘴巴等非皮肤碎片，最后以所得的皮肤区域作为对焦窗口应用对焦评价函数［1］。利用拍摄者眼睛瞳孔信息选择对焦窗口，叫做眼控对焦模式，是对现有照相机的取景目镜结构稍加改进，利用相机的图像传感器获取拍摄者眼睛的图像，再通过对该图像进行处理来判断其瞳孔在眼睛中的位置，并依此推断拍摄者的注意力所集中的区域，从而实现对焦窗口的自动选择［2］。

以上两种对焦窗口选择方法，都需要较为复杂的软件系统支持，利用拍摄者瞳孔信息选择对焦窗口，还需要一定的硬件支持。而且，模式识别的方法仅适用于成像主体是人的情况。眼控对焦模式对于单一拍摄对象且拍摄者只专注于拍摄对象的场景时是相当有效的。但是，根据人们的拍摄经验，按动快门之前，拍摄者一般都要环视一下整个画面，以便把握照片的构图情况，而这一习惯往往会造成这种方法选择对焦窗口的失败。为此，有必要采用一种简单有效的自动对焦窗口选择方法。

事实上，除了框架式构图、透过玻璃等透明物体和细碎栅栏拍摄的照片外，在照片中心80%的区域（数码相机的对焦窗口一般设置在此范围）内，大多数照片的拍摄主体都处于距离镜头最近的位置，如人物风景照、合影照等，与图1相似。通过对2007年第三期《中国摄影》杂志所刊登的166张图片进行分析统计，发现其中拍摄主体满足上述条件的有67张，达到了40.4%。

据上所述，可以采取这样的一种对焦窗口选择方法，即驱动相机镜头由近及远对拍摄对象对焦，获得一系列图像，针对每一幅图像，对所有的对焦窗口计算对焦评价函数值，从中找到对焦评价函数达到最大值时对应物距最小的对焦窗口，并以该对焦窗口为对焦区域在对焦评价函数最大值附近进行较为精确的自动对焦，便可以得到以拍摄主体为对焦对象的清晰图像。这就是近距离物体优先的对焦窗口自动选择。

图1 适用于近距离物体优先对焦窗口自动选择的场景Fig.1 The sutable scene for close－up objects AF windows priority

2 近距离物体优先的对焦窗口选择的实现

2.1 对焦评价函数的选择

由于在选择对焦窗口时，要对所有的对焦窗口适用对焦评价函数，对于每一幅图像，都要计算所有的函数值，因此，计算量大。为保证对焦的实时性，可选择计算量小、信噪比高、评价结果准确可靠的图像梯度（4邻域微分拉普拉斯算子）加阈值求和函数，作为对焦评价函数［3］。计算如下：

对于图像序列的第k幅图像，在对焦窗口J内，采用隔行扫描、间隔选取像素的方法，对每个像素在3×3邻域内计算拉普拉斯算子：

式（1）中，x，y＝2n＋1，n＝0，1，2，……。

设定小阈值M和大阈值N，对于上面函数作如下处理：

小阈值M和大阈值N的大小，可根据理想对焦评价函数曲线的要求，通过运用MatLab，对于不同场景、不同对焦距离的系列照片进行对焦评价函数曲线的仿真来确定。

当选定对焦窗口后，可选择一种对焦精度高、无偏性好的函数取代4邻域微分拉普拉斯算子，以提高对焦精度，如可选取基于Kirsch边缘检测算子［4］：

基于Kirsch边缘检测算子共有8个卷积核（见表1，表中每个卷积核的行列对应图像像素的行序和列序，表格中的数值为相应像素值在卷积核中的权重），对于图像中的每个像素都用这8个掩模进行卷积，每个掩模都对某个特定边缘方向作出最大响应。所有8个方向的最大值作为该点的输出值f（x，y）。

表1 Kirsch边缘检测算子Tab.1 Kirsch edge detection operator

经MatLab仿真实验可以得到，当选择4邻域微分拉普拉斯算子作为对焦评价函数时，M＝0.04，N＝0.17；当选择Kirsch边缘检测算子作为对焦评价函数时，M＝0.14，N＝7。

2.2 对焦搜索算法

对焦搜索算法采用改进的爬山算法［5］。搜索过程分为两大步，先搜索确定对焦窗口，再在确定的对焦窗口内进行对焦，直到得到最高精度的搜索值。其基本流程框图如图2所示。

2.3 窗口选择及对焦的实现过程

以图1为例，采用近距离物体优先的对焦窗口自动选择的方法，实现自动对焦的基本过程有三步：（1）当完成取景并启动自动对焦程序后，数码相机使用较大步长，由近及远驱动并改变镜头的对焦距离，得到不同对焦距离的一系列图像，对于取景范围内的所有对焦窗口，分别计算出每一幅图像所对应的梯度阈值评价函数值，从而得到最先找到函数最大值的对焦窗口，如图1中汽艇或水面波浪所对应的窗口，该窗口即是离数码相机最近物体所对应的对焦窗口；（2）针对这一对焦窗口，在梯度阈值函数值最大值所对应的对焦距离附近的一定范围内，使用较小步长，驱动并改变镜头的对焦距离，得到不同对焦距离的一系列图像，计算出每一幅图像在选定对焦窗口范围内的基于Kirsch边缘检测算子的阈值函数值，从而得到该函数的最大值；（3）将镜头驱动到基于Kirsch边缘检测算子的阈值函数最大值对应的对焦距离，启动快门拍摄，即可得到拍摄对象最清晰的图象，如图1所示。

图2 对焦搜索算法基本流程图Fig.2 Basic flow chart of focus search algorithm

3 近距离物体优先的对焦窗口选择的应用扩展

拍摄实践中，往往存在这样的一种情况：在整幅画面中，由于各拍摄对象的影响，故不适用近距离物体优先的对焦窗口选择。但在拍摄主体的附近区域内，则可适用这种窗口选择策略，如图3所示情形。为实现这种情况下对焦窗口的自动选择，对于对焦窗口数目较多的数码相机，可以根据对焦窗口的空间位置，对对焦窗口进行分组，先手动选择拍摄主体所处位置的对焦窗口组，然后再在该对焦窗口组中选用近距离物体优先的对焦窗口选择策略，以自动选择对焦窗口，实现自动对焦。这样，就会扩大该对焦窗口选择策略的适用范围。假设某数码相机设有19个对焦窗口，如图4（a）所示，可将这些窗口依空间位置分为五组。对于图3的情形，可手动选择一组对焦窗口作为区域［如图4（b）所示白线框内的五个对焦窗口］，适用近距离物体优先的对焦窗口选择策略。

图3 整幅画面不适用、但在图中圆圈内则适用近距离物体优先对焦窗口选择策略的情形Fig.3 The scene of the whole picture is not applicable，but it is applicable within a circle

图4 近距离物体优先的对焦窗口选择的应用扩展Fig.4 The extended application of close－up objects AF windows Priority

4 结 论

近距离物体优先的对焦窗口选择不需要特殊硬件支持，计算量小，实时性好，适用性强，可作为数码相机的一种对焦窗口自动选择策略。当然，该策略只适用于在数码相机设置（或选定）的所有对焦窗口对应的取景区域内，离拍摄者距离最近物体是拍摄对象，并且拍摄对象具有一定图象细节的情况。如果拍摄对象前有其他物体，该策略是不适用的。

［1］田宜彬，徐之海，冯华君，等.基于皮肤探测的自动对焦［J］.光子学报，2003，32（1）：56－61.

［2］田宜彬，徐之海，冯华君，等.用于数码相机的瞳孔控制自动对焦技术［J］.光学技术，2003，29（1）：53－55.

［3］朱孔凤，姜 威，王端芳，等.一种新的图像清晰度评价函数［J］.红外与激光工程，2005，34（4）：464－468.

［4］杨再华，李玉和，李庆祥，等.基于边缘特征提取的图像清晰度评价函数［J］.计算机工程与应用，2005，41（10）：35－36，161.

［5］朱明峰，王命延.基于彩色离焦模糊图像清晰度评价的启发式调焦算法［J］.南昌大学学报（理科版），2004，28（3）：297－300.