[发明专利]基于嵌入式媒体处理器的视频自动聚焦系统

权利要求书

1.一种基于嵌入式媒体处理器的视频自动聚焦系统，包括：视频采集模块，用以从摄像头获取原始视频图像数据；其特征在于：所述视频自动聚焦系统还包括：

图像获取处理模块，用于对获取的原始视频图像数据进行噪声处理，并提取其中的Y分量，采用基于区域分割的感应区区域选择算法提取聚焦区域，采用基于Sobel梯度算子的Tenengrad函数进行清晰度计算；聚焦搜索模块，用于确定镜头移动的方向，并根据当前的zoom值来决定搜索的基本步长step；读取当前镜头位置图像的清晰度值，设其值记为f₁，和上一帧图像的清晰度值f₂进行比较并计算清晰度变化率：Δf＝(f₁-f₂)/f₂，根据Δf计算步长系数值level，镜头所需移动的步长mov_step＝step×level；比较当前帧与上一帧图像的清晰度值，若清晰度值增加则说明未到峰值区域，若清晰度减少则判定已到峰值区域，最大清晰度值对应的位置作为聚焦位置；

聚焦执行模块，用于根据聚焦搜索模块中确定的镜头移动的方向和步长，向驱动镜头的步进电机发送控制信号调整镜头位置。

2.如权利要求1所述的基于嵌入式媒体处理器的视频自动聚焦系统，其特征在于：所述图像获取处理模块中，基于区域分割的感应区区域选择算法的过程为：将输入的原始视频图像数据划分成4×4小区域。然后计算每个区域的清晰度值w_i，其中i＝1...16，比较16个区域的清晰度值w_i，找出最大值w_max，其所对应区域作为种子记为(x₀，y₀)，以(x₀，y₀)为中心，考虑(x₀，y₀)的4领域区域(x，y)，如果(x，y)满足相似性准则，则将(x，y)与(x₀，y₀)合并作为相似区域，同时将(x，y)压入堆栈，从堆栈中取出一个区域，把它当作种子(x₀，y₀)，继续上述合并步骤，当堆栈为空时，则区域分割结束，所合并的区域即为选择出来的感兴趣区域。

3.如权利要求1或2所述的基于嵌入式媒体处理器的视频自动聚焦系统，其特征在于：所述聚焦搜索模块中，level值计算准则如下表1所示：

表1

其中，Δf为清晰度变化率，level表示步长的系数，dir表示镜头移动方向，times表示聚焦条件计数；当Δf为正值时，当清晰度变化率超过10％则使用最小步长移动即此时level＝1；当清晰度变化率小于10％则level值自增，所述自增用符号“++”表示，其中在5％～10％又使level值自减，所述自减用符号“--”表示；在Δf为负值时，阈值设定为5％，即变化率的绝对值大于5％的时候level＝1，同时将镜头移动方向反向；当变化率的绝对值小于5％时，采用level自增的方式跳过局部极值区域，同时保持镜头移动方向不变。

4.如权利要求1或2所述的基于嵌入式媒体处理器的视频自动聚焦系统，其特征在于：所述聚焦搜索模块中，确定镜头移动的方向的过程为：以最小步长连续将镜头移动三个位置，读取三帧图像，比较其清晰度值，设三个位置的图像的清晰度值为s₁、s₂、s₃，当且仅当s₁＜s₂＜s₃判断方向为负方向，s₁＞s₂＞s₃判断方向为正方向，其余情况则说明未找到方向，则重新计算镜头的移动方向。

5.如权利要求1或2所述的基于嵌入式媒体处理器的视频自动聚焦系统，其特征在于：在所述图像获取处理模块中，采用并行方式进行图像采集。

6.如权利要求2所述的基于嵌入式媒体处理器的视频自动聚焦系统，其特征在于：所述清晰度计算的公式为：

F(I)=ΣxΣy|Gx(x,y)|+|Gy(x,y)|---(2)]]>

上式中，G_x(x，y)，G_y(x，y)为梯度幅值，F(I)就是计算得到的图像I的清晰度值；

其中，梯度幅值的G_x(x，y)，G_y(x，y)的计算是以图像I中的(x，y)为中心的八邻域子图和Sobel梯度算子模板进行卷积获得，卷积公式为：

Gx(x,y)=I8(x,y)*SxGy(x,y)=I8(x,y)*Sy---(3)]]>

其中，I₈(x，y)表示以图像I中的(x，y)为中心的八邻域子图，S_x和S_y为Sobel梯度算子，其算子模板为：

Sx=-101-202-101]]>和Sy=121000-1-2-1---(4).]]>