[发明专利]一种自动调整图像画面的方法和系统

权利要求书

1.一种自动调整图像画面的方法，包括如下步骤：

步骤1，分别在不同场景下采集多张不同焦距下的不同清晰度的图像，以此采集多类图像数据；

步骤2，对采集的多张不同清晰度的图像进行清晰度判定，按照判定的清晰度分别对每一张图像进行标引；

步骤3，基于已标引的图像数据和对应的标签信息训练神经网络模型，神经网络训练完成后，保存模型参数；

步骤4，对当前投影画面进行拍照，将此刻的图像画面传入已经训练好的卷积神经网络，通过计算，得到此时画面的清晰度类别；

步骤5，按照画面的清晰度类别分别调整相机马达参数自动对相机焦距进行调整；

步骤6，当图像画面被判定为最清晰类别，停止相机的调整，定格此时的相机焦距和画面，完成自动对焦。

2.如权利要求1所述的自动调整图像画面的方法，其特征在于，所述图像的清晰度包括最清晰、次清晰、次模糊和最模糊四个量级，并对应四类标签信息；

所述对每张图像进行标引包括对每一张图像加上与该图像清晰度量级对应的标签。

3.如权利要求1所述的自动调整图像画面的方法，其特征在于，采用的神经网络为卷积神经网络。

4.如权利要求1所述的自动调整图像画面的方法，其特征在于，若当前图像画面清晰度属于“最模糊”类别，则调整相机马达参数按照第一幅度对相机焦距进行粗调；若当前图像湖面清晰度属于“次模糊”，则调整相机马达参数对相机焦距按照第二幅度进行粗调；若当前图像画面清晰度属于“次清晰”，则调整相机中马达参数对相机焦距按照第三幅度进行微调。

5.如权利要求4所述的自动调整图像画面的方法，其特征在于，所述第一幅度、第二幅度、第三幅度的大小关系为第一幅度第二幅度第三幅度。

6.一种自动调整图像画面的系统，包括模型训练模块和图像调整模块，其中，

模型训练模块用于基于训练数据的采集和处理建立图像画面清晰度的训练模型，包括以下处理单元：

数据采集单元，用于分别在不同场景下采集多张不同焦距下的不同清晰度的图像，以此采集多类数据；

数据标引单元，用于对多张不同清晰度的图像进行清晰度判定，并按照判定的清晰度分别对每一张图像进行标引；

网络训练单元，用于基于已标引的图像数据和对应的标签信息训练神经网络模型，并在卷积神经网络训练完成后，保存模型参数；

自动调整模块，用于基于训练好的神经网络模型对当前投影图像画面进行自动调整以获取最佳清晰画面，包括以下处理单元：

清晰度判定单元，利用投影相机对当前投影画面进行拍照，将此刻的图像画面传入已经训练好的卷积神经网络网络，通过计算，得到此时画面的清晰度类别，

焦距调整单元，用于按照画面的清晰度类别分别调整相机马达参数对相机焦距进行调整；

定格处理单元，用于当图像画面被判定为最清晰类别时停止相机的调整，定格此时的相机焦距和画面，完成自动对焦。

7.如权利要求6所述的自动调整图像画面的系统，其特征在于，所述图像的清晰度包括最清晰、次清晰、次模糊和最模糊四个量级，并对应四类标签信息；

所述对每张图像进行标引包括对每一张图像加上与该图像清晰度量级对应的标签。

8.如权利要求6所述的自动调整图像画面的系统，其特征在于，采用的神经网络为卷积神经网络(Convolution neural network, CNN)。

9.如权利要求6所述的自动调整图像画面的系统，其特征在于，若当前图像画面清晰度属于“最模糊”类别，则调整相机马达参数按照第一幅度对相机焦距进行粗调；若当前图像湖面清晰度属于“次模糊”，则调整相机马达参数对相机焦距按照第二幅度进行粗调；若当前图像画面清晰度属于“次清晰”，则调整相机中马达参数对相机焦距按照第三幅度进行微调。

10.如权利要求9所述的自动调整图像画面的系统，其特征在于，所述第一幅度、第二幅度、第三幅度的大小关系为第一幅度第二幅度第三幅度。