本系列主要介绍图像信号处理器 (ISP, image signal processor) 中各核心算法模块的设计以及相关的前沿研究，以典型的相机成像系统为基础，涉及的内容包括各类缺陷校正，去马赛克，去噪，3A算法（自动对焦，自动曝光，自动白平衡），超分，HDR，风格迁移等主题。
本文介绍自动对焦技术的基本概念，并介绍现有的一些自动对焦方法。
背景介绍
对于机器来说，准确快速地聚焦是一件困难的事情。早期的图像及视频成像系统中，主要采取手动对焦的方式，根据人眼主观判断手动进行反复调节，直至肉眼所观测的图像最为清晰。自动对焦，顾名思义，将手动对焦的过程自动化，即自动调整相机镜头或焦距使相机成清晰的像。
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对焦值评价函数
在聚焦调节范围内，每一个调焦位置会对应一个对比度值，即对焦值，这些对焦值形成一条曲线，通常称为对焦曲线，如下图1所示。评价函数往往决定了对焦效果的好坏，即图像的清晰程度。
图1
一个理想的对焦值评价及焦点搜索过程如下图2所示，可以看到，对比度最大位置处的图像最清晰，对焦值曲线也是单峰的。当对焦函数确定之后，如何找到最大对焦值对应的焦点，需要相应的搜索算法。
图2
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对焦值搜索算法
对焦准确的位置对应于对比度评价函数的最大峰值，只有找到峰值，才能实现精准对焦。确定峰值需要相应的搜索算法。从某种意义上来说，对比度评价函数决定了对焦的精度，对焦值搜索算法决定了对焦的速度。下面简单介绍常用的两种对焦搜索方法。
全局搜索：从调焦范围的一端出发，采用等长的步长，逐步移动到调焦尾端，比较电机所有移动位置处图像对焦值大小，从而确定一个最大对焦值位置。
图3
二分搜索：需要多次往返搜索，与全局搜素类似，从对焦范围一端出发，首先以较大步长对整个调焦范围扫描一次，然后移动到当前最大对焦位置的周围区域，再以较小步长进行搜素，如此往复，直到搜索的最大值变化足够小。
图4
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对焦窗口选择
对焦窗口，是在自动对焦过程中利用评价函数对拍摄场景进行清晰度评价值计算所选取的某一区域，通常为人们所感兴趣的区域，而不是对整幅图像进行计算。常用的对焦窗口选择算法主要有中央区域对焦窗口选择法、多区域对焦窗口选择法。
中央区域对焦窗口选择法是利用图像正中心某一特定尺寸的区域作为对对焦窗口区域的，其原理是认为在拍摄时关注的主体部分通常在视场中央，只要中央区域处在合焦状态，即认为整幅图像对焦完成。
图5
多区域对焦窗口选择法是在图像中选取多个子区域作为对焦窗口，利用多个区域共同评价图像的对焦程度。主要有黄金分割法和倒T字型法。
图6
现有方法介绍
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主动对焦
主动对焦使用传感器或测距工具测量出目标场景与镜头之间的距离，然后据此调焦而获得对焦准确的位置。主要分为红外线测距法、超声波测距法、PSD测距法等。主动对焦能适应各种光照情形，尤其是在低照度情况下也能正常工作，但是主动对焦成本更高，体积更大，便携性较差。下图是PSD测距法的原理示意图。
图7
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被动对焦
被动对焦主要利用透入的光线和形成的图像信息进行分析来调节焦距，主要分为反差式对焦 (Contrast Detection, AF) 和相差式对焦 (Phase Detection, AF) 。
反差式自动对焦的基本原理可以概括为：随着镜头向合焦位置移动，图像越来越清晰，图像的对比度也越来越大，将寻找合焦位置的焦点转化为寻找图像最大对比度的过程。反差式对焦的主要优点在于对焦准确，环境适应能力强，光学设计原理简单。缺点在于对焦速度较慢，对噪声敏感，在物体本身对比度较低时会对焦失效。下图描绘了反差式对焦系统的一般框架。
图8
使用相位差作为评价图像对焦程度的方法称为相差式对焦，它利用一对线性对焦传感器 (Line Sensor) 的相位差来调整焦距。这种对焦系统结构如下图所示，一部分入射到相机的光被半反射镜 (Half Mirror) 和子反射镜 (Sub-mirror) 向下反射到线性传感器上，向下反射的光通过透镜 (Mirror) 汇聚到两个单独的线性传感器上。相差式对焦优点在于对焦迅速、准确；缺点在于需要独特的硬件构造，结构复杂，造价高，环境适应能力差。
图9
参考文献：
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