一种聚焦方法、摄像装置及存储介质与流程

1.本申请涉及摄像技术领域，特别是涉及一种聚焦方法、摄像装置及存储介质。


背景技术：

2.在通过摄像装置进行摄像时，在不同场景下往往需要进行聚焦，以提高摄像画面的清晰度。随着平安城市的建立，监控系统中的摄像装置发挥着越来越重要的作用，为摄像装置的聚焦效果提出了更高的要求。
3.目前，由于监控场景的多样性，在某些场景之下并不能获取到清晰的摄像画面。例如，在补光欠佳县，乡，村的监控场景中，摄像装置捕获的画面清晰效果就不佳。因此，如何提高在摄像装置的聚焦效果，以在不同场景均能获得较好的摄像效果是丞待解决的问题。


技术实现要素：

4.本申请提供一种聚焦方法、摄像装置及存储介质，以解决上述技术问题。
5.为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种聚焦方法该方法应用于摄像装置，方法包括：在粗调过程中，获取摄像装置针对同一场景采集的至少两路图像数据；对至少两路图像数据分别通过相应的评估方式进行处理，以获得分别与至少两路图像数据对应的至少两组第一聚焦评估算子；计算至少两组第一聚焦评估算子内的算子变化率；在精调过程中，基于摄像装置后续采集的与变化率中的最大者对应的同一路图像数据以及对应的评估方式确定最佳聚焦位置。
6.为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种聚焦方法，该法应用于摄像装置，该方法包括：获取摄像装置针对同一场景采集的至少两路图像数据；对至少两路图像数据分别通过相应的评估方式进行处理，以获得分别与至少两路图像数据对应的至少两组第一聚焦评估算子；计算至少两组第一聚焦评估算子内的算子变化率；选择与变化率中的最大者所对应的评估方式作为摄像装置的最佳评估方式。
7.为解决上述技术问题，本申请采用的又一个技术方案是：提供一种摄像装置，该摄像装置包括：数据选择模块，用于在粗调过程中获取摄像装置针对同一场景采集的至少两路图像数据；处理模块，与数据选择模块连接，用于对至少两路图像数据分别通过相应的评估方式进行处理，以获得分别与至少两路图像数据对应的至少两组第一聚焦评估算子；聚焦控制模块，与处理模块连接，用于计算至少两组第一聚焦评估算子内的算子变化率；并用于在精调过程中，基于摄像装置后续采集的与变化率中的最大者对应的同一路图像数据以及对应的评估方式确定最佳聚焦位置。
8.为解决上述技术问题，本申请提供的又一个技术方案是：提供一种摄像装置，该摄像装置包括：数据选择模块，用于在粗调过程中获取摄像装置针对同一场景采集的至少两路图像数据；处理模块，与数据选择模块连接，用于对至少两路图像数据进行处理，以获得分别与至少两路图像数据对应的至少两组第一聚焦评估算子；聚焦控制模块，与处理模块连接，用于计算至少两组第一聚焦评估算子内的算子变化率；并用于选择与变化率中的最
大者所对应的评估方式作为摄像装置的最佳评估方式。
9.为解决上述技术问题，本申请提供的又一个技术方案是：提供一种摄像装置，该摄像装置包括存储器和处理器；处理器与存储器连接；存储器用于存储计算机程序，处理器用于执行计算机程序以实现上述的聚焦方法。
10.为解决上述技术问题，本申请提供的又一个技术方案是：提供一种计算机存储介质，该计算机存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被执行时实现上述的聚焦方法。
11.本申请至少具备如下有益效果：本申请通过粗调获取不同路数据在相应的评估方式下的算子变化率，并在精调过程中使用变化率中的最大者对应的同一路图像数据，以及对应的评估方式确定最佳聚焦位置，能够准确获取最佳聚焦位置以提升聚焦效果。
附图说明
12.为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
13.图1是本申请的聚焦方法的第一实施例的流程示意图；
14.图2是本申请的第一聚焦评估算子与调焦马达位置的一关系示意图；
15.图3是本申请的聚焦方法的第二实施例的一流程示意图；
16.图4是本申请的聚焦评估算子曲线的一示意图；
17.图5是本申请的聚焦评估算子曲线的另一示意图；
18.图6是本申请的聚焦评估算子曲线的又一示意图；
19.图7是本申请的聚焦方法的第三实施例的流程示意图；
20.图8是本申请的聚焦方法的第四实施例的一流程示意图；
21.图9是本申请的摄像装置的一实施例的结构示意图；
22.图10是本申请的摄像装置的一实施例的框架示意图；
23.图11是本申请的计算机可读存储介质的一实施例的框架示意图。
具体实施方式
24.下面结合附图和实施例，对本申请作进一步的详细描述。特别指出的是，以下实施例仅用于说明本申请，但不对本申请的范围进行限定。同样的，以下实施例仅为本申请的部分实施例而非全部实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。
25.本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例，例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
26.本申请首先提供一种聚焦方法，应用于摄像装置，以提高摄像装置的聚焦效果。其中，摄像装置可以是应用于监控系统中的固定摄像设备，也可以是可移动式的数码摄像机等等，不做具体限制。
27.具体的，摄像装置包括变焦镜头、变焦马达以及调焦马达。变焦马达用于调整变焦镜头的焦距，即调整变焦镜头的倍数以改变取景场景的范围。例如，在当前场景下，变焦镜头的倍数较小，摄像装置获取的当前场景的范围较小；通过变焦马达驱动变焦镜头使得变焦镜头的倍数增大，当前场景范围增大。在通过变焦马达调整倍数发生场景变化之后，需要进一步进行调焦(也称聚焦、对焦)，具体需要进一步通过调节调焦马达的位置，以获取摄像画面在当前场景下的最佳清晰度。
28.其中，请参阅图1，图1是本申请的聚焦方法的第一实施例的流程示意图。如图1，该方法包括如下步骤：
29.s101：在粗调过程中，获取摄像装置针对同一场景采集的至少两路图像数据。
30.调焦可以包括两个调焦过程，即粗调与精调。当需要对摄像装置进行调焦时，摄像装置首先进入到粗调过程，在粗调完成后进行精调。
31.具体的，在粗调的调节过程中，摄像装置以较大幅度的调整调焦马达的位置以迅速提高画面清晰度，并获取画面清晰度最高时对应的调焦马达位置范围。进一步进行精调，精调过程中在该马达位置范围内以较小的幅度调节调焦马达的位置，以在该范围内找到最大清晰度对应的调焦马达的位置。
32.在粗调过程中，获取摄像装置在同一场景下采集的至少两路图像数据。同一场景可以是在摄像装置调整变焦马达之后，在固定焦距以及固定镜头下的场景。在同一场景下摄像装置通过图像传感器采集图像数据，以获得至少两路图像数据。其中，至少两路图像数据可以是相同的图像数据，也可以是不同的图像数据。
33.s102：对至少两路图像数据分别通过相应的评估方式进行处理，以获得分别与至少两路图像数据对应的至少两组第一聚焦评估算子。
34.对该至少两路图像数据分别通过相应的评估方式进行处理，以对每一路图像数据通过相应的评估方式进行处理。其中，评估方式用于获取图像数据的聚焦评估算子，每个聚焦评估算子对应于一个调焦马达的位置，聚焦评估算子可以反映基于当前图像数据的聚焦清晰度。因此，基于相应图像数据，聚焦评估算子能够反应摄像装置的调焦马达在不同的位置时的聚焦清晰度。
35.在一些实施方式中，评估方式可以包括通过滤波器对图像数据进行处理，以基于处理后的数据获取该图像数据的聚焦评估算子。当然，在另一些实施方式中，也可以通过其他方式对图像数据进行处理，并进一步基于处理后的图像数据获取图像数据的聚焦评估算子。
36.其中，对于至少两路所采取的评估方式可以相同，也可以不同。例如，所有的图像数据均采取相同的评估方式，或所有的图像数据分别采用不同的评估方式。
37.因此，至少两组第一聚评估算子可以分别反应对应的图像数据在不同调焦马达位置下的聚焦清晰度。
38.s103：计算至少两组第一聚焦评估算子内的算子变化率。
39.在粗调过程中，在某一个调焦马达位置下第一聚焦评估算子有最大值，在该聚焦
马达位置两侧的聚焦马达位置下的第一聚焦评估算子的最大值小于该最大值。
40.请参阅图2，图2是本申请的第一聚焦评估算子与调焦马达位置的一关系示意图。
41.如图2，在xoy坐标系中，x轴表示粗调过程中调焦马达的位置，y轴表示粗调过程中第一聚焦评估算子的值。
42.从图2可知，在粗调焦过程中，在某一调焦马达位置处对应的第一聚焦评估算子的值为最大，如第一聚焦评估算子b对应的调焦马达位置为x2，聚焦评估算子值为y3，为最大聚焦评估算子值。
43.在最大算子值的第一聚焦评估算子两侧的第一聚焦评估算子的算子值均小于该最大聚焦评估算子值。例如，第一聚焦评估算子b左侧的第一聚焦评估算子a对应的聚焦马达位置为x1，聚焦评估算子值为y2，小于y3；第一聚焦评估算子b右侧的第一聚焦评估算子c对应的聚焦马达位置为x3，聚焦评估算子值为y1，小于y3。更具体的，从图2可知，聚焦评估算子所组成的聚焦评估算子曲线开口向下。
44.计算至少两组第一聚焦评估算子内的算子变化率，即分别计算各组第一聚焦评估算子的变化率。在一些实施方式中，可以计算出所有相邻的两个第一聚焦评估算子的差值的绝对值与对应的位置差值绝对值的比值，并将比值和作为变化率。当然，在另一些实施方式中，也可以求取在一定调焦马达位置范围内的第一聚焦评估算子的变化率作为算子变化率。
45.其中，算子变化率可以反映聚焦算子随调焦马达位置变化快慢程度，算子变化率高则反映了聚焦算子随调焦马达位置变化而变化的较快。结合图2，算子变化率高则反映了第一聚焦评估算子形成的算子曲线更为陡峭，不同调焦马达位置对应的第一聚焦评估算子的区分度更好。
46.s104：在精调过程中，基于摄像装置后续采集的与变化率中的最大者对应的同一路图像数据以及对应的评估方式确定最佳聚焦位置。
47.粗调获取到至少两组第一聚焦评估算子内的算子变化率之后，进一步进行精调。相比于粗调，在精调过程中调焦马达的位置变化幅度更小，以获取算子值大于第一聚焦评估算子最大值的聚焦评估算子对应的调焦马达位置作为最佳聚焦马达位置，进一步提升聚焦效果。
48.请结合图2，在粗调过程中，虽然在位置x2对应的第一聚焦评估算子b取得最大值，但在可能在第一聚焦评估算子d与第一聚焦评估算子e之间取得算子值大于第一聚焦评估算子b的算子值的聚焦评估算子，此时画面的清晰度更高。
49.例如，在精调过程中，算子值大于第一聚焦评估算子b的算子值的聚焦评估算子为f，那么聚焦评估算子f对应的调焦马达的位置为最佳调焦马达位置。摄像装置的调焦马达位置处于最佳调焦马达位置时，摄像装置在当前场景下的画面清晰度最高。
50.本实施例基于摄像装置后续采集的与变化率中的最大者对应的同一路图像数据以及对应的评估方式确定最佳聚焦位置。即在精调过程中，以变化率中最大者对应的图像数据采集方法相同的图像采集方法获取图像数据，以实现精调基于与变化率中的最大者对应的同一路图像数据。
51.进一步，采取该路图像数据对应的评估方式。在该评估方式下获取的聚焦评估算子相对于其他评估方式下获取的聚焦评估算子具有更大的变化率。可以理解的是，聚焦评
估算子的变化率越大，聚焦评估算子的区分度就越好，利于在小幅度调节调焦马达位置的情况下，找到最大聚焦评估算子及对应的调焦马达位置，即最佳聚焦位置。
52.本实施例至少具备的有益效果是：本实施例通过粗调获取不同路数据在相应的评估方式下的算子变化率，并在聚焦过程中使用变化率中的最大者对应的同一路图像数据以及对应的评估方式确定最佳聚焦位置，能够提升聚焦效果。
53.请参阅图3，图3是本申请的聚焦方法的第二实施例的一流程示意图，本实施例基于上述的第一实施例。如图3，本实施例的聚焦方法包括以下步骤：
54.s2011：控制摄像装置以至少两种不同的曝光参数对场景进行图像采集，进而获取至少两路图像数据。
55.即上述步骤s101可以具体包括步骤s2011。即在粗调过程中，控制摄像装置可以通过至少两种不同的曝光参数对场景进行图像采集，进而获取至少两路图像数据。其中，曝光参数可以包括曝光时间，当然也可以包括其他曝光参数。
56.具体的，设置摄像装置工作在宽动态模式下，摄像装置在宽动态模式下以不同的曝光时间采集同一场景下的图像数据。更具体的，可以设置摄像装置的图像传感器工作在宽动态模式下，以通过不同的曝光时间采集同一场景下的图像数据。
57.例如，当摄像装置工作在宽动态模式下时，以第一曝光时间采集第一图像数据，以第二曝光时间采集第二图像数据，第一曝光时间与第二曝光时间的长短不同，因此所采集的第一图像数据与第二图像数据也是不同的。当然，当摄像装置工作在宽动态模式下时，不同的曝光时间也可以是三个、四个等等，相应的采集三路、四路图像数据等等。
58.其中，当摄像装置工作在宽动态模式下，并采集到至少三路图像数据时，若仅仅需要两路图像数据进行聚焦控制，那么本步骤可以获取曝光时间最长与曝光时间最短对应的两路图像数据。
59.s2012：控制摄像装置对场景进行图像采集，以获取至少两路图像数据中的至少一路图像数据；对采集到的图像数据进行复制，以获得至少两路图像数据。
60.即上述步骤s101也可以具体包括步骤s2012。即在粗调过程中，控制摄像装置对场景进行图像采集，以获取至少两路图像数据中的至少一路图像数据。并进一步对采集到的图像数据进行复制，以获得至少两路图像数据。
61.具体的，可以设置摄像装置工作在线性模式下，通过特定的曝光时间获取一路图像数据，进一步复制该路图像数据以获得至少两路图像数据。其中，摄像装置工作在线性模式下时，获取图像数据的曝光时间相等。可以理解的是，此步骤获取的至少两路图像数据为相同的图像数据。
62.s202：利用至少两个不同的滤波器分别对至少两路图像数据进行滤波，进而获得至少两组第一聚焦评估算子。
63.即上述步骤s102可以具体包括步骤s202。即对至少两路图像数据分别通过相应的评估方式进行处理的方式具体可以是，利用至少两个不同的滤波器分别对至少两路图像数据进行滤波。其中，至少两个不同的滤波器可以包括fir滤波器以及iir滤波器。
64.具体的，若通过不同的滤波器分别对上述步骤s2011获取的至少两路图像数据进行滤波，并基于滤波后的图像数据获取聚焦评估算子曲线时，会得到不同的聚焦评估算子曲线。可以理解的是，基于处理后的不同路图像数据，在相同的调焦马达位置下会得到不同
的聚焦评估算子，进而基于不同路的图像数据会得到不同的聚焦评估算子曲线。
65.若通过不同的滤波器分别对上述步骤s2012获取的至少两路图像数据进行滤波，虽然至少两路图像数据相同，但由于滤波器的不同，也能够获取到不同的聚焦评估算子曲线。
66.请参阅图4，图4是本申请的聚焦评估算子曲线的一示意图，图5是本申请的聚焦评估算子曲线的另一示意图。
67.其中，图4所示的聚焦评估算子曲线s1与图5所示聚焦评估算子曲线s2为同一图像数据在不同的滤波器的处理下所获取的聚焦评估算子曲线，即步骤s2012获取的两路图像数据通过同一滤波器进行处理获取的聚焦评估算子曲线。
68.从图4以及图5可知，聚焦评估算子曲线s1与聚焦评估算子曲线s2为不同变化率的聚焦评估算子曲线。因此，即使两路图像数据相同，但由于滤波器的不同，也能够获取到不同的聚焦评估算子曲线。
69.当然，在另一些实施方式中，对上述步骤s2011采取的图像数据可以使用相同的滤波器进行处理，由于步骤s2011获取的图像数据不同，因此即使通过相同的滤波器进行处理，也能够得到不同的聚焦评估算子曲线。
70.请参阅图6，图6是本申请的聚焦评估算子曲线的又一示意图。
71.图6示出了对于不同曝光时间下获取的图像数据，通过同一滤波器进行处理得到的聚焦评估算子曲线，即对于上述步骤s2011获取的至少两路图像数据通过同一滤波器进行处理所获取的聚焦评估算子曲线。
72.如图6所示，聚焦评估算子曲线l1、l2所基于的图像数据为第一场景下的图像数据，聚焦评估算子曲线l1对应的曝光时间是10ms，聚焦评估算子曲线l2对应的曝光时间是40ms。聚焦评估算子曲线l3、l4所基于的图像数据为第二场景下的图像数据，第二场景不同于第一场景，聚焦评估算子曲线l3对应的曝光时间是40ms，聚焦评估算子曲线l4对应的曝光时间是10ms。从图中可知，曲线l1与曲线l2为不同的曲线，且聚焦评估算子的变化率是不同的，曲线l1与曲线l2为不同的曲线，且聚焦评估算子的变化率是不同的。即，在同一场景下获取的不同曝光时间的不同路图像数据，通过同一滤波器进行处理对应获取的聚焦评估算子曲线不同，即上述步骤s2011获取的至少两路图像数据通过同一滤波器进行处理所获取的聚焦评估算子曲线不同。
73.在一些实施方式中，对上述步骤s2011采取的图像数据可以使用相同的滤波器进行处理，能够得到不同聚焦评估算子曲线，并进一步通过变化率不同来选择图像数据与对应滤波方式确定最佳聚焦位置。
74.s203：计算所述至少两组第一聚焦评估算子内的算子变化率。
75.此步骤和上述的步骤s103相同，详细介绍可参见上述步骤s103。
76.s204：利用变化率中的最大者对应的滤波器对后续采集的同一路图像数据进行滤波，以获得多个第二聚焦评估算子；基于多个第二聚焦评估算子确定最佳聚焦位置。
77.即上述步骤s104可以具体包括步骤s204，在精调过程中利用变化率中的最大者对应的滤波器对后续采集的同一路图像数据进行滤波，以获得多个第二聚焦评估算子，并基于多个第二聚焦评估算子确定最佳聚焦位置。
78.其中，同一路图像数据是具有相同的获取方式下的图像数据。例如，在不同曝光参
数下采集的至少两路图像数据中，通过同一曝光时间获取的图像数据为同一路图像数据，在相同曝光参数下采集的至少两路图像数据为相同路的图像数据。
79.例如，获取第一图像数据以及第二图像数据，通过第一滤波器对第一图像数据进行处理，并相应获取到第一算子变化率；通过第二滤波器对第二图像数据进行处理，并相应获取到第二算子变化率，第一算子变化率大于第二算子变化率。因此，在精调过程中，利用第二算子变化率对应的第二滤波器对后续采集的与第一图像数据为同一路的图像数据进行滤波，以获取多个第二聚焦评估算子。
80.可以理解的是，通过上述方式获取的第二聚焦评估算子具有较好的区分度，可以在调焦马达位置调节较小的情况下，准确确定具有最大值的第二聚焦评估算子，并将对应的调焦马达位置作为最佳聚焦位置，提高聚焦效果。
81.本实施例至少具备的有益效果是：基于上述第一实施例，本实施例通过不同曝光参数获取多路图像数据，或对一路图像数据进行复制得到多路图像数据，进而可以通过至少两种方式获取至少两路图像数据。进一步，通过不同的滤波器分别对至少两路图像数据进行处理，实现了通过不同的评估方式对图像数据进行处理。并通过变化率中的最大者对应的滤波器对后续采集的同一路图像数据进行滤波，能够获取具有较好区分度的第二聚焦评估算子，在精调过程中准确的确定最佳聚焦位置，提高聚焦效果。
82.请参阅图7，图7是本申请的聚焦方法的第三实施例的流程示意图。本实施例可以基于上述第一实施例或第二实施例。如图7，本实施例包括以下步骤：
83.s301：获取每组第一聚焦评估算子的峰值范围，其中峰值范围至少涵盖对应组的第一聚焦评估算子中的算子峰值以及算子峰值两侧相邻的预定数量的第一聚焦评估算子，且峰值范围进一步小于粗调过程的粗调范围；计算每组第一聚焦评估算子在峰值范围内的算子变化率。
84.即上述第一实施例或第二实施例中，计算至少两组第一聚焦评估算子内的算子变化率的步骤s103或步骤s203可以包括上述的步骤s301。
85.具体的，峰值范围至少涵盖对应组的第一聚焦评估算子中的算子峰值以及算子峰值两侧相邻的预定数量的第一聚焦评估算子。即峰值范围是至少包括具有算子最大值的第一聚焦评估算子以及与具有最大值的第一聚焦评估算子左侧最相邻的一个第一聚焦评估算子、与具有最大值的第一聚焦评估算子右侧最相邻的一个第一聚焦评估算子，这三个聚焦评估算子对应的调焦马达位置范围。如图2，峰值范围可以至少包括第一聚焦评估算子d以及第一聚焦评估算子e对应的调焦马达位置范围。
86.其中，峰值范围涵盖算子峰值两侧相邻的预定数量的第一聚焦评估算子，中的预定数量可以大于1。例如，请结合图2，峰值范围可以是第一聚焦评估算子a以及第一聚焦评估算子c对应的调焦马达位置范围。
87.进一步，峰值范围进一步小于粗调过程的粗调范围。请结合图2，例如，粗调范围在x1与x3之间，那么峰值范围必须小于x1到x3的范围。在获取每一组第一聚焦评估算子的峰值范围之后，计算每组第一聚焦评估算子在峰值范围内的算子变化率，第一聚焦评估算子在峰值范围内的算子变化率即是第一聚焦评估算子的算子变化率。
88.可以理解的是，峰值范围内的算子变化率更能反映出第一聚焦评估算子在峰值范围内的第一聚焦评估算子的区分度。峰值范围内的算子变化率越大说明该路图像数据在相
应的滤波方式下的聚焦评估算子曲线，在聚焦评估算子峰值附近更为陡峭，更容易在精调过程中准确的获取聚焦评估算子峰值，以找确定最佳聚焦位置。
89.s302：以算子峰值与算子峰值至少一侧相邻的第一聚焦评估算子之间的差值或斜率值作为算子变化率。
90.算子峰值即具有算子最大值的第一聚焦评估算子的算子值，与算子峰值至少一侧相邻的第一聚焦评估算子，即是与具有算子最大值的第一聚焦评估算子左侧或右侧相邻的第一个聚焦评估算子。
91.请结合图2，算子峰值即是第一聚焦评估算子b对应的算子值，与算子峰值至少一侧相邻的第一聚焦评估算子即是第一聚焦评估算子d或第一聚焦评估算子e。其中，算子峰值与算子峰值至少一侧相邻的第一聚焦评估算子之间的差值或斜率值，能够反映出第一聚焦评估算子在峰值范围内的变化率的大小，即能够反应第一聚焦评估算子在峰值范围内的区分度。
92.s303：基于至少两组第一聚焦评估算子的峰值范围设置精调范围，其中精调范围涵盖至少两组第一聚焦评估算子的峰值范围。
93.不同路数据所得出的第一聚焦评估算子的峰值范围一般不同，以图2为例，获取的一组第一聚焦评估算子的峰值范围在x1与x2之间，另一组第一聚焦评估算子的峰值范围可能在x2与x3之间。
94.为获取更为准确的精调范围，可以将精调范围包含所有的峰值范围。接着上面的例子，精调范围可以是包含x1与x2之间的范围与x2与x3之间的范围的x1与x3之间的范围。
95.精调范围用于限制在精调过程中调焦马达的移动范围，在精过程中只需在精调范围内调节调焦马达，进而获取相应的算子值。通过确定精调范围，可以避免聚焦马达在较大的范围内移动，以提高精调的效率。
96.本实施例并未进一步示出精调的具体步骤，可参见上述第一实施例或第二实施相应的精调步骤。
97.本实施例至少具备的有益效果是：在上述第一实施例或第二实施例的基础上，本实施例通过获取每组第一聚焦评估算子的峰值范围，进而通过峰值范围得到精调范围，确保了最佳聚焦位置获取的准确性并提高了精调的效率。并且，通过算子峰值与算子峰值至少一侧相邻的第一聚焦评估算子之间的差值或斜率值作为算子变化率，能够减小计算量，并能够准确的反映出聚焦评估算子曲线在峰值附近的区分度。
98.请参阅图8，图8是本申请的聚焦方法的第四实施例的一流程示意图。如图8，本实施例的聚焦方法包括如下步骤：
99.s401：获取摄像装置针对同一场景采集的至少两路图像数据。
100.s402：对至少两路图像数据分别通过相应的评估方式进行处理，以获得分别与至少两路图像数据对应的至少两组第一聚焦评估算子。
101.s403：计算至少两组第一聚焦评估算子内的算子变化率。
102.上述步骤s401
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步骤s403的详细说明可参见上述实施的相关内容，不再赘述。
103.s404：选择与变化率中的最大者所对应的评估方式作为摄像装置的最佳评估方式。
104.在确定了第一聚焦评估算子的变化率中的最大者所对应的评估方式后，将该评估
方式作为摄像装置的最佳评估方式，即将该评估方式作为摄像装置的预设评估方式，以通过该最佳评估方式对后续获取的图像数据进行处理。
105.在一些实施方式中，可以将变化率最大者对应的滤波器作为摄像装置的预设滤波器，并通过该预设滤波器对后续获取的图像数据进行处理。
106.可以理解的是，通过最佳评估方式对摄像装置后续采集的图像数据进行处理，能够获取区分度较好的聚焦评估算子曲线，进而准确的获取最佳聚焦位置，以提高聚焦清晰度。
107.请参阅图9，图9是本申请的摄像装置80的一实施例的结构示意图。
108.摄像装置80包括数据选择模块81、处理模块82以及聚焦控制模块83，处理模块82与数据选择模块81连接，聚焦控制模块83与处理模块82连接。
109.其中，数据选择模块81用于在粗调过程中获取摄像装置针对同一场景采集的至少两路图像数据。处理模块82用于对至少两路图像数据分别通过相应的评估方式进行处理，以获得分别与至少两路图像数据对应的至少两组第一聚焦评估算子。聚焦控制模块83用于计算至少两组第一聚焦评估算子内的算子变化率；并用于在精调过程中，基于摄像装置后续采集的与变化率中的最大者对应的同一路图像数据以及对应的评估方式确定最佳聚焦位置。
110.在另一些实施方式中，聚焦控制模块83还可以用于计算至少两组第一聚焦评估算子内的算子变化率；并用于选择与变化率中的最大者所对应的评估方式作为摄像装置的最佳评估方式，以通过该最佳评估方式对摄像装置后续获取的图像数据进行处理。
111.请参阅图10，图10是本申请摄像装置90的一实施例的框架示意图。
112.其中，摄像装置90包括相互耦接的存储器91和处理器92，处理器92用于执行存储器91中存储的程序指令，以实现上述任一聚焦方法实施例的步骤。
113.其中，处理器92可以是cpu(central processing unit，中央处理单元)。处理器92可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器92还可以是通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor,dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit,asic)、现场可编程门阵列(field
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programmable gate array,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。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。另外，处理器92可以由集成电路芯片共同实现。
114.本公开实施例提供的装置具有的功能或包含的模块可以用于执行上文方法实施例描述的方法，其具体实现可以参照上文方法实施例的描述，为了简洁，这里不再赘述。
115.请参阅图11，图11是本申请的计算机可读存储介质q一实施例的框架示意图。计算机可读存储介质q存储有能够被处理器运行的程序指令q1，程序指令q1用于实现上述任一聚焦方法实施例的步骤。
116.上文对各个实施例的描述倾向于强调各个实施例之间的不同之处，其相同或相似之处可以互相参考，为了简洁，本文不再赘述。
117.在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和装置，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施方式仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如单元或组件可以结
合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性、机械或其它的形式。
118.另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
119.集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施方式方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read
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only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
120.以上仅为本申请的实施方式，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。