本文摘要：手机对比度对焦，也称作鲜明对焦，这种对焦方法有十分缜密的数学推论的，在下因为是工科生，数学功底很差，不能做到十分粗略的讲解，详尽的内容还要依赖更加有能力的知友来构建。 一般来说基于图像处理的自动对焦的方法有两种，第一种是通过计算出来对焦深度获得的，第二种是通过计算出来离焦深度获得的。

手机对比度对焦，也称作鲜明对焦，这种对焦方法有十分缜密的数学推论的，在下因为是工科生，数学功底很差，不能做到十分粗略的讲解，详尽的内容还要依赖更加有能力的知友来构建。　　一般来说基于图像处理的自动对焦的方法有两种，第一种是通过计算出来对焦深度获得的，第二种是通过计算出来离焦深度获得的。　　这两种方法的原理解释一起较为困难，非常简单来说，离焦深度方法就是指离焦图像中取得模糊不清程度和深度信息，根据二者再加对应的摄制参数来计算出来清晰度评论价值，并融合这些所有值，获得必须调整的明确量，因为必须的图像较较少，所以速度较慢。

　　对焦深度方法要困难一些，首先必须一系列模糊不清程度有所不同的图像，计算出来这一系列图像的清晰度评论价值，之后对这一系列值以数值的方式获得评价曲线，根据评价曲线的峰值确认最佳对焦方位，这种方法精度高，但速度慢。　　必须说道一点题外话就是，虽然这个些过程一样，但有所不同的厂商的计算方法只不过有些有所不同，所以一样的对比度对焦，有的厂家就发散就慢，有的厂家就则快。　　这两种方法都不离开了一个东西，就是清晰度评论价值，清晰度评论价值类似于一个统计资料量，是根据一些参数经过某种处置之后获得的，当然清晰度评论价值还有其他的拒绝，比如有效性/鲁棒性等。

　　平时计算出来清晰度评论价值的方法一般有这么几种（不全面，还有其他的很多）：　　第一种是频谱函数的方法，明晰的图像对比适当的不明晰图像在适当频谱分量上所含更好的信息，一种体现出来就是频谱函数的幅值，可以利用这种方法评价。　　第二种是信息熵，明晰的图像的信息熵小于适当的不明晰图像，这个完整证明很繁复，所以这里用数据处理定理推论：1.明晰的图像处理后可以获得不明晰的图像。2.但不明晰的图像无论如何处置都无法分开获得明晰的图像。

3.所以明晰图像的信息熵小于适当的不明晰图像，如果有方法计算出来出有信息熵，则可以用熵来评价。　　第三种是梯度函数，在图像中梯度函数是一个可以取决于某变量转换亲率高低的函数，准确对焦的图像有更为明晰的边缘，而在边缘的地方更加锋利，往往有变化率的最大值，或者说变化最不倒数，如此一来也可以评价清晰度。　　现在常用的是第三种，也就是梯度，梯度在数学上是转换亲率的密切相关，在实际计算出来的时候我们可以用方差、能量梯度或者拉普拉斯算子（等价于二阶微分）或者其他一些方法来构建，这些计算方法本身各自的复杂度有所不同，但最影响计算出来量的是挑选图像中像素点的多寡，比如一个对比度对焦选款，是所取中央一点，还是边缘四点，还是对角线五点？这都是各个照相机厂家考虑到的问题。

　　现在来想到，右图是那种评价方法？。

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