AF自动对焦算法及PDAF工作原理总结

date
Aug 7, 2020
slug
2020-08-07-AF-PDAF
status
Published
tags
音视频
type
Post
AI summary
summary
本文总结了AF自动对焦算法的分类,以及对基于对比度和PDAF两种被动式对焦技术进行总结。

AF自动对焦算法的定义及基本分类

  • AF:Auto Focus,自动对焦。
  • 自动对焦的基本定义:相机上的图像传感器接收到物体反射的光,根据相机内部的计算与处理,然后由电动对焦装置对镜头进行的对焦操作。
  • 基于自动对焦流程中是否需要相机主动向被拍摄的景物发射,自动对焦算法从大体上可以分为主动式和被动式。
    • 主动式对焦:主动式需要发射光源,然后接受反射回波,进行测距,然后对焦(也就是说对焦的时候需要镜头模组这边主动发射光线并测量这个光线的回波来辅助对焦)
      • 典型的主动式对焦方案包括激光对焦(Laser AF)和红外对焦(Infrared AF),激光对焦的工作原理就是在对焦的时候专门有一个激光发射头向被拍摄的对象发射激光,然后通过这个激光来测量被拍摄对象的距离,计算应该把镜头调节到什么位置。
    • 被动式对焦:被动式不需要额外的光源,光学系统仅接收被摄物体自身的反光进行检测和计算,得出镜头移动的位置(不需要镜头模组这边发射光线,单纯依赖于被拍摄物体反射的光线进行对焦计算);**
      • 常见的被动式对焦策略有contrast AF(反差对焦)和PDAF(Phase Detection Auto Focus,相位检测自动对焦)两种。
  • 从以上定义可以看出来,对于当前市场上通用的camera产品以及手机上的相机而言,绝大多数情况下应该都是被动式对焦。其中PDAF对焦策略更是因为对焦速度快是目前市场上的热点应用方向。

基于对比度检测的AF算法

  • Contrast AF对焦(或 Contrast Detection Auto Focus,CDAF),主要是通过相机对镜头的来回调整过程中,检出最高对比度所在,即为判定合焦。
    • 其基本原理是:一般而言,在相机的镜头调节到最佳位置的时候,图像整体的对比度越高,这个时候图像中物体的边缘最锐利。因此通过来回调节镜头的位置,并实时计算图像整体的对比度,当图像的对比度最高的时候,就是相机镜头合焦的位置。
  • 基于对比度AF的整体对焦过程:基于对比度或者反差度的对焦,就是在对焦的过程中,sensor不断对被拍摄的物体成像,处理器基于采集的图像计算出来这幅图像的对比度或者反差度(实际上就是这个图像中亮度相差的程度,越清晰亮度的差距会越大),对比度越大说明焦距越清晰。但是一定有一个阶段对比度会出现下降的情况(这个时候就表示镜头调过了),这个时候就需要把镜头往回调。因此整个的这个过程中因为会采集多幅图像不断计算,而且还势必会出现调过头之后往回调的问题,整个调焦的过程速度肯定是比较慢的,这就是这种调焦方式最大的问题。
  • 整个对焦的工作过程如下图所示:
notion image
  • 优缺点:
    • 不需要其他额外的硬件元器件辅助,方案实现成本更低,系统更容易实现;调焦效果很好;
    • 如以上所述,因为需要驱动镜头透镜来回移动找到最佳的合焦点,因此对焦需要的时间较长(大致需要1s);在光线较差的环境中对焦效果不好,因为这个时候环境整体的对比度差异不明显;因为对焦速度很慢,因此不适合对运动中的物体进行跟踪对焦。

基于PDAF的AF算法

  • PDAF:Phase Detection Auto Focus,基于相位检测的自动对焦方案。
  • PDAF对焦方案的实施需要依赖于使用专门的PDAF Sensor。这种Sensor中包含有一些成对出现的PD Pixel(一般一个Sensor上包含的PD Pixel的数量占到总像素数的5%-10%),这些成对出现的PD Pixel通过专门的布置排列就类似于人的左眼和右眼:
notion image
notion image
  • PDAF对焦,是在感光元件上预留出PDAF像素点,这些PDAF像素点专门用来辅助进行相位检测,通过相位差计算出对焦的偏移值从而实现准确对焦。相比反差对焦,相位对焦不需要镜头的反复移动,对焦速度肯定会更快。
    • 经过这些在Image Sensor上精心排列和布置的PDAF像素点在进行对焦的过程中会产生实时的left looking和right looking两幅图像,所谓的相位差的计算就是通过对这两幅图像中的数据进行数学运算所得出的结果,然后根据以上相位差的计算结果查表判断镜头的移动方向和距离。
notion image
  • 要实现PDAF对焦的功能:首先需要图像传感器也就是CIS本身要支持PDAF,其次摄像头需要校准不同距离下相位数据,这份数据主要是得到相位差和物距的对应关系。手机拍照可得到相位差信息,相位差信息根据内部校准数据,得到镜头当前位置并计算出需要移动的方向和距离。
    • 也就是说需要提前校准好物距与镜头位置、相位差这三者之间的关系,在实际的应用中,通过PDAF sesnor出来的图像可以得到相位差,然后根据这个相位差去查物距和镜头位置的表,得到镜头位置应该调节的距离,然后控制电动镜头移动到指定的位置。
  • 优缺点:
    • 相对比基于对比度的自动对焦方案,对焦速度更快,可以在0.3s的时间里完成对焦过程;因为对焦速度较快,因此可以用于对运动物体进行连续跟踪对焦的应用场景;
    • 与基于对比度的自动对焦方案相同,在弱光线环境下对焦效果不佳;需要使用专门的PDAF图像传感器,成本较高,一般只用于高端的消费类相机和手机中;
    • 被动对焦的方案都不太适合与弱光环境下的对焦,因此针对这种应用场景,要么需要在弱光环境下使用闪光灯辅助补光来实现对焦的过程,要么就需要借助于红外或者激光等类型主动对焦方案。

参考资料


© Pavel Han 2020 - 2024