公开(公告)号：CN109698901A

公开(公告)日：2019-04-30

申请号：CN201710994453.4

申请日：2017-10-23

Applicant: 广东顺德工业设计研究院(广东顺德创新设计研究院)

Inventor： 杨芒 ,  吴本涛 ,  郑方圆

IPC: H04N5/232 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请涉及一种自动对焦方法、装置、存储介质和计算机设备，所述方法包括以下步骤：通过图像清晰度评价函数获取待处理图像的评价曲线，得到清晰的图像画面，获取通过损失函数完成拟合训练的BP神经网络模型，将评价曲线中的物体位置数据输入BP神经网络模型，确定待处理图像的对焦点，使用损失函数对BP神经网络进行拟合训练，可以使误差达到最小，使用BP神经网络模型进行对焦点的预测，提高了自动对焦的速度；细对焦期间，使用模拟退火算法对对焦点进行优化处理，得到全局最优的对焦位置，避免了局部峰值的影响，提高了对焦的准确度，从而实现了快速准确地得到全局最佳对焦位置，完成自动对焦。

公开(公告)号：CN109698901B

公开(公告)日：2020-07-10

申请号：CN201710994453.4

申请日：2017-10-23

Applicant: 广东顺德工业设计研究院(广东顺德创新设计研究院)

Inventor： 杨芒 ,  吴本涛 ,  郑方圆

IPC: H04N5/232 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请涉及一种自动对焦方法、装置、存储介质和计算机设备，所述方法包括以下步骤：通过图像清晰度评价函数获取待处理图像的评价曲线，得到清晰的图像画面，获取通过损失函数完成拟合训练的BP神经网络模型，将评价曲线中的物体位置数据输入BP神经网络模型，确定待处理图像的对焦点，使用损失函数对BP神经网络进行拟合训练，可以使误差达到最小，使用BP神经网络模型进行对焦点的预测，提高了自动对焦的速度；细对焦期间，使用模拟退火算法对对焦点进行优化处理，得到全局最优的对焦位置，避免了局部峰值的影响，提高了对焦的准确度，从而实现了快速准确地得到全局最佳对焦位置，完成自动对焦。