自動聚焦圖像系統(tǒng)發(fā)明人HiokNamTAY相關申請案的交叉參考本申請案主張2010年12月7日申請的第PCT/IB2010/055641號PCT專利申請案的優(yōu)先權。技術領域所揭示的標的物一般涉及自動聚焦電子捕捉的圖像。

背景技術：
例如數(shù)碼相機和數(shù)字攝像機等攝影設備可包含電子圖像傳感器，其捕捉光以用于分別處理成靜止或視頻圖像。電子圖像傳感器通常包含數(shù)百萬個光捕捉元件，例如光電二極管。例如相機等許多圖像捕捉裝置包括自動聚焦系統(tǒng)。自動聚焦過程包括以下步驟：捕捉圖像；處理圖像以確定其是否對焦；以及如果未對焦，那么產生用以改變聚焦透鏡的位置(“聚焦位置”)的反饋信號。存在兩種主要自動聚焦技術。第一種技術涉及對比度測量，另一技術考慮一對圖像之間的相位差。在對比度方法中，分析鄰近像素之間的強度差，且調整焦點，直到檢測到最大對比度為止。盡管對于靜態(tài)圖片來說是可接受的，但對比度技術對于運動視頻來說是不合適的。相位差方法包括將傳入圖像分裂成兩個圖像，其由單獨的圖像傳感器捕捉。將兩個圖像進行比較以確定相位差。調整聚焦位置，直到兩個圖像匹配為止。相位差方法需要額外零件，例如光束分裂器和額外圖像傳感器。另外，相位差方法分析相對小的固定檢測點帶。具有較小的檢測點群組易于導致誤差，因為噪聲可疊加到一個或一個以上點上。如檢測點不與圖像邊緣重合，那么此技術也是無效的。最后，因為相位差方法將光分裂，因此撞擊在光傳感器上的光的量被切為兩半或更多。在圖像光強度已經較低的暗淡環(huán)境中，這可成為問題。

技術實現(xiàn)要素：
本發(fā)明揭示一種自動聚焦圖像系統(tǒng)，其包括耦合到聚焦信號產生器的像素陣列。該像素陣列捕捉圖像，該圖像具有具多個邊緣。該產生器產生聚焦信號，該聚焦信號隨從該等多個邊緣中的每一者測得的多個邊緣銳度度量而變。該產生器可根據(jù)一預定義準則，基于檢測到一邊緣在該邊緣上的一圖像信號的一梯度序列中不具有充足的反射對稱性，來確定減小該邊緣對該聚焦信號的貢獻的一相對程度。附圖說明圖1是自動聚焦圖像拾取設備的實施例的示意圖；圖2是自動聚焦圖像拾取設備的替代實施例的示意圖；圖3是聚焦信號產生器的框圖；圖4是圖像信號矩陣上的水平索貝爾算子的運算的說明；圖5說明從水平梯度計算邊緣寬度；圖6A、圖6B是具有傾斜角度φ的垂直邊緣的邊緣寬度的計算的說明；圖6C、圖6D是具有傾斜角度φ的水平邊緣的邊緣寬度的計算的說明；圖7是計算傾斜角度φ并校正具有傾斜度的垂直邊緣的邊緣寬度；圖8是垂直級聯(lián)邊緣的說明；圖9A是緊密堆積的垂直條的群組的說明；圖9B是越過圖9A的圖像信號的曲線圖；圖9C是越過圖9A的水平索貝爾梯度的曲線圖；圖10是用以消除具有淺調制深度的緊密堆積邊緣的過程的流程圖；圖11是說明用于計算細聚焦信號的邊緣寬度范圍的邊緣寬度的直方圖；圖12是場景的說明；圖13是說明圖12的場景的聚焦掃描期間的窄邊緣計數(shù)的變化的曲線圖；圖14是說明圖12的場景的聚焦掃描期間的毛聚焦信號的變化的曲線圖；圖15是說明聚焦位置范圍上的細聚焦信號的變化的曲線圖；圖16是顯示場景中的多個對象以及該等對象中的一者上的選擇標記的設備的說明；圖17是聚焦信號產生器的替代實施例的框圖；圖18是自動聚焦圖像拾取設備的替代實施例的示意圖；圖19是具有主要像素陣列和輔助像素陣列的自動聚焦圖像拾取設備的實施例的示意圖；圖20是具有主要像素陣列和輔助像素陣列的自動聚焦圖像拾取設備的替代實施例的示意圖；圖21是具有主要像素陣列和輔助像素陣列的自動聚焦圖像拾取設備的替代實施例的示意圖；圖22是在不同聚焦位置處來自主要像素陣列的邊緣寬度的變化以及來自輔助像素陣列的邊緣寬度的變化的說明；圖23A說明圖像信號在邊緣不相互作用的相對極性(即正負號)的兩個鄰近邊緣上的梯度；圖23B說明圖像信號在邊緣相互作用的相對極性(即正負號)的兩個鄰近邊緣上的梯度；圖24A展示來自圖23B的正梯度，且說明特定梯度水平處的一對經內插梯度之間的距離被經內插峰分為兩個不等距離；圖24B展示來自圖23B的正梯度，且說明兩個梯度水平之間且在左側和右側由梯度輪廓的兩側定界的區(qū)域被經內插峰正下方的垂直線分為不等面積的兩個區(qū)；圖24C展示來自圖23B的正梯度，且說明兩個梯度水平之間的梯度輪廓的片段的長度、該片段和下部梯度水平垂直下方的區(qū)的面積，以及該區(qū)的基底的寬度；圖24D展示來自圖23B的正梯度，且說明用于估計第一導數(shù)的方法；圖24E展示來自圖23B的正梯度，且說明用于估計第一導數(shù)的替代方法；圖24F展示來自圖23B的正梯度，且說明用于估計第二導數(shù)的方法；圖24G展示來自圖23B的正梯度，且說明用于估計第二導數(shù)的替代方法；圖24H展示來自圖23B的正梯度，且說明不同梯度水平處的中點之間以及每一中點與經內插峰之間的距離；圖24I展示來自圖23B的正梯度，且說明距經內插峰共同距離處的兩個梯度；圖24J展示對稱梯度輪廓且使中點與經內插峰重合；圖25說明在對照作為連續(xù)第二導數(shù)之間的間距的倍數(shù)的距離而繪制的邊緣上的圖像信號的第二導數(shù)序列，其展示(a)一對正峰和負峰之間的寬度Ws，(b)具有給定量值h1的一對最外的經內插的第二導數(shù)之間的寬度W1，(c)具有給定量值h1的一對內部的經內插的第二導數(shù)之間的寬度W2，以及(d)從(該對正峰與負峰之間的)過零到具有給定量值h1的最外的經內插的第二導數(shù)的距離D1；圖26說明對照于作為連續(xù)樣本之間的間距的倍數(shù)的距離而繪制的圖像信號的圖像數(shù)據(jù)樣本序列，其展示(a)邊緣的兩端處的兩個樣本之間的寬度Wedge和對比度Cedge，(b)具有樣本值的最陡變化的一對樣本之間的峰梯度值gpeak，(c)邊緣的具有對比度C1和寬度Wpart1的未分部分，以及(d)邊緣的具有對比度C2和寬度Wpart2的未分部分；圖27說明對照于作為連續(xù)樣本之間的間距的倍數(shù)的距離而繪制的邊緣上的梯度序列、以及所繪制梯度序列下的區(qū)的面積；圖28說明在對照于作為連續(xù)梯度之間的間距的倍數(shù)的距離而繪制的邊緣上的圖像信號的梯度序列、一重心(即，矩心)、以及該等梯度距該重心的距離；圖29說明通過內插來找到內插峰的位置；圖30展示聚焦信號產生器的替代實施例。具體實施方式所揭示的是一種自動聚焦圖像系統(tǒng)，其包括耦合到聚焦信號產生器的像素陣列。該像素陣列捕捉圖像，該圖像具有具一寬度的至少一個邊緣。聚焦信號產生器可產生聚焦信號，其隨邊緣寬度和/或邊緣寬度的統(tǒng)計而變。所揭示的是一種自動聚焦圖像系統(tǒng)，其包括耦合到聚焦信號產生器的像素陣列。該像素陣列捕捉圖像，該圖像具有具一寬度的至少一個邊緣。該產生器產生聚焦信號，該聚焦信號隨邊緣寬度和邊緣寬度的各種統(tǒng)計而變。該產生器可消除具有圖像信號的梯度的不對稱性的邊緣。該產生器還可消除由于梯度中的相關聯(lián)峰值而使模板失效的邊緣。處理器接收聚焦信號和/或邊緣寬度的統(tǒng)計，并調整聚焦透鏡的聚焦位置。邊緣寬度可由包括使用梯度在內的各種技術來確定?？墒褂眠吘墝挾鹊闹狈綀D來確定特定圖像是聚焦還是未聚焦。具有大的較瘦邊緣寬度計數(shù)的直方圖指示已聚焦的圖像。架構通過參考數(shù)字來更具體地參考圖式，圖1展示自動聚焦圖像捕捉系統(tǒng)102的實施例。系統(tǒng)102可為數(shù)字靜態(tài)相機的一部分，但將理解，該系統(tǒng)可在需要圖像的受控聚焦的任何裝置中實施。系統(tǒng)102可包括聚焦透鏡104、像素陣列和電路108、A/D轉換器110、處理器112、顯示器114、存儲器卡116以及驅動電動機/電路118。來自場景的光穿過透鏡104進入。像素陣列和電路108產生模擬信號，模擬信號由A/D轉換器110轉換為數(shù)字信號。像素陣列108可并入有鑲嵌色彩圖案，例如拜耳圖案?？蓪?shù)字信號發(fā)送到處理器112，其執(zhí)行各種處理，例如色彩內插、聚焦位置控制、色彩校正、圖像壓縮/解壓縮、用戶接口控制以及顯示器控制；且可將數(shù)字信號發(fā)送到聚焦信號產生器120。在聚焦信號產生器120和處理器112駐存在不同封裝內的情況下，可實施色彩內插單元148以對數(shù)字信號130執(zhí)行色彩內插，以為聚焦信號產生器120估計每一像素上的缺失色彩信號。或者，在聚焦信號產生器120和處理器112一起駐存在封裝144內的情況下，聚焦信號產生器120可如圖2所示，在總線146上輸入來自處理器112的經內插的色彩圖像，或從由A/D轉換器110產生的原始圖像信號得出的單個圖像信號，例如灰度級信號。聚焦信號產生器120接收來自處理器112的一組控制信號132，另外，且可將信號134輸出到處理器112。輸出信號134可包括以下各項中的一者或一者以上：聚焦信號134、窄邊緣計數(shù)以及代表圖像中的邊緣寬度的統(tǒng)計的一組數(shù)字。處理器112可產生聚焦控制信號136，其被發(fā)送到驅動電動機/電路118以控制聚焦透鏡104。已聚焦的圖像最終提供給顯示器114且/或存儲在存儲器卡116中。用于調整聚焦位置的算法可由處理器112執(zhí)行。像素陣列和電路108、A/D轉換器110、聚焦信號產生器120以及處理器112可全部駐存在一封裝內。或者，像素陣列和電路108、A/D轉換器110、聚焦信號產生器120可獨立于處理器112而作為圖1中所示的圖像傳感器150駐存在封裝142內?；蛘?，聚焦信號產生器120和處理器112可獨立于像素陣列108和A/D轉換器110而作為相機控制器160駐存在封裝144內。聚焦信號產生器120(或任何替代實施例，例如圖30中所示的實施例)和處理器112可一起駐存在一半導體襯底(例如硅襯底)上。聚焦信號產生器圖3展示接收來自圖像提供單元202的圖像的聚焦信號產生器120的實施例。圖像提供單元202可為圖1中的色彩內插器148或圖2中的處理器212。聚焦信號產生器120可包括邊緣檢測與寬度測量(EDWM)單元206、聚焦信號計算器210、長度濾波器212、以及寬度濾波器209。聚焦信號產生器120可進一步包括細化開關220，其由輸入“細化”222控制。聚焦信號產生器120可提供來自寬度濾波器209的窄邊緣計數(shù)以及來自聚焦信號計算器210的聚焦信號，該聚焦信號可在細聚焦信號與毛聚焦信號之間配置，其可由輸入“細化”222選擇。或者，可計算細聚焦信號和毛聚焦信號兩者，并將其作為輸出信號134的一部分輸出。邊緣檢測與寬度測量單元206接收由圖像提供單元202提供的圖像。在圖1和2的上下文中，控制信號(例如控制信號“細化”222)可由處理器112在信號132中提供。而且在圖1和圖2的情形中，可將輸出信號134提供給處理器112，處理器112充當聚焦系統(tǒng)控制器，其控制聚焦透鏡104的聚焦位置，以通過分析輸出信號134以檢測圖像中的尖銳對象來使對象的圖像達到像素陣列108上的尖銳聚焦。下文描述聚焦信號產生器120的各種組件。EDWM單元206可變換輸入圖像，使得圖像的三個信號紅(R)、綠(G)和藍(B)被轉換為單個圖像信號?？衫萌舾煞N技術來將圖像變換為單個圖像。可使用RGB值來計算亮度或色度值，或可取RGB值的特定比率來形成單個圖像信號。舉例來說，可用等式Y＝0.2126*R+0.7152*G+0.0722*B來計算亮度值，其中Y為亮度值。該單個圖像信號可接著由高斯濾波器或任何低通濾波器處理，以平滑相鄰像素之間的圖像數(shù)據(jù)樣本值而移除噪聲。聚焦信號產生器120、120'、120”不限于灰度級信號。聚焦信號產生器120、120'、120”可對任何一個圖像信號操作，以檢測該圖像信號中的一個或一個以上邊緣?；蛘撸劢剐盘柈a生器120、120'、120”可對圖像信號的任何組合操作，例如Y、R-G或B-G。聚焦信號產生器120、120'、120”可分別對R、G、B圖像信號中的每一者或其任何一個或一個以上組合操作，以檢測邊緣。聚焦信號產生器120、120'、120”可針對R、G、B圖像信號中的每一者或其任何組合而形成邊緣寬度的統(tǒng)計。聚焦信號產生器120、120'、120”可根據(jù)來自一個或一個以上圖像信號的邊緣寬度的統(tǒng)計形成聚焦信號。聚焦信號產生器包含邊緣檢測器以識別圖像信號中的邊緣。邊緣檢測器可使用一階邊緣檢測算子，例如索貝爾(Sobel)算子、普瑞維特(Prewitt)算子、羅伯特(Roberts)交叉算子或羅伯特算子。邊緣檢測器可使用較高階的邊緣檢測算子來識別邊緣，例如二階算子，例如拉普拉斯算子。邊緣檢測器可使用已知邊緣檢測算子中的任一者或也用已知算子中的任一者的平常的邊緣檢測原理的任何經改進算子在邊緣檢測器使用一階邊緣檢測算子的情況下，計算圖像信號的梯度(即第一導數(shù))。各種方法可用于計算梯度，包含使用各種一階邊緣檢測算子中的任一者，例如索貝爾算子、普瑞維特算子、羅伯特交叉算子和羅伯特算子。羅伯特算子具有兩個內核，其為單列或單行矩陣：[-1+1]及其轉置。羅伯特交叉算子具有兩個內核，其為2乘2矩陣：[+1,0；0,-1]和[0,+1；-1,0]，以[第一行向量；第二行向量；第三行向量]的格式展示，如在Matlab中一樣。普瑞維特算子和索貝爾算子基本上具有相同內核[-1,0,+1]，其取行方向上的梯度，且其轉置取列方向上的梯度，進一步乘以執(zhí)行垂直于相應梯度方向的低通濾波的不同低通濾波器內核?？煞謩e例如使用索貝爾X算子和索貝爾Y算子來計算列和行上的梯度，以分別檢測垂直和水平邊緣。通過等式Sx[k,q]＝U[k,q+1]–U[k,q-1]給出像素位置[k,q]處的索貝爾X算子，其中k為行編號，且q為列編號。通過等式Sy[k,q]＝U[k+1,q]–U[k-1,q]給出同一位置處的索貝爾Y算子，其中U是經處理圖像的圖像信號。在邊緣檢測器使用二階算子的情況下，計算圖像信號的第二導數(shù)(例如拉普拉斯)。定向加標簽如果垂直或水平梯度量值超過預定下限(“消除閾值”)(例如針對8位圖像為5)，那么可對每一像素加水平邊緣(“H”)或垂直邊緣(“V”)的標簽，或如果兩者都不是，那么加無邊緣的標簽。此下限消除因柔和陰影或噪聲而導致的偽邊緣。如果像素的水平梯度量值超過其垂直梯度量值預定的滯后量或以上(例如，對于8位圖像來說為2)，那么可將像素加標簽為垂直邊緣，且反之亦然。如果兩個梯度量值相差小于滯后量，那么像素獲得與其最近的具有已確定的方向標簽的相鄰者的方向標簽相同的方向標簽。舉例來說，如果在每一行中從左到右并向下逐行地掃描圖像，那么相鄰像素的檢查序列可為上方像素第一、左上方像素第二，且左側像素第三，且右上方像素最后。應用此滯后有助于確保如果鄰近像素中的每一者具有幾乎相同的水平和垂直梯度量值，那么鄰近像素獲得類似標簽。圖4說明水平和垂直梯度的6x6陣列上的加標簽的結果。在每一單元中，水平梯度位于左上，垂直梯度在右側，且方向標簽在底部。在此步驟中，僅具有超過5的水平或垂直梯度量值的像素合格，因為邊緣像素以粗體印刷，且獲得方向標簽?？舍槍Υ怪边吘壦綊呙枨裔槍λ竭吘壌怪睊呙鑸D像、梯度和標簽。如果同一行中具有相同水平梯度極性且全部針對垂直邊緣而加標簽的每一連續(xù)像素群組的左側或右側的鄰近像素不同樣，那么可將該像素群組標示為垂直邊緣。同樣，如果同一列中具有相同垂直梯度極性且全部針對水平邊緣而加標簽的每一連續(xù)像素群組的上方或下方的鄰近像素均不滿足上述條件，那么可將該像素群組標示為水平邊緣。因此，可識別水平和垂直邊緣。邊緣寬度可通過移除梯度量值小于邊緣內的峰梯度量值的給定分數(shù)的像素來精細化每一邊緣。圖5說明使用等于邊緣的峰梯度量值的三分之一的精細化閾值來將邊緣寬度從原來的9向下精細化到3的此步驟。此邊緣精細化辨別占優(yōu)勢的梯度分量(其設定在邊緣的銳度的視覺感知中占優(yōu)勢的視在邊緣寬度)，而不管具有可能導致梯度在許多像素上柔和地衰退的多個重疊陰影的圖像。可在已知方法的任一者中計算邊緣寬度。一種計算邊緣寬度的方法是簡單地對邊緣內的像素的數(shù)目進行計數(shù)。圖5中展示計算邊緣寬度的替代方法。在圖5中，通過從精細化閾值304進行內插，在經細化邊緣的第一外像素(像素3)與鄰近的外側像素(像素2)之間找到第一分數(shù)像素位置(2.4)。同樣，在第二外像素(像素5)與其鄰近的外側像素(像素6)之間找到第二分數(shù)像素位置(5.5)。認為邊緣寬度為這兩個分數(shù)像素位置之間的差，5.5-2.4＝3.1。另一替代邊緣寬度計算方法為計算圖像信號在邊緣(具有或不具有邊緣精細化)上的差，并將其除以邊緣的峰梯度。或者，邊緣寬度可為邊緣上的圖像信號的二階導數(shù)的一對正峰與負峰(或經內插峰)之間的距離。其它替代方案是可能的，將在本說明書中進一步的標題“邊緣銳度度量”下描述。在本說明中進一步在標題“邊緣銳度度量”下將看到，存在與寬度不同的其它替代方案，而寬度僅僅為本質上與場景的照度無關的邊緣銳度度量的一個實例。傾斜度校正盡管可將每一邊緣指派給一個指定方向(例如垂直方向或水平方向)，或另一正交的指定方向(例如，水平方向或垂直方向)，且可具有在與那個所指派的邊緣方向正交的方向上測得的邊緣寬度，從中產生這些邊緣的圖像中的不同圖像信號值的區(qū)之間的邊界可不或通常不與任一指定方向完全對準。在圖6A中，將邊界(陰影帶)展示為相對于垂直虛線以傾斜角φ傾斜，且將寬度a展示為在正交方向(即，水平方向)上測得。然而，在與邊界的方向(也是形成邊界的一部分的邊緣的方向)正交的方向上測得的寬度b(如圖中所指示)比寬度a更適合作為邊界(以及邊緣)的寬度。不是與相應的邊緣方向正交測得的此些寬度a往往過大，且并不代表相應邊界的真正厚度。出于從邊緣寬度計算聚焦信號的目的，在那些指定方向中的一者或另一者上測得的邊緣寬度將通過將其減小到在與相應邊緣的方向正交的方向上的寬度而進行校正。邊緣檢測與寬度測量單元206執(zhí)行此對邊緣寬度的校正。如圖6A中所示，測得的寬度a為直角三角形的斜邊的長度，該直角三角形的底邊(用寬度b標記)正交地跨在陰影邊界上(因此與邊緣方向正交)，且該直角三角形具有角φ。接著從測得的寬度a到與邊緣方向正交的方向的投影獲得經校正的寬度b。從基礎三角學可知，此投影可由b＝acos(φ)給出，但只要近似法獲得在20％以內的準確性，就可使用近似法。角φ或cos(φ)本身可由此項技術中已知的用于找出圖像中的邊緣的方向的任何方法，或通過圖7中所示的流程圖中所描述的更準確的方法來找出。每一水平或垂直邊緣的邊緣寬度可針對其傾斜度而分別從水平或垂直定向(指定方向)進行校正。圖6A、6B說明針對與垂直線具有傾斜度的邊界(且因此形成該邊界的邊緣)在水平方向上測得的邊緣寬度的校正計算。圖6C、6D說明針對與水平線具有傾斜度的邊界(且因此形成該邊界的邊緣)在垂直方向上測得的邊緣寬度的校正計算。可通過使在指定方向(例如垂直方向或水平方向)上測得的邊緣寬度乘以因子cosφ來進行該校正，其中φ為與指定方向的傾斜角度。舉例來說，圖7展示用以針對從垂直線傾斜的邊緣的傾斜度而校正邊緣寬度的過程的流程圖。(對于水平邊緣，在流程圖中，用“行”代替“列”，且將“垂直”與“水平”互換。)從步驟502到步驟506，找出傾斜角度φ。對于每一垂直邊緣，在步驟502處，定位垂直梯度量值達到峰值的列位置，且找出水平梯度x。在步驟504處，找出垂直梯度量值沿列位置且在兩個分開的像素內達到峰值，且找出垂直梯度y。在步驟506處，找出傾斜角度φ＝tan-1(y/x)。在步驟506處，可通過查找查找表來找出傾斜角度。盡管步驟502到506呈現(xiàn)一種找出傾斜角度的特定程序和方法，但可改為使用此項技術中已知的其它程序和方法。最后，在步驟508處，通過與cos(φ)或與其近似表示相乘來按比例縮小邊緣寬度，如所屬領域的技術人員在實踐中通常做的那樣。圖7中展示的過程的第一修改是通過提供具有輸入值x和y的各種組合的條目的查找表來代替步驟506以及步驟508的部分。對于輸入值x和y的每一組合，查找表返回邊緣寬度校正因子。由查找表輸出的邊緣寬度校正因子可為cos(tan-1(y/x))的在20％以內(優(yōu)選在5％以內)的近似表示。接著使邊緣寬度乘以此校正因子，以產生經傾斜度校正的邊緣寬度。第二修改為計算垂直梯度y與水平梯度x之間的商y/x，以產生商q，接著使用q來輸入到具有針對q的各種值的條目的查找表。對于q的每一值，查找表返回邊緣寬度校正因子。邊緣寬度校正因子可為cos(tan-1(q))的在20％以內(優(yōu)選在5％以內)的近似表示。為了找出傾斜角度φ(或其近似表示，使得校正因子準確到在20％以內)且隨后找出校正因子cos(φ)(或其近似表示)，或為了直接找出校正因子而不找出傾斜角度φ(如在第一和第二修改中)，可在步驟502到506中獲得x和y的值，但可改為使用其它方法。第三修改是對邊緣中的多個像素中的每一者執(zhí)行以下操作：(a)為像素找出水平梯度x和垂直梯度y兩者，(b)為此像素找出q＝y(tǒng)/x，以及(c)找出對應于q的校正因子，例如cos(tan-1(q))或其到20％以內的近似表示。最后，通過對來自多個像素中的每一者的校正因子求平均來找出用于該邊緣寬度的校正因子。平均值可為經加權平均值，例如其中具有較大水平梯度的像素被給予比具有較小水平梯度的另一像素大的權重的平均值。沿這些方向或其它方向的其它修改是可能的。篩選閾值如果鄰近邊緣的峰梯度量值低于鄰近的較寬邊緣的峰梯度量值的預定分數(shù)，那么可完全阻止該等鄰近邊緣對聚焦信號作貢獻，或使其貢獻削弱。圖9A、圖9B和圖9C說明正解決的問題。圖9A說明由各自寬度為2個像素的兩個窄黑空間分離的三個垂直白條。中間白條的寬度為窄條2個像素。圖9B展示水平越過圖9A中的圖像的針對尖銳圖像和模糊圖像中的每一者而描繪的圖像信號。圖9C描繪圖9B的針對尖銳圖像和模糊圖像的索貝爾x梯度。在圖9C中，如所預期，模糊圖像的第一邊緣(像素2到5)比尖銳圖像寬，且最后邊緣(像素13到15)也是如此。然而，兩個最窄邊緣(像素9和10，以及像素11和12)在兩個圖像中具有寬度二。在圖9B中，像素9和10以及像素11和12處的對應斜率各自取兩個像素以完成過渡。然而，模糊圖像具有從較寬邊緣到較窄邊緣的峰梯度量值的顯著下降，多達50％。另一方面，尖銳圖像在較寬邊緣與窄邊緣之間改變少于10％。鄰近于具有相對正負號梯度的較寬邊緣的較窄邊緣的峰梯度量值的顯著下降(例如20％或更大)提示模糊的圖像未經良好聚焦，且因此，不應依賴較窄邊緣作為模糊圖像為尖銳的指示。同樣，只要具有交替梯度極性的互相鄰近的邊緣彼此非常接近，例如相隔不超過1個像素(“最小邊緣間隙”)，就不應依靠其來用于此指示，即使其邊緣寬度較小。最小邊緣間隙是依據(jù)像素的數(shù)目，例如1或2或之間。此外，假定一個邊緣可能因具有小于消除閾值的峰梯度而已被消除，具有相同梯度極性且隔開不超過最小邊緣間隙的兩倍加上sharp_edge_width(sharp_edge_width為經指派以標示尖銳邊緣的邊緣寬度的數(shù)字)的兩個連續(xù)邊緣可用作用于消除或降級來自兩個相互鄰近的邊緣中的一者或兩者的貢獻的條件。任一。邊緣檢測與寬度測量單元206可執(zhí)行以下算法，以用于基于從較寬邊緣建立的篩選閾值以及可開啟和關閉的調制篩選旗標而消除緊密堆積的較窄邊緣。對于每一邊緣，根據(jù)圖10中所示的流程圖的過程來確定將用于相對極性的緊接下一邊緣的篩選閾值和篩選旗標。在給定篩選閾值和篩選旗標的情況下，可取消邊緣，除非以下條件中的一者為真：(a)對于此邊緣，篩選旗標關閉，(b)邊緣的峰梯度量值不小于用于此邊緣的篩選閾值?？蓪l件(c)添加到條件(a)和(b)，邊緣寬度不小于sharp_edge_width+1，其中已為sharp_edge_width指派一數(shù)字以標示尖銳邊緣的邊緣寬度，且其中可改變“+1”以設定高于sharp_edge_width的邊緣寬度的范圍，在該范圍內，如果邊緣無法達到(a)和(b)，那么消除該等邊緣。對于圖9A到圖9C中所示的實例，sharp_edge_width可為2。圖10是為每一邊緣確定篩選閾值和篩選旗標的流程圖。對于垂直邊緣，假定沿行從左到右掃描，但這不是要求的。(對于水平邊緣，假定沿列從上到下掃描，但這不是要求的。)為sharp_edge_width指派一數(shù)字，且其對于圖9A到圖9C所示的實例可為2。在步驟702處，在第一邊緣處開始，在步驟720處，詢問每一邊緣其邊緣寬度是否大于或等于一加sharp_edge_width，值一是用于此說明的最小邊緣間隙值，但可使用不同的值，例如在0.5與2.0之間。如果是，那么該邊緣為較寬邊緣，且步驟706接著將具有相對極性的緊接下一邊緣的篩選閾值設定為β乘以邊緣的峰梯度量值，β為從0.3到0.7，優(yōu)選為0.55，接著步驟708開啟用于下一邊緣的篩選旗標，接著進行到下一個邊緣。如果否，那么該邊緣不是較寬邊緣，且步驟730接著檢查距相同梯度極性的前一邊緣的間距是否大于最小邊緣間隙(或不同的預定數(shù)字)的兩倍加上sharp_edge_width，且相對極性的最接近的前一邊緣(如果存在)是否大于遠離的最小邊緣間隙。如果是，那么步驟710接著關閉用于下一邊緣的篩選旗標。如果否，那么保持用于下一邊緣的篩選旗標和篩選閾值，且進行到下一邊緣。β可為預定分數(shù)，或其可為依據(jù)預定公式計算的分數(shù)，例如邊緣寬度的函數(shù)。在后者情況下，β可從圖像的一部分到另一部分不等。替代實施例像素網(wǎng)格的定向：被聚焦信號產生器120輸入的圖像可具有位于相對于圖像的矩形幀旋轉45度的矩形網(wǎng)格(“像素網(wǎng)格”)中的像素。在此情況下，邊緣檢測操作和寬度測量操作的X方向和Y方向可類似地旋轉。邊緣銳度度量：在以上描述中，邊緣的圖像的銳度是由從跨越該邊緣的梯度序列所測量得來的的邊緣的寬度來表示的，其中該等梯度定向于跨越該邊緣。存在依靠類似原理工作的替代方案。本質上，允許以此方式產生聚焦信號的原因在于，個別邊緣貢獻了與使圖像數(shù)據(jù)按比例縮放(例如)20％無關或本質上無關(例如在圖像數(shù)據(jù)按比例縮小20％之下改變不超過5％)的量(后文稱為“邊緣銳度度量”)，從而與常規(guī)對比度檢測方法相比，有助于使聚焦信號與圖像的場景的照度或的場景中的對象的反射率無關或很小相關。在本發(fā)明的聚焦信號產生器120中，具有與圖像數(shù)據(jù)的20％按比例縮小無關或實質上無關的上述特性的任何邊緣銳度度量也是從一梯度或經內插梯度到同一梯度值的另一梯度或經內插梯度測得的寬度的良好替代。替代的邊緣銳度度量優(yōu)選的具有不包含能量單位的單位?；谝韵聝牲c來確定邊緣銳度度量的單位：(a)一階邊緣檢測算子對其運算的圖像數(shù)據(jù)的每一樣本具有能量單位，(b)樣本之間的距離具有長度單位?；邳c(a)及(b)，梯度值的單位是能量單位除以長度單位。同樣地，邊緣上或邊緣的任一未分部分上的對比度具有能量單位。因此，對比度不是好的邊緣銳度度量，因為該單位顯露出其受場景的照度和對象的反射率影響。邊緣的峰梯度也不是好的邊緣銳度度量，因為峰梯度的單位中具有能量單位，從而也指示其受場景的照度的變化所影響。另一方面，邊緣的峰梯度除以邊緣的對比度是良好的邊緣銳度度量，因為其單位是長度單位的倒數(shù)。作為另一實例，梯度值超過峰梯度的某一預定分數(shù)的梯度的計數(shù)是良好的邊緣銳度度量，因為該計數(shù)僅為以連續(xù)梯度之間的間距大小來量化的距離度量，因此具有長度單位。此處應注意，在產生邊緣銳度度量的過程中，可從用以檢測邊緣的一階邊緣檢測算子來產生梯度，或可從不同的第一導數(shù)算子(即，梯度算子)來產生梯度。舉例來說，雖然索貝爾算子(或甚至二階邊緣檢測算子，例如拉普拉斯算子)可用以檢測邊緣，但其內核簡單地為[-1,+1]及其轉置(其簡單地將圖像數(shù)據(jù)的一個樣本從梯度算子的定向上的下一樣本減去)的羅伯特算子，使所得梯度位于兩個樣本之間的正中?？瑟毩⒂诋a生邊緣銳度度量或下一部分中所述的形狀度量中的任一者中所使用的一個或一個以上導數(shù)算子，用比一階高階的邊緣檢測算子來檢測邊緣。換個角度來看，邊緣銳度度量的單位應是長度單位的冪，例如長度單位的平方、長度單位的倒數(shù)、長度單位本身或長度單位的平方根。任一此類的替代邊緣銳度度量均可替代聚焦信號產生器120中的邊緣寬度。為了對邊緣的傾斜作校正，應轉換上文參考圖6A到6D以及圖7所述的校正因子(下文稱為“寬度校正因子”)以采用同一冪。舉例來說，如果邊緣銳度度量為峰梯度除以對比度，即其單位是度量長度單位的倒數(shù)，那么用于邊緣銳度度量的適當?shù)男Ｕ蜃邮巧衔膮⒖紙D6A到6D以及圖7所述的校正因子的倒數(shù)。作為另一實例，如果邊緣銳度度量的單位是長度單位的平方，那么用于邊緣銳度度量的傾斜校正因子應視寬度校正因子的平方。下文參考圖27、圖28、圖25和圖26中的圖式描述替代邊緣銳度度量的若干實例。圖27說明對照于作為連續(xù)梯度之間的間距的倍數(shù)的距離而繪制的跨越一邊緣的梯度序列、以及所繪制的梯度序列下的陰影區(qū)的面積A3。在此實例中，該區(qū)被限定在兩個梯度水平L1與L2之間，其可相對于梯度序列的經內插峰梯度值(或者，峰梯度值)而定義為(例如)經內插峰梯度值的預定部分。陰影區(qū)具有經內插梯度的四個隅角。面積除以經內插峰梯度值(或者，峰梯度值)是良好的邊緣銳度度量，因為其具有長度單位。注意，該區(qū)的替代的限定是可能的。舉例來說，該區(qū)可用梯度序列而不是用梯度水平L1來從上而定界。圖28說明對照于作為連續(xù)梯度之間的間距的倍數(shù)的距離而繪制的邊緣上的圖像數(shù)據(jù)的樣本的梯度序列、重心3401(即矩心)以及梯度(具有梯度值g2、g3、g4、g5及g6)距重心的距離u2、u3、u4、u5及u6。良好的邊緣銳度度量為重心周圍的梯度的第k階中心矩，即梯度距重心的距離的經加權平均值，其中權重為相應梯度的量值，k為偶整數(shù)。舉例來說，k可為2，其使邊緣銳度度量為方差，仿佛梯度序列是概率分布那樣。在此實例中，邊緣銳度度量的單位是長度單位的平方。更一般地說，邊緣銳度度量可以是梯度序列的多個梯度距相對于該多個梯度而預定義的位置的距離的函數(shù)，該序列為該邊緣上的陣列。不同于重心，該預定義位置可為梯度序列的經內插峰位置?？筛鶕?jù)預定義準則來選擇邊緣梯度的適當子集來參與此計算。舉例來說，可要求該等梯度的梯度值至少是該峰梯度或該梯度序列的經內插峰的梯度值的預定分數(shù)。圖25說明對照于作為連續(xù)第二導數(shù)之間的間距的倍數(shù)的距離而繪制的邊緣上的圖像數(shù)據(jù)的樣本序列的第二導數(shù)序列，其展示(a)一對正峰與負峰之間的寬度Ws，(b)具有給定量值h1的一對最外的經內插第二導數(shù)之間的寬度W1，(c)具有給定量值h1的一對內部的經內插第二導數(shù)之間的寬度W2，以及(d)從(該對正峰與負峰之間的)過零到具有給定量值h1的最外的經內插第二導數(shù)的距離D1。可將該等三個寬度Ws、W1和W2中的任一者用作邊緣銳度度量。此外，在圖25的實例中，邊緣銳度度量可以是該等第二導數(shù)從(該對正峰與負峰之間，且可經內插)改過零的距離的經加權的總和，其中的權重為相應的第二導數(shù)的量值。更一般地說，邊緣銳度度量可為邊緣上的多個第二導數(shù)距相對于該等多個第二導數(shù)而預定義的位置的距離的函數(shù)。過零位置之外，重心也是該預定義位置的良好候選者，以權重為該等第二導數(shù)的量值。該預定義位置的又一良好候選者可為該對正梯度與負梯度之間的中點。圖26說明來自對照于作為連續(xù)像素之間的間距的倍數(shù)的距離而繪制的邊緣的像素的圖像數(shù)據(jù)的樣本序列，其展示(a)邊緣的兩端處的兩個樣本之間的寬度Wedge和對比度Cedge，(b)具有樣本值的最陡變化的一對樣本之間的峰梯度值gpeak(由羅伯特算子產生)，(c)邊緣的具有對比度C1和寬度Wpart1的最窄未分部分，以及(d)邊緣的具有對比度C2和寬度Wpart2的最窄未分部分。如前面所提到，峰梯度值gpeak除以對比度Cedge是個良好的邊緣銳度度量。寬度Wedge是另一個良好的邊緣銳度度量。寬度Wpart1和Wpart2也是個良好的替代?？蓪Ρ榷菴1和/或C2定義為邊緣對比度Cedge的預定部分?；蛘撸蓪⑵渲械娜我徽叨x為邊緣的峰梯度(例如，峰梯度gpeak)的預定倍數(shù)。此處還應注意，“最窄未分部分”可由圖像數(shù)據(jù)的經內插樣本(例如在圖26中以正方形展示)或通過下舍入或上舍入到最近的像素計數(shù)來定界。梯度不對稱性圖23A和圖23B說明一種方法，其中，聚焦信號產生器檢測到梯度信號(下文也稱為梯度輪廓)中缺乏峰的周圍的對稱性、以減輕或完全排除相關聯(lián)的邊緣對自動聚焦控制系統(tǒng)(例如經由隨例如相關聯(lián)的邊緣寬度或邊緣計數(shù)的經加權平均值而產生的聚焦信號，但不限于此)的影響。該峰可為一系列的連續(xù)多個梯度之中的峰梯度?；蛘撸摲蹇蔀榻泝炔宸逄荻?，其從該系列的連續(xù)多個梯度之中的兩個以上的梯度來內插。圖23A說明跨越一對有相對極性(即，正負號)的、且相鄰的邊緣的圖像信號的梯度輪廓，該對邊緣是分開的且不相互作用。另一方面，圖23B說明跨越一對有相對極性的、且相鄰的邊緣的圖像信號的梯度輪廓，這對邊緣足夠靠近以致相互作用。通過比較23A與23B，清楚地，當有相對正負號的相鄰的一對邊緣(即，該等邊緣中的一者具有正梯度，而另一者具有負梯度)變得靠近，其各自的梯度輪廓便喪失對稱性。在圖23A中，從左到右，梯度輪廓在左側升高到在位置6處的正峰梯度3210，且在右側降到在位置18處的負峰梯度3260。梯度值已經規(guī)格化以給出峰梯度量值1.0。分別在每一峰梯度3210、3260的鄰近，梯度輪廓具有相對于該峰的左到右的對稱性。當使用各自的峰梯度量值的0.3倍的閾值時，正梯度輪廓3211和負梯度輪廓3261各自對應于各自的邊緣的邊緣寬度5。另一方面，在圖23B中，在左側于位置6處的正峰梯度3212和在右側于位置9處的負峰值3262比在圖23A中更靠近在一起。在圖23B中，如在圖23A中，梯度值已經規(guī)格化以給出峰梯度量值1.0。在圖23B中分別地對應于正梯度輪廓3213和負梯度輪廓3262的兩個邊緣顯然地相互地作用以致彼此部分地相抵銷，從而導致分別位于位置6與9處的緊密地相鄰的正峰3212與負峰3262之間的梯度量值的減小。因此，梯度輪廓3213、3263缺乏各自邊緣上的左右反射對稱性。對稱性的缺乏在圖中的經內插梯度輪廓(以實曲線展示)中尤其顯著?？稍诰嘣摲逄荻鹊哪骋痪嚯x(具體地說，介于邊緣的邊緣寬度的0.2到0.7倍之間的距離)內或其峰梯度水平與它的非零分數(shù)的梯度水平之間的某一范圍內(具體地說，在峰梯度水平的10％到90％內；更具體地說，在20％到80％內)發(fā)現(xiàn)對稱性的缺乏。舉例來說，可通過將邊緣寬度的一半的距離內、或者介于峰梯度水平的20％與80％之間的梯度水平的范圍內的經內插梯度輪廓的左側與右側進行比較,來發(fā)現(xiàn)不對稱性。作為另一結果，當使用作為峰梯度量值的0.3倍的同一閾值來測量時，每一峰值3212、3262的周圍的邊緣寬度減小到4。這樣測得的兩個邊緣的邊緣寬度不再代表聚焦程度。聚焦信號產生器可檢測該不對稱性，而后或致使減輕相關聯(lián)的邊緣寬度給予聚焦信號和/或邊緣計數(shù)的貢獻、甚至完全取消之。更廣義地說，通過檢查圖像中的邊緣的尖銳度來獲得較尖銳的圖像的聚焦控制系統(tǒng)可減輕或完全消除來自梯度輪廓缺乏對稱性的邊緣的影響。圖像中由于場景中的尖銳邊界而產生的孤立的多個邊緣所具有的梯度輪廓的每一顯露出各自的邊緣的左右反射對稱性。在圖23A中，沿著垂直對稱軸(垂直虛線)有左右反射對稱性，其恰好在位置6處的峰梯度3210下方，使得在沿著垂直對稱軸的反射下，位置4處的梯度映射到位置7處的梯度，且反之亦然，且位置3處的梯度映射到位置8處的梯度，且反之亦然，以此類推。這是因為對應于與梯度輪廓3211相對應的邊緣的邊界恰好在其中間被取樣。在許多情況下，對邊界的取樣不是在邊界的中間，而因此該垂直對稱軸不與像素位置重合，而是在兩個像素之間。然而，可利用內插來識別左右反射對稱性，如下文所論述。圖24J說明孤立的邊緣的另一典型梯度輪廓。位置6處的峰梯度3212'以及在其右側于位置2到5處的四個其它梯度以及在其左側于位置7到10處的另外四個其它梯度一起構成孤立的邊緣的梯度輪廓。大致于位置5.85處展示經內插峰3270'，且在經內插峰3270'下以點劃線展示垂直對稱軸3271'。盡管梯度輪廓中的每一梯度在沿著對稱軸3271'的反射下不映射到同一梯度輪廓中的另一梯度，但其確實映射到經內插梯度。舉例來說，位置3處的梯度映射到用“X”標記的經內插梯度(大致在位置8.6處)，其顯然是位置8和9的梯度之間的良好的內插，且反之亦然。同樣，位置7處的梯度映射到用“+”標記的經內插梯度(大致于位置4.6處)，其顯然是位置4和5的梯度之間的良好的內插，且反之亦然。此外，可看出，經內插梯度映射到另一經內插梯度，且反之亦然，例如在梯度水平0.5(且分別于位置4和7.6)處分別用三角形和倒三角形標記的一對經內插梯度。當將梯度輪廓內插到經內插梯度輪廓時，左右反射對稱性尤其顯著(圖24J中的實曲線)。還應注意，在任何兩個梯度水平上的、梯度輪廓的兩側之間的中點(例如中點3281'和3280')在同一中點位置3287處重合，該位置也是經內插峰的位置、以及對稱軸的位置。通常理解的是：如有左右反射對稱性，則沿著垂直對稱軸反射的每一幾何形狀是映射到對應的幾何形狀，即與后者重合。這類的幾何形狀包括點(即，梯度或經內插梯度)、線、曲線、有界區(qū)、角等。對應于這類的幾何形狀的是幾何參數(shù)，例如距離、長度、面積、傾角(即，第一導數(shù))、曲率(即，第二導數(shù)和較高導數(shù))等。舉例來說，沿著經內插梯度的輪廓的區(qū)段(或連接鄰近梯度的直線區(qū)段)將映射到相同梯度水平上的另一區(qū)段，因此具有相同長度。左右反射對稱性的另一特性是對稱軸上的點映射到其自身，即不移動。因此，該等點到左、到右的距離是相等的。還已知，在對稱性下映射到彼此的兩個幾何形狀之間，垂直對稱線正好位于其中間。使用這些特性以及關于反射對稱性的通常已知的其它特性，可設計出多種方法來測試梯度輪廓是否具有左右反射對稱性。由于內插的性質是近似法，因此使用用于測試幾何形狀的重合的參數(shù)上的預定容限區(qū)來檢驗對稱性。舉例來說，如果X和Y是正在測量的兩個參數(shù)，且完美的對稱性將正好產生X＝Y，那么可指定容限區(qū)，使得–A<X–Y<B，其中A和B是正數(shù)，使得大于-A且小于B的X–Y的值不導致不對稱性的確定，而比B正或比-A負的X–Y的值將導致過量缺乏對稱性的確定。比-A負得少且比B正的少的X–Y的值的范圍在下文中稱為容限區(qū)，且容限區(qū)的界限是不對稱性閾值。因此，在此實例中，-A和B兩者均為劃定X和Y測量的不對稱性的容限區(qū)的界限的不對稱性閾值。當X-Y的值位于容限區(qū)之外時，下文稱為超過(相關)不對稱性閾值。舉例來說，如果(X–Y)比B正，那么稱(X–Y)超過不對稱性閾值B。如果(X–Y)比-A負，那么稱(X–Y)超過不對稱性閾值-A。在此上下文中，“超過”傳達以下含義：參數(shù)(X–Y)已由于越過容限區(qū)的有關邊界而離開容限區(qū)?；蛘?，可使用Z的函數(shù)(其中Z＝(1–X/Y))來定義減少與作貢獻的其它邊緣相比之下該邊緣對聚焦信號的貢獻的相對程度。舉例來說，Z的此函數(shù)可以是絕對值Z的S形函數(shù)，使得當Z是零(即X＝Y，例如在完美對稱下)是該函數(shù)取值一，且隨著|Z|接近一邊界值而徐徐地升高，接著隨著|Z|更靠近且最終越過該邊界值而快速地升高，而后收斂于零。下文描述檢測出跨越邊緣的梯度輪廓缺乏左右反射對稱性的多種方法，但這不是詳盡列舉。本發(fā)明的此方面(即，消除或減弱邊緣對聚焦信號或對聚焦控制的貢獻)不限于下文所論述的用于檢測出跨越邊緣的梯度輪廓缺乏反射對稱性的特定方法，而是包括其均等方法、近似表示、明顯或已知的變化、以及包括利用上文所論述的反射對稱性的特性中的一者以上的任何計算方法。一種用以檢測出對稱性的缺乏的方法是找出峰梯度的一側上的像素的計數(shù)與另一側上的像素的計數(shù)之間的差，其中，與像素相關聯(lián)的梯度量值高于峰梯度量值的某一分數(shù)?？蓪⒂嫈?shù)不對稱性閾值設定為(例如)0.5，使得當任一側的像素的計數(shù)比另一側多出的數(shù)超過該計數(shù)不對稱性閾值時，便檢測到對稱性的缺乏。借助于圖23A和圖23B以及分數(shù)0.3以及計數(shù)不對稱性閾值0.5的實例來說明此情況。在圖23A中，對于左側且在位置6的正峰，且高于梯度水平+0.3，兩個像素位于左側在各自的位置4和5處，另兩個像素位于右側在各自的位置7和8處。像素計數(shù)在左側與右側之間相等，因此未檢測到不對稱性。另一方面，在圖23A中，對于左側在位置6處的正峰，且高于梯度水平+0.3，兩個像素位于左側在各自的位置4和5處，但僅一個像素位于右側在位置7處。在圖23B中左側的正梯度輪廓3213中，左側比右側多出一個像素，超過計數(shù)不對稱性閾值0.5，因此檢測到對稱性的缺乏。一種修改是從梯度進行內插以找出分數(shù)的像素位置3272(“經內插峰位置”)，其中經內插梯度輪廓獲得最大量值(“經內插峰梯度”)。此經內插峰位置可用以計算到左側、到右側的兩個距離，如下文所述。經內插峰梯度還可用以計算在何梯度水平上測量那些距離或在何梯度水平之上或之下對像素進行計數(shù)。舉例來說，在圖24A中，在經內插峰3270下方繪制了垂直點劃線，在梯度水平0.95(上梯度閾值)上劃過經內插梯度輪廓(實曲線中)繪制了水平虛線3275，在梯度水平0.25(下梯度閾值)上劃過經內插梯度輪廓繪制了水平虛線3273，于峰梯度3212(在位置6)的左側，分別在位置4和5處計數(shù)了兩個像素，而后于右側在位置7處計數(shù)了僅僅一個像素。不管是參考峰梯度3212(在此實例中在位置6處)還是參考經內插峰3270(大致在位置5.8處)，都與不對稱性的確定沒有關系，因為在前者中，在計數(shù)中不把峰梯度3212算入左側或右側的計數(shù)，而在后者中，上閾值3275(在此實例中為0.95，且一般應介于0.85與0.97之間)不讓峰梯度3212給算入右側的計數(shù)中。一種對上述方法的修改為確定從峰梯度個別地向左、向右到梯度輪廓經內插以致跨越某一梯度水平之處(“交叉點”)的距離，該梯度水平是峰梯度3212(或者，經內插峰3270)的梯度值的一分數(shù)(優(yōu)選介于10％與90％之間，更優(yōu)選介于20％與80％之間)，而后如果較大距離比較小距離超出某一寬度不對稱性閾值以上，那么便發(fā)現(xiàn)缺乏對稱性。換句話說，一個距離減去另一距離比寬度不對稱性閾值的負值更負或比該寬度不對稱性閾值更正將導致確定缺乏對稱性。容限區(qū)因此占據(jù)對稱于零的數(shù)字間隔。可以若干方式中的一者來決定該寬度不對稱性閾值。寬度不對稱性閾值可作為對于一圖像的固定數(shù)字、或取決于與該峰相關聯(lián)的邊緣的邊緣寬度的數(shù)字(例如邊緣寬度的10％(如果邊緣寬度為3或以下)，以及邊緣寬度的7％(如果邊緣寬度比3寬但小于5))而給出?；趫D像信號(從中產生梯度輪廓中的梯度)和/或梯度輪廓中的梯度如何產生的其它合理的相依性對確定寬度不對稱性閾值來說是可接受的，特別是允許內插峰值和/或交叉點的不準確性。圖24A也說明此不對稱性檢測方法?？蓮姆逄荻?212(位置6處)，或者從經內插峰3270(大致在位置5.8處)測量距離。在此實例中，從經內插峰3270測量距離WL和WR，分別給出了約2.5和1.3，且給出了1.2的差。在規(guī)格化梯度水平+0.3上測量邊緣寬度，給出了約3.7?？蓪挾炔粚ΨQ性閾值作為該邊緣寬度的分數(shù)來給出，例如15％，即給出0.56。由于該差(1.2)超過寬度不對稱性閾值(0.56)，因此發(fā)現(xiàn)缺乏對稱性。應注意，不管用來參考的是峰梯度3212(在此實例中在位置6處)還是經內插峰3270(大致在位置5.8處)，都與聚焦信號或與聚焦控制系統(tǒng)沒有不可忽略的關系，因為其位置之間的差通常小于0.5且常小于0.3，從而使得|WL–WR|中的差小于0.6。在邊緣上的梯度輪廓變?yōu)椴粚ΨQ的大多數(shù)情形中，WL與WR之間的失配遠遠地超過0.6。因此，選擇一者還是另一者來測量WL和WR僅僅影響可忽略的少數(shù)邊緣的對稱性的缺乏的發(fā)現(xiàn)。一種替代方式為估算兩個面積，一個面積在峰梯度3212(或者經內插峰3270)的左側，另一面積在峰梯度3212(或者經內插峰3270)的右側，且根據(jù)指定標準將該兩個面積與面積不對稱性閾值進行比較。兩個面積中的每一者可在一側上由峰梯度(或經內插峰)下方的垂直線定界，在另一側上由多個經內插梯度(實曲線)(或者，連接連續(xù)梯度的直線)來定界，且從頂部和從底部由上梯度水平和下梯度水平來定界，該上梯度水平和該下梯度水平各自處于峰梯度水平(或者，經內插峰梯度水平，即經內插峰的梯度水平)的不同預定分數(shù)上(或者，沒有上梯度水平來限制該面積，而是僅僅由梯度或經內插梯度輪廓來限制該面積)。舉例來說，在圖24B中，其中梯度輪廓經規(guī)格化以使得經內插峰具有梯度水平1.0，在0.75上繪制了上梯度水平3276，且在0.2上繪制了下梯度水平3274。一區(qū)3277(具有面積AL)(在經內插峰3270的左側)在上方由上梯度水平3276定界，在下方由下梯度水平3274定界，在右側由經內插峰下的垂直點劃線定界，且在左側由經內插梯度輪廓(實曲線)定界。另一區(qū)3278(具有面積AR)(同一峰3270的右側)類似地在上方和下方定界，且在右側由經內插梯度輪廓定界，而在左側由垂直點劃線定界。當面積AL和AR相差超過根據(jù)指定標準的預定界限時，則檢測到缺乏對稱性。舉例來說，當較大面積超過了較小面積達面積不對稱性閾值以上時，則檢測到不對稱性?？梢愿鞣N不同方式中的一者來表達該面積不對稱性閾值。面積不對稱性閾值可依據(jù)(較小面積的)百分比來表達，其可為對一圖像的固定數(shù)字，或者隨相關聯(lián)邊緣的邊緣寬度而變?；蛘撸娣e不對稱性閾值可依據(jù)經規(guī)格化梯度輪廓的面積差來表達?；趫D像信號(從中產生梯度輪廓中的梯度)和/或梯度輪廓中的梯度如何產生的其它合理的相依性對確定面積不對稱性閾值來說是可接受的。在圖24I中所示的另一方法中，測量從經內插峰3270(或者峰梯度3212)到梯度輪廓的左側和到右側的共同距離Wo。換句話說，計算經內插梯度(或找出梯度)，使得其距經內插峰3270(或峰梯度3212)下的點劃線的距離均為Wo。對于完全對稱的梯度輪廓，兩個經內插梯度將均在共同的梯度水平上。然而，對于不對稱的梯度輪廓而言，兩個經內插梯度位于不同的梯度水平Gl3252、Gh3253上。當梯度水平Gl和Gh相差超過根據(jù)指定標準的預定界限時，則檢測到缺乏對稱性。舉例來說，當較大梯度水平Gh3253大于較小梯度水平Gl3252的量Ghl超過較小梯度水平Gl達梯度不對稱性閾值以上時，可檢測到不對稱性?？梢愿鞣N不同方式中的一者來表達梯度不對稱性閾值。梯度不對稱性閾值可依據(jù)(例如，較小梯度Gl的)百分比來表達，其可為對一圖像而固定的數(shù)字，或者隨相關聯(lián)邊緣的邊緣寬度而變?；蛘撸荻炔粚ΨQ性閾值可依據(jù)經規(guī)格化梯度輪廓的梯度水平差來表達?；趫D像信號(從中產生梯度輪廓中的梯度)和/或梯度輪廓中的梯度如何產生的其它合理相依性對于確定梯度不對稱性閾值來說是可接受的?？蓪⒃摴餐腤o選擇為邊緣寬度的預定分數(shù)，例如介于0.1與0.5之間、優(yōu)選介于0.2與0.4之間的分數(shù)?；蛘?，可將Wo選擇為從經內插峰3270(或者峰梯度3212)到一對在作為峰梯度水平的一預定分數(shù)的給定梯度水平上的梯度或經內插梯度的兩個距離中的較小者。在此情況下，Gh單獨可為用以指示不對稱程度的參數(shù)。接著可設定梯度不對稱性閾值，使得當Gh超過閾值時，則檢測到缺乏不對稱性。如所屬領域的技術人員可預期，如何定義Wo和以上所述的標準的其它變化是可能的。一種對以上方法的修改為分別地在梯度水平Wl和Wh上的那兩個經內插梯度上的第一或第二導數(shù)之間進行比較。對于完全對稱的梯度輪廓而言，兩個經內插梯度將均具有除了正負號相反之外其它方面相同的第一導數(shù)、以及正負號和量值相同的第二導數(shù)。然而，對于不對稱的梯度輪廓，該對經內插梯度的第一乃至第二導數(shù)通常是不同的。當?shù)谝粚?shù)的量值在兩個經內插梯度(或可能梯度)之間相差超過根據(jù)指定標準的預定界限時，便檢測到缺乏對稱性。舉例來說，當較大第一導數(shù)在量值上超過了較小第一導數(shù)以達不對稱性閾值以上時，可檢測到不對稱性。作為另一實例，當將第二導數(shù)中的一者從另一者減去給出了超過不對稱性閾值的差時，可檢測到不對稱性?？梢愿鞣N不同方式中的一者來表達不對稱性閾值。梯度不對稱性閾值可依據(jù)(例如，較小第一/第二導數(shù)的)百分比來表達，其可為對一圖像而固定的數(shù)字，或者隨相關聯(lián)邊緣的邊緣寬度而變?；趫D像信號(從中產生梯度輪廓中的梯度)和/或梯度輪廓中的梯度如何產生的其它合理相依性對于確定梯度不對稱性閾值來說是可接受的。在使用像素計數(shù)或距離(圖24A)或面積(圖24B)、而不是基于經內插峰或峰梯度來劃分計數(shù)或距離或面積、來檢測不對稱性的上述方法中，可使用如早先描述的中點。舉例來說，在使用在經內插峰3270正下方的垂直點劃線將上梯度水平3276與下梯度水平3274之間的面積分別劃分為面積AL和AR的兩個區(qū)(參看圖24B)中，可從上梯度水平(規(guī)格化梯度水平0.75下的水平虛線)與經內插梯度輪廓(實曲線)之間的一對交叉點之間的中點繪制垂直線。或者，可從下梯度水平(規(guī)格化梯度水平0.2下的水平虛線)上的一對交叉點之間的中點繪制該垂直線?；蛘?，可從經內插梯度輪廓與峰梯度的梯度水平的預定百分比范圍內(例如介于10％與90％之間)的任何梯度水平之間的一對交叉點之間的中點繪制該垂直線。另一種對上述面積方法的修改是估算上梯度水平3276與下梯度水平3274之間的經內插梯度曲線(或者，連接連續(xù)梯度的直線區(qū)段)的長度。舉例來說，在圖24C中，經內插梯度曲線在左側具有在規(guī)格化梯度水平0.25與0.75之間的區(qū)段(具有長度LL)，該區(qū)段長于右側的區(qū)段，右側的區(qū)段的長度LR明顯較短，指示缺乏對稱性。當長度LL和LR相差超過根據(jù)指定標準的預定界限時，便檢測到缺乏對稱性。舉例來說，當較長的長度超過了較短的長度達長度不對稱性閾值以上時，便檢測到不對稱性。如上文的面積不對稱性閾值，可用多種不同方式中的一者來表達該長度不對稱性閾值。長度不對稱性閾值可依據(jù)(例如，較小長度的)百分比(優(yōu)選從10％到30％)來表達，其可為對一圖像而固定的數(shù)字，或者隨相關聯(lián)的邊緣的邊緣寬度而變?；蛘?，長度不對稱性閾值可依據(jù)經規(guī)格化梯度輪廓的長度差來表達?；趫D像信號(從中產生梯度)和/或梯度如何產生的其它合理相依性對確定長度不對稱性閾值來說是可接受的。如上文所述，應注意，不管上圖中參考峰梯度3212還是參考經內插峰3270，以畫出下梯度水平抑或上梯度水平，對于聚焦控制系統(tǒng)或具體地說對于聚焦信號都不是重要的。該選擇導致長度差中非常小的差異，結果是在具有相對正負號的兩個邊緣太靠近以致影響其邊緣寬度的大多數(shù)情形中，LL與LR之間的失配大得多。因此，選擇一者還是另一者來測量LL和LR僅僅影響可忽略的少數(shù)邊緣的對稱性的缺乏的發(fā)現(xiàn)?？尚薷纳衔膭偯枋銮沂褂脠D24C說明的方法。與其比較長度LL與LR，可用類似方式比較左側和右側上的陰影區(qū)的各自的面積A'L和A'R?？深愃频囟x面積對稱性閾值，且將其用于與A'L與A'R之間的差的量值進行比較。上文剛描述且使用圖24C說明的長度方法可以又一種方式來修改。將經內插梯度曲線分別與上梯度和下梯度相交處之間的左側距離(WBL)與右側距離(WBR)進行比較。如果根據(jù)指定標準WBL與WBR相差過多，那么發(fā)現(xiàn)缺乏對稱性。舉例來說，當WBL和WBR中的較大者超過了較小者達寬度不對稱性閾值以上時，發(fā)現(xiàn)缺乏對稱性。并且，可以類似上文各種不對稱性閾值中的任一者的方式來指定寬度不對稱性閾值。圖24H說明一種替代方法，其等效于上文剛描述的寬度方法。此方法計算上梯度水平3276下的兩個經內插梯度3284、3285之間的第一中點3281(上中點)，以及下梯度水平3274下的兩個經內插梯度3282、3284之間的第二中點3280(下中點)，而后計算第一中點3281與第二中點3280之間的距離Xab。完全對稱的梯度輪廓在第一中點3281與第二中點3280之間的距離(“中點間之距離”)是可忽略的，即中點重合，如在圖24J中那樣。當中點間之距離超過某一中點間距離不對稱性閾值時，便檢測到缺乏對稱性。中點間之距離是|WBL–WBR|的兩倍。在此方法的一種變化中，僅僅使用一個梯度水平3274，且僅僅計算對應的中點3280，而后測量從峰梯度3212(或者，經內插峰3270)到獨立中點3280的距離XbPk，即如圖24H中也展示那樣。又一種方法是找出峰梯度3212(或者，經內插峰3270)的兩側上的梯度輪廓的斜率的第一導數(shù)，并根據(jù)指定標準比較該對第一導數(shù)，以確定是否缺乏對稱性。舉例來說，如果較陡斜率的第一導數(shù)的量值超過較緩斜率的第一導數(shù)的量值達第一導數(shù)不對稱性閾值以上，那么便發(fā)現(xiàn)缺乏對稱性。另一方面，完全對稱的梯度輪廓將在兩側上具有相同量值的第一導數(shù)，其僅僅在正負號上不同。可通過內插來大致地計算第一導數(shù)。可在作為峰梯度值(例如0.5)的某一分數(shù)(優(yōu)選介于10％與90％之間，更優(yōu)選介于20％與80％之間)的梯度水平上大致地計算第一導數(shù)。在圖23B中，在梯度水平是峰梯度3212的梯度水平的0.5倍之處，有一對連續(xù)地升高或下降的斜率，在正峰梯度3212的每一側上有一個。右側的斜率明顯地比左側的斜率陡峭。圖24D展示如何在梯度水平0.25上對規(guī)格化梯度輪廓估算第一導數(shù)，且用直角三角形(陰影)的斜邊來作近似，該對直角三角形的底邊寬度為1，并分別地接觸經內插梯度輪廓的左側和右側。該對第一導數(shù)分別由三角形SL和SR的高度來作近似。圖24E說明使用具有相同底邊寬度(在此說明中為1)的兩個三角形來對該對第一導數(shù)作近似的另一方式。每一三角形的底邊在梯度水平0.25上、梯度輪廓的內插位置處居中。對應斜邊的每一端距半個像素，且采取從梯度輪廓內插的梯度值作為梯度值。將第一導數(shù)作近似為高度S'L和S'R除以底邊寬度，底邊寬度在此說明中為1。如通常已知，存在從數(shù)據(jù)點序列對第一導數(shù)作近似的方法有好幾種，因此本發(fā)明的此方面是不限于上文給出的特定實例，而是包括用以提供第一導數(shù)的所有等效方法和所有近似法。又一種方法是找出峰梯度3212(或者，經內插峰3270)的兩側上的梯度輪廓的第二導數(shù)，并根據(jù)指定標準比較該對第二導數(shù)，以確定是否缺乏對稱性。舉例來說，如果一者超過另一者達第二導數(shù)的不對稱性閾值以上，那么便發(fā)現(xiàn)缺乏對稱性。反之，完全對稱的梯度輪廓將在兩側上具有相同的第二導數(shù)，其正負號和量值均相同?？赏ㄟ^內插來大致地計算第二導數(shù)。可在作為峰梯度值(例如0.25)的某一分數(shù)(優(yōu)選介于10％與90％之間，更優(yōu)選介于20％與80％之間)的梯度水平上計算第二導數(shù)。圖24F說明可如何近似第二導數(shù)的方法。首先，找出左側的三元組的連續(xù)相等間隔的梯度或經內插梯度3295、3296、3297以及右側的另一三元組3291、3292、3293，其中各自的中點3296、3292在規(guī)格化梯度水平0.25上。對于三元組內的給定間隔，找出個別的外部點對(左側的3295、3297和右側的3291、3293)的規(guī)格化梯度值之算術平均值其高于規(guī)格化梯度水平0.25的高度(DL和DR)，以作為對各自的第二導數(shù)的近似。如圖24F展示，DL為正，而DR為負。圖24G在規(guī)格化梯度水平0.18上說明第二導數(shù)的另一種近似法，。在每一側上，一個三角形配合到其上方的梯度輪廓，而另一個三角形則在經內插梯度輪廓與梯度水平0.18(即，此梯度水平下的梯度或經內插梯度)兩者的交叉點下方。每一三角形的斜邊以一傾角傾斜，以使斜邊配合到該經內插梯度輪廓。左側三角形的高度SUL和SLL(右側三角形的高度SUR和SLR)相減以得出第二導數(shù)DL(DR)。箭頭指示這對第二導數(shù)的相對正負號：D'L的向上指，D'R的向下指。此梯度輪廓兩側上的第二導數(shù)明顯地顯著失配，因此是不對稱的。如通常已知，從數(shù)據(jù)點序列來近似第二導數(shù)有多種方法，因此本發(fā)明的此方面不限于上文給出的特定實例，而是包括所有針對第二導數(shù)的等效方法和可能的近似。盡管以上實例描述使用不同測量參數(shù)來檢測出缺乏反射對稱性，但可同時使用以上方法中的兩者以上來計算其各別的測量參數(shù)，而后這些測量參數(shù)經組合以形成比較參數(shù)，以與不對稱性閾值或更廣義地與預定容限區(qū)進行比較，使得當比較參數(shù)的值在容限區(qū)之外時，便檢測到缺乏反射對稱性。舉例來說，中點之間的距離Xab(圖24H)以及第一導數(shù)之間的差SR–SL(圖24D)可組合在經加權平均值Z中，而后與不對稱性閾值α進行比較，其將容限區(qū)定義為間隔–α<Z<α。檢測出該邊緣在其本身上的梯度序列中具有不對稱性不必涉及直接地對該梯度序列作計算。不對稱性可在跨越該邊緣上的多個圖像樣本值中檢測出來。參看圖26，對于邊緣的分別具有對比度C1和C2的兩個最窄的未分部分，如果該等多個梯度中有完美對稱，那么兩者的中心將匹配。兩個中心之間的不對準指示著不對稱性?？蓽y量該不對準、并將其除以邊緣的寬度，以提供指示著該邊緣上的梯度輪廓中的不對稱性的量?；蛘?，從對應于對比度C1的未分部分的中心到該梯度序列具有最陡峭的升高或下降處(對應于羅伯特檢測器的峰梯度是gpeak)的距離，且除以邊緣的寬度以指示不對稱的程度。進一步替代地，可從多個圖像樣本的多個第二導數(shù)來測量不對稱性。參看圖25，負峰和正峰距其兩者之間的經內插過零的距離的差除以兩者之間的距離指示著一不對稱的程度。可在邊緣檢測與寬度測量單元206中執(zhí)行針對不對稱邊緣的上述檢測和解決方案。注意，在本發(fā)明中，當來自邊緣的量(例如梯度水平)除以(默認，除非另有指定)邊緣的峰梯度值或經內插峰的梯度值時，該量即稱之為規(guī)格化。舉例來說，在圖23B中，峰梯度3212具有正好為1的規(guī)格化值，而在圖24C中，經內插峰3270不同于峰梯度3212，且圖24C中所示的梯度相對于經內插峰3270而不是峰梯度3212規(guī)格化。長度濾波器下文描述長度濾波器212的功能。廣義上說，長度濾波器212形成對各自連接到類似定向的一個或一個以上邊緣的邊緣的偏好。群組內類似定向且相互連接的邊緣群組(“級聯(lián)邊緣”)與不接觸類似定向的任何其它邊緣的隔離邊緣相比，較不可能由噪聲引起。因此，級聯(lián)在一起的具有類似定向的邊緣越多，其由噪聲引起的概率就越小。該群組由噪聲引起的概率隨著群組內的邊緣的數(shù)目增加而以指數(shù)方式下降，且遠快于線性方式?？衫么诵再|來舍棄噪聲，尤其是在光線暗淡或短曝光情形下，其中信噪比較弱，例如小于10，在圖像內或在所關注區(qū)內?？稍谌魏魏侠矸椒ㄖ袑嵤┢靡员磉_此偏好。下文所描述的若干方式僅為實例。第一種方法是消除屬于具有小于級聯(lián)長度閾值的長度的垂直/水平級聯(lián)邊緣的邊緣。當所關注區(qū)較暗淡時，級聯(lián)長度閾值可較大。舉例來說，級聯(lián)長度閾值可開始小至2，但隨著所關注區(qū)內的信噪比降到5而增加到8。級聯(lián)長度閾值可由處理器112、112'、112”(例如通過圖3所示的“長度命令”信號)作為信號132的一部分而提供?；蛘?，可根據(jù)聚焦信號產生器上的公式來計算閾值。第二種方法是在長度濾波器212中針對每一邊緣提供一長度權重，且在聚焦信號計算器210中應用該長度權重來計算聚焦信號。與作為較短級聯(lián)邊緣的一部分的邊緣相比，作為較長級聯(lián)邊緣的一部分的邊緣接收較大的權重。舉例來說，長度權重可為級聯(lián)邊緣的長度的平方。因此，可使每一邊緣對聚焦信號的貢獻乘以因子A/B，之后對所有貢獻進行求和以形成聚焦信號，其中B是進入聚焦信號計算的所有邊緣的長度權重的總和，且A是邊緣的長度權重。同樣，可作為信號134的一部分輸出的邊緣寬度直方圖可具有作為較長級聯(lián)邊緣的成員的邊緣，因此，優(yōu)選的是，更多地貢獻對應于其相應邊緣寬度且因此為優(yōu)選的區(qū)間，而不是所有邊緣均貢獻相同的量，例如+1。因此，舉例來說，每一邊緣可貢獻A/C，其中C為該邊緣上的A的平均值。類似地，窄邊緣計數(shù)可具有作為貢獻較多的較長級聯(lián)邊緣的成員的邊緣。因此，舉例來說，來自每一邊緣的貢獻可乘以A/D，其中D是在窄邊緣計數(shù)中計數(shù)的邊緣之間的A的平均值。N個垂直(水平)邊緣的群組(其中，頂部(最左)和底部(最右)邊緣除外)，每一邊緣接觸兩個其它垂直(水平)邊緣，一個其它邊緣在邊緣本身上方(左側)，且在該邊緣本身下方(右側)另一其它邊緣為長度為N的垂直(水平)級聯(lián)邊緣。頂部(最左)邊緣僅需要觸碰在其本身下方(右側)的一個邊緣。底部(最右)邊緣僅需要觸碰其上方(左側)的一個邊緣。圖8說明垂直級聯(lián)邊緣及其長度。在圖8中，單元R2C3和R2C4形成第一垂直邊緣，單元R3C3、R3C4以及R3C5一起形成第二垂直邊緣，且單元R4C4和R4C5一起形成第三垂直邊緣。第一和第三垂直邊緣各自僅觸碰一個其它垂直邊緣，而第二垂直邊緣觸碰兩個其它垂直邊緣。第一、第二和第三垂直邊緣一起形成具有長度3的垂直級聯(lián)邊緣。在垂直(水平)級聯(lián)邊緣具有兩個或兩個以上分支(即，在行(列)中具有兩個邊緣)的情形(未圖示)中，可將長度界定為級聯(lián)邊緣內的邊緣的總數(shù)?；蛘撸蓪㈤L度界定為從其中的最頂部(最左)邊緣到其中的最底部(最右)邊緣加一的垂直(水平)距離。除以上提議之外，有其它可能的方法來界定級聯(lián)長度。舉例來說，級聯(lián)邊緣的長度的界定應具有以下性質：長度與級聯(lián)邊緣內至少達三個的成員邊緣的數(shù)目成比例。這將與先前陳述的推論一致，該推論為較多邊緣通過彼此接觸而相互連接將以指數(shù)方式降低由噪聲引起的級聯(lián)邊緣的概率，且因此長度應表達與級聯(lián)邊緣內達合理數(shù)目的成員邊緣的數(shù)目的比例性，該合理數(shù)目充分地增強級聯(lián)邊緣的置信度，使之超過單個成員的置信度。長度濾波器212可減輕或排除且因此(一般地說)排斥排斥級聯(lián)長度為一的邊緣。長度濾波器212可排斥級聯(lián)長度為二的邊緣。長度濾波器212可排斥級聯(lián)長度為三的邊緣，以進一步降低噪聲的影響。長度濾波器212可根據(jù)來自處理器的命令進行這些動作中的任一者。盡管圖3中展示為緊跟在邊緣檢測與寬度測量單元206之后，但其它布置是可能的。舉例來說，可在聚焦信號計算器210之前插入長度濾波器212，其中由長度濾波器212處理的邊緣是穿過寬度濾波器209的邊緣，其取決于“細化”信號。在聚焦信號產生器的替代實施例中，可移除細化開關220，使得聚焦信號計算單元210接收未由寬度濾波器209濾波的第一組數(shù)據(jù)以及經濾波的第二組數(shù)據(jù)，且針對每一者計算不同聚焦信號，針對前者計算毛聚焦信號，針對后者計算細聚焦信號，且將上述兩種信號輸出到處理器112、112'。寬度濾波器接下來參看圖3以理解寬度濾波器209的操作。圖11描繪邊緣寬度的直方圖，即邊緣計數(shù)對邊緣寬度的曲線圖。在邊緣寬度2處，即前面提到的sharp_edge_width，存在峰，其指示圖像中尖銳邊緣的存在。然而，在邊緣寬度4和5處，存在峰，其指示可能因對應的成像對象在焦點外、與產生尖銳邊緣的對象相比在遠離聚焦透鏡的不同距離處而模糊的邊緣。為了計算聚焦信號，可使用寬度濾波器209來減輕寬度在預定范圍(“窄邊緣范圍”)外的邊緣。寬度濾波器209可針對在窄邊緣范圍外的邊緣寬度產生較小的權重，以供聚焦信號計算中使用。舉例來說，可為邊緣寬度指派權重1.0，而為在上限840右側大于+1的邊緣寬度指派權重0，且為之間的邊緣寬度指派在0與1.0之間的權重，隨邊緣寬度而單調下降?；蛘?，寬度濾波器209可防止此些邊緣全部進入聚焦信號計算。適當?shù)纳舷?30和下限840取決于若干因素，包括像素陣列108中的串擾、用以產生由聚焦信號產生器120接收的圖像的缺失色彩的內插方法，以及用于邊緣檢測與寬度測量單元206中所使用的低通濾波器中的濾波器系數(shù)。可通過捕捉各種尖銳程度的圖像并檢查邊緣寬度直方圖來為圖像拾取設備102、102'確定適當?shù)纳舷?30和下限840以及參數(shù)sharp_edge_width。舉例來說，如果尖銳圖像在邊緣寬度2處具有峰，那么適當?shù)南孪藓蜕舷蘅煞謩e為1.5和3，且可將sharp_edge_width設定為2.0?？扇缟洗_定下限和上限以及sharp_edge_width，且通過處理器112、112”提供給聚焦信號產生器120、120'、120”。當“細化命令”為ON時，如此計算的細聚焦信號減輕在窄邊緣范圍外的邊緣寬度。另外，寬度濾波器209可計算邊緣寬度落在窄邊緣范圍內的邊緣的總計數(shù)，且作為輸出信號134的一部分而輸出?？蓪⒄吘売嫈?shù)輸入到聚焦系統(tǒng)控制器(處理器112)且由聚焦系統(tǒng)控制器(處理器112)使用，以檢測尖銳圖像的存在且/或用于起始跟蹤。聚焦信號接下來參看圖3的聚焦信號計算器210，聚焦信號計算器210接收邊緣寬度且輸出聚焦信號?？蓪⒕劢剐盘栍嬎銥樗羞吘墝挾鹊慕浖訖嗥骄担渲袡嘀貫獒槍γ恳贿吘墝挾鹊倪吘売嫈?shù)，即聚焦信號＝Σwiei/Σwi，其中ei為邊緣寬度，wi為權重，其中此處wi＝ci，ci為邊緣寬度ei處的邊緣計數(shù)，i為邊緣寬度的直方圖的區(qū)間數(shù)目?；蛘?，每一邊緣寬度處的權重可為針對邊緣寬度的邊緣計數(shù)乘以邊緣寬度本身，即wi＝ciei。另外，來自寬度濾波器209的按照權重而表達的偏好可進一步乘以每一邊緣寬度。舉例來說，對于寬度濾波器209所產生的權重Ωi，ΣΩi＝1，可將聚焦信號計算為ΣΩiwiei/ΣΩiwi。如果控制信號“細化”為ON，且“排除”為OFF，那么聚焦信號將為非?？拷鼒D11中所示的實例的尖銳邊緣寬度2.0的值，從而指示在將產生在2.0與3.0之間的邊緣寬度的在聚焦距離范圍內的對象細節(jié)之中，大多數(shù)對象細節(jié)實際上處于尖銳聚焦。如果控制信號“細化”為OFF，且“排除”為OFF，那么聚焦信號可為靠近5.0的值，從而指示存在在焦點外的圖像的大部分細節(jié)。接通細化開關220允許聚焦信號較多地響應略微模糊的對象，而較少地響應完全模糊的對象。當細化開關220為ON時，將把聚焦信號稱為細聚焦信號，而當細化開關220為OFF時，將把聚焦信號稱為毛聚焦信號。如前面所提到，可以若干方式中的一種方式將長度濾波器212所表達的強調并入到聚焦信號中，例如消除被減輕的邊緣使其不進入聚焦信號計算，或降低邊緣對對應邊緣寬度區(qū)間的計數(shù)ei的貢獻的權重。圖15簡述細聚焦信號對對象處于尖銳聚焦的地方附近的聚焦位置的調整的響應。細聚焦信號達到最小值，近似在sharp_edge_width處，其中聚焦位置使圖像達到尖銳聚焦，且否則便增加。細聚焦信號可用于跟蹤已已聚焦或非常接近于聚焦的對象。對于移動對象，細聚焦信號允許聚焦控制系統(tǒng)使對象保持尖銳聚焦，即使聚焦距離不斷地變化也是如此。細聚焦信號還可用于獲取尚未處于尖銳聚焦但足夠靠近的對象的尖銳聚焦(“獲取”)，使得該對象產生寬度落在窄邊緣范圍內的邊緣。由于邊緣寬度直方圖在對應于遠離sharp_edge_width的對象的邊緣寬度處展現(xiàn)峰，從而導致細聚焦信號大于sharp_edge_width，因此聚焦控制系統(tǒng)可通過以下動作來響應：調整聚焦位置以使細聚焦信號值朝向sharp_edge_width，從而因邊緣寬度值處的對象等于sharp_edge_width而使邊緣寬度的峰居中?；臼褂脠D12到圖16說明可如何使用窄邊緣計數(shù)、毛聚焦信號和細聚焦信號來執(zhí)行聚焦控制以實現(xiàn)尖銳圖像。圖12說明在不同的聚焦距離處具有3個對象群組的戶外場景：在前景中的“人”、在背景中的“山脈、太陽和地平線”，以及在其之間的“車”。圖13是當聚焦透鏡104的聚焦位置從遠到近地掃掠過圖12中所說明的場景時，對照時間而描繪的窄邊緣計數(shù)的說明。當聚焦位置使對象達到像素陣列108上的尖銳圖像時，窄邊緣計數(shù)到達峰。因此，窄邊緣計數(shù)曲線展現(xiàn)3個峰，在掃掠期間，“山脈、太陽和地平線”、“汽車”和“人”以此次序各一個峰。圖14展示對照時間而描繪的毛聚焦信號。當聚焦位置接近窄邊緣計數(shù)達到峰的3個聚焦位置中的每一者時，毛聚焦信號展現(xiàn)最小值。然而，在每一最小值處，毛聚焦信號并不處于尖銳邊緣寬度水平，其在此實例中為2.0，因為在焦點外的其它對象所貢獻的邊緣寬度較大。圖15說明對照在圖12的場景中的“汽車”的尖銳聚焦位置附近的聚焦位置而描繪的細聚焦信號。細聚焦信號本質上實現(xiàn)尖銳邊緣寬度，其在此實例中為2，盡管存在模糊對象(“人”和“山脈、太陽和地平線”)。再次參看圖11，其中寬度4和5處的兩個峰由所述兩個模糊對象群組貢獻，這可理解為寬度濾波器324已減小權重或完全消除來自在上限840右側的邊緣寬度的貢獻。聚焦控制系統(tǒng)可在搜索模式中使用毛聚焦信號來搜索最近的尖銳聚焦位置。聚焦控制系統(tǒng)可將聚焦位置移離當前聚焦位置，以確定毛聚焦信號是增加還是減小。舉例來說，如果當聚焦位置向內(向外)移動時，毛聚焦信號增加(減小)，那么存在離當前聚焦位置較遠的尖銳聚焦位置。處理器112、112'、112”可接著提供聚焦驅動信號，以在朝向鄰近的尖銳聚焦位置的方向上移動聚焦透鏡104。聚焦控制系統(tǒng)可使用細聚焦信號來跟蹤已經處于尖銳聚焦的對象，以使對應的圖像維持尖銳(因此“跟蹤模式”)，而不管場景的變化、對象的移動或圖像拾取設備的移動。當對象處于尖銳聚焦時，細聚焦信號電平是穩(wěn)定的，而不管此些變化。因此，細聚焦信號的變化暗示對象距圖像拾取設備的聚焦距離的變化。通過將聚焦控制系統(tǒng)“鎖定”到最小值附近的給定細聚焦信號電平，例如在此實例中介于2.0與2.5之間，明確地說2.1，細聚焦信號電平的任何移位會立即告知處理器112、112'、112”對象的聚焦距離的變化。處理器112、112'、112”可接著確定方向，且致使聚焦透鏡104移動以使細聚焦信號電平回到“鎖定”電平。因此，圖像拾取設備102、103、103'、103”能夠跟蹤移動對象。聚焦控制系統(tǒng)(例如在處理器112、112'、112”中的算法中實施)可使用窄邊緣計數(shù)來觸發(fā)從搜索模式到跟蹤模式的改變。在跟蹤模式下，聚焦控制系統(tǒng)使用細聚焦信號來“鎖定”對象。在聚焦位置充分靠近對象的尖銳聚焦位置之前，聚焦控制系統(tǒng)可使用毛聚焦信號來識別移動方向并調節(jié)透鏡的移動速度。當對象進入尖銳聚焦時，窄邊緣計數(shù)急劇地達到峰。在檢測到窄邊緣計數(shù)的急劇升高或達峰或兩者后，處理器112、112'、112”可即刻切換到跟蹤模式中，且使用細聚焦信號來進行聚焦位置控制?？蓪㈤撝?每一不同尖銳聚焦位置可不同)指派給從端到端聚焦位置“掃描”找到的每一對象群組，且隨后當窄邊緣計數(shù)超過此閾值時，檢測對應的對象群組。對于靜止場景，例如對于靜態(tài)圖像拍攝，端到端聚焦位置掃描可返回最大計數(shù)列表，窄邊緣計數(shù)的每一達峰具有一個最大計數(shù)?？?例如)通過取最大計數(shù)的50％而從最大計數(shù)列表產生閾值列表。圖16說明圖像拾取設備102，其具有顯示器114、包括按鈕的輸入裝置107，以及在顯示器114中加亮的選擇標記1920。用戶可使用輸入裝置107來創(chuàng)建、定形和操縱選擇標記1920。盡管此實例中展示為包括按鈕，但輸入裝置107可包括上覆于顯示器114上的觸摸屏，以檢測顯示器114上的觸摸或敲擊位置。輸入裝置107和處理器112、112'、112”或用于輸入裝置107的單獨的專用控制器(未圖示)可確定選擇區(qū)?？山浻煽偩€132(或在聚焦信號產生器120是處理器112的一部分的情況下，在處理器112內部)將用于描述選擇區(qū)的參數(shù)發(fā)射到聚焦信號產生器120、120'、120”。作為響應，聚焦信號產生器120可將聚焦信號計算或窄邊緣計數(shù)或兩者限于由所述參數(shù)描述的選擇區(qū)內的邊緣，或減輕選擇區(qū)外的邊緣。這樣做可減輕來自聚焦信號的非所要對象，且接著甚至毛聚焦信號也將展現(xiàn)出單個最小值和在尖銳邊緣寬度的1.0或以下內的最小電平。替代實施例圖17展示聚焦信號產生器120'的替代實施例。聚焦信號產生器120'輸出邊緣和邊緣寬度的統(tǒng)計。在控制器120'輸出的邊緣寬度統(tǒng)計之中可為以下各項中的一者或一者以上：邊緣寬度直方圖，其包括不同邊緣寬度下的邊緣計數(shù)；其中邊緣寬度計數(shù)達到最大值的邊緣寬度；一組系數(shù)，其代表估計不同邊緣寬度下的邊緣計數(shù)的樣條函數(shù)；以及可代表邊緣寬度的函數(shù)的任何數(shù)據(jù)。普查單元240可接收在具有聚焦信號產生器120'的其它單元中的一者或一者以上中計算的數(shù)據(jù)以計算邊緣寬度的統(tǒng)計。一般來說，聚焦信號產生器120'可輸出具有邊緣寬度的分布的指示的信號。參看圖18，因此在信號134中向替代自動聚焦圖像拾取設備102'中的處理器112'的替代實施例提供的邊緣寬度統(tǒng)計可由處理器112'用來根據(jù)上文所論述的方法或其等效物來計算毛和/或細聚焦信號以及窄邊緣計數(shù)。另外，可將在聚焦信號產生器120'中計算的任何數(shù)據(jù)作為輸出信號134的一部分輸出到處理器112'。除包括于圖1的處理器112中的功能之外，處理器112'可在內部產生聚焦信號和/或窄邊緣計數(shù)。像素陣列108、A/D轉換器110、色彩內插器148和產生器120'可駐存在封裝142內，一起構成與處理器112'分開的圖像傳感器150'。輔助像素陣列圖19展示自動聚焦圖像拾取系統(tǒng)103的替代實施例。除包括于系統(tǒng)102中的元件之外，系統(tǒng)103可包括部分反射鏡2850、全反射鏡2852、光學低通濾波器2840、主像素陣列2808以及主A/D轉換器2810。部分反射鏡2850可將傳入光束分裂成第一分光束和第二分光束，一者被透射，且另一者被反射。第一分光束在最終到達主像素陣列2808之前可進一步穿過光學低通濾波器2840，其檢測第一分光束并將其轉換為模擬信號。第二分光束在最終到達輔助像素陣列108”之前可由全反射鏡2852反射，輔助像素陣列108”對應于圖1所示的系統(tǒng)102中的像素陣列108。第一光束與第二光束的光強度的比率可為1比1或大于1比1。舉例來說，比率可為4比1。主像素陣列2808可由彩色鑲嵌圖案(例如拜耳圖案)的彩色濾光片陣列覆蓋。光學低通濾波器2808防止聚焦在像素陣列2808上的最小光點過小而導致混疊。在鑲嵌圖案的彩色濾光片覆蓋像素陣列2808的地方，混疊可在色彩內插之后引起色彩摩爾紋假象。舉例來說，通過使用光學低通濾波器，包圍主像素陣列2808上的光點的可見光功率的84％的圓的最小直徑(“最小主直徑”)可保持大于一又二分之一像素寬度，但小于兩個像素寬度。舉例來說，如果主像素陣列2808具有4.5um的像素寬度，而最小直徑為2.0um，而無光學低通濾波，那么可選擇光學低通濾波器2840以使光點的直徑為6.7um或更大。輔助像素陣列108”可包括一個或一個以上光電檢測器陣列。所述陣列中的每一者可由或可不由彩色鑲嵌圖案的彩色濾光片陣列覆蓋。輔助像素陣列108”中的陣列在模擬信號中輸出圖像，所述模擬信號由A/D轉換器110轉換成數(shù)字信號130。將圖像發(fā)送到聚焦信號產生器120。色彩內插器148可產生從由彩色濾光片覆蓋的像素產生的圖像的缺失色彩。如果輔助像素陣列108”包括多個光電檢測器陣列，那么每一陣列可捕捉對應于由主像素陣列2808捕捉到的圖像的一部分的子圖像。所述多個陣列可物理上分開一百個以上像素寬度，且可共享或可不共享半導體襯底。在輔助像素陣列108”內的像素陣列不共享半導體襯底的情況下，所述像素陣列可一起容納在一封裝(未圖示)中。主A/D轉換器2810將來自主像素陣列2808的模擬信號轉換成數(shù)字主圖像數(shù)據(jù)信號2830，其被發(fā)送到處理器112，其中在主像素陣列2808上捕捉到的圖像可接受圖像處理，例如色彩內插、色彩校正以及圖像壓縮/解壓縮，且最后存儲在存儲器卡116中。輔助像素陣列108”中的光電檢測器陣列可具有小于主像素陣列2808的像素寬度(“主像素寬度”)的像素寬度(“輔助像素寬度”)。輔助像素寬度可小至主像素寬度的一半。如果輔助像素由彩色濾光片覆蓋，且在無光學低通濾波的情況下，輔助像素寬度小于可見光的最小光點的1.3倍，那么可在輔助陣列108”前面插入第二光學低通濾波器，以使輔助像素陣列108”上的最小直徑(“最小輔助直徑”)增加到在1.3倍到2倍大之間，但仍小于最小主直徑，優(yōu)選為1.5。輔助圖像中的輕微摩爾紋不成問題，因為輔助圖像并不作為最終捕捉圖像向用戶呈現(xiàn)。圖22說明針對來自主像素陣列2808的主圖像(實曲線)和來自輔助像素陣列108”的輔助圖像(虛曲線)，邊緣寬度可如何關于尖銳聚焦位置而變化。正當主圖像到達所定標的尖銳邊緣寬度2時，輔助圖像給出較尖銳的斜率。準許輔助圖像達到低于所定標的尖銳邊緣寬度，因為因混疊而導致的摩爾紋在輔助像素中并不那么關鍵，因為輔助圖像并不作為最終圖像向用戶呈現(xiàn)。這有助于使尖銳邊緣寬度下方和上方的斜率尖銳。較尖銳的斜率也由小于主像素寬度的輔助像素寬度促進。圖22中的陰影區(qū)指示在其內控制聚焦位置以使主圖像保持尖銳聚焦的良好區(qū)。聚焦位置向外的改變將導致邊緣寬度在輔助圖像中增加，而向內改變將導致邊緣寬度在輔助圖像中減小。為了使主圖像的邊緣寬度維持接近尖銳邊緣寬度，可使用線性反饋控制系統(tǒng)以將中間輔助邊緣寬度值定目標在陰影區(qū)內，且將從輔助圖像產生的邊緣寬度用作反饋信號。輔助像素陣列108”、A/D轉換器110、聚焦信號產生器120一起可容納在封裝142中，且構成輔助傳感器150。輔助傳感器150可進一步包括色彩內插器148。圖20展示除聚焦信號產生器120'代替聚焦信號產生器120外類似于設備103的自動聚焦圖像拾取設備103'的替代實施例。輔助像素陣列108”、A/D轉換器110、聚焦信號產生器120一起可容納在封裝142中，且構成輔助傳感器150'。輔助傳感器150可進一步包括色彩內插器148。圖21展示自動聚焦圖像拾取設備103”的替代實施例。聚焦信號產生器120和處理器112”可作為相機控制器容納在封裝144中，與輔助像素陣列108”分離。處理器112”類似于處理器112，不同之處在于處理器112”接收來自主像素陣列2808以及輔助像素陣列108”的圖像。處理器112”可執(zhí)行色彩內插、色彩校正、壓縮/解壓縮以及將在信號2830上接收到的圖像存儲到存儲器卡116，類似于圖2中處理器112可對信號130執(zhí)行的處理。不同于圖2中的是，此處在信號130上接收到的圖像無需接受壓縮/解壓縮且存儲到存儲器卡116。處理器112”可針對由輔助像素陣列108”中的彩色濾光片覆蓋的像素對在信號130上接收到的圖像執(zhí)行色彩內插，且在信號146上將經色彩內插的圖像發(fā)送到聚焦信號產生器120。自動聚焦圖像拾取系統(tǒng)102、102'、103、103'、103”可包括計算機程序存儲媒體(未圖示)，其包括分別致使處理器112、112'、112”和/或聚焦信號產生器120、120'執(zhí)行本文所描述的功能中的一者或一者以上的指令。舉例來說，所述指令可致使處理器112或產生器120'根據(jù)圖7的流程圖對邊緣寬度執(zhí)行傾斜度校正。作為另一實例，所述指令可致使處理器112'或產生器120根據(jù)上文針對寬度濾波器209的描述執(zhí)行邊緣寬度濾波?；蛘?，處理器112、112'或產生器120、120'可經配置以具有用于本文所包括的功能中的一者或一者以上的固件與硬件的組合或純硬件實施方案。舉例來說，在產生器120中，可在純硬件中執(zhí)行傾斜度校正，且根據(jù)固件中的指令執(zhí)行長度濾波器212。圖30展示聚焦信號產生器120'的又一實施例。此實施例可在以上圖像捕捉系統(tǒng)中的任一者中采用。雖然將存儲器卡116展示為系統(tǒng)102的部分，但可改為使用任何非易失性存儲媒體，例如硬盤驅動器，其中存儲在其中的圖像可由用戶存取，且可復制到系統(tǒng)102外且遠離系統(tǒng)102的不同位置。用于所述系統(tǒng)中的一個或一個以上參數(shù)(例如sharp_edge_width)可存儲在系統(tǒng)內的裝置中的非易失性存儲器中。所述裝置可為快閃存儲器裝置、處理器或圖像傳感器，或作為與之分離的裝置的聚焦信號產生器。用于系統(tǒng)中的一個或一個以上公式(例如用于計算級聯(lián)長度閾值，或用于計算β)可同樣作為參數(shù)或作為計算機可執(zhí)行指令存儲在那些裝置中的一者或一者以上中的非易失性存儲器中。雖然附圖中已描述并展示了某些示范性實施例，但將理解，此些實施例僅說明而非限制本發(fā)明，且本發(fā)明不限于所展示和描述的特定構造和布置，因為所屬領域的技術人員可想到各種其它修改。