基于Hi3515的自動聚焦系統

高 潔，何小剛，梁 波，郭建軍

（太原理工大學信息工程學院，山西太原 030024）

基于Hi3515的自動聚焦系統

高 潔，何小剛，梁 波，郭建軍

（太原理工大學信息工程學院，山西太原 030024）

提出了一種基于海思公司Hi3515處理芯片的自動聚焦系統的整套設計方案。該系統使用COMS傳感器向Hi3515傳入YUV數字信號，Hi3515芯片根據該數字信號進行聚焦評價并且根據聚焦策略判斷電機的步進方向，最后使用μPD16835芯片來推動聚焦電機，從而實現了自動聚焦。在聚焦評價算法上，采用了Reborts梯度算法并在其像素差值累加方面進行了改進。聚焦策略上對單調性判斷法進行改進，避免了局部極致的出現。在實驗以及應用中證明該聚焦系統的聚焦效果可以滿足實際的應用需求，已成功應用于視頻展臺產品中。

Hi3515;自動聚焦系統;聚焦電路;評價函數;聚焦策略

【本文獻信息】高潔，何小剛，梁波，等.基于Hi3515的自動聚焦系統［J］.電視技術，2013，37（3）.

隨著數字圖像技術的快速發展，自動聚焦技術應用的范圍越來越廣，照相機、攝像機、顯微鏡、監控儀都需要自動聚焦。

目前自動聚焦的技術相對比較成熟，市面上大多是基于DSP實現的，但功耗較高［1］。本文提出的自動聚焦系統的硬件平臺核心為高性能的Hi3515處理芯片，在具有高性能處理芯片的硬件平臺上實現自動聚焦，可以降低功耗。本文的自動聚焦系統用CMOS傳感器獲取數字信號，通過Hi3515憑借獲取的信號對圖像進行聚焦評價后，再根據聚焦策略決定電機的步進方向并使用μPD16835芯片來推動電機，從而實現自動聚焦。實現圖像的自動聚焦過程可以通過VGA顯示器進行觀察。經測試，該自動聚焦系統可以滿足目前實際應用需求。

1 系統平臺搭建

此系統的硬件平臺以海思公司開發的Hi3515處理芯片為主，位寬為32位，處理頻率為400 MHz，并且具有視頻、音頻及多個外設接口。系統運行時的內存為2個1 Gbyte的DDR SDRAM，操作系統為剪裁過的Linux系統。操作系統與uboot以及根文件系統一起存放在1個256 Mbyte的Nor Flash中。圖像采集模塊使用CMOS數字傳感器，推動電機模塊是通過Hi3515芯片的SPI接口向μPD16835芯片發送控制字，然后μPD16835輸出脈沖驅動來實現的。硬件平臺的示意圖如圖1所示。

圖1 系統平臺示意圖

2 系統硬件設計

聚焦控制系統主要包括CMOS傳感器攝像頭、Hi3515處理芯片、μPD16835芯片、DDR、DYZ22-V5電機以及VGA顯示器等部分。由于Hi3515是32位處理器芯片，而本系統采用的2個DDR內存位寬為16位，所以本系統將DDR1接到Hi3515的DDRDQ0～DDRDQ15引腳上，作為低16位的內存。同理，DDR2接到Hi3515的DDRDQ16～DDRDQ31引腳上，為高16位的內存。該聚焦系統利用CMOS傳感器對目標物體進行攝像，將光信號轉換為YUV信號，通過Hi3515芯片的VI0接口傳送進來，再以一定順序存放在DDR中。當進行自動聚焦時，Hi3515處理芯片根據所選擇的聚焦區域從DDR中提取相對應的YUV圖像信號進行處理，并利用聚焦評價函數對圖像是否處于最佳焦距進行判斷。當圖像不處于最佳焦距時，Hi3515根據聚焦策略判斷電機的步進方向，然后通過SPI接口向μPD16835芯片發送控制字。由于Hi3515向μPD16835芯片發送控制字只需要時鐘信號及Hi3515向μPD16835的輸出數據，不需要μPD16835芯片對Hi3515進行數據輸入，所以在此只需要對μPD16835芯片發送SPI接口的SPIDI信號及SPICK信號。μPD16835芯片將得回的控制字進行分析后向DYZ22-V5電機發送脈沖驅動來調節焦距，直到圖像處于最佳聚焦狀態。整個聚焦過程可以通過Hi3515提供的VGAHS_VO接口連接到VGA顯示器進行觀察。

聚焦系統電路圖如圖2所示。

圖2 系統電路圖

3 聚焦評價

3.1 聚焦評價函數

完全聚焦的圖像比離焦的圖像包含更多的細節和信息量。自動聚焦過程中圖像清晰時，圖像包含的細節和信息量豐富，相鄰像素的特征值（如灰度、亮度等）變化較大，那么相鄰像素的特征值差值的絕對值就大。評價函數返回值的大小體現了圖像的細節和信息量的多少。目前有許多種評價函數，如高頻分亮法、圖像的灰度熵法、Reborts梯度算法、圖像能量法等［2］。由于Hi3515芯片的處理速度所限，當進行計算很大量的高頻分亮法或者灰度熵算法等算法時，經過示波器測量，對整幅圖像作為聚焦區域運算一次聚焦評價函數的時間在100 ms以上，再加上步進行電機的時間，那么聚焦的時間會大大延長。由于Hi3515獲取回來的圖像的格式為YUV格式，圖像格式中包含亮度信息，為了加快運算速度，可以用亮度信息代替傳統Reborts梯度算法中的灰度來進行計算，從而省去了亮度與灰度的轉換時間［3］。采取基于亮度的Reborts梯度算法，對整幅圖像作為聚焦區域運行一次聚焦評價函數的運算時間將在70 ms左右。因此，本文選擇Reborts梯度算法并在其上進行改進。

在Hi3515視頻處理芯片中，從屏幕左上方的像素為起始點（0，0），x軸方向標依次向右遞增，y軸坐標依次向下遞增。

由圖3a可以看出，每個像素點的梯度方向有水平、垂直、45°方向。在傳統的Reborts梯度算法中，每個像素點與周圍8個像素都分別取差值的絕對值，最后對其累加和計算。傳統的Reborts梯度算法如下［4］

若對一幅圖像進行傳統的Reborts梯度算法進行評價則會重復對相同像素點進行了差值累加，延長了評價函數的計算時長，如圖3b所示。所以本文采取了如圖3c所示的像素差值累加和進行計算，這樣避免了對相同像素的重復計算，減少了遍歷像素點的時長。經過測量，改進后的Reborts梯度算法的運算時間在45 ms左右。

基于亮度改進的Reborts梯度算法為

圖3 算法相像素位置關系圖

3.2 聚焦區域大小及位置的選擇

在聚焦過程中每進行一次聚焦評估，都要對構成整幅圖像的所有像素進行統計計算，這樣的計算量對于整個聚焦過程來說是龐大的，導致聚焦時間不必要的延長。為了減少聚焦時間，所以聚焦區域只選擇圖像中的一部分即可［5］。但如果聚焦區域面積取的過小，則獲取的信息量不足，影響聚焦的準確度。經過實驗得出，300×250大小的像素面積為實際中獲取信息量多少較為恰當的面積。

根據人們視覺習慣，顯示器的中心位置用來顯示重要的信息，且人們獲取信息的方向是由上到下，所以以1 280×1 024大小的圖像為例，選擇聚焦的區域為:水平方向515～765，垂直方向362～662。

4 聚焦策略

首先對圖4中顯示器中所顯示的圖像進行一次手動變焦，使圖像由不清晰到清晰再到不清晰。可以得回如圖5所示的整體數據走向。由圖5可看出，局部出現極值，但出現極值的次數并不多。經過實驗發現導致局部出現極值是由于外界燈光不穩定等外界干擾造成的。

根據手動變焦得回的數據走向圖可知，圖像的評價函數返回值形成一條類似于開口朝下的拋物線，而拋物線的最大值點就是聚焦清晰點。在清晰點的左側是上升沿，聚焦過程是不清晰到清晰，評價函數返回值是在上升。反之，清晰點的右側則是下降沿。

4.1 傳統聚焦策略

傳統的單調性判斷法是獲取兩個值對比來判斷此時是處于上升沿還是下降沿。若出現圖5中D點所示的局部極值，此時聚焦過程是在下降沿，而傳統的單調性判斷法會判斷處于上升沿，與事實情況不符，導致誤聚焦。

盲人爬山法是將電機從負軸向正軸推動進行一次遍歷，在推動過程中依次記錄評價函數的返回值以及相對應的電機位置，在推動結束后找到評價函數最大返回值，再將電機推到其對應的位置，此時為圖像的最清晰處。盲人爬山法雖能準確找到圖像的最清晰處，但在實際應用中增加了電機不必要的推動導致消耗了大量的聚焦時間。

二者相比，各有各的優勢，傳統的單調性判斷法較盲人爬山法所消耗時間較少，但盲人爬山法精確度比傳統的單調性判斷法要高。

4.2 單調性法和盲人爬山法相結合的聚焦策略

在文獻［6］中提到的單調性法和盲人爬山法相結合的聚焦策略，是先利用傳統的單調性判斷法粗略的找到評價函數極值的大概位置，然后在極值處通過盲人爬山法左右分別推動4步電機找到在此范圍內最清晰的位置。

在利用傳統的單調性判斷法時仍有可能出現圖5中D點所示的局部極值問題，那樣就造成評價函數極值大概位置的誤判斷。后續的盲人爬山也是在誤判斷的清晰處找到相對較為清晰的位置，但不是整體聚焦過程中的圖像最清晰點，并沒有大幅度降低聚焦過程中干擾對整體聚焦的影響。

后續的盲人爬山法的具體過程為:以評價函數極值的大概位置的點為中心點，在中心點處向左推動4步電機，記錄每次的函數返回值，再向右推動4步將電機推回中心位置，然后繼續向右推動4步記錄每次的函數返回值，再將電機推動方向變為左，推動4步推回中心位置。然后根據記錄的8個值，找到最大值點即圖像的清晰處，再將電機推到相應位置。由以上過程可以看出在實際過程中至少要推動16步電機才能找到圖像的清晰位置，延長了聚焦所需要的時間。

此方法與傳統的單調性判斷法相比，精度較高;與盲人爬山法相比，耗時較少。

4.3 改進聚焦策略

為了在聚焦過程中避免干擾對整體聚焦的影響以及降低聚焦所需時間，本文對整體單調性判斷法的聚焦策略進行了改進。通過3步取值來判斷聚焦是處于上升沿還是下降沿，避免了類似于圖5中D點所造成的誤聚焦，且采用單調性判斷法可以大大減少在實際聚焦過程電機不必要的推動，大大減少了聚焦所需時間。具體步驟如下。

步驟1:定義一個數組f［50］，按電機此時的推動方向，推動3步，并且將每一步的評價函數返回值記錄到元素f［0］，f［1］，f［2］中。根據這三個值判斷此時的聚焦是處于上升沿還是下降沿:若（f［0］＜f［1］）＆＆（f［1］＜f［2］），或者（f［0］＞f［1］＆＆f［1］＜f［2］＆＆f［0］＜f［2］），則處于上升沿，定義變量j=2，進行步驟4;若 （f［0］＞f［1］＆＆f［1］＞f［2］），或 者 （f［0］＞f［1］＆＆f［1］＜f［2］＆＆f［0］＞f［2］）則處于下降沿，進行步驟 2;若（f［0］＜f［1］＆＆f［1］＞f［2］），則進行步驟3。

步驟2:將電機的推動方向置反，返回到步驟1。

步驟3:將電機按原方向推動3步，返回到步驟1。

步驟4:推動一步電機，j=j+1，記錄返回值到元素f［j］中。進行步驟 5。

步驟5:對條件（f［j－2］＜f［j－1］＆＆f［j－1］＜f［j］），或者（f［j－2］＞f［j－1］＆＆f［j－1］＜f［j］＆＆f［j－2］＜f［j］）進行判斷，若滿足，則繼續進行步驟4;若不滿足，進行步驟6。

步驟6:此時聚焦可能以達到清晰點。為了避免誤聚焦，則在原方向上繼續推動3步，每推動一步j=j+1。若此時獲取的3步處于下將沿，即滿足（f［j－2］＞f［j－1］＆＆f［j－1］＞f［j］）或（f［j－2］＞f［j－1］＆＆f［j－1］＜f［j］＆＆f［j－2］＞f［j］），則說明剛才的點為清晰點，電機反向轉動3步，返回到清晰點;若不滿足，定義j=2，返回到步驟1中的判斷是否上升沿。

聚焦策略圖如圖6所示，其中小山是一種f（i－1）＜f（i）＞f（i+1）情況的統稱。

圖6 聚焦策略圖

在圖6中可看出，當f（0）=f（2）時可能出現死循環，但在實際應用中，不會一直處于f（0）=f（2）的狀態，將在某一步跳出f（0）=f（2）判斷流程。

此方法與傳統的單調性判斷法相比，避免了干擾導致單調性判斷的失誤;與盲人爬山法相比具有盲人爬山法的精確度，但避免了不必要的電機推動;可以在函數返回值開始下降時判斷已經超過了圖像的最清晰位置并將電機推回到圖像的最清晰處;較單調性法和盲人爬山法相結合的聚焦策略相比，具有更高的精確度以及耗時更少的優勢。

5 聚焦結果

聚焦后的效果圖如圖7所示。由于其單調判斷法所需時間由電機的起始位置所決定，所以需要時間的長短不一定。經過20次計算得出，平均聚焦時間在2.5 s左右，滿足實際應用需求。

圖7 聚焦后圖像

6 結束語

由以上分析可以看出，基于Hi3515的自動聚焦系統可以成功的進行聚焦。經過多次測試以及研究，其聚焦的速度與精度可以滿足實際應用需求，并已經成功應用于視頻展臺產品中。但是由于開發時間的不足以及筆者自身水平的有限，仍有問題沒有解決，如聚焦評價函數的抗干擾性不是很好，需要在后續的聚焦過程中進行干擾排除，這樣必然延長了聚焦所需的時間，所以此自動聚焦系統還有待進一步的完善。

:

［1］楊守建，鄔楊波.基于LPC2103的攝像頭自動聚焦系統［J］.電腦與信息技術，2011，19（4）:15-17.

［2］徐健峰.基于手持式圖像采集系統的自動聚焦研究［D］.杭州:浙江大學，2007.

［3］高贊，姜威，朱孔鳳，等.基于Roberts梯度的自動聚焦算法［J］.紅外與激光工程，2006（1）:117-121.

［4］胡鳳萍.視頻自動聚焦方法研究與實現［D］.西安:西安電子科技大學，2008.

［5］張文愛，李逢磊，程永強.基于FPGA的步進電機驅動及自動聚焦的實現［J］.嵌入式技術，2008（5）:31-33.

［6］郭建軍，劉彥隆，趙福梅，等.Hi3515平臺上自動聚焦技術的研究與應用［J］.電視技術，2012，36（19）:74-76.

何小剛（1959— ），副教授，主研智能控制與檢測技術;

梁 波（1986— ），碩士生，主研控制科學與工程;

郭建軍（1987— ），碩士生，主研嵌入式技術應用。

Auto－focusing System Based on Hi3515 Platform

GAO Jie，HE Xiaogang，LIANG Bo，GUO Jianjun

（College of Information Engineering，Taiyuan University of Technology，Taiyuan 030024，China）

A whole plan of auto-focus system based on Hi3515 which is designed by Hisilicom Technologies Co.，Ltd.is proposed in this paper.The system uses CMOS sensor to transmit YUV digital signal into chip Hi3515.The Hi3515 chip does focusing evaluation on basis of the signal，and judges the step direction by focusing strategy，then promotes the motor to focus.Focusing evaluation uses Reborts gradient algorithm，and improves its aspect of pixel difference accumulation.Focusing strategy uses modified monotonic judgment which avoids the appearance of local extreme value.On experiment and practical application，the system focusing effect can satisfy the need of application requirement，and has successfully been used in video presenter product.

Hi3515;auto-focusing system;focusing circuit;evaluation function;focusing strategy

TN409

A

高 潔（1986— ），女，碩士生，主研控制科學與工程;

責任編輯:魏雨博

2012－07－22