相机光学(三十七)——自动对焦原理
1.自动对焦的三种方式
目前在手机上采用的自动对焦系统包括反差对焦、相位对焦和激光对焦三种方案,下面我们来看一下它们的工作原理和相互之间的区别是什么。
1.1反差对焦【CDAF】- Contrast Detection Auto Focus
反差对焦是目前普及率最高、使用最广泛、成本相对较低的自动对焦技术,它又被成为对比度对焦。
对焦的过程就是通过移动镜片来使对焦区域的图像达到最清晰的过程,所以对焦成功以后,直观的感受就是焦点的清晰度最高,而焦点以外的区域则表现为相对模糊状态。

采用反差对焦的相机,当我们对准被摄物体时,镜头模组内的马达便会驱动镜片从底部向顶部移动,在这个过程中,像素传感器将会对整个场景范围进行纵深方向上的全面检测,并持续记录对比度等反差数值。找出反差最大位置后,运动到顶部的镜片则会重新回到该位置,完成最终的对焦。
所以使用反差对焦的手机在拍照的过程中,如果取景框中的物体位置、内容发生变动,我们的肉眼就可以观察到屏幕上的内容会由模糊到清晰再到模糊的过程,有一种镜片在前后推拉的直观感受。
因为反差对焦的工作方式是进行对比度检测,因此相机镜片必须要前后移动完整记录所有的图像信息,然后计算出对比度最高的位置,才能最终完成对焦,所以反差对焦的一个主要缺点就是耗费的时间较长。
1.2相位对焦【PDAF】- Phase Detection Auto Focus
单反相机普遍采用相位对焦系统,相比于数码单反相机上的相位对焦,手机上的相位对焦则是直接将自动对焦传感器与像素传感器直接集成在一起,即从像素传感器上拿出左右相对的成对像素点,分别对场景中的物体进行进光量等信息的检测,通过比对左右两侧的相关值情况,便会迅速找出准确的对焦点,之后镜间马达便会一次性将镜片推动到相应位置完成对焦。

由于取消了之前的检测过程,且镜间马达需要移动的距离更短,对焦速度明显更快,在画面上也不再会有来回对焦的情况,对于拍摄视频而言,效果也会更加自然。
不过,相位对焦也并不是十分完美,它对光线的要求就比较高,在弱光拍摄环境下,相位对焦就无能为力了。
1.3激光对焦【LDAF】- Laser Detection Auto Focus
激光对焦本来是军方的技术,后来因为科技的进步才逐渐转为民用,当然这里的激光不是对人有害的镭射激光,而是红外光线。

激光对焦是通过后置摄像头旁边的红外激光传感器向被摄物体发射低功率激光,经过反射后被传感器接收,并计算出与被摄物体之间的距离。之后镜间马达便直接将镜片推到相应位置,完成对焦。和相位对焦一样,同样是一次完成。
激光对焦技术对于微距、弱光环境以及反差不够明显的区域,效果显著,能够有效提高手机在这些情况下的对焦成功率,只是在对焦速度上,激光对焦比较一般。而在光线正常的条件下,激光对焦的速度和相位对焦一样非常之快。
一般的激光对焦有效距离只有40~1250px,超出这个距离时,在精度与速度上就会大打折扣,而手机厂商在此基础上进行了改良,如V8采用的是意法半导体新推出的解决方案,在3000px的对焦距离内,对焦精确度与速度上获得显著提升,而且在弱光和纯色环境中表现优秀。
2.三种对焦系统对比
在目前的智能手机中,相位对焦以及激光对焦技术都是与反差对焦同时存在的,也就是混合对焦。在相位对焦或激光对焦无法工作的场景下,或当我们用触控的方式直接选择对焦点的情况下,手机依然还是会使用反差方式进行对焦。

相关文章:
相机光学(三十七)——自动对焦原理
1.自动对焦的三种方式 目前在手机上采用的自动对焦系统包括反差对焦、相位对焦和激光对焦三种方案,下面我们来看一下它们的工作原理和相互之间的区别是什么。 1.1反差对焦【CDAF】- Contrast Detection Auto Focus 反差对焦是目前普及率最高、使用最广泛、成本相对…...
Go语言现代web开发05 指针和结构体
指针 Pointers are complex data types that store the memory address of value. Simply put, if we have a value stored in the memory address as 100 and a pointer to that value, the pointer value will be 100. The default value for a pointer is nil. Nil pointer…...
Postgresql 删除数组中的元素
extra为 {“a”: [null, 3, null],“b”: 111} 使用sql 将extra中a中的null移除 第一步: 首先先把[null, 3, null]移除, select json_agg(elem) filter ( where elem ! null ) from (select jsonb_array_elements([null,3,null]::jsonb) as elem) t;这…...
docker 多服务只暴露一个客户端
业务场景 docker部署多个服务时候,当为了安全考虑 部署了多个服务,数据库,缓存库,文件服务器啥的,如果全都暴露的话可能会增加资源侵入的风险,所以只需要挂载一个客户端端口给外部访问即可,其他服务均在内网,保障资源安全 docker 网络 可以把容器们都放在同一网络下,由于docke…...
DFS算法专题(二)——穷举vs暴搜vs深搜vs回溯vs剪枝【OF决策树】
目录 1、决策树 2、算法实战应用【leetcode】 2.1 题一:全排列 2.2.1 算法原理 2.2.2 算法代码 2.2 题二:子集 2.2.1 算法原理【策略一】 2.2.2 算法代码【策略一】 2.2.3 算法原理【策略二,推荐】 2.2.4 算法代码【策略二&#x…...
Spring Security 快速开始
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-security</artifactId></dependency> 一、认证 1、从数据中读数据完成认证 Service public class MyUserDetailsService implements UserDeta…...
Lua5.3 参考手册
《Lua 5.3 参考手册》是对 Lua 5.3 版本语言的官方定义。这份手册详细描述了 Lua 语言的语法、语义以及标准库和 C API。它是由巴西里约热内卢 Pontifical Catholic 大学的 PUC-Rio 团队开发的,并且是一个自由软件,广泛应用于世界各地的产品和项目中【9†…...
Centos如何配置阿里云的yum仓库作为yum源?
背景 Centos在国内访问官方yum源慢,可以用国内的yum源,本文以阿里云yum源为例说明。 快速命令 sudo mv /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo.bak sudo wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.a…...
力扣139-单词拆分(Java详细题解)
题目链接:139. 单词拆分 - 力扣(LeetCode) 前情提要: 因为本人最近都来刷dp类的题目所以该题就默认用dp方法来做。 最近刚学完背包,所以现在的题解都是以背包问题为基础再来写的。 如果大家不懂背包问题的话&#…...
CSS —— display属性
用于指定一个元素在页面中的显示方式 HTML中标签元素大体被分为三种类型:块元素、行内元素和行内块元素 块元素 :block 1.独占一行 2.水平方向,占满它父元素的可用空间(宽度是父级的100%) 3.垂直方向,占据的…...
BTC ETF资金流入暴涨400%,市场下一步将如何发展?
近期,BTC现货ETF(交易所交易基金)市场出现了显著的资金流入,尤其是在9月10日,BTC ETF吸引了近1.17亿美元的资金流入,相较于前一天的3729万美元,暴涨了400%。这种现象引发了市场广泛关注…...
视频监控管理平台LntonAIServer视频智能分析抖动检测算法应用场景
在视频监控系统中,视频画面的稳定性对于确保监控效果至关重要。抖动现象是指视频画面中存在不稳定或频繁晃动的情况,这可能会影响视频的清晰度和可读性。LntonAIServer通过引入抖动检测功能,帮助用户及时发现并解决视频流中的抖动问题&#x…...
初识php库管理工具composer的体验【爽】使用phpword模板功能替换里面的字符串文本
需求: 做了一个租赁的项目,里面要求签署个人授权协议,里面要填写姓名,手机号,身份证号,签署日期等参数,格式如下图 格式: 如上图,word中的字符串模板变量使用${varname…...
每日一问:C++ 如何实现继承、封装和多态
每日一问:C 如何实现继承、封装和多态 C 是一门面向对象编程语言,通过继承、封装和多态这三个核心特性实现了对复杂系统的高效管理和扩展。继承让代码重用性得以提升,封装保护数据的完整性,而多态通过不同的接口实现了灵活性。本文…...
STM32常用数据采集滤波算法
例如,STM32进行滤波处理时,主要目的是处理数据采集过程中可能产生的噪声和尖刺信号。这些噪声可能来自电源干扰、传感器自身的不稳定性或其他外部因素。 1.一阶互补滤波 方法:取a0~1,本次滤波结果(1-a)本次采样值a上…...
二分系列(二分查找)9/12
一、分情况讨论 1.左闭右闭:[left,right] 因为是左闭右闭,所以left和right都能直接取到。 #这里将>放到一起,当nums[mid]>target的时候, 要更新右边界,rightmid-1,这样就把一些相同的情况也切出去了 可以理解为找的第一个…...
如何通过可视化大屏,助力智慧城市的“城市微脑”建设?
在智慧城市的宏伟蓝图中,常常面临着一个关键挑战:如何确保这些理念和技术能够真正地惠及城市的每一个角落,每一个产业,以及每一位市民。问题的核心在于城市的具体应用场景,无论是横向的社区、园区、镇街、学校、酒店、…...
何时空仓库
某仓库现存货物 s 箱,每天上午出货 m 箱、下午进货 n 箱,若s≥m>n≥0,则第 k 天将会出现空仓的情况。请你帮仓库管理员编写程序,输入s、m 和 n,计算并输出 k。 输入格式 s,m,n (s≥m>n≥0) 输出格式 k 输入样例…...
美创获评CNVD年度原创漏洞发现贡献单位!
9月10日,第21届中国网络安全年会暨网络安全协同治理分论坛在广州成功举办。会上,美创科技首次获评“CNVD年度原创漏洞发现贡献单位”。 美创科技依托第59号安全实验室,专注数据安全技术和攻防研究。凭借深厚的技术积累与优势,被遴…...
Spring 循环依赖原理及解决方案
一、什么是循环依赖 循环依赖指的是一个实例或多个实例存在相互依赖的关系(类之间循环嵌套引用)。 举例: Component public class AService {// A中注入了BAutowiredprivate BService bService; }Component public class BService {// B中也…...
IDEA 2018.2.3 下 Maven 依赖包消失?别慌,可能是版本兼容性在作祟
IDEA 2018.2.3 下 Maven 依赖包消失的深度排查指南 当你打开一个尘封已久的老项目,准备继续维护或迁移时,突然发现IDEA的External Libraries里空空如也,只剩下孤零零的JDK包,整个项目文件一片飘红——这种场景对许多维护历史代码库…...
Agent OS:AI智能体开发的操作系统级解决方案
1. 项目概述:一个为AI智能体而生的操作系统最近在AI智能体开发圈子里,一个名为“Agent OS”的项目热度持续攀升。它来自Rivet.dev团队,定位非常清晰:一个专为构建、运行和管理AI智能体而设计的操作系统。如果你正在尝试将大语言模…...
5分钟快速掌握Windows右键菜单终极管理神器ContextMenuManager
5分钟快速掌握Windows右键菜单终极管理神器ContextMenuManager 【免费下载链接】ContextMenuManager 🖱️ 纯粹的Windows右键菜单管理程序 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ContextMenuManager 你是不是经常在右键文件时,面对几十个…...
Excel MCP Server终极指南:让AI成为你的Excel自动化助手
Excel MCP Server终极指南:让AI成为你的Excel自动化助手 【免费下载链接】excel-mcp-server A Model Context Protocol server for Excel file manipulation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ex/excel-mcp-server 你是否厌倦了重复的Excel操作&…...
告别串口线!用STM32CubeMX配置USB-CDC虚拟串口,实现与电脑免驱动通信(附Win7驱动安装指南)
STM32虚拟串口革命:USB-CDC免驱动通信全实战指南 嵌入式开发调试过程中,最令人头疼的莫过于频繁插拔串口线导致的接口松动、接触不良问题。传统串口调试不仅占用宝贵的UART资源,还常常因为物理连接问题浪费大量调试时间。本文将彻底改变这一局…...
框架式幕墙与单元式幕墙的价格差异
框架式幕墙与单元式幕墙的价格差异 框架式幕墙与单元式幕墙由于结构及安装方式的不同,在价格方面存着很大的差异。主要表现在以下几个方面: 铝型材的用量: 框架式幕墙铝型材用量一般在7—9 kg/平方米左右。 单元式幕墙铝型材用量一般在13—15kg/平方米左右。 两者每平方…...
【HarmonyOS 6.1 全场景实战】《灵犀厨房》之【营养分析引擎】计算个性化卡路里建议:给《灵犀厨房》装上“营养大脑”
【营养分析引擎】计算个性化卡路里建议:给《灵犀厨房》装上“营养大脑” 摘要:从“爱吃什么”到“该吃什么”,是《灵犀厨房》进化的关键一步。上一篇我们刚打通了 Health Kit 数据,今天,我们就要基于 Mifflin-St Jeor …...
Qdrant客户端库实战:从向量数据库连接到生产级应用开发
1. 项目概述:从向量数据库到应用落地的桥梁如果你最近在折腾大模型应用,或者想给自己的产品加上一个“智能大脑”,那你大概率绕不开一个词:向量数据库。简单来说,它就像一个能理解“意思”的超级搜索引擎,不…...
TPU柔性材料3D打印GoPro车载支架:从减震原理到实战拍摄全指南
1. 项目概述与设计思路我一直对第一人称视角(FPV)拍摄很着迷,尤其是那种能贴着地面、模拟小车视角疾驰的画面,动态感和沉浸感是手持拍摄无法比拟的。市面上的运动相机车载支架要么是硬连接,颠簸起来画面抖动得厉害&…...
解密VideoDownloadHelper:开源浏览器插件的智能视频提取技术
解密VideoDownloadHelper:开源浏览器插件的智能视频提取技术 【免费下载链接】VideoDownloadHelper Chrome Extension to Help Download Video for Some Video Sites. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/VideoDownloadHelper 当你在浏览微博、秒拍…...
