26.学习Camera之——PDAF(相位对焦)的基本原理

本文详细介绍了相位检测自动对焦(PDAF)技术的工作原理,从单反相机中的应用到便携设备中的PDAFsensor实现。PDAF通过分析图像相位信息,预测镜头移动方向,提高对焦速度。文章讨论了影响PDAF效果的因素,包括相机F数、曝光时间、物体距离、图案和颜色等,并探讨了轴上点与轴外点的对焦差异。

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在自动对焦的时候总是有一个困惑,知道图像是不清楚的,但是lens应该向前还是向后移动呢?
总是要前后移动lens一下才知道,普通的反差法对焦就是这么做的,爬山嘛。PDAF的出现就是为了
解决这个lens移动的问题,可以根据图像,预判lens运动的方向。

PDAF最早运用在单反上,已经是非常成熟的技术了,原理如下图。

左图为CCD在焦后的情况,右图为焦前。当CCD在焦后时,在线阵CCD1和CCD2上会发现聚焦点CCD1的
在左,反之,则聚焦点CCD2的在左(图中红色标记的光线)。

这种方法需要加额外的一个半透半反镜,还需要加两个透镜,两个线阵CCD,结构复杂,不适用于
手机等便携式设备中。所以pdaf sensor应运而生。

PDAF sensor的原理和单反中的略有不同。

以轴上点为例,紫色光线代表经过上半部分透镜的光线,而蓝色代表经过下半部分透镜的光线,
可以看到,当CCD在焦前的时候,上半部分的CCD接收到的是上半部分的光线,而下半部分的CCD
则接收到的是下半部分的光线,反之,在焦后的时候恰好相反。那么如果我们可以区分光线是来
自透镜的上半部分还是下半部分,我们就可以知道是焦前还是焦后了。不难发现,CCD越接近理
想成像面,两色光线在CCD上所成像越接近,当恰好成像清晰时,两色光线是重合成一点的。

 PDAF sensor的一种实现如下图所示,在CMOS上面一半的位置加了金属遮盖,这样,被遮住左边
一半的像素点就只能接受左边来的光,同理,pair的被遮住右边一般的像素点就只能接受右边来的
光。一般在CMOS中,遮住左边和遮住右边的像素点是在相邻位置会成对出现。

按照这种原理,我们就可以知道,上图的轴上点发出的光在位于焦前的CCD上所成像应如下图所示。
横坐标为pixel的x轴坐标,以光轴中心为0,纵坐标是像素接收到的光强。可以看到,左边遮挡的
像素(L)和右边遮挡的像素(R)所得到的图像是关于光轴对称的。所以,我们可以通过求自相关
得到两个图像的shift,进而求得sensor需要移动的距离(当然要通过tunning获得这样的对应关系)。

讲到这里,应该是没毛病的,对于轴上一点,pdaf是可以有效的得到相位信息的。

那么对于轴外一点呢?如下图所示,当然也是可以的。

细心的可能会发现这里有个问题,轴上点和轴外点在CCD上面的成像会彼此交叠,这样,应该会
对pdaf的效果产生影响的。好在我们平常的场景中,一般都有一些中低频物体,那么对这些物体
的话应该是影响很小的。

 PDAF的最终效果还和什么有关系呢?

1. 相机的F数,F数越小,PDAF的效果越精确。F数越小,景深越小,那么在物体离焦时,得到的
弥散斑越大,L和R的shift越大

2. 相机的曝光时间理论上不影响PDAF的效果,但是如果曝光时间过短,图像噪点过大,是会造成
pdaf的L和R shift不准确的

3. 物体距离相机越近,pdaf的效果越精确。物体距离相机越近,物体移动相同距离的shift比在
物距远时要大,这个跟景深是吻合的

4. 物体的pattern,当物体的pattern呈某种特定形状,会使得pdaf的像素检测不到shift,比如
纯色或重复的pattern

5. 轴外点的精度低于轴上点。同样的离焦情况下,轴上点的shift比轴外点要大。

6.物体本身的颜色。当pdaf的像素都是G时,如果物体本身的颜色为R或者B,则会导致pdaf接收到
的光能过小,从而影响pdaf的准确性

### AF摄像模组制程中下旋角度的换算方法和管控要点 在AF(自动对焦)摄像模组的制程工艺中,下旋角度的换算是指镜头组件相对于传感器平面的角度调整过程。这一环节对于确保成像质量至关重要,因为任何偏差都会直接影响到图像清晰度和光学性能。 #### 下旋角度的换算方法 下旋角度通常通过以下几种方式进行计算和校准: 1. **基于坐标系转换的方法** 利用类似于Unity引擎中的世界坐标与局部坐标的转换原理[^3],可以通过矩阵运算来实现精确的角度测量。假设镜头模块的世界坐标为 \(M\),其相对传感器的初始位置偏移量为 \(\Delta\theta\)(表示下旋角度)。则最终的下旋角度可通过以下公式进行换算: \[ R_{final} = M \cdot (\cos{\Delta\theta}, \sin{\Delta\theta}) \] 这里的\(R_{final}\)代表经过补偿后的实际旋转角度。 2. **三维扫描技术的应用** 使用高精度三维扫描仪获取镜头组装后的几何形态数据,并将其映射至标准模型上完成误差分析。这种方法能够提供亚微米级的空间分辨率,从而有效减少因装配公差带来的影响。 3. **激光干涉法检测** 激光干涉仪被广泛应用于精密制造领域,在此场景下可用来测定镜片表面倾斜程度并反馈给控制系统用于实时修正。该方案具有非接触性和极高灵敏度的特点。 #### 管控要点 为了保障产品质量一致性,需重点关注以下几个方面: - **环境因素控制** 温湿度波动会对材料特性造成显著改变进而引发额外形变风险,因此建议维持恒定车间条件以降低外部干扰源的影响。 - **自动化设备调试** 高效稳定的生产设备是达成预期目标的基础前提之一,定期维护保养有助于延长使用寿命同时提高作业效率。 - **数据分析平台搭建** 构建专门的数据采集与处理系统以便及时发现潜在问题所在并通过持续改进措施加以解决。 --- ### PDAF理论详解 PDAF (Phase Detection Autofocus),即相位检测自动对焦技术,是一种快速而精准的聚焦手段,尤其适用于移动终端摄像头应用场合。它模仿单反相机内部的工作机制实现了即时捕捉动态画面的能力。 #### 工作原理概述 传统对比度检测方式依赖于评估整个视野范围内像素亮度梯度变化情况直至达到最大值为止才确认焦点锁定状态;相比之下,PDAF采用一对微型透镜分别捕获来自不同方向光线形成两幅略有差异的画面再经由算法解析得出两者之间存在的横向位移关系以此推断当前距离信息。 具体而言,当主体位于理想焦平面上时,这两条光线路径应当完全重合;反之,则会存在一定的错开幅度Δd。利用三角函数关系即可求得物体的实际间距L: \[ L=\frac{f}{p}*\Delta d \] 其中f代表镜头的有效焦距;p则是感测单元之间的物理间隔尺寸参数。 #### 技术优势体现 相比其他类型的AF解决方案,PDAF具备如下几个突出优点: - 更短响应时间——得益于硬件层面的支持,无需反复试探便能迅速判定最佳设定点. - 较低能耗水平——减少了不必要的机械动作次数使得整体耗电量有所下降. - 支持连续追踪功能——即使拍摄对象处于高速运动状态下依然保持稳定表现. 尽管如此也存在着一些局限之处比如成本较高以及需要额外预留专用区域分配给辅助结构元件等等。 ```python def calculate_distance(focal_length, pixel_pitch, phase_shift): """ Calculate the distance to an object using Phase Detection Autofocus principles Parameters: focal_length (float): Focal length of lens in millimeters pixel_pitch (float): Physical separation between sensor microlenses in micrometers phase_shift (float): Measured lateral displacement in pixels Returns: float: Distance from camera to subject in meters """ return (focal_length / pixel_pitch * phase_shift) / 1000 # Example usage with hypothetical values distance_to_subject = calculate_distance(4.5, 1.8, 7.2) print(f"The calculated distance is {round(distance_to_subject, 2)}m.") ```
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