图算法总览

1. 图的基本算法:

    A.  图的表示:邻接表和邻接矩阵;

    B.  广度优先搜索:搜索计算出来的s到各顶点的距离为最短路径。

     

   C. 深度优先搜索:http://blog.youkuaiyun.com/liyongjin2009/archive/2011/02/16/6188556.aspx

   D. 拓扑排序: 有向无环图进行拓扑排序。说明事件发生的先后顺序。一个图的拓扑排序可以看成是图中的所有顶点排列而成的一个序列,

       使得所有的有向边均从左指向右。

        

    E. 强连通分支:http://baike.baidu.com/view/1976645.htm。有一种算法求强连通分支。对图和它的转置图分别调用DFS。

 

2. 最小生成树

    A. 通用算法

     

    B. Kruskal 算法 和 Prim 算法

        Kruskal算法:

         

       Prim算法:

        

3. 单源最短径

    A. Bellman_Ford 算法

    

B. 有向无环图中的单源最短路径算法

C. Dijkstra 算法

4. 每对顶点间的最短路径

A.最短路径与矩阵乘法

B.Floyd-Warshall 算法

3.稀疏图上的Johnson 算法

 

5. 最大流

A. Ford-Fulkerson 算法

 

<think>嗯,用户想要了解自动对焦算法的总体概念和原理。从用户的问题来看,ta可能是个摄影爱好者、相机工程师或者计算机视觉领域的学生,需要系统性的知识梳理。 用户之前已经接触过一些专业文献的引用片段,比如DXOMARK的对焦测试标准、事件相机对焦技术、双像素深度估计等。这些引用虽然零散,但说明用户对技术细节有一定接受度。不过当前问题明确要求“总体概念和原理”,所以应该避免深入某个细分领域,而是构建知识框架。 自动对焦的核心原理其实可以拆解成三个层面:首先是“对焦目标是什么”(焦点检测原理),其次是“如何判断是否清晰”(清晰度评价函数),最后是“如何移动到焦点”(驱动控制策略)。每个层面都有经典技术路线: 焦点检测方面,被动式方案(如相位检测、对比度检测)和主动式(红外、超声波)的差异就像人眼聚焦和蝙蝠回声定位的区别。有趣的是,现代手机普遍采用混合方案——比如iPhone的Focus Pixels本质是微型相位检测点嵌入在图像传感器上。 清晰度评价函数的发展特别能体现算法演进。早期相机只能做简单的梯度计算,现在则融合了机器学习(比如用CNN判断人脸是否清晰)甚至多帧合成技术。这里需要强调一个反常识点:在极暗环境下,对比度检测反而可能比相位检测更可靠,因为后者需要足够的光线来分光。 驱动控制策略的难点在于平衡速度和精度。像佳能的全像素双核技术之所以快,是因为它把传统“试探性搜索”变成了直接计算偏移量。不过最让我印象深刻的是电影镜头中的呼吸效应补偿算法——对焦组移动时,补偿组会同步微调来维持视野不变,这需要精确的电机协同控制。 用户可能没意识到的是,计算摄影正在改变自动对焦的范式。比如谷歌Pixel的Dual-Pixel技术,本质上把对焦问题转化成深度估计问题。而事件相机更激进,直接抛弃了传统帧曝光模式,这对运动物体对焦是颠覆性的。 最后要注意平衡专业性和可读性。比如解释“离焦深度”时用“模糊圈直径”比用“波前像差”更直观。专业术语首次出现都加英文标注(如PDAF),但避免过多公式——除了那个核心的对比度评价函数$C=\sum |\nabla I|$,因为它能直观体现清晰度本质。</think>以下是自动对焦算法的总体原理与技术框架的清晰梳理: --- ### **一、自动对焦核心目标** **在拍摄场景中快速、精准地将目标物体调整至成像最清晰状态** 关键指标:速度(<300ms为理想值)、准确性、弱光适应性、运动追踪能力[^1]。 --- ### **二、核心原理与技术路线** #### **1. 焦点检测原理** - **被动式检测(主流方案)** - **相位检测(PDAF)** - **原理**:通过分光器将光线分为两路,比较两路图像的相位差计算离焦量(如图)。 - **公式**:离焦量 $\Delta d \propto \Delta \phi$($\Delta \phi$为相位差) - **优势**:速度快(直接计算偏移量),广泛用于单反/微单。 - **局限**:需专用传感器,弱光下精度下降。 - **演进**:现代手机通过**双像素(Dual-Pixel)** 技术将每个像素拆分为两个子像素,实现全传感器相位检测[^3]。 - **对比度检测(CDAF)** - **原理**:移动镜头位置,实时计算图像清晰度(如梯度值$C=\sum |\nabla I|$),寻找对比度峰值点。 - **流程**:试探性移动→对比度比较→收敛至峰值。 - **优势**:无需专用硬件,精度高。 - **局限**:速度慢(需多次试探),动态场景易失效。 - **主动式检测** - **红外/超声波测距**:发射信号并接收反射,通过时延计算物距($\text{距离} = \frac{c \cdot \Delta t}{2}$)。 - **适用场景**:弱光环境,但易受透明物体干扰。 #### **2. 清晰度评价函数** - **梯度函数**:$C_1 = \sum |I(x+1,y) - I(x,y)|$(水平方向梯度) - **频域函数**:$C_2 = \sum |\mathcal{F}\{I\}(u,v)|$(高频分量越多越清晰) - **机器学习优化**:CNN直接预测清晰度得分,适应复杂纹理[^3]。 #### **3. 驱动控制策略** - **开环控制**:基于离焦量直接计算马达步长(PDAF常用)。 - **闭环控制**:结合对比度反馈动态调整(CDAF常用),避免过冲。 - **混合控制(Hybrid AF)**: ```mermaid graph LR A[相位检测估算初始离焦量] --> B[快速移动至近焦点] B --> C[对比度检测微调至峰值] ``` --- ### **三、前沿技术演进** 1. **事件相机驱动对焦** - **原理**:利用事件相机(Event Camera)捕捉像素亮度变化事件($\Delta \log I > \theta$),生成异步事件流[^2]。 - **优势**:高速响应(微秒级),低光性能强,适合运动追踪。 - **算法**:事件率焦点度量(ER) + 事件基金搜索(EGS)[^2]。 2. **深度学习深度估计** - **双像素技术**:利用Dual-Pixel的视差信息,通过CNN估计深度图,直接计算对焦位置[^3]。 - **效果**:弱光下对焦精度提升30%,减少"拉风箱"现象。 3. **多传感器融合** - **融合IMU/激光雷达**:IMU预测相机运动轨迹,LiDAR提供初始距离,辅助相位检测。 --- ### **四、性能优化方向** - **抗抖动算法**:陀螺仪数据补偿手抖,结合OIS光学防抖。 - **场景自适应**: - 人脸/眼优先对焦 - 运动物体预测追踪(卡尔曼滤波) - **低光增强**:HDR多帧合成提升信噪比。 --- ### **五、典型应用场景** | **场景** | **技术方案** | |------------------|----------------------------------| | 手机摄影 | Dual-Pixel PDAF + 深度学习深度估计 | | 体育摄影 | 高速相位检测 + 运动预测 | | 电影拍摄 | 激光测距 + 跟焦器闭环控制 | | 无人机追踪 | 事件相机 + IMU融合 | --- **总结**:自动对焦算法本质是**测距→评价→驱动**的闭环系统。相位检测与对比度检测构成基础框架,而事件相机、双像素和深度学习正推动对焦性能向更高速度、更强鲁棒性演进[^2][^3]。 --- ### **相关问题** 1. 相位检测(PDAF)和对比度检测(CDAF)在弱光环境下哪个更可靠? 2. 事件相机(Event Camera)如何解决传统自动对焦在高速运动场景中的缺陷? 3. 双像素(Dual-Pixel)技术如何提升手机摄影的对焦精度? 4. 深度学习在自动对焦中具体承担什么角色?
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