Slide thuật toán autofocus cho điện thoại và máy ảnh

NHĨM 7

THUẬT TỐN AUTOFOCUS CHO
ĐIỆN THOẠI VÀ MÁY ẢNH

Thành viên nhóm

Trần Hiếu Minh
Lê Đức Minh
Lê Tuấn Minh
Phạm Tường Minh
Đỗ Hoàng Nam

Nội dung chính

• Mục tiêu và các nội dung chính của project
• Các nội dung mà nhóm đã đạt được
• Nội dung chi tiết
• Đánh giá và kết luận

Mục tiêu và các nội dung chính của project

• Tìm hiểu về autofocus và auto white balance
• Tự phát triển một thuật toán autofocus
• Cài đặt thuật toán trên điện thoại
• Đánh giá thuật toán

Nội dung nhóm đã thực hiện

 Tìm hiểu về autofocus và auto white balance
 Tự phát triển một thuật toán autofocus

• Cài đặt, chạy thử trên điện thoại

Nội dung chính của project

• Autofocus và auto white balance
• Thuật tốn autofocus của nhóm
• Kết quả thử nghiệm

Autofocus là gì ?

Autofocus là một tính năng trong các máy ảnh và điện thoại chụp hình cho phép hệ
thống có thể lấy nét và tập trung vào vùng nét chính của khung hình một cách tự động

Active Cảm biến pha, laser,...
autofocus

Autofocus Điều chỉnh tiêu cự

Passive Frame từ camera
autofocus

Auto white balance là gì ?

Auto white balance (AWB) là chức năng tự động cân bằng trắng trong các thiết bị
nhiếp ảnh và máy quay phim

Ánh sáng từ môi trường làm thay đổi màu sắc tổng thể của hình ảnh và các vật
thể trong đó khi camera ghi nhận

Cần cân bằng trắng để hình ảnh có màu sắc tự nhiên nhất giống với

những gì mắt người nhìn thấy

Phân tích, xác định ánh Điều chỉnh màu sắc hình ảnh
sáng môi trường theo màu chủ đạo

Thuật toán autofocus

Khơng có giải pháp điều chỉnh tiêu cự camera

Mô phỏng ảnh focus bằng cách tăng cường ảnh
vùng cần lấy nét và làm mờ vùng nền

Cần xác định vùng lấy nét
Xử lí trên từng frame ảnh

Thuật toán autofocus

Thuật tốn tìm kiếm vùng lấy nét tự động

Vùng cần lấy nét là vùng có độ tương phản cao
Nơi tập trung nhiều cạnh biên
Sobel filter

Cần lọc nhiễu và loại bỏ các cạnh biên ở phần nền
Gaussian Blur

Thuật tốn tìm kiếm vùng lấy nét tự động

Convolution

Các thuật toán Gaussian Blur và Sobel filter đều cần sử dụng
phép tốn tích chập trên ảnh

Cơng thức tích chập giữa ảnh f(x,y) và kenel k(x,y) kích thước mxn

Convolution 123 987
456 654
Lật k(x,y) 789 321
Dịch k(x,y) qua các điểm ảnh
000 987
Tính giá trị điểm ảnh mới 01234 654
05678 321

9123
4567

000
0 29 2 3 4
05678

9123
4567

Các phương pháp làm mịn, khử nhiễu

Averaging Filter

- Ý tưởng của lọc trung bình chỉ đơn giản là thay thế từng giá trị pixel trong một ảnh bằng giá
trị trung bình (`trung bình') của các pixel lân cận, bao gồm cả chính nó. Điều này có tác
dụng loại bỏ các giá trị pixel không đại diện cho môi trường xung quanh chúng.

- Ví dụ:

Ảnh đầu vào Ảnh đầu ra

Median Filter

- Ý tưởng chính của thuật tốn lọc Trung vị như sau: ta sử dụng một cửa sổ lọc (ma trận
3×3) quét qua lần lượt từng điểm ảnh của ảnh đầu vào input. Tại vị trí mỗi điểm ảnh lấy
giá trị của các điểm ảnh tương ứng trong vùng 3×3 của ảnh gốc “lấp” vào ma trận lọc. Sau
đó sắp xếp các điểm ảnh trong cửa sổ này theo thứ tự (tăng dần hoặc giảm dần tùy ý).
Cuối cùng, gán điểm ảnh nằm chính giữa (Trung vị) của dãy giá trị điểm ảnh đã được sắp
xếp ở trên cho giá trị điểm ảnh đang xét của ảnh đầu ra output.

- Ví dụ:

Ảnh đầu vào Ảnh đầu ra

Gaussian Blur

+ Gaussian Blur là kĩ thuật sử dụng một bộ lọc
chuẩn theo phân phối Gaussian để làm mờ các
điểm ảnh xung quanh mỗi điểm ảnh trong ảnh đầu
vào.

+ Độ mờ của ảnh đầu ra sẽ phụ thuộc vào bộ lọc
Gaussian đầu vào, do vậy ta có thể điều chỉnh độ
HàmmGờaudsựsatrtorênnggkiháôtnrịgcgủiaanbộ1 lvọàc.2 chiều(ảnh)

Trong đó x,y là hai trục cịn σ là phương sai

Sobel filter

• Kernel Sobel là một ứng dụng được sử dụng thường xuyên trong
xử lý ảnh và thị giác máy.

• Cụ thể, Kenel Sobel thường được sử dụng để tính đạo hàm của
hình ảnh theo hướng x và y, từ đó giúp xác định cạnh và biên của
vật thể trong hình ảnh.

• Trong nghiên cứu về auto focus lần này, Sobel được sử dụng để
xác định cạnh của vật thể, từ đó phát hiện vật thể trong ảnh

Sobel filter

● Kernel Sobel theo hướng x thường
được ký hiệu là Gx, và kernel
Sobel theo hướng y thường được
ký hiệu là Gy. Cả hai kernel này

đều là các ma trận 3x3.

● Khi áp dụng kernel Sobel theo
hướng x và y lần lượt cho mỗi
pixel trong hình ảnh, chúng ta có
thể tính toán đạo hàm riêng theo
hướng x và y. Tổng của độ lớn
gradient (G) có thể được tính
bằng cách sử dụng công thức sau: