手机比照度对焦，也称为反差对焦，这种对焦办法有十分稳重的数学推导的，鄙人由所以工科生，数学功底欠好，只能做十分大略的介绍，具体的内容还要依托更有才调的知友来结束。
　　通常来说依据图画处理的主动对焦的办法有两种，榜首种是通过核算对焦深度得到的，第二种是通过核算离焦深度得到的。
　　这两种办法的原理阐明起来比照费事，简略来说，离焦深度办法是从离焦图画中取得迷糊程度和深度信息，依据二者加上对应的摄影参数来核算明晰度评估值，并联络这些悉数值，得到需求调整的具体量，由于需求的图画较少，所以速度较快。
　　对焦深度办法要费事一些，首要需求一系列迷糊程度不相同的图画，核算这一系列图画的明晰度评估值，往后对这一系列值以拟合的办法得到评估曲线，依据评估曲线的峰值断定最好对焦方位，这种办法精度高，但速度慢。
　　需求说一点题外话便是，尽管这个些进程相同，但不相同的厂商的核算办法正本有些不相同，所以相同的比照度对焦，有的厂家就收敛就快，有的厂家就则慢。
　　这两种办法都不脱离一个东西，便是明晰度评估值，明晰度评估值相似一个核算量，是依据一些参数通过某种处理往后得到的，当然明晰度评估值还有别的的恳求，比方有用性/鲁棒性等。
　　往常核算明晰度评估值的办法通常有这么几种（不悉数，还有别的的许多）：
　　榜首种是频谱函数的办法，明晰的图画比照相应的不明晰图画在相应频谱重量上富含更多的信息，一种反映出来便是频谱函数的幅值，能够运用这种办法评估。
　　第二种是信息熵，明晰的图画的信息熵大于相应的不明晰图画，这个初始证实很繁琐，所以这儿用数据处理定理反证：1.明晰的图画处理后能够得到不明晰的图画。 2.但不明晰的图画不管怎样处理都不能独自得到明晰的图画。 3.所以明晰图画的信息熵大于相应的不明晰图画，假定有办法核算出信息熵，则能够用熵来评估。
　　第三种是梯度函数，在图画中梯度函数是一个能够衡量某变量改换率快慢的函数，精确对焦的图画有较为明晰的边际，而在边际的本地更为锋利，通常有改动率的最大值，或许说改动最不接连，如此一来也能够评估明晰度。
　　如今常用的是第三种，也便是梯度，梯度在数学上是改换率的表征，在实习核算的时分咱们能够用方差、能量梯度或许拉普拉斯算子（等价于二阶微分）或许别的一些办法来结束，这些核算办法自身各自的凌乱度不相同，但最影响核算量的是挑选图画中像素点的多寡，比方一个比照度对焦选款，是取基地一点，仍是边际四点，仍是对角线五点？这都是各个相机厂家思考的疑问。
　　如今来看看，下图是那种评估办法？

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