2. 自动对焦(AF)基础原理：反差对焦(CDAF)与相位对焦(PDAF)的工作机制

自动对焦这事儿，说白了就是让镜头找到那个最清晰的位置。我入行那会儿，手机摄像头还都是定焦的，后来才慢慢有了AF。今天咱们就聊聊两种最主流的对焦方式——反差对焦和相位对焦。

你想想看，相机怎么知道画面清不清晰？它又不知道你拍的是猫还是花。它只能靠一些数学指标来判断。嗯，这就是CDAF和PDAF的出发点不同了。

2.1 反差对焦(CDAF)——"爬山"找最锐

CDAF的原理特别直观。它就像在爬山——镜头从近到远移动，每到一个位置就计算当前画面的对比度值。对比度最高的地方，就是焦点所在。

我在项目中遇到过一个问题：客户反馈某些场景下对焦来回"拉风箱"。其实就是CDAF在对比度变化平缓的区域找不到明显的峰值，镜头在那反复试探。

2.1.1 对比度怎么算？

常用的算法是计算相邻像素的亮度差。比如Sobel算子、Laplacian算子。说白了就是看边缘锐不锐。

// 简化的对比度计算示例
int calc_contrast(uint8_t *frame, int width, int height) {
    int sum = 0;
    for (int y = 1; y < height - 1; y++) {
        for (int x = 1; x < width - 1; x++) {
            int dx = frame[y * width + x + 1] - frame[y * width + x - 1];
            int dy = frame[(y + 1) * width + x] - frame[(y - 1) * width + x];
            sum += abs(dx) + abs(dy);
        }
    }
    return sum;
}

这段代码虽然简单，但实际ISP里用的差不多就是这个思路。值越大，说明边缘越锐利。

2.1.2 CDAF的"爬山算法"

镜头移动过程中，对比度值会形成一个曲线。算法要做的就是找到这个曲线的顶点。

1. 粗搜阶段：大步长移动，快速定位峰值大致区域。
2. 细搜阶段：小步长来回，精确找到峰值位置。
3. 确认阶段：在峰值附近再采样几次，防止误判。

2.2 相位对焦(PDAF)——"一眼看穿"距离

PDAF就聪明多了。它不需要来回移动镜头去"试"。它通过相位检测像素，一次就能判断出焦点偏前还是偏后，以及偏了多少。

我记得第一次接触PDAF是在某款旗舰传感器的datasheet上。当时觉得这玩意儿简直是黑科技——它怎么知道镜头该往哪边转？

2.2.1 相位检测像素的结构

普通的像素只有一个光电二极管。PDAF像素则被一分为二——左边和右边各有一个光电二极管，或者用微透镜遮挡一半。

类型	结构	特点
2x1 OCL	两个像素共享一个微透镜	灵敏度高，但分辨率损失
Dual Pixel	每个像素内部分成两个PD	全像素相位检测，无分辨率损失
Masked PD	遮挡一半像素	成本低，但暗光性能差

2.2.2 相位差的计算

左右两个"半像素"分别成像。如果焦点准确，两个图像完全重合。如果焦点偏前或偏后，两个图像就会错位——这个错位量就是相位差。

// 相位差计算示意
int calc_phase_diff(uint8_t *left_line, uint8_t *right_line, int len) {
    int min_diff = INT_MAX;
    int best_shift = 0;
    for (int shift = -MAX_SHIFT; shift <= MAX_SHIFT; shift++) {
        int diff = 0;
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            int l = left_line[i];
            int r = (i + shift >= 0 && i + shift < len) ? 
                    right_line[i + shift] : 0;
            diff += abs(l - r);
        }
        if (diff < min_diff) {
            min_diff = diff;
            best_shift = shift;
        }
    }
    return best_shift;  // 返回相位差
}

2.3 CDAF vs PDAF：谁更厉害？

其实没有谁厉害。两者各有各的脾气。

维度	CDAF	PDAF
对焦速度	慢（需要来回搜索）	快（一次判断方向）
低光性能	差（对比度低）	中等（相位像素灵敏度低）
精度	高（直接基于图像）	中等（依赖校准）
硬件成本	低（纯算法）	高（需要特殊像素）
适用场景	静态场景、高对比度	运动场景、低对比度

2.4 混合对焦——取长补短

现在的手机摄像头基本都是混合对焦了。PDAF快速拉到大致位置，CDAF做最后的精确微调。

我建议的混合策略是这样的：

1. 启动阶段：PDAF先跑一次，给出镜头目标位置。
2. 粗调阶段：镜头快速移动到目标位置附近。
3. 精调阶段：CDAF在小范围内搜索峰值。
4. 锁定阶段：确认峰值稳定后，锁定对焦。

2.5 知识结构图

下面这张图把CDAF和PDAF的核心流程串起来了。你可以看到两者如何协同工作。

2.6 调试中的常见问题

最后分享几个我在调试AF时遇到的典型问题，希望能帮你少走弯路。