基本概念：
FV: Focus Value, 用来衡量图像AF的清晰度。
DOF: Deep Of Field, 景深，表示物距清晰的范围，景深越长表示物距前后清晰的范围越大。 
抛物线的顶点即是AF最清晰的地方。
AF search table原理：
利用DOF概念，控制AF search table中每个step的间隔要小于DOF，确保找到的Focus Position和最佳的Focus Position(抛物线顶点处)不超过DOF，这样就能保证图像清晰了。
AF search table建立方法：
不同距离拍照得到不同的Focus Value Curve, 然后求得对应的DOF。
DOF的量化是最佳FV的95%以上，根据清晰度情况作适当调节。
AF的距离是从10cm ~ 3m, 测试间隔距离肯定是越细越准确，可以不等分为15段测试，距离越近，分段越多。可以从3m开始，每拉近40cm拍一张，距离1m以内，每10cm拍一张，距离10cm以内，每2cm拍一张。
最大DOF:
假定当前DOF为a, 每次对a+1, 当一直加到DOF看不清时，那么此时就是最大DOF，那么也是测距离最大step，否则超过此step就会导致看不清。
AF线性模型：
采样若干个点，得到一条斜率，这样后面的点也可以推算出来，此时为最大斜率，如果超过它，则会超过最大DOF。AF的tuning就是调整此斜率的高低，斜率越小则AF速度变慢。
AF拍摄注意事项：
- 拍摄对象必须为高对比，Edge清晰的图形。
- 手机必须固定，避免摇晃。
- 光源必须明亮。这样，距离间隔越近，产生的AF table准确度越高。
增加table精确度(DOF范围)，会降低AF速度，减少Focus Step， 增加 Focus Index。
Tuning：
概念：
目前手机基本上都是用被动式AF，基本上FV越大则越清晰，不过也有例外：
1. 亮度太低，Gain太大，导致noise影响FV。
2. 画面过于Smooth没有Edge，导致noise影响FV。
AF模式：
SAF和TAF使用同一组调试参数，AF搜索范围，table, 精度，速度。
MAF虽然参数和SAF一样，但由于多点同时对焦，且以最近焦的点为中心，因此performance会相对差一些。
CAF为了保持对焦的smooth，所以没有使用AF search table，而使用固定的AF step搜索。
基本概念：
FV: Focus Value, 用来衡量图像AF的清晰度。
DOF: Deep Of Field, 景深，表示物距清晰的范围，景深越长表示物距前后清晰的范围越大。
抛物线的顶点即是AF最清晰的地方。
AF search table原理：
利用DOF概念，控制AF search table中每个step的间隔要小于DOF，确保找到的Focus Position和最佳的Focus Position(抛物线顶点处)不超过DOF，这样就能保证图像清晰了。
AF search table建立方法：
不同距离拍照得到不同的Focus Value Curve, 然后求得对应的DOF。
DOF的量化是最佳FV的95%以上，根据清晰度情况作适当调节。
AF的距离是从10cm ~ 3m, 测试间隔距离肯定是越细越准确，可以不等分为15段测试，距离越近，分段越多。可以从3m开始，每拉近40cm拍一张，距离1m以内，每10cm拍一张，距离10cm以内，每2cm拍一张。
最大DOF:
假定当前DOF为a, 每次对a+1, 当一直加到DOF看不清时，那么此时就是最大DOF，那么也是测距离最大step，否则超过此step就会导致看不清。
AF线性模型：
采样若干个点，得到一条斜率，这样后面的点也可以推算出来，此时为最大斜率，如果超过它，则会超过最大DOF。AF的tuning就是调整此斜率的高低，斜率越小则AF速度变慢。
AF拍摄注意事项：
- 拍摄对象必须为高对比，Edge清晰的图形。
- 手机必须固定，避免摇晃。
- 光源必须明亮。这样，距离间隔越近，产生的AF table准确度越高。
增加table精确度(DOF范围)，会降低AF速度，减少Focus Step， 增加 Focus Index。
Tuning：
概念：
目前手机基本上都是用被动式AF，基本上FV越大则越清晰，不过也有例外：
1. 亮度太低，Gain太大，导致noise影响FV。
2. 画面过于Smooth没有Edge，导致noise影响FV。
AF模式：
SAF和TAF使用同一组调试参数，AF搜索范围，table, 精度，速度。
MAF虽然参数和SAF一样，但由于多点同时对焦，且以最近焦的点为中心，因此performance会相对差一些。
CAF为了保持对焦的smooth，所以没有使用AF search table，而使用固定的AF step搜索。