CN101346987B - 考虑到相机和场景运动的相机曝光优化技术 - Google Patents

考虑到相机和场景运动的相机曝光优化技术 Download PDF

Info

Publication number
CN101346987B
CN101346987B CN2006800491948A CN200680049194A CN101346987B CN 101346987 B CN101346987 B CN 101346987B CN 2006800491948 A CN2006800491948 A CN 2006800491948A CN 200680049194 A CN200680049194 A CN 200680049194A CN 101346987 B CN101346987 B CN 101346987B
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
data
scene
parameter
motion
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN2006800491948A
Other languages
English (en)
Other versions
CN101346987A (zh
Inventor
西蒙·皮尔塞尔
埃利·波尼安斯凯
欧哈德·梅伊塔夫
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Qualcomm Inc
Original Assignee
Zoran Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zoran Corp filed Critical Zoran Corp
Publication of CN101346987A publication Critical patent/CN101346987A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN101346987B publication Critical patent/CN101346987B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60—Control of cameras or camera modules
    • H04N23/68—Control of cameras or camera modules for stable pick-up of the scene, e.g. compensating for camera body vibrations
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60—Control of cameras or camera modules
    • H04N23/68—Control of cameras or camera modules for stable pick-up of the scene, e.g. compensating for camera body vibrations
    • H04N23/682—Vibration or motion blur correction
    • H04N23/684—Vibration or motion blur correction performed by controlling the image sensor readout, e.g. by controlling the integration time
    • G—PHYSICS
    • G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
    • G03B—APPARATUS OR ARRANGEMENTS FOR TAKING PHOTOGRAPHS OR FOR PROJECTING OR VIEWING THEM; APPARATUS OR ARRANGEMENTS EMPLOYING ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ACCESSORIES THEREFOR
    • G03B2217/00—Details of cameras or camera bodies; Accessories therefor
    • G03B2217/005—Blur detection

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Studio Devices (AREA)
  • Exposure Control For Cameras (AREA)

Abstract

电子相机的各幅图像之间的运动参量被计算并被用于调节曝光时间以及用于捕捉图像的一个或多个其它曝光参数，从而提高图像质量。通过选择适当的曝光参数来减小由相机的移动或者在所拍摄的场景内的物体的移动导致的运动模糊。此外，当几乎没有检测到运动或者没有检测到运动时，可以选择曝光参数以提高景深并降低所捕捉图像中的噪声。

Description

考虑到相机和场景运动的相机曝光优化技术
背景技术
本发明涉及数码相机和其它电子视频获取设备的自动曝光控制，更具体地涉及在其中计算和利用最佳曝光参数用以捕捉静止图像或连续的一系列图像的数据。这里所引用的所有专利、专利申请、文章、其它出版物和事物都通过引用而全部结合于此，以用于所有目的。
电子相机将场景成像到诸如电荷耦合器件(CCD)、互补硅上金属(CMOS，complimentary metal-on-silicon)设备或其它类型的光传感器之类的二维传感器上。这些设备包括排列在小型的二维表面上的大量光电探测器(一般而言是2、3、4百万个或更多)，这些光电探测器各自生成与撞击元件的光或其它光辐射(包括与可见光波长相邻的光谱的红外线和紫外线区域)的强度成正比的信号。一般以光栅模式扫描这些形成图像像素的元件以生成连续的数据流，该连续的数据流表示在传感器元件被扫描时接连撞击传感器元件的辐射的强度。色彩数据通常通过使用交替地分布在传感器上的、对各个不同色彩分量(例如，红、绿和蓝)敏感的光电探测器来获得。
该电子相机的通常形式是以静止相片“快照”或者以形成动画的一系列帧的形式来记录大量图像帧的数据的小型手持式数码相机。在存储到诸如盒式磁带或闪存卡之类的可移动非易失性存储器上之前，通常对相机内的各个帧的数据执行相当大量的图像处理。经过处理的数据一般作为分辨率降低了的图像显示在相机外部的液晶显示(LCD)设备上。为了减小各个图像帧的数据所占据的存储容量，通常在存储到非易失性存储器中之前对经过处理的数据进行压缩。
通常对图像传感器所获得的数据进行处理，以补偿相机的瑕疵并且一般地提高从数据可获得的图像的质量。对传感器的任何有缺陷的像素光电探测器元件的校正是一个处理功能。另一个是白平衡校正，其中，对原色的不同像素的相对幅度进行设置以呈现白色。这种处理还包括对各个像素数据进行去马赛克，以对来自传感器中的空间分立的单色像素探测器的数据进行叠加，从而提供图像数据中的叠加后的多色像素。于是，这种去马赛克使得需要对数据进行处理以增强并平滑图像的边缘。通常还在相机内执行对相机光学系统在图像上的噪声和变差以及对传感器光电探测器之间的变差的图像数据补偿。其它处理通常包括伽玛校正、对比度扩展(contrast stretching)、色度过滤等中的一个或多个。
电子相机几乎还总是包括自动曝光控制能力，这种能力对曝光时间、其光圈开口的大小和传感器的模拟电子增益进行设置，以使得图像或连续的一系列图像的发光(luminescence)处于基于所使用的传感器的校准和用户偏好的特定水平。这些曝光参数是在拍摄图像之前计算的，然后用于在图像数据的获取期间对相机进行控制。对于具有特定照度水平的场景，为了获得在特定发光范围内的数据，通过增加光圈的大小或传感器的增益或者两者来减少曝光时间。增大的光圈使得得到具有减小了的景深(depthof field)和增大了的光学模糊(optical blur)的图像，并且增大增益导致增加了图像内的噪声。相反，当曝光时间可以增加时，例如当场景被照得明亮时，光圈和/或增益减小，这使得得到具有较大景深和/或减小了的噪声的图像。除了调节模拟增益之外，通常还可以或者取而代之在已经捕捉到数据之后对图像的数字增益进行调节。
在曝光期间用户通常很难在没有引入一定程度的振动或抖动的情况下用手把持相机，尤其当相机很小且很轻时。结果，取决于曝光时间，所捕捉的图像可能具有一定程度的总运动模糊，时间越长图像中的运动模糊就越大。另外，完全或部分移动的场景的长曝光还可能导致所捕捉的图像中的运动模糊。例如，在场景中快速移动的物体可能在图像中呈现模糊。现有相机的自动曝光处理在计算用于捕捉场景图像的曝光参数时，没有考虑相机的运动或场景的运动。
发明内容
根据本发明，在捕捉图像数据之前，对运动进行检测，并且基于场景相对于相机内的图像帧的运动量而将曝光参数设置为增强所捕捉的图像的水平。由相机振动或者场景内的局部运动或者两者导致的图像模糊可以通过调节曝光参数来最小化或者甚至防止。反过来，在捕捉图像数据之前几乎没有检测到运动或者没有检测到运动的情况下，可以设置曝光参数以优化图像的其它方面，例如增加曝光时间以使得可以增大景深和/或降低噪声水平。
优选地，通过在捕捉最终图像的数据之前根据两幅或更多幅图像(预先捕捉的图像)的数据来计算运动参量(motion quantity)从而测量运动。优选地，对限定场景图像相对于相机的运动(包括场景内的运动)量的运动参量进行计算。这样的相对运动参量可以包括方向，从而成为运动向量，或者可以仅仅表示运动的幅度。通过这种技术，针对图像内的不同像素块分别计算局部运动向量，这于是使得在计算曝光参数时可以将场景内的运动考虑进去。例如由相机振动导致的全局运动向量也可以根据两幅或更多幅预先捕捉的图像来计算。虽然可以从单幅图像的数据中检测运动模糊的存在性，但是根据两幅或更多幅预先捕捉的图像来计算运动向量将更加精确，并且使得可以更好地控制随后用于捕捉图像的曝光参数。在一些相机中包括的机械运动传感器的使用仅能够提供对任何全局运动的指示，而不能提供对所拍摄的场景内的物体或一些部分的个体运动的指示。
图像运动计算的结果也可以用于估计未来的运动，以使得可以选择捕捉图像数据的时间，在该时间处，运动的绝对速度至少小于其它时间处的运动速度并且可能最小。尤其是在相机振动的情况下，其中，运动通常具有可以预测的一定周期，因而可以在全局运动为零或接近零时拍摄图像。以相同的方式也可以预测场景的一部分的速度，并且选择局部运动模糊被最小化的时间来拍摄图像。当进行这种预测时，优选地，根据预计在计划用于捕捉图像的时刻出现的运动参量来计算曝光参数。
在优选实现方式中，以与现有相机相同的方式来计算初步曝光参数，而不考虑相机或场景图像的各个部分的任何运动。如果这些初步参数处于对它们的调节不会提高图像质量的水平处，则利用它们来捕捉图像，并且不使用运动计算的结果。这种情况会发生的一个示例是被明亮照明的场景，其中，初步曝光时间接近于相机所允许的最短，光圈接近于相机所允许的最小，并且增益接近于相机所允许的最低。在这种情况下，因为光圈和增益水平已接近于最小，所以曝光时间既不可以极大地缩短以限制任何运动模糊，也不可以增大以显著地改善景深或者降低噪声。但是，当不是这种情况时，基于图像运动计算来调节初步曝光参数，以提高所捕捉图像的质量。
本发明的其它方面、优点和特征包括在以下对本发明的示例性示例的描述中，该描述应当结合附图来进行。
附图说明
图1图示了可以实现本发明的曝光控制技术的相机或其它视频获取设备；
图2是图1的设备的视频信号处理器的一些功能组件的框图；
图3是示出根据本发明一个具体实施例的计算和使用曝光参数的步骤的流程图；
图4表示一图像帧，其中示例性的相机和场景的运动向量被加入各个像素块；
图5A-5D表示在例示的示例中的图4的图像帧的运动量；
图6A-6C示出了作为所捕捉图像的辉度的函数的自动相机曝光参数的示例；以及
图7图示了针对不同运动水平调节自动相机曝光参数的具体示例。
具体实施方式
通常对数码相机所获得的视频数据进行处理，以补偿相机的瑕疵并且一般地提高从数据可获得的图像的质量。对传感器的任何缺陷像素光电探测器元件的校正是可以执行的一个处理功能。另一个是白平衡校正，其中，对原色的不同像素的相对幅度进行设置以呈现白色。这种处理还包括对各个像素数据进行去马赛克，以对来自传感器的空间分立的单色像素探测器的数据进行叠加，从而提供图像数据中的叠加后的多色像素。于是，这种去马赛克使得需要对数据进行处理以增强并平滑图像的边缘。此外，还对相机光学系统在图像上的噪声和变差以及对传感器光电探测器之间的变差执行图像数据补偿。其它处理一般包括伽玛校正、对比度扩展、色度过滤等中的一个或多个。然后，在存储到非易失性介质中之前，通常还使用市场上可得的算法来压缩经过处理的数据。
本发明不是考虑到图像运动对所获得的视频数据进行后处理，而是在拍摄图像之前对场景的图像进行监视，然后基于存在的运动量来将曝光参数设置为增强得到的图像的值。这种处理至少计算可以与其它曝光参数一起用于获取图像数据的最佳曝光时间。优选地通过比较两幅或更多幅预先捕捉的图像(该预先捕捉的图像一般具有比最终获取的图像低的分辨率)的数据来确定相机抖动量，而不是使用陀螺仪或者其它机械相机运动检测器，虽然在替代方式中可以使用运动检测器。预先捕捉的图像还可以用于确定所拍摄的场景内的物体的运动量，并且可以基于该运动量来计算曝光时间和水平以增强图像。
电子相机示例
在图1中，示意性地示出了在其中可以实现本发明的相机的一个示例，该相机可以是静物相机或摄像机。该相机包括壳体11、成像光学系统13、生成并接收控制信号17的用户控制和指示器15、具有内部电连接21的视频输入-输出插头19、和具有内部电连接25的卡槽23。非易失性存储卡27可移动地插入到卡槽23。由相机捕捉的图像数据可以存储在存储卡27上或者存储在内部非易失性存储器(未示出)中。图像数据也可以通过插头19输出到另一个视频设备。存储卡27可以是市场上有售的半导体闪存、小型可移动旋转磁盘或者相机可以写入视频数据的其它非易失性存储器。
光学系统13可以是如图所示的单个透镜，但通常会是一组透镜。场景31的图像29通过光圈32和快门33用可视光辐射形成到图像传感器35的二维表面上。移动元件34移动光学系统13的一个或多个元件以将图像29聚焦在传感器35上。传感器的电输出37承载模拟信号，该模拟信号是通过扫描其上投射有图像29的传感器35的表面的各个光电探测器而得到的。传感器35一般包含以行和列的二维阵列来排列的大量个体光电探测器用以检测图像29的各个像素。一般通过以光栅模式扫描各个光电探测器来按时序在输出37中获得与撞击各个光电探测器的光的强度成正比的信号，其中，在光栅模式中，从最上面一行开始、从左到右一次一行地扫描各行光电探测器，以生成一帧视频数据，根据该帧视频数据可以重构图像29。模拟信号37被施加于模数转换电路芯片39，该模数转换电路芯片39生成图像29在电路41中的数字数据。一般地，电路41中的信号是表示撞击传感器35的各个光电探测器的光的强度的一系列各个块的数字数据。
传感器35的光电探测器一般利用两个或更多个单独色彩分量之一来检测撞击它们的图像像素的强度。早先的传感器仅仅检测图像的两种不同色彩。诸如红、绿和蓝(RGB)分量之类的三原色检测是很普遍的。当前，检测多于三种色彩分量的图像传感器正变得可得。
在本实施例中，通过单片集成电路芯片43(其也可以包括模数转换器而不是使用分立的电路芯片39)来提供对电路41中的视频数据的处理以及对相机操作的控制。这些功能可以利用连接在一起的几片集成电路芯片来实现，但优选的是单片芯片。除了与电路17、21、25和41相连接之外，电路芯片43还连接到控制和状态线路45。线路45又与光圈32、快门33、聚焦激励器34、传感器29、模数转换器39以及相机的其它组件相连接，以提供它们的同步操作。来自处理器43的线路45中的信号驱动聚焦激励器34并设置光圈32的开口的大小，以及操作快门33。模拟信号路径的增益也通过线路45由处理器43设定。这种增益一般在模数转换器中发生，在CCD传感器的情况下，模数转换器是传感器的一部分，或者在CMOS传感器的情况下，模数转换器是如图1所示的分立模数转换器的一部分。
分立的易失性随机访问存储电路芯片47也通过线路48连接到处理器芯片43以用于临时数据存储。此外，分立的非易失性存储芯片49也通过线路50连接到处理器芯片43以用于处理器程序、校准数据等的存储。存储器49可以是可重新编程的闪存，或者仅可编程一次的诸如掩模可编程只读存储器(PROM)或者电可编程只读存储器(EPROM)之类的存储器。在相机内提供了通常的时钟电路51，用于向电路芯片和其它组件提供时钟信号。可替代地，系统的时钟电路可以包括在处理器芯片43中，而不是提供分立的组件。
在图2中给出了处理器芯片43的总体框图，包括计算和估计运动的部分。可以是通用的或者专用于这里的任务的处理器51响应于存储在闪存49(图1)中的固件，对图像数据执行计算并控制相机的操作。连续图像帧的数字数据经由线路41通过芯片43上的输入触点被接口电路55接收，然后与通过存储器管理单元57连接的其它系统组件进行通信。所捕捉的图像帧的视频数据通过接口电路59被输出到与芯片43的输出触点相连接的线路21(到图1的输入-输出插头19)和25(到图1的闪存卡槽23)。接口电路61在线路17、45和50(参见图1)、处理器51与存储器管理单元57之间通信。
图2中的也与处理器51和存储器管理单元57相连接的电路63被选择性地包括，用以执行根据连续图像帧的数据来估计图像的运动所需要的计算中的至少一些。这通常比在固件控制之下采用处理器51来进行计算更加有效，但是这些计算可替代地也可以由该处理器进行。
设置曝光参数
图3是图示出在例如图1和2所示的相机内实现的、用以计算在获取图像数据时使用的曝光参数的处理示例的流程图。如步骤71所示，一旦用户打开相机，相机就每秒许多帧(可以高达30或更多)地重复获取图像数据。在通常的相机中，这些预先捕捉的图像顺序地被显示在相机的具有降低的分辨率的LCD显示器上，作为相机快门按钮被按压时相机将捕捉的图像的预览，但是它们不一定要被显示。每次获取新的预先捕捉图像的数据时就执行两个其它计算功能73和75。在使用相机时这种处理是连续的。当检测到相机用户已经按下快门按钮以拍摄图像时，如步骤77所示，在步骤73和75中计算得到的量和参数准备好用于设置相机以快速拍摄图像。但是，可替代地，可以在步骤77检测到快门按钮的按压之后进行73和75的计算。
在步骤73中，N幅预先捕捉的图像的数据被用于计算在设置曝光参数时使用的运动参量，其中，N等于或大于2，并且可以是5或更多。如以下所详细说明的，通过全局地(整个图像的移动)和局部地(图像内的局部移动)查看连续预先捕捉的图像的变化，场景图像相对于相机光传感器的运动的任何变化都被检测到并被量化。优选地，根据N幅预先捕捉的图像的数据来计算运动向量、速度和加速度，从而使得可以预测场景图像或者其一部分在光传感器上的未来位置。
在步骤75中，为了维持在预定范围内的图像上的平均发光，利用现有技术来计算曝光参数，而不考虑任何图像运动。平均发光可以从预先捕捉的图像中测量。在这个步骤中计算曝光的持续时间以及一个或多个其它曝光参数。其它曝光参数一般包括光圈开口的大小和增益。但是，虽然这些参数被直接用于设置当前相机以拍摄图像，但是在图3所示的相机操作中它们被视为是初步，经历运动计算73的结果的修改的。
一旦由步骤77检测到快门按钮的按压，之后就可以尽快地拍摄图像。但是，优选的是首先查看在步骤73中计算得到的运动参量。拍摄图像于是可能被推迟一段时间直到图像的任何运动预期都最小为止，从而最小化得到的图像中的任何运动模糊。因此，在步骤79中，根据在步骤73中计算得到的运动参量来估计拍摄图像的最佳时刻。这种估计是通过下述方式来进行的：推断(extrapolating)在步骤73中根据预先捕捉的图像计算得到的运动参量，然后识别在设定的时间段内的零或最小运动。即计划在该时刻拍摄图像。但是，如果由于运动的复杂性而使得无法以高精度检测零或最小运动点，或者如果用户已经选择关闭延迟捕捉选项，或者如果所述运动参量显示出图像几乎没有运动或没有运动，则不推迟拍摄图像的时间并且立刻执行图像捕捉。
下一步骤81判断在步骤75中自动计算的曝光参数是否为运动参量将不会导致它们被改变的那些。例如，如果步骤75将曝光持续时间(快门速度)设定为在特定阈值以下，则不应当进行任何用以降低运动模糊的曝光时间的减少。并且如果步骤75将光圈和增益设定为小于相应阈值，则不必考虑图像中的运动是否足够小至允许增加快门速度以降低光圈和增益来提高景深或降低噪声。在这种情况下，例如在非常明亮地照明的场景中发生的这种情况下，处理前进到步骤83，在步骤83中以步骤75所设定的曝光参数来拍摄图像。在步骤73中计算得到的运动参量不被使用，或者甚至不被参考。步骤79的对拍摄图像的时间的计算也不必要；可以立刻拍摄图像。
但是，在大多数情形中，场景不被那么明亮地照明。因此，当步骤75所计算得到的初步参数不在最佳范围内时，为了针对步骤73所计算得到的运动量来对它们进行最优化，通过步骤85来调节它们。一般而言，如果运动很大，则为了维持相同的平均图像信号发光，曝光时间被减小，同时相应地增加光圈的大小和/或增加增益。这降低了运动模糊，但是景深一般将减小并且/或者图像的噪声可能增加。但是，相对于获取具有运动模糊的图像而言，这种折衷几乎总是优选的。
另一方面，如果计算得到的运动很小或为零，则可以增加曝光时间，同时带来了可以减小光圈大小和/或增益的益处。这提供了具有更大景深、更少的光学模糊和更少噪声的图像。在没有计算得到的运动参量的情况下，以这种方式来调节步骤75所计算得到的初步参数将很冒险，因为当存在运动时可能会导致增大图像中的运动模糊。
图4示意性地示出了单幅图像，其每个像素被分组为由多个像素组成的块，例如块87(用i，j坐标3，6表示)和89(2，3)。所拍摄的场景相对于相机图像帧的运动被指示出来。一个示例图像被图示为具有全局运动向量MG，用各个像素块中的箭头91指示。相机在水平方向上的前后振动将导致这种运动。当然，其它相机运动将用不同的模式来图示。例如，如果运动是上下的，则全局运动箭头将垂直地被示出。如果相机运动遵循两种其它可能模式，圆形或椭圆形模式，则运动将分别用圆形或椭圆形来示出。
全局运动的幅度和方向根据N幅预先捕捉的图像的数据来计算，优选地由电路63(图2)通过检测并量化在预先捕捉的图像之间的总移动来计算。用于计算全局运动的特定技术的示例在Pinto等人于2004年7月21日提交的美国专利申请No.10/897,186(现在的公开号为US 2006/0017814A1)给出。可替代地，为了提供全局运动的信号，可以在相机中包括机械运动传感器，但是这不是优选的。
在图4的示例中，图像的一部分(在此情况下为四个块)被示出为具有附加的局部运动向量ML，它们是独立于任何相机振动或其它全局运动的。这表示所拍摄的场景的一小部分相对于场景的其余部分和把持相机的人的运动。所得到的图像内的运动处于箭头的方向上并且具有用箭头的长度表示的相对速度。这种运动可能来自场景中的人的移动、车辆运动、风在树上的运动，或者来自所拍摄的场景中的许多其它移动。用于计算一系列图像之间的图像内的运动的算法是已知的。一个示例记载在上述美国专利申请公开US 2006/0017814 A1中。运动向量可以以类似于已知视频压缩算法所使用的计算运动向量的方式来计算，示例为运动图像专家组的那些，最新的是MPEG-4。
利用一种运动计算技术，针对图像的各个像素块来计算运动向量、速度和加速度。这些量给出了各个块的运动并且使得可以估计其未来的位置、速度和方向。例如，如果巨大的物体移动经过场景，则表示该物体的块具有指向移动方向的运动向量。如果图像运动仅由相机振动引起，则场景的全部或大部分的块运动向量通常指向同一方向。该描述的局部运动向量ML是在已经减去全局运动向量MG之后的这些各个块的运动向量。因此，向量ML提供了仅对场景图像内的局部运动的指示。向量ML和MG达到相互独立的程度。
为了进一步描述步骤73和79(图3)的计算，图5A-5D的曲线提供了作为时间的函数的局部和全局速度向量的绝对值的示例，以及它们的组合。图5A示出了由图4的箭头91表示的全局运动。在此示例中，表示了相机的前后运动，在运动的一端速度(绝对速度)为零，在运动的另一端的速度为零，并且在两端之间具有递增-递减的速度函数。图5C示出了图4的像素块89的局部运动向量93的幅度的一个示例。出于例示目的，在预先捕捉的图像中，此运动被示出为从零增加到最大然后减小。图5B示出了仅仅像素块89的总运动向量MT(2，3)的绝对值。这是图5A和5C的曲线幅度的算术组合。
图5D示出了完整图像帧的总运动参量MT的示例。运动计算产生了针对每一个预先捕捉的图像帧的MT的一个值，并且这不是向量。它是在步骤79和85(图3)中用于确定曝光时间和调节曝光参数的主量。事实上，当希望估计曝光的更佳时间时，将使用许多连续的预先捕捉图像的量MT。出于这些目的，它是图5A的全局运动和图像内的各个像素块的局部运动参量的加权平均的组合。用于计算图像帧的MT的等式在图5D中给出。可以使得各个像素块(i，j)的权重W依赖于其在图像帧内的位置，或者依赖于其关于图像的其余部分的相对辉度。权重W可以是块离图像帧的中心的距离的函数。因此，图像的总运动MT取决于具有局部运动的块的数目、该局部运动的幅度和具有运动的块在图像内的相对位置。此外，全局运动MG可以乘以常数k，如图5D的等式所示，以使得可以对全局速度和局部速度的平均赋予不同权重。如果k大于1，则全局运动被加权为更大，而如果k小于1，则局部运动承载更大权重。图5D的整体总运动曲线类似于图5B的针对单个像素块的总运动曲线，但是具有较小的幅度，这是因为包括在平均中的、图4的图像帧的大多数像素块的局部运动为零。
在图5A-5D的示例中，预先捕捉图像的数据在时刻t1之前的时间段中被获取。如果步骤79(图3)正在被实施，则在时刻t1处获得最后一幅预先捕捉图像之后的运动根据预先捕捉图像的数据来估计，如图5A-5D中的虚线所示。从预先捕捉图像检测到的运动被推测到以后。优选地限定时间段t1-t3，在该时间段中，力图识别最小运动。在此示例中，总运动(图5D)是寻求最小运动所针对的量，并且是总运动在时刻t2处为零的量。因此，在时刻t2处，运动对所拍摄的图像的影响被估计为最小，因此选择这个时刻来捕捉图像。当然，实际的运动函数可能比图5A-5D所示的那些更复杂，在所图示的情况下，在时间段t1-t3内寻求MT的最小值。
作为基于场景相对于相机图像帧的总运动来进行曝光调节的替代方式，可以使用场景的仅一部分的总运动。例如，相机可以设有固定的或者可由用户定义的轮廓(例如，矩形)，该轮廓可以被定位成环绕图像的主要希望进行运动补偿的一部分。在图4的示例中，用户可以利用该轮廓来环绕图像块ML(2，3)、ML(3，3)、ML(3，4)和ML(2，4)。图像的这个部分可以是相对于场景的其它部分而移动的物体，例如，车辆或者人。处理随后计算单个局部运动参量，例如这些块的向量幅度的平均，并且这个量随后被用于使场景内的该物体的模糊最小化。为了实现这个目的，取代总运动而使用局部运动参量来确定捕捉图像和/或调节曝光参数的时间。因而考虑到场景的被轮廓包围的部分的局部运动，而不考虑场景的其它部分的运动。
图6A、6B和6C有助于说明自动曝光计算75(图3)和在步骤81中基于这些计算进行的选择。例如，数码相机通常仅仅具有几个离散的光圈开口水平，从这些开口水平中选择以拍摄图像。在图6A中示出了光圈开口95-98。对于这些水平中的每一个，存在诸如图6B所图示的之类的增益函数和诸如图6C所图示的之类的曝光时间(持续时间)函数。曝光持续时间曲线的倾斜部分101(图6C)在与作为增益曲线的平坦部分103(图6B)相同的发光水平之间延伸。初步曝光参数的自动曝光(AE)计算通过选择光圈、增益和持续时间的组合来实现，所述组合为在所拍摄的场景的种种辉度水平的预定范围内的图像提供光传感器的平均输出信号。图像的平均发光被维持在边界之内。在没有受益于图像运动信息的情况下进行的这些计算平衡了对存在严重的图像运动的情况下的短曝光时间的需要和对视野的景深以及低光学模糊(小光圈开口)和低噪声(低增益)的需要。在计算这些参数时有必要假设一定水平的图像运动，但是不使用任何特定图像运动的信息。在步骤85中，如果针对图像运动对这些初步参数进行调节将很可能改善图像质量，则将调节这些初步参数。
在此示例中，步骤81(图3)首先判断计算得到的自动曝光量是否都在图6A-6C的水平T1、T2和T3以下。如果是的话，如先前所论述的，不必考虑运动计算。这是因为对曝光参数的调节无法显著地改善图像质量。因为曝光时间几乎尽可能地小了，所以无法显著地降低任何运动模糊。另外，因为在光圈开口和增益方面的补偿性减小并不可能，所以不可能通过增加曝光时间来改善图像中的景深或噪声；它们已经是相机所允许的最小了。
图7图示了用于响应于步骤73的运动计算来调节初步参数的图3的步骤85的示例。为了简化起见，存在四个不同的调节集合105-108，这些调节集合取决于在所期望的曝光时间处的总运动MT的绝对幅度。对于最高水平105，极大地减少曝光时间，并且通过增大增益来恢复由此而丢失的图像发光的一半，并通过增大光圈开口来恢复另一半。在具有较少运动的下一个水平106中，曝光时间被减少较少量，并且所丢失的图像发光通过增加增益或者光圈来恢复。如果几乎没有运动或者没有运动(水平108)，则可以增加曝光时间，并且通过减小增益和光圈开口来降低额外发光，两者都对所捕捉的图像具有有益效果。如果存在一些小量运动(水平107)，则将曝光时间增大较小量，并且减小增益或光圈开口来将图像信号恢复到发光的原始水平左右。
在以上给出的增益调节示例中，在将信号数字化之前调节模拟信号的增益水平，并且随后在图像捕捉期间使用该调节后的水平。除此之外还可以，或者取而代之在已经捕捉并数字化图像数据之后在数字域中调节图像增益。例如，可以在数据已经被捕捉在相机的内部存储器中之后执行数字增益调节，以作为图像处理或增强阶段的一部分，但是应当在压缩数据或者将其写入可移动非易失性存储器之前进行。虽然数字增益增加通常导致比模拟增益增加更大的噪声图像，但是控制数字增益也可能是很方便的。可以在图像捕捉之前调节曝光参数的处理期间确定所需的数字增益量，以作为计算曝光时间、光圈以及或许模拟增益的一部分，但是随后在图像已经被捕捉之后将其应用于图像的数字数据。可替代地，或者除此之外，可以作为对所捕捉的图像数据的后处理或增强的一部分来确定和调节图像的增益水平，并在之后在该阶段中应用。
图7的参数调节示例示出了在调节集合105-108之间的几个运动阈值。对于集合106和107之间的阈值以上的任何运动，在单个方向上各自调节所述参数，并且当运动在该阈值以下时，在相反方向上调节这些参数。作为此单个阈值的一种变化，可以定义两个运动阈值。当运动在这两个阈值的较大阈值以上时，在一个方向上各自调节所述参数，并且当在最低的阈值以下时在相反方向上各自调节所述参数。对于在这些阈值之间的运动值，将不进行初步参数的调节。
结论
虽然已经针对本发明的示例性实施例描述了本发明的各个方面，但是应当了解，本发明有权享受所附权利要求书的全部范围内的保护。

Claims (58)

1.一种控制电子成像器件的操作以捕捉至少一幅图像的数据的方法，包括：
在图像捕捉之前监视该图像内的运动向量和该图像的至少一部分的速度和加速度以预测该图像的至少一部分在所述电子成像器件的光电探测器上的未来位置，
利用由监视所述图像内的运动向量和所述图像的至少一部分的速度和加速度而得到的信息来计算用于捕捉所述图像的数据的、包括持续时间在内的一个或多个曝光参数，以及
之后通过使用所计算得到的一个或多个曝光参数来捕捉所述图像的数据。
2.如权利要求1所述的方法，其中，除了持续时间之外的至少一个其它参数被计算得到并被用于捕捉所述图像的数据。
3.如权利要求2所述的方法，其中，所计算得到的所述至少一个其它曝光参数包括光圈的大小，所述图像的光穿过所述光圈。
4.如权利要求2所述的方法，其中，所计算得到的所述至少一个其它曝光参数包括增益量。
5.如权利要求4所述的方法，其中，所计算得到的增益是模拟信号的增益。
6.如权利要求4所述的方法，其中，所计算得到的增益是应用于数字化后的图像数据的增益。
7.如权利要求1所述的方法，其中，在计算用于捕捉所述图像数据的所述一个或多个曝光参数时，利用由监视所述图像内的运动向量而得到的信息包括以识别所述图像的一个部分相对于另一个部分的运动的方式来利用所述图像的至少一些不同区域处的各个运动向量。
8.如权利要求1所述的方法，其中，在计算用于捕捉所述图像数据的所述一个或多个曝光参数时，利用由监视所述图像内的运动向量而得到的信息包括利用根据所述图像的至少一些不同区域的各个运动向量而计算得到的至少一个总运动参量。
9.如权利要求2所述的方法，其中，利用信息来计算所述持续时间和至少一个其它曝光参数包括：首先在没有使用由监视所述运动向量而得到的信息的情况下计算初步持续时间和至少一个其它初步曝光参数，并在之后通过使用由监视所述运动向量而得到的信息来调节所述初步持续时间和至少一个其它初步曝光参数。
10.如权利要求9所述的方法，其中，调节所述初步持续时间包括响应于由监视所述运动向量而得到的信息而增大所述初步持续时间。
11.如权利要求10所述的方法，其中，所述由监视所述运动向量而得到的信息指示了在预定阈值以下的图像运动水平。
12.如权利要求9所述的方法，其中，调节所述初步持续时间包括响应于由监视所述运动向量而得到的信息而减小所述初步持续时间。
13.如权利要求12所述的方法，其中，所述由监视所述运动向量而得到的信息指示了在预定阈值以上的图像运动水平。
14.如权利要求1所述的方法，还包括：利用由监视所述图像内的运动向量而得到的信息来估计用于捕捉所述图像的数据的时间，并在之后在所估计得到的时间捕捉所述图像的数据。
15.如权利要求14所述的方法，其中，当所述运动预计为最小或者小于预定阈值时，用于捕捉所述图像的数据的时间被确定为在预定间隔内的时间估计。
16.如权利要求14所述的方法，其中，由监视所述图像内的运动向量而得到的信息包括对在所估计的用于捕捉所述图像的数据的时间处的所述运动的估计，其中，所述一个或多个曝光参数是根据所述信息来计算得到。
17.如权利要求1所述的方法，其中，在图像捕捉之前监视该图像内的运动向量包括对至少两幅预先捕捉图像的数据进行比较。
18.一种操作电子成像设备的方法，包括：
重复地获取场景的两幅或更多幅图像的数据，
根据所获得的所述两幅或更多幅图像的数据来计算所述场景的至少一部分相对于所述相机的至少一个运动参量和所述场景的至少一部分的速度和加速度以预测所述场景的至少一部分在所述电子成像设备的光电探测器上的未来位置，
根据所述两幅或更多幅图像的数据内的发光信息，在没有考虑所述相对运动的情况下初步设置用于捕捉所述场景的最终图像的数据的、包括持续时间在内的参数，
响应于在第一阈值以下的所述至少一个相对运动参量，通过至少增加曝光的持续时间来调节所初步设定的参数，
响应于在第二阈值以上的所述至少一个相对运动参量，通过至少减小曝光的持续时间来调节所初步设定的参数，以及
之后，通过使用经过调节的持续时间和从包括光圈大小和增益的组中选择的至少一个其它经过调节的曝光参数来捕捉所述场景的最终图像的数据。
19.如权利要求18所述的方法，其中，所述第一阈值和第二阈值是相同的。
20.如权利要求18所述的方法，其中，初步设置参数包括设置至少一个其它曝光参数，并且响应于在第一阈值以下的所述至少一个相对运动参量、通过额外地减小所述至少一个其它曝光参数来调节所初步设定的参数，以及响应于在第二阈值以上的所述至少一个相对运动参量、通过额外地增加所述至少一个其它曝光参数来调节所初步设定的参数。
21.如权利要求20所述的方法，其中，所述第一阈值和所述第二阈值是相同的。
22.如权利要求20所述的方法，其中，所述至少一个其它曝光参数包括光圈大小，所述图像的光穿过所述光圈。
23.如权利要求20所述的方法，其中，所述至少一个其它曝光参数包括图像增益。
24.如权利要求23所述的方法，其中，所述图像增益包括在捕捉所述数据之前携带图像信息的模拟信号的增益水平。
25.如权利要求23所述的方法，其中，捕捉所述数据包括数字化所捕捉的数据，并且调节所述图像增益包括调节数字化后的图像数据的增益水平。
26.如权利要求18所述的方法，其中，所述至少一个相对运动参量包括所述相机相对于整个场景的运动。
27.如权利要求18所述的方法，其中，所述至少一个相对运动参量包括所述场景的一部分的运动。
28.如权利要求18所述的方法，还包括：使用所述至少一个相对运动参量来确定捕捉所述最终图像的数据的时间，并在之后捕捉所述最终图像的数据。
29.如权利要求28所述的方法，其中，当所述相对运动预计为最小或者小于预定阈值时，捕捉所述最终图像的数据的时间被确定为包括在预定间隔内的时间估计。
30.如权利要求28所述的方法，其中，计算至少一个相对运动参量包括：在确定为捕捉最终图像的数据的时间处估计所述至少一个量。
31.如权利要求18所述的方法，还包括：在初步设置曝光参数之后，判断所初步设定的曝光参数是否落在预定范围内，并且如果是的话，对所初步设定的曝光参数的调节被忽略。
32.如权利要求18所述的方法，其中，获取场景的两幅或更多幅图像的数据包括获取两幅或更多幅连续图像的数据，所述连续图像的分辨率低于所述最终图像的分辨率。
33.如权利要求18所述的方法，其中，计算至少一个运动参量包括利用在所述场景的所述至少一个部分内的运动向量。
34.一种操作电子成像设备以捕捉场景的至少一幅图像的数据的方法，包括：
在捕捉图像数据之前，获取在所述场景的至少一部分与所述成像设备之间的相对运动的信息，
根据所获取的信息来计算在所述场景的所述至少一个部分与所述成像设备之间的相对运动的至少一个时间变化量，所述相对运动的至少一个时间变化量包括所述场景的至少一部分的速度和加速度以预测所述场景的至少一部分在所述电子成像设备的光电探测器上的未来位置，
根据所述至少一个量来估计所述相对运动将为最小或小于预定阈值的未来时间，
基于在所估计得到的未来时间处的相对运动来计算增强所捕捉的图像的、包括曝光持续时间在内的一个或多个曝光参数，以及
在所估计得到的未来时间处、利用所计算得到的一个或多个曝光参数来捕捉所述场景的所述至少一幅图像的数据。
35.如权利要求34所述的方法，其中，获取所述场景与所述成像设备之间的相对运动的信息包括重复地获取所述场景的多幅连续图像的数据，并且其中，计算相对运动的至少一个时间变化量使用来自所述多幅连续图像中的至少一些图像的数据。
36.如权利要求34所述的方法，其中，计算一幅或多幅曝光参数包括：计算所述曝光持续时间，之后计算至少一个其它曝光参数。
37.如权利要求36所述的方法，其中，所述至少一个其它所计算得到的曝光参数包括光圈开口的大小或图像增益中的至少一个。
38.如权利要求37所述的方法，其中，所述图像增益包括在捕捉所述数据之前携带图像信息的模拟信号的增益水平。
39.如权利要求37所述的方法，其中，捕捉所述数据包括数字化所捕捉的数据，并且计算图像增益的曝光参数包括调节数字化后的图像数据的增益水平。
40.如权利要求34所述的方法，其中，获取相对运动的信息包括获取所述场景的一部分相对于所述场景的另一部分的移动的信息。
41.如权利要求34所述的方法，其中，获取相对运动的信息包括获取整个场景图像相对于所述成像设备的移动的信息。
42.如权利要求34所述的方法，其中，计算至少一个相对运动的时间变化量包括利用所述场景的所述至少一部分内的运动向量。
43.一种操作电子成像设备的方法，包括：
获取场景的两幅或更多幅初步图像的数据，
获得这些初步图像的数据时在作为所述成像设备的一部分的视觉显示装置上显示所述初步图像，
根据所获得的两幅或更多幅初步图像的数据来计算所述场景的至少一部分的至少一个运动参量，所述场景的至少一部分的至少一个运动参量包括所述场景的至少一部分的速度和加速度以预测所述场景的至少一部分在所述电子成像设备的光电探测器上的未来位置，
根据在所获得的两幅或更多幅初步图像中的至少一幅内的发光信息，在没有考虑所计算得到的运动参量的情况下，初步设置用于获取所述场景的最终图像的数据的、包括持续时间在内的参数，
利用由监视所述两幅或更多幅初步图像内的运动而得到的信息来计算用于捕捉所述最终图像的数据的、包括持续时间在内的一个或多个曝光参数，以及
之后，通过使用所计算得到的一个或多个曝光参数来捕捉所述最终图像的数据，其中，所述最终图像具有高于所述初步图像的分辨率。
44.如权利要求43所述的方法，其中，计算至少一个运动参量包括利用所述场景的所述至少一部分内的运动向量。
45.一种电子成像设备，包括：
光电探测器，
光学系统，将来自场景的光投射到所述光电探测器上，
电子处理单元，接收投射到所述光电探测器上的所述场景的数据，并对所述场景数据进行处理以提供所捕捉图像的数据，并且
其中，所述处理单元还根据投射到所述光电探测器上的所述场景的数据来量化所述场景的运动量，并使用该运动量来设置用于提供所捕捉的图像数据的、包括增益在内的一个或多个曝光参数，所述场景的运动量包括所述场景的至少一部分的速度和加速度以预测所述场景的至少一部分在所述光电探测器上的未来位置。
46.如权利要求45所述的设备，其中，所述光学系统包括可调节的光圈，并且所述处理单元使用所述量化后的运动量来设置所述光圈的大小的参数。
47.如权利要求45所述的设备，其中，所述处理单元使用所述量化后的运动量来设置所述设备内的模拟增益参数。
48.如权利要求45所述的设备，其中，所述处理单元使用所述量化后的运动量来设置所捕捉的图像数据的数字增益参数。
49.如权利要求45所述的设备，其中，所述处理单元在提供所捕捉的图像数据之前，通过比较投射到所述光电探测器上的所述场景的两幅或多幅图像之间的、所述场景的至少一些不同区域的运动向量来量化所述场景中的运动量。
50.如权利要求45所述的设备，其中，所述处理单元在提供所捕捉的图像数据之前，通过根据两幅或更多幅图像之间的、所述场景的至少一些不同区域的运动向量来确定投射到所述光电探测器上的所述场景的两幅或更多幅图像的总运动，从而量化所述场景中的运动量。
51.如权利要求45所述的设备，其中，所述处理单元还响应于所述场景的发光水平、但在没有使用所述场景的量化后的运动量的情况下至少计算初步曝光持续时间，并使用所述场景的量化后的运动量来调节所计算得到的初步曝光持续时间。
52.如权利要求45所述的设备，其中，所述处理单元还使用所述场景的量化后的运动量来确定捕捉所述场景的数据的时间，并致使在预定时间捕捉所述场景的数据。
53.如权利要求52所述的设备，其中，当所述场景的运动量预计为最小或小于预定阈值时，所述处理单元还通过估计预定间隔内的时间来确定捕捉所述场景的数据的时间。
54.一种电子成像设备，包括：
光电探测器，
光学系统，将来自场景的光投射到所述光电探测器上，
电子处理单元，接收投射到所述光电探测器上的所述场景的数据，并对所述场景数据进行处理以提供所捕捉图像的数据，并且
其中，所述处理单元还根据投射到所述光电探测器上的所述场景的数据，计算所述场景的至少一些不同区域的各个运动向量，并利用所计算得到的运动向量来确定所述场景的运动，所述场景的运动被用于设置用于提供所捕捉的图像数据的、包括曝光持续时间在内的一个或多个曝光参数，所述场景的至少一些不同区域的各个运动向量包括所述场景的至少一部分的速度和加速度运动向量以预测所述场景的至少一部分在所述光电探测器上的未来位置。
55.如权利要求54所述的设备，还包括对投射到所述光电探测器上的一连串预览图像的数据的电子显示，并且其中，所述处理单元还根据在捕捉所具有的分辨率高于所述预览图像的分辨率的图像的数据之前发生的两幅或更多幅这种预览图像的数据来计算所述运动向量。
56.如权利要求54所述的设备，其中，所述处理单元还在处理所述场景数据之前利用所确定的所述场景的运动来设置电子模拟增益的曝光参数，以提供所捕捉图像的数据。
57.如权利要求54所述的设备，其中，在通过处理所述场景数据来提供所捕捉图像的数据之后，所述处理单元还利用所确定的所述场景的运动来设置数字增益曝光参数。
58.如权利要求54所述的设备，其中，所述处理单元还利用所确定的所述场景的运动来设置所述光学系统内的光圈大小曝光参数，所述场景的光穿过所述光圈。
CN2006800491948A 2005-10-25 2006-10-18 考虑到相机和场景运动的相机曝光优化技术 Active CN101346987B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US11/258,975 US7546026B2 (en) 2005-10-25 2005-10-25 Camera exposure optimization techniques that take camera and scene motion into account
US11/258,975 2005-10-25
PCT/US2006/060056 WO2007097808A2 (en) 2005-10-25 2006-10-18 Camera exposure optimization techniques that take camera and scene motion into account

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN101346987A CN101346987A (zh) 2009-01-14
CN101346987B true CN101346987B (zh) 2011-08-03

Family

ID=37985490

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN2006800491948A Active CN101346987B (zh) 2005-10-25 2006-10-18 考虑到相机和场景运动的相机曝光优化技术

Country Status (6)

Country Link
US (2) US7546026B2 (zh)
EP (1) EP1949672A2 (zh)
JP (1) JP5276444B2 (zh)
KR (1) KR101373357B1 (zh)
CN (1) CN101346987B (zh)
WO (1) WO2007097808A2 (zh)

Families Citing this family (119)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8559751B2 (en) * 2005-07-12 2013-10-15 Nxp B.V. Method and device for removing motion blur effects
US7546026B2 (en) * 2005-10-25 2009-06-09 Zoran Corporation Camera exposure optimization techniques that take camera and scene motion into account
CN101341737A (zh) * 2005-11-21 2009-01-07 松下电器产业株式会社 数字照相机、安装了数字照相机的电子设备、数字照相机的摄像方法以及存储了数字照相机的程序的存储介质
US8094959B2 (en) * 2005-12-09 2012-01-10 Seiko Epson Corporation Efficient detection of camera shake
US7835542B2 (en) * 2005-12-29 2010-11-16 Industrial Technology Research Institute Object tracking systems and methods utilizing compressed-domain motion-based segmentation
US8666661B2 (en) * 2006-03-31 2014-03-04 The Boeing Company Video navigation
US8184166B2 (en) * 2006-07-06 2012-05-22 Nokia Corporation Method, device, mobile terminal and computer program product for a camera motion detection based scheme for improving camera input user interface functionalities
US8068140B2 (en) * 2006-08-07 2011-11-29 Avago Technologies General Ip (Singapore) Pte. Ltd. Still image stabilization suitable for compact camera environments
US7697836B2 (en) * 2006-10-25 2010-04-13 Zoran Corporation Control of artificial lighting of a scene to reduce effects of motion in the scene on an image being acquired
US9148584B1 (en) * 2006-11-13 2015-09-29 Ambarella, Inc. Automatic exposure with digital gain optimized for noise reduction
US7634187B2 (en) * 2007-01-04 2009-12-15 Qualcomm Incorporated Dynamic auto-focus window selection that compensates for hand jitter
US7995097B2 (en) * 2007-05-25 2011-08-09 Zoran Corporation Techniques of motion estimation when acquiring an image of a scene that may be illuminated with a time varying luminance
US8237099B2 (en) * 2007-06-15 2012-08-07 Cognex Corporation Method and system for optoelectronic detection and location of objects
US8718319B2 (en) * 2007-06-15 2014-05-06 Cognex Corporation Method and system for optoelectronic detection and location of objects
JP2009071380A (ja) * 2007-09-10 2009-04-02 Olympus Medical Systems Corp 画像処理装置
US8446470B2 (en) 2007-10-04 2013-05-21 Magna Electronics, Inc. Combined RGB and IR imaging sensor
US8063942B2 (en) * 2007-10-19 2011-11-22 Qualcomm Incorporated Motion assisted image sensor configuration
EP2063630A1 (en) * 2007-11-26 2009-05-27 Thomson Licensing Video capture device with variable shutter integration time
US8482620B2 (en) 2008-03-11 2013-07-09 Csr Technology Inc. Image enhancement based on multiple frames and motion estimation
JP2010021598A (ja) * 2008-07-08 2010-01-28 Victor Co Of Japan Ltd 撮像装置および撮像方法
US8194141B2 (en) * 2008-09-11 2012-06-05 Texas Instruments Incorporated Method and apparatus for producing sharp frames with less blur
KR101517148B1 (ko) 2008-10-09 2015-05-04 삼성전자주식회사 자동 노출 시스템 및 방법
US20100091119A1 (en) * 2008-10-10 2010-04-15 Lee Kang-Eui Method and apparatus for creating high dynamic range image
KR101526866B1 (ko) 2009-01-21 2015-06-10 삼성전자주식회사 깊이 정보를 이용한 깊이 노이즈 필터링 방법 및 장치
KR20100095924A (ko) * 2009-02-23 2010-09-01 삼성전자주식회사 동영상의 상황정보를 반영한 광고 키워드 추출 방법 및 장치
US8830339B2 (en) * 2009-04-15 2014-09-09 Qualcomm Incorporated Auto-triggered fast frame rate digital video recording
CN101867717B (zh) * 2009-04-16 2012-05-30 华晶科技股份有限公司 数字影像的拍摄参数的调整方法及数字摄像装置
US8659670B2 (en) 2009-04-20 2014-02-25 Qualcomm Incorporated Motion information assisted 3A techniques
TWI390970B (zh) * 2009-07-22 2013-03-21 Altek Corp Use motion detection to adjust the digital camera's shooting settings
KR101614914B1 (ko) * 2009-07-23 2016-04-25 삼성전자주식회사 모션 적응적 고대비 영상 획득 장치 및 방법
KR101626003B1 (ko) * 2009-08-24 2016-06-13 삼성전자주식회사 디지털 촬영장치
FR2952195A1 (fr) * 2009-10-30 2011-05-06 St Ericsson France Sas Procede d'acquisition d'une image numerique stabilisee par un appareil photo
CN101729665B (zh) * 2009-12-11 2013-10-02 惠州Tcl移动通信有限公司 一种具有防抖功能的拍照手机及其在拍照中的防抖方法
TWI398161B (zh) * 2009-12-24 2013-06-01 Ability Entpr Co Ltd 校正感度增益的方法
US8558913B2 (en) * 2010-02-08 2013-10-15 Apple Inc. Capture condition selection from brightness and motion
JP5445235B2 (ja) * 2010-03-09 2014-03-19 ソニー株式会社 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム
US9288428B2 (en) * 2010-05-11 2016-03-15 Olympus Corporation Shooting apparatus and method for controlling shooting apparatus
KR101052207B1 (ko) * 2010-05-12 2011-07-27 엠텍비젼 주식회사 물체의 속도에 따른 카메라 모듈의 영상 녹화 속성 조절 방법 및 장치
KR101141054B1 (ko) * 2010-08-17 2012-05-03 주식회사 휴비츠 프리뷰 이미지 저장 및 디스플레이 기능을 갖는 안저 촬영 장치
US8823809B1 (en) * 2010-09-27 2014-09-02 Rockwell Collins, Inc. Methods and systems for increasing image sensor sensitivity
KR101642964B1 (ko) * 2010-11-03 2016-07-27 삼성전자주식회사 정밀도 향상을 위한 뎁스 카메라의 노출 시간 동적 제어 방법 및 장치
US8643734B2 (en) 2010-11-10 2014-02-04 Apple Inc. Automatic engagement of image stabilization
JP2012105141A (ja) * 2010-11-11 2012-05-31 Canon Inc 画像処理装置及びその制御方法
US8379934B2 (en) * 2011-02-04 2013-02-19 Eastman Kodak Company Estimating subject motion between image frames
US8428308B2 (en) 2011-02-04 2013-04-23 Apple Inc. Estimating subject motion for capture setting determination
US8842931B2 (en) * 2011-02-18 2014-09-23 Nvidia Corporation System, method, and computer program product for reducing noise in an image using depth-based sweeping over image samples
US8736704B2 (en) 2011-03-25 2014-05-27 Apple Inc. Digital camera for capturing an image sequence
US8736697B2 (en) 2011-03-25 2014-05-27 Apple Inc. Digital camera having burst image capture mode
US8736716B2 (en) 2011-04-06 2014-05-27 Apple Inc. Digital camera having variable duration burst mode
CN103037226A (zh) * 2011-09-30 2013-04-10 联咏科技股份有限公司 深度融合方法及其装置
EP2792149A4 (en) * 2011-12-12 2016-04-27 Intel Corp SCENE SEGMENTATION BY USING PREVIOUS IMAGING MOVEMENTS
EP2608529B1 (en) * 2011-12-22 2015-06-03 Axis AB Camera and method for optimizing the exposure of an image frame in a sequence of image frames capturing a scene based on level of motion in the scene
US8988578B2 (en) 2012-02-03 2015-03-24 Honeywell International Inc. Mobile computing device with improved image preview functionality
WO2013158592A2 (en) 2012-04-16 2013-10-24 Magna Electronics, Inc. Vehicle vision system with reduced image color data processing by use of dithering
US8866921B2 (en) * 2012-06-26 2014-10-21 Htc Corporation Devices and methods involving enhanced resolution image capture
US9354721B2 (en) * 2012-09-28 2016-05-31 Apple Inc. Movement based image transformation
WO2014167170A1 (en) * 2013-04-11 2014-10-16 Nokia Corporation Method and technical equipment for imaging
CN103347152A (zh) * 2013-07-08 2013-10-09 华为终端有限公司 一种图像处理方法、装置及终端
US9407823B2 (en) 2013-12-09 2016-08-02 Microsoft Technology Licensing, Llc Handling video frames compromised by camera motion
CN103888681B (zh) * 2014-04-18 2017-05-31 四川华雁信息产业股份有限公司 一种自动曝光方法及装置
CN105450936B (zh) * 2014-05-30 2019-02-15 杭州海康威视数字技术股份有限公司 摄像机自动曝光时智能调节方法及其装置
CN104363380B (zh) * 2014-10-15 2017-10-27 北京智谷睿拓技术服务有限公司 图像采集控制方法和装置
US10037596B2 (en) * 2014-11-11 2018-07-31 Raymond Miller Karam In-vehicle optical image stabilization (OIS)
CN104519282A (zh) * 2014-12-09 2015-04-15 小米科技有限责任公司 图像拍摄方法及装置
US9723218B2 (en) 2014-12-09 2017-08-01 Xiaomi Inc. Method and device for shooting a picture
CN104506780A (zh) * 2014-12-25 2015-04-08 深圳市锐明视讯技术有限公司 一种车载成像设备的图像调节方法和装置
CN105991932A (zh) * 2015-02-09 2016-10-05 联想(北京)有限公司 数据处理方法及电子设备
US10091432B2 (en) * 2015-03-03 2018-10-02 Canon Kabushiki Kaisha Image capturing apparatus, control method thereof and storage medium storing control program therefor
JP6529430B2 (ja) * 2015-03-03 2019-06-12 キヤノン株式会社 撮像装置、制御方法、制御プログラム、および記憶媒体
JP5843027B1 (ja) * 2015-03-10 2016-01-13 株式会社リコー 撮像装置、制御方法およびプログラム
US9635276B2 (en) 2015-06-10 2017-04-25 Microsoft Technology Licensing, Llc Determination of exposure time for an image frame
DE102015213780A1 (de) * 2015-07-22 2017-01-26 BSH Hausgeräte GmbH Betreiben einer Kamera eines Haushaltsgeräts
US10334154B2 (en) * 2015-08-31 2019-06-25 Snap Inc. Automated adjustment of digital image capture parameters
US9571741B1 (en) * 2015-10-08 2017-02-14 Gopro, Inc. Smart shutter in low light
EP3391638A4 (en) * 2015-12-16 2019-08-14 Martineau, Pierre R. METHOD AND DEVICE FOR REMANENT IMAGE CONTROL
CN105744116A (zh) * 2016-02-25 2016-07-06 广东欧珀移动通信有限公司 检测方法、控制方法、检测装置、控制装置及电子装置
US10560636B1 (en) * 2017-03-24 2020-02-11 Cisco Technology, Inc. Crop synchronized auto focus and exposure
US10764499B2 (en) 2017-06-16 2020-09-01 Microsoft Technology Licensing, Llc Motion blur detection
US10686996B2 (en) 2017-06-26 2020-06-16 Facebook Technologies, Llc Digital pixel with extended dynamic range
US10419701B2 (en) 2017-06-26 2019-09-17 Facebook Technologies, Llc Digital pixel image sensor
US10750097B2 (en) 2017-08-14 2020-08-18 Facebooke Technologies, Llc Varying exposure time of pixels in photo sensor using motion prediction
US10598546B2 (en) 2017-08-17 2020-03-24 Facebook Technologies, Llc Detecting high intensity light in photo sensor
US11151727B2 (en) 2017-08-24 2021-10-19 Sony Group Corporation Image processing devices with efficient motion blur detection and methods of operating same
RU2667790C1 (ru) 2017-09-01 2018-09-24 Самсунг Электроникс Ко., Лтд. Способ автоматической регулировки экспозиции для инфракрасной камеры и использующее этот способ вычислительное устройство пользователя
JP2019092022A (ja) * 2017-11-14 2019-06-13 ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社 撮像装置、撮像方法および撮像システム
US11393867B2 (en) 2017-12-06 2022-07-19 Facebook Technologies, Llc Multi-photodiode pixel cell
JP6898873B2 (ja) * 2018-02-06 2021-07-07 日立Astemo株式会社 隊列走行制御装置、隊列走行制御システム、隊列走行制御方法
US10969273B2 (en) 2018-03-19 2021-04-06 Facebook Technologies, Llc Analog-to-digital converter having programmable quantization resolution
US11004881B2 (en) 2018-04-03 2021-05-11 Facebook Technologies, Llc Global shutter image sensor
US11233085B2 (en) 2018-05-09 2022-01-25 Facebook Technologies, Llc Multi-photo pixel cell having vertical gate structure
US11394941B2 (en) * 2018-05-28 2022-07-19 Sony Corporation Image processing device and image processing method
US11089210B2 (en) 2018-06-11 2021-08-10 Facebook Technologies, Llc Configurable image sensor
US10903260B2 (en) 2018-06-11 2021-01-26 Facebook Technologies, Llc Multi-photodiode pixel cell
US11089241B2 (en) 2018-06-11 2021-08-10 Facebook Technologies, Llc Pixel cell with multiple photodiodes
US11906353B2 (en) 2018-06-11 2024-02-20 Meta Platforms Technologies, Llc Digital pixel with extended dynamic range
US11463636B2 (en) 2018-06-27 2022-10-04 Facebook Technologies, Llc Pixel sensor having multiple photodiodes
US10897586B2 (en) 2018-06-28 2021-01-19 Facebook Technologies, Llc Global shutter image sensor
US10931884B2 (en) 2018-08-20 2021-02-23 Facebook Technologies, Llc Pixel sensor having adaptive exposure time
US11956413B2 (en) 2018-08-27 2024-04-09 Meta Platforms Technologies, Llc Pixel sensor having multiple photodiodes and shared comparator
US11595602B2 (en) 2018-11-05 2023-02-28 Meta Platforms Technologies, Llc Image sensor post processing
US11102430B2 (en) 2018-12-10 2021-08-24 Facebook Technologies, Llc Pixel sensor having multiple photodiodes
US11218660B1 (en) 2019-03-26 2022-01-04 Facebook Technologies, Llc Pixel sensor having shared readout structure
AU2020271875A1 (en) * 2019-04-09 2021-09-30 The Toro Company Autonomous machine navigation in lowlight conditions
US11943561B2 (en) 2019-06-13 2024-03-26 Meta Platforms Technologies, Llc Non-linear quantization at pixel sensor
KR20210019826A (ko) * 2019-08-13 2021-02-23 삼성전자주식회사 Ar 글래스 장치 및 그 동작 방법
US11936998B1 (en) 2019-10-17 2024-03-19 Meta Platforms Technologies, Llc Digital pixel sensor having extended dynamic range
CN110753189B (zh) * 2019-12-25 2020-05-19 武汉精立电子技术有限公司 一种相机取像方法及系统
US11902685B1 (en) 2020-04-28 2024-02-13 Meta Platforms Technologies, Llc Pixel sensor having hierarchical memory
US11838630B2 (en) * 2020-06-04 2023-12-05 Canon Kabushiki Kaisha Image capturing apparatus, control method therefor, and storage medium
JP7561535B2 (ja) 2020-06-04 2024-10-04 キヤノン株式会社 撮像装置及びその制御方法、プログラム、記憶媒体
US11910114B2 (en) 2020-07-17 2024-02-20 Meta Platforms Technologies, Llc Multi-mode image sensor
US11956560B2 (en) 2020-10-09 2024-04-09 Meta Platforms Technologies, Llc Digital pixel sensor having reduced quantization operation
US20220138964A1 (en) * 2020-10-30 2022-05-05 Qualcomm Incorporated Frame processing and/or capture instruction systems and techniques
US12022218B2 (en) 2020-12-29 2024-06-25 Meta Platforms Technologies, Llc Digital image sensor using a single-input comparator based quantizer
WO2022160294A1 (zh) * 2021-01-29 2022-08-04 深圳市大疆创新科技有限公司 曝光控制方法、装置及计算机可读存储介质
CN115225823B (zh) * 2021-04-16 2024-07-05 成都鼎桥通信技术有限公司 图像采集方法及设备
CN113438425B (zh) * 2021-08-25 2021-11-19 深圳市大道智创科技有限公司 一种自动曝光调整方法及系统
CN116723408B (zh) * 2022-02-28 2024-05-14 荣耀终端有限公司 一种曝光控制方法及电子设备
CN115967861B (zh) * 2023-03-09 2023-06-16 杭州涂鸦信息技术有限公司 一种图像处理方法及装置

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5905848A (en) * 1995-03-15 1999-05-18 Canon Kabushiki Kaisha Image pickup apparatus with vibration compensation
CN1564996A (zh) * 2001-10-03 2005-01-12 阿诺托股份公司 光学传感装置及控制其曝光时间的方法

Family Cites Families (72)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3626827A (en) 1967-10-26 1971-12-14 Minolta Camera Kk Automatic exposure adjustment device for flash photography
US3828122A (en) * 1970-09-29 1974-08-06 Bendix Corp Tv area correlation tracker
US3690234A (en) 1971-01-18 1972-09-12 Us Air Force Apparatus for taking photographs at times of minimum image motion
DE2738804C2 (de) * 1977-08-29 1983-10-20 Canon Inc., Tokyo Einrichtung zum Erkennen der Relativbewegung zwischen einem Objekt und dieser Vorrichtung
US5043816A (en) * 1988-12-26 1991-08-27 Casio Computer Co., Ltd. Electronic still camera including photographing timing control
US5220375A (en) * 1989-06-21 1993-06-15 Minolta Camera Kabushiki Kaisha Camera having blurring correction apparatus
JPH03223976A (ja) * 1990-01-29 1991-10-02 Ezel Inc 画像照合装置
US5223935A (en) * 1990-04-02 1993-06-29 Casio Computer Co., Ltd. Electronic camera with automatic exposure control
JP2526305B2 (ja) 1990-06-04 1996-08-21 松下電器産業株式会社 トラック追従制御装置
US5255044A (en) * 1990-06-05 1993-10-19 Nikon Corporation Automatic exposure control apparatus with improved exposure value calculation for photographing a moving object
JPH0534757A (ja) 1991-07-31 1993-02-12 Canon Inc カメラ
JP3642793B2 (ja) * 1992-11-25 2005-04-27 ソニー株式会社 固体撮像装置及び撮像装置の制御方法
JP3250576B2 (ja) 1992-12-08 2002-01-28 ソニー株式会社 ディスク装置
JPH06308588A (ja) 1993-04-27 1994-11-04 Nikon Corp ブレ防止機能付きカメラ
US5692223A (en) 1993-10-22 1997-11-25 Minolta Co., Ltd. Remotely-controlled flash photographing system
DE69536129D1 (de) * 1994-04-19 2011-01-27 Eastman Kodak Co Kamera mit automatischer Belichtungssteuerung unter Verwendung von CCD-Sensor mit verstellbarem Belichtungsindex
JP3450449B2 (ja) * 1994-07-18 2003-09-22 キヤノン株式会社 撮像装置およびその撮像方法
JPH08320511A (ja) 1995-05-24 1996-12-03 Olympus Optical Co Ltd ぶれ低減カメラ
JPH08327917A (ja) 1995-06-01 1996-12-13 Nikon Corp 撮像装置
US5742340A (en) * 1995-06-06 1998-04-21 Hughes Missile Systems Company Ambient light automatic gain control for electronic imaging cameras and the like
JPH10174027A (ja) 1996-12-05 1998-06-26 Casio Comput Co Ltd 電子カメラ
JP3800709B2 (ja) * 1997-03-18 2006-07-26 株式会社ニコン ブレ補正装置、光学装置、及び、ブレ補正方法
JP4013283B2 (ja) * 1997-05-12 2007-11-28 株式会社ニコン 自動合焦機能付きカメラ
JPH10336511A (ja) * 1997-06-05 1998-12-18 Sanyo Electric Co Ltd カメラ装置
JPH1188810A (ja) 1997-09-04 1999-03-30 Hitachi Ltd 電子カメラ
JPH11326980A (ja) * 1998-05-13 1999-11-26 Minolta Co Ltd 手振れ補正機能を有するカメラシステム
JPH11326346A (ja) 1998-05-15 1999-11-26 Minolta Co Ltd 光学プローブ、近接場走査型光顕微鏡及び光学装置
JPH11346326A (ja) * 1998-05-29 1999-12-14 Niles Parts Co Ltd デジタルｃｃｄカメラ
JP3430994B2 (ja) * 1999-09-28 2003-07-28 ミノルタ株式会社 カメラ
JP2001128058A (ja) * 1999-10-26 2001-05-11 Matsushita Electric Ind Co Ltd 撮像装置
US6532264B1 (en) * 2000-03-27 2003-03-11 Teranex, Inc. Processing sequential video images to detect image motion among interlaced video fields or progressive video images
US6301440B1 (en) * 2000-04-13 2001-10-09 International Business Machines Corp. System and method for automatically setting image acquisition controls
KR100708091B1 (ko) * 2000-06-13 2007-04-16 삼성전자주식회사 양방향 움직임 벡터를 이용한 프레임 레이트 변환 장치 및그 방법
US7148923B2 (en) * 2000-09-30 2006-12-12 Hand Held Products, Inc. Methods and apparatus for automatic exposure control
JP4736173B2 (ja) * 2000-10-27 2011-07-27 株式会社ニコン 撮像装置
US6914624B1 (en) * 2000-11-13 2005-07-05 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Adaptive and learning setting selection process for imaging device
US6891570B2 (en) * 2001-01-31 2005-05-10 Itt Manufacturing Enterprises Inc. Method and adaptively deriving exposure time and frame rate from image motion
US6943832B2 (en) * 2001-03-22 2005-09-13 Agilent Technologies, Inc. Hysteresis in image processing algorithms
US7791641B2 (en) * 2001-09-12 2010-09-07 Samsung Electronics Co., Ltd. Systems and methods for utilizing activity detection information in relation to image processing
US20030063322A1 (en) 2001-10-01 2003-04-03 Ayumi Itoh Image taking apparatus
US7061524B2 (en) * 2001-11-13 2006-06-13 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Motion/saturation detection system and method for synthesizing high dynamic range motion blur free images from multiple captures
US20030180037A1 (en) 2002-03-21 2003-09-25 Mathew Sommers LED flash device for camera
US6892029B2 (en) 2002-06-06 2005-05-10 Olympus Optical Co., Ltd. Strobe light emitting apparatus and camera
JP3993043B2 (ja) 2002-08-05 2007-10-17 富士フイルム株式会社 デジタルスチルカメラ
US7212230B2 (en) * 2003-01-08 2007-05-01 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Digital camera having a motion tracking subsystem responsive to input control for tracking motion of the digital camera
KR100547998B1 (ko) * 2003-02-10 2006-02-01 삼성테크윈 주식회사 촬영 상태가 부적절하였음을 알려주는 디지털 카메라의제어방법
JP3804617B2 (ja) * 2003-02-14 2006-08-02 コニカミノルタフォトイメージング株式会社 画像処理装置及び方法
JP4076148B2 (ja) * 2003-03-20 2008-04-16 株式会社リコー デジタルカメラ
US7221398B2 (en) * 2003-05-01 2007-05-22 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Accurate preview for digital cameras
JP2004361486A (ja) * 2003-06-02 2004-12-24 Nikon Corp デジタルスチルカメラ
JP4155118B2 (ja) * 2003-06-13 2008-09-24 カシオ計算機株式会社 静止画合成装置、及び動画像からの静止画合成方法
US7606417B2 (en) 2004-08-16 2009-10-20 Fotonation Vision Limited Foreground/background segmentation in digital images with differential exposure calculations
US7636486B2 (en) * 2004-11-10 2009-12-22 Fotonation Ireland Ltd. Method of determining PSF using multiple instances of a nominally similar scene
JP4314953B2 (ja) 2003-09-30 2009-08-19 カシオ計算機株式会社 電子撮影装置、振動可能性警告方法及びプログラム
US6859618B1 (en) 2003-11-15 2005-02-22 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Exposure compensation method and system employing meter matrix and flash
US7457477B2 (en) 2004-07-06 2008-11-25 Microsoft Corporation Digital photography with flash/no flash extension
US7705884B2 (en) * 2004-07-21 2010-04-27 Zoran Corporation Processing of video data to compensate for unintended camera motion between acquired image frames
US8570389B2 (en) 2004-07-22 2013-10-29 Broadcom Corporation Enhancing digital photography
US8289399B2 (en) * 2004-08-09 2012-10-16 Hewlett-Packard Development Company, L.P. System and method for image capture device
JP2006115446A (ja) * 2004-09-14 2006-04-27 Seiko Epson Corp 撮影装置、及び画像評価方法
JP4379918B2 (ja) 2004-11-29 2009-12-09 富士フイルム株式会社 撮影装置及び撮影方法
CN101095078B (zh) * 2004-12-29 2010-04-28 诺基亚公司 数字成像的曝光
US20060170816A1 (en) 2005-01-28 2006-08-03 Silverstein D A Method and system for automatically adjusting exposure parameters of an imaging device
US8654201B2 (en) 2005-02-23 2014-02-18 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Method for deblurring an image
JP2007019973A (ja) 2005-07-08 2007-01-25 Fujifilm Holdings Corp 撮像装置及び撮像方法
WO2007017835A2 (en) * 2005-08-08 2007-02-15 Joseph Rubner Adaptive exposure control
US7509038B2 (en) * 2005-09-29 2009-03-24 Seiko Epson Corporation Determining maximum exposure time to limit motion blur during image capture
US7546026B2 (en) 2005-10-25 2009-06-09 Zoran Corporation Camera exposure optimization techniques that take camera and scene motion into account
US20080044170A1 (en) 2006-08-16 2008-02-21 Choon Hwee Yap Image Capturing System And Method Of Operating The Same
US7697836B2 (en) 2006-10-25 2010-04-13 Zoran Corporation Control of artificial lighting of a scene to reduce effects of motion in the scene on an image being acquired
US8494306B2 (en) 2007-12-13 2013-07-23 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and an apparatus for creating a combined image
US8482620B2 (en) 2008-03-11 2013-07-09 Csr Technology Inc. Image enhancement based on multiple frames and motion estimation

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5905848A (en) * 1995-03-15 1999-05-18 Canon Kabushiki Kaisha Image pickup apparatus with vibration compensation
CN1564996A (zh) * 2001-10-03 2005-01-12 阿诺托股份公司 光学传感装置及控制其曝光时间的方法

Also Published As

Publication number Publication date
US7546026B2 (en) 2009-06-09
WO2007097808A3 (en) 2007-11-29
KR20080059462A (ko) 2008-06-27
EP1949672A2 (en) 2008-07-30
KR101373357B1 (ko) 2014-03-13
JP5276444B2 (ja) 2013-08-28
JP2009514435A (ja) 2009-04-02
WO2007097808A2 (en) 2007-08-30
US8189057B2 (en) 2012-05-29
CN101346987A (zh) 2009-01-14
US20070092244A1 (en) 2007-04-26
US20090256921A1 (en) 2009-10-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN101346987B (zh) 考虑到相机和场景运动的相机曝光优化技术
US8452169B2 (en) Control of artificial lighting of a scene to reduce effects of motion in the scence on an image being acquired
US8605185B2 (en) Capture of video with motion-speed determination and variable capture rate
KR101032574B1 (ko) 이미지 안정화를 위한 방법, 장치, 전자 장치 및 컴퓨터 판독가능 매체
US8724921B2 (en) Method of capturing high dynamic range images with objects in the scene
US7911505B2 (en) Detecting illuminant flicker
KR101348262B1 (ko) 복수 개의 이미지 프레임들을 기초로 하여 결합 이미지를형성하기 위한 방법
US7995097B2 (en) Techniques of motion estimation when acquiring an image of a scene that may be illuminated with a time varying luminance
US20110280541A1 (en) Method and device for controlling video recordation property of camera module according to velocity of object
CN110166707B (zh) 图像处理方法、装置、电子设备以及存储介质
US8994835B2 (en) Exposure control technique for image capturing apparatus and method of controlling same
CN105763767B (zh) 图像处理装置、摄像装置和图像处理方法
JP6723092B2 (ja) 撮像装置およびその制御方法ならびにプログラム
KR101004914B1 (ko) 촬상장치 및 촬상방법
CN101848327A (zh) 摄像装置及图像处理方法
US11818466B2 (en) Notifying apparatus, image capturing apparatus, notifying method, image capturing method, and storage medium
JP5118590B2 (ja) 被写体追尾方法及び撮像装置
WO2016009199A2 (en) Minimisation of blur in still image capture
JP2011018989A (ja) 撮像装置、画像選択方法、及び、プログラム

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
ASS Succession or assignment of patent right

Owner name: GAOTONG TECHNOLOGY INC.

Free format text: FORMER OWNER: ZORAN CORP.

Effective date: 20150515

C41 Transfer of patent application or patent right or utility model
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20150515

Address after: American California

Patentee after: QUALCOMM TECHNOLOGIES, INC.

Address before: American California

Patentee before: Zoran Corp.

TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20170419

Address after: American California

Patentee after: Qualcomm Inc.

Address before: American California

Patentee before: QUALCOMM TECHNOLOGIES, INC.

TR01 Transfer of patent right