CN103442175A - 移动终端的拍照控制方法、装置和移动终端 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种移动终端的拍照控制方法、装置和移动终端，其中该方法包括以下步骤：检测移动终端的运动轨迹；当运动轨迹与预设轨迹匹配时，控制移动终端进入预拍照模式；在预设时间内多次检测移动终端的姿态信息，并根据多次检测的姿态信息确定移动终端是否处于相对静止状态；以及如果移动终端处于相对静止状态，则触发移动终端进行拍照，以获取当前图像。本发明实施例方法，通过检测移动终端的运动轨迹以进入预拍照模式，并通过多次检测姿态信息，保证在移动终端相对静止时获取图像，减少了由于抖动等问题导致的图片质量问题，拍照操作简便，成像效果好，提升了用户体验。

Description

移动终端的拍照控制方法、装置和移动终端

技术领域

本发明涉及移动终端领域，尤其涉及一种移动终端的拍照控制方法、装置和移动终端。

背景技术

随着移动终端技术的日益发展，移动终端的功能越来越丰富，特别是移动终端的照相机功能正在被越来越多的用户使用。目前，大多数移动终端照相机通过用户手指触摸点击拍照按钮或按动终端设备的快捷按钮来完成拍照。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术至少存在以下问题：通过用户手指触摸点击拍照按钮或按动终端设备的快捷按钮来完成拍照，往往会导致在拍照时刻移动终端产生位移，不能得到用户想要的预览时的图片效果，照片效果不好，浪费时间和精力，用户体验差。

发明内容

本发明旨在至少解决上述技术问题之一。

为此，本发明的第一个目的在于提出一种移动终端的拍照控制方法。该方法自动去除由于抖动等问题导致的图片质量问题，拍照操作简便，成像效果好，提升用户体验。

本发明的第二个目的在于提出一种移动终端的拍照控制装置。

本发明的第三个目的在于提出一种移动终端。

为了实现上述目的，本发明第一方面实施例的移动终端的拍照控制方法包括以下步骤：检测移动终端的运动轨迹；当所述运动轨迹与预设轨迹匹配时，控制所述移动终端进入预拍照模式；在预设时间内多次检测所述移动终端的姿态信息，并根据多次检测的姿态信息确定所述移动终端是否处于相对静止状态；以及如果所述移动终端处于相对静止状态，则触发所述移动终端进行拍照，以获取当前图像。

本发明实施例的移动终端的拍照控制方法，通过检测移动终端的运动轨迹以进入预拍照模式，并通过多次检测姿态信息，保证在移动终端相对静止时获取图像，减少了由于抖动等问题导致的图片质量问题，拍照操作简便，成像效果好，提升了用户体验。

为了实现上述目的，本发明第二方面实施例的移动终端的拍照控制装置，包括：轨迹检测模块，用于检测移动终端的运动轨迹；控制模块，用于当所述运动轨迹与预设轨迹匹配时，控制所述移动终端进入预拍照模式；姿态检测模块，用于在预设时间内多次检测所述移动终端的姿态信息；确定模块，用于根据多次检测的姿态信息确定所述移动终端是否处于相对静止状态；以及拍照触发模块，用于在所述移动终端处于相对静止状态时，触发所述移动终端进行拍照，以获取当前图像。

本发明实施例的移动终端的拍照控制装置，通过检测移动终端的运动轨迹以进入预拍照模式，并通过多次检测姿态信息，保证在移动终端相对静止时获取图像，减少了由于抖动等问题导致的图片质量问题，拍照操作简便，成像效果好，提升了用户体验。

为了实现上述目的，本发明第三方面实施例的移动终端，包括：本发明第二方面所述的移动终端的拍照控制装置。

本发明实施例的移动终端，通过检测移动终端的运动轨迹以进入预拍照模式，并通过多次检测姿态信息，保证在移动终端相对静止时获取图像，减少了由于抖动等问题导致的图片质量问题，拍照操作简便，成像效果好，提升了用户体验。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中，

图1是根据本发明一个实施例的移动终端的拍照控制方法的流程图；

图2是根据本发明又一个实施例的移动终端的拍照控制方法的流程图；

图3是根据本发明一个具体实施例的对当前采样时刻的第一姿态值进行修正的流程图；

图4是根据本发明另一个实施例的移动终端的拍照控制方法的流程图；

图5是根据本发明一个实施例的移动终端的拍照控制装置的结构框图；

图6是根据本发明又一个实施例的移动终端的拍照控制装置的结构框图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。相反，本发明的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

下面参考附图描述根据本发明实施例的移动终端的拍照控制方法、装置和移动终端。

目前的移动终端的拍照方法主要是通过手指点击触摸拍照按钮或按下终端设备的快捷按钮来完成拍照，在拍照时刻移动终端容易产生位移，图片质量难以保证。为此，本发明提出了一种移动终端的拍照控制方法，包括以下步骤：检测移动终端的运动轨迹；当运动轨迹与预设轨迹匹配时，控制移动终端进入预拍照模式；在预设时间内多次检测移动终端的姿态信息，并根据多次检测的姿态信息确定移动终端是否处于相对静止状态；以及如果移动终端处于相对静止状态，则触发移动终端进行拍照，以获取当前图像。

图1是根据本发明一个实施例的移动终端的拍照控制方法的流程图。

如图1所示，移动终端的拍照控制方法包括：

S101，检测移动终端的运动轨迹。

具体地，移动终端可通过内置或者外连的陀螺仪、加速度计、电子罗盘等传感器件获取移动终端的运动轨迹。其中，陀螺仪、加速度计、电子罗盘等传感器件可以检测移动终端在运动过程中的姿态信息，根据连续的姿态信息可以得到移动终端的运动轨迹。

S102，当运动轨迹与预设轨迹匹配时，控制移动终端进入预拍照模式。

其中，预设轨迹可以为预置的运动轨迹，或者由用户根据自己的喜好进行设定。预设轨迹可以是一种，也可以是多种，此处不做限定。如，移动终端的运动轨迹可以但不限于：移动终端的旋转动作、摆动动作、平移动作等。

具体地，这里所说的“匹配”，可以理解为移动终端检测到的运动轨迹与预设轨迹基本相符或者误差在预设阈值范围内（预设阈值可由系统设定或者用户设定，此处不做具体限定），则进入预拍照模式。

S103，在预设时间内多次检测移动终端的姿态信息，并根据多次检测的姿态信息确定移动终端是否处于相对静止状态。

具体地，可通过内置或者外连的陀螺仪、加速度计、电子罗盘等传感器件在预设时间内按照一定的频率（如10次/s）对移动终端的姿态信息进行采样，以分别获取每个采样时刻的姿态值。其中，预设时间可由系统设定或者由用户根据需要设定，在此不作具体限定。在本发明的一个实施例中，当移动终端在预设时间内的姿态信息的变化小于阈值时，则移动终端处于相对静止状态。

S104，如果移动终端处于相对静止状态，则触发移动终端进行拍照，以获取当前图像。

本发明实施例的移动终端的拍照控制方法，通过检测移动终端的运动轨迹以进入预拍照模式，并通过多次检测姿态信息，保证在移动终端相对静止时获取图像，减少了由于抖动等问题导致的图片质量问题，拍照操作简便，成像效果好，提升了用户体验。

图2是根据本发明又一个实施例的移动终端的拍照控制方法的流程图。

为了进一步提升用户体验，通过实时对传感器数据进行融合，获得高精度的终端姿态信息，减少由于抖动等问题导致的图片质量问题，具体地，如图2所示，移动终端的拍照控制方法包括：

S201，检测移动终端的运动轨迹。

具体地，移动终端可通过内置或者外连的陀螺仪、加速度计、电子罗盘等传感器件获取移动终端的运动轨迹。其中，陀螺仪、加速度计、电子罗盘等传感器件可以检测移动终端在运动过程中的姿态信息，根据连续的姿态信息可以得到移动终端的运动轨迹。

S202，当运动轨迹与预设轨迹匹配时，控制移动终端进入预拍照模式。

其中，预设轨迹可以为预置的运动轨迹，或者由用户根据自己的喜好进行设定。预设轨迹可以是一种，也可以是多种，此处不做限定。

移动终端的运动轨迹可以但不限于：移动终端的旋转动作、摆动动作、平移动作等。

具体地，这里所说的“匹配”，可以理解为移动终端检测到的运动轨迹与预设轨迹基本相符或者误差在预设阈值范围内（预设阈值可由系统设定或者用户设定，此处不做具体限定），则进入预拍照模式。

S203，获取移动终端在上一个采样时刻的角速度值和欧拉角姿态值。

在本发明的一个实施例中，可通过移动终端内置或者外连的陀螺仪获取移动终端在上一个采样时刻的角速度值p,q,r，其中，p是翻滚方向的角速度值、q是俯仰方向的角速度值、r是偏航方向的角速度值。可通过移动终端内置或者外连的加速度计和电子罗盘获取移动终端在上一个采样时刻的欧拉角姿态值h(x)，其中，h(x)=[φ₀  θ₀  ψ₀]^T，φ₀和θ₀分别为上一个采样时刻的翻滚角（翻滚方向的角度）和俯仰角（俯仰方向的角度），可由加速度计获取；ψ₀为上一个采样时刻的航向角（偏航方向的角度），可由电子罗盘获取。

S204，根据上一个采样时刻的欧拉角姿态值计算上一个采样时刻的四元素姿态值。

具体地，在获取欧拉角姿态值h(x)后，可通过以下方式将h(x)转换为用四元素表示的移动终端在上一个采样时刻的四元素姿态值X=[q₀  q₁  q₂  q₃]^T，

$\left[\begin{array}{c}{q}_0\\ q_1\\ q_2\\ q_3\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}\cos ({\mathrm{\φ}}_0/2)\cos ({\mathrm{\θ}}_0/2)\cos ({\mathrm{\ψ}}_0/2)+\sin ({\mathrm{\φ}}_0/2)\sin ({\mathrm{\θ}}_0/2)\sin ({\mathrm{\ψ}}_0/2)\\ \sin ({\mathrm{\φ}}_0/2)\cos ({\mathrm{\θ}}_0/2)\cos ({\mathrm{\ψ}}_0/2)-\cos ({\mathrm{\φ}}_0/2)\sin ({\mathrm{\θ}}_0/2)\sin ({\mathrm{\ψ}}_0/2)\\ \cos ({\mathrm{\φ}}_0/2)\sin ({\mathrm{\θ}}_0/2)\cos ({\mathrm{\ψ}}_0/2)+\sin ({\mathrm{\φ}}_0/2)\cos ({\mathrm{\θ}}_0/2)\sin ({\mathrm{\ψ}}_0/2)\\ \cos ({\mathrm{\φ}}_0/2)\cos ({\mathrm{\θ}}_0/2)\sin ({\mathrm{\ψ}}_0/2)-\sin ({\mathrm{\φ}}_0/2)\sin ({\mathrm{\θ}}_0/2)\cos ({\mathrm{\ψ}}_0/2)\end{array}\right].$

S205，根据在上一个采样时刻的角速度值和上一个采样时刻的四元素姿态值预测当前采样时刻的第一姿态值。

具体地，可通过如下公式预测当前采样时刻的第一姿态值：

${\hat{X}}_{k,k-1}=\frac{1}{2}\left[\begin{array}{cccc}0& -p& -q& -r\\ p& 0& r& -q\\ q& -r& 0& p\\ r& q& -p& 0\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{q}_0\\ q_1\\ q_2\\ q_3\end{array}\right]$

其中，为根据上一个采样时刻的姿态值预测的当前采样时刻的第一姿态值，k为当前采样时刻，k-1为上一个采样时刻。

S206，获取移动终端在当前采样时刻的第二姿态值。

其中，第二姿态值为当前采样时刻移动终端的欧拉角姿态值。具体地，可通过移动终端内置或者外连的加速度计和电子罗盘获取当前采样时刻的第二姿态值Z(x)=[φ θ ψ]^T，其中，φ、θ和ψ分别为当前采样时刻的翻滚角、俯仰角和航向角。

S207，根据当前采样时刻的第二姿态值对当前采样时刻的第一姿态值进行修正，并将修正之后的第一姿态值作为移动终端当前采样时刻的姿态信息。

具体地，如图3所示，可通过以下步骤对当前采样时刻的第一姿态值进行修正：

S2071，根据已获得的过程噪声矩阵Q、已获得的上一个采样时刻的滤波方差矩阵P_k-1和当前采样时刻的第一姿态值

获取当前采样时刻的误差方差矩阵P_k,k-1：

$P_{k,k-1}={\hat{X}}_{k,k-1}{P}_{k-1}{\hat{X}}_{k,k-1}^T+Q.$

其中，过程噪声矩阵Q为4*4的常数矩阵，且为对角矩阵，并且其对角线上的元素都大于零，可以根据陀螺仪、加速度计和电子罗盘的属性预测获得，然后通过实验筛选最佳参数，在本实施例中，默认移动终端已经获得了过程噪声矩阵Q。滤波方差矩阵P_k-1为上一个采样时刻的滤波方差矩阵，默认已在上一个采样时刻获得。

S2072，根据当前采样时刻的误差方差矩阵P_k,k-1和已获得的观测噪声矩阵R获取当前采样时刻的增益矩阵K_k。

具体地，可通过以下公式计算当前采样时刻的增益矩阵K_k，

$K_k=P_{k,k-1}{H}_k^T{[H_k{P}_{k,k-1}{H}_k^T+R]}^{-1},$

其中，当前采样时刻的观测矩阵 $H_k=\frac{\∂h\left(x\right)}{{\∂X}_k}{|}_{{\hat{X}}_{k,k-1}}=\left[\begin{array}{cccc}\frac{\∂h\left(x\right)}{\∂q_0}& \frac{\∂h\left(x\right)}{\∂q_1}& \frac{\∂h\left(x\right)}{\∂q_2}& \frac{\∂h\left(x\right)}{\∂q_3}\end{array}\right],$ 为上一个采样时刻的欧拉角姿态值h(x)的雅可比矩阵，即h(x)对X=[q₀  q₁  q₂  q₃]^T的微分矩阵。其中，根据欧拉角姿态值与四元素姿态值的转换关系，可通过以下公式将h(x)转换为关于q₀ q₁ q₂ q₃的函数矩阵：

从而，

$\frac{\∂h\left(x\right)}{\∂q_0}=\left[\begin{array}{c}\frac{2q_1[1-2(q_1^2+q_2^2)}{{[1-2(q_1^2+q_2^2)]}^2+4{(q_2{q}_3+q_0{q}_1)}^2}\\ \frac{2q_2}{\sqrt{1-4{(q_1{q}_3-q_0{q}_2)}^2}}\\ \frac{2q_3[1-2(q_2^2+q_3^2)]}{{[1-2(q_2^2+q_3^2)]}^2+4{(q_1{q}_2+q_0{q}_3)}^2}\end{array}\right],$

$\frac{\∂h\left(x\right)}{\∂q_1}=\left[\begin{array}{c}\frac{2q_0[1-2(q_1^2+q_2^2)]+4q_1(q_2{q}_3+q_0{q}_1)}{{[1-2(q_1^2+q_2^2)]}^2+4{(q_2{q}_3+q_0{q}_1)}^2}\\ \frac{-2q_3}{\sqrt{1-4{(q_1{q}_3-q_0{q}_2)}^2}}\\ \frac{2q_2[1-2(q_2^2+q_3^2)]}{{[1-2(q_2^2+q_3^2)]}^2+4{(q_1{q}_2+q_0{q}_3)}^2}\end{array}\right],$

$\frac{\∂h\left(x\right)}{\∂q_2}=\left[\begin{array}{c}\frac{2q_3[1-2(q_1^2+q_2^2)]+4q_2(q_2{q}_3+q_0{q}_1)}{{[1-2(q_1^2+q_2^2)]}^2+4{(q_2{q}_3+q_0{q}_1)}^2}\\ \frac{2q_0}{\sqrt{1-4{(q_1{q}_3-q_0{q}_2)}^2}}\\ \frac{2q_1[1-2(q_2^2+q_3^2)]+4q_2(q_1{q}_2+q_0{q}_3)}{{[1-2(q_2^2+q_3^2)]}^2+4{(q_1{q}_2+q_0{q}_3)}^2}\end{array}\right],$

$\frac{\∂h\left(x\right)}{\∂q_3}=\left[\begin{array}{c}\frac{2q_2[1-2(q_1^2+q_2^2)]}{{[1-2(q_1^2+q_2^2)]}^2+4{(q_2{q}_3+q_0{q}_1)}^2}\\ \frac{-2q_1}{\sqrt{1-4{(q_1{q}_3-q_0{q}_2)}^2}}\\ \frac{2q_0[1-2(q_2^2+q_3^2)]+4q_3(q_1{q}_2+q_0{q}_3)}{{[1-2(q_2^2+q_3^2)]}^2+4{(q_1{q}_2+q_0{q}_3)}^2}\end{array}\right].$

在本发明的一个实施例中，观测噪声矩阵R可以根据加速度计和电子罗盘的精度获得，其中，观测噪声矩阵R为3*3的常数矩阵。观测噪声矩阵R也为对角矩阵，并且对角线上的元素都大于零，例如，观测噪声矩阵R可以取其对角线上的值为对应的加速度计和电子罗盘的精度的平方，在本实施例中，默认移动终端已经获得了观测噪声矩阵R。

S2073，根据上一个采样时刻的欧拉角姿态值h(x)、当前采样时刻的第二姿态值Z(x)和当前采样时刻的增益矩阵K_k对当前采样时刻的第一姿态值进行修正：

${\hat{X}}_k={\hat{X}}_{k,k-1}+K_k(Z\left(x\right)-h\left(x\right)),$

其中，

为修正之后的第一姿态值。

S2074，根据当前采样时刻的观测矩阵H_k、当前采样时刻的误差方差矩阵P_k,k-1和增益矩阵K_k计算当前采样时刻的滤波方差矩阵P_k，该滤波方差矩阵P_k用于下一个采样时刻的误差方差矩阵的计算。其中：

P_k=[I-K_kH_k]P_k,k-1。

在本发明的实施例中，可计算出当前采样时刻的滤波方差矩阵P_k，以在下一个采样时刻根据P_k计算下一个采样时刻的误差方差矩阵，进而对下一个采样时刻的第一姿态值进行修正，以获取下一个采样时刻的姿态信息。

由此，可将修正后的第一姿态值

作为移动终端当前采样时刻的姿态信息。

在本发明的一个实施例中，可在预设时间内，按照一定的频率（如10次/s）重复步骤S203-S207对移动终端的姿态信息进行多次采样，以分别获取每个采样时刻的姿态信息。其中，预设时间可由系统设定或者由用户根据需要设定，在此不作具体限定。

S208，根据多次检测的姿态信息确定移动终端是否处于相对静止状态。

在本发明的一个实施例中，当移动终端在预设时间内的姿态信息的变化小于阈值时，则移动终端处于相对静止状态。其中，预设时间可由系统设定或者由用户根据需要设定，在此不作具体限定。

S209，如果移动终端处于相对静止状态，则触发移动终端触发进行拍照，以获取当前图像。

本发明实施例的移动终端的拍照控制方法，根据上一个采样时刻的角速度值和四元素姿态值预测当前采样时刻的姿态值，并根据当前采样时刻的欧拉角姿态值对预测的姿态值进行修正，以获得高精度的姿态信息，保证在移动终端相对静止时获取图像，减少了由于抖动等问题导致的图片质量问题，成像效果好，提升了用户体验。

图4是根据本发明另一个实施例的移动终端的拍照控制方法的流程图。

如图4所示，移动终端的拍照控制方法包括：

S401，接收用户设置的移动终端运动的预设轨迹。

具体地，移动终端可接收用户设置预设轨迹的请求，提示用户执行自定义的动作，如可以但不限于移动终端的旋转动作、摆动动作、平移动作等动作。同时移动终端可通过陀螺仪、加速度计、电子罗盘等传感器件检测此时的运动轨迹，并将检测到的运动轨迹信息保存为预设轨迹。其中，预设轨迹可以为预置的运动轨迹，或者由用户根据自己的喜好进行设定。预设轨迹可以是一种，也可以是多种，此处不做限定。

S402，检测移动终端的运动轨迹。

具体地，移动终端可通过内置或者外连的陀螺仪、加速度计、电子罗盘等传感器件获取移动终端的运动轨迹。其中，陀螺仪、加速度计、电子罗盘等传感器件可以检测移动终端在运动过程中的姿态信息，根据连续的姿态信息可以得到移动终端的运动轨迹。

S403，当运动轨迹与预设轨迹匹配时，控制移动终端进入预拍照模式。

具体地，这里所说的“匹配”，可以理解为移动终端检测到的运动轨迹与预设轨迹基本相符或者误差在预设阈值范围内（预设阈值可由系统设定或者用户设定，此处不做具体限定），则进入预拍照模式。

S404，在预设时间内多次检测移动终端的姿态信息，并根据多次检测的姿态信息确定移动终端是否处于相对静止状态。

具体地，可通过内置或者外连的陀螺仪、加速度计、电子罗盘等传感器件在预设时间内按照一定的频率（如10次/s）对移动终端的姿态信息进行采样，以分别获取每个采样时刻的姿态值。其中，预设时间可由系统设定或者由用户根据需要设定，在此不作具体限定。在本发明的一个实施例中，当移动终端在预设时间内的姿态信息的变化小于阈值时，则移动终端处于相对静止状态。

S405，如果移动终端处于相对静止状态，，则触发移动终端进行拍照，以获取当前图像。

S406，对获取的当前图像进行存储，并在拍照完成后对用户进行提示。

具体地，在本发明的一个实施例中，系统可以将获取到的当前图像存储在终端设备中，并在拍照完成后对用户进行提示。提示方式可以是弹窗、震动、声音等任何可能的提示方式，也可由用户预设，在此不做具体限定。

应当理解，在完成步骤S406后可继续回到步骤S404判断是否满足S404，从而可以在预拍照模式下完成拍照多张相片。

本发明实施例的移动终端的拍照控制方法，可在每次成功获取图片后继续检测移动终端的姿态信息，并在移动终端相对静止时再次自动触发拍照，从而能够自动实现连拍功能，提升了用户体验。

为了实现上述实施例，本发明还提出一种移动终端的拍照控制装置。

一种移动终端的拍照控制装置，包括：轨迹检测模块，用于检测移动终端的运动轨迹；控制模块，用于当运动轨迹与预设轨迹匹配时，控制移动终端进入预拍照模式；姿态检测模块，用于在预设时间内多次检测移动终端的姿态信息；确定模块，用于根据多次检测的姿态信息确定移动终端是否处于相对静止状态；以及拍照触发模块，用于在移动终端处于相对静止状态时，触发移动终端进行拍照，以获取当前图像。

图5是根据本发明一个实施例的移动终端的拍照控制装置的结构框图。

如图5所示，移动终端的拍照控制装置包括：轨迹检测模块100、控制模块200、姿态检测模块300、确定模块400和拍照触发模块500。

具体地，轨迹检测模块100用于检测移动终端的运动轨迹。更具体地，轨迹检测模块100可通过内置或者外连的陀螺仪、加速度计、电子罗盘等传感器件获取移动终端的运动轨迹。其中，陀螺仪、加速度计、电子罗盘等传感器件可以检测移动终端在运动过程中的姿态信息，根据连续的姿态信息可以得到移动终端的运动轨迹。

控制模块200用于当运动轨迹与预设轨迹匹配时，控制移动终端进入预拍照模式。其中，预设轨迹可以为预置的运动轨迹，或者由用户根据自己的喜好进行设定。预设轨迹可以是一种，也可以是多种，此处不做限定。如，移动终端的运动轨迹可以但不限于：移动终端的旋转动作、摆动动作、平移动作等。

更具体地，这里所说的“匹配”，可以理解为轨迹检测模块100检测到的运动轨迹与预设轨迹基本相符或者误差在预设阈值范围内（预设阈值可由系统设定或者用户设定，此处不做具体限定），则进入预拍照模式。

姿态检测模块300用于预设段时间内多次检测移动终端的姿态信息。更具体地，姿态检测模块300可通过内置或者外连的陀螺仪、加速度计、电子罗盘等传感器件在预设时间内按照一定的频率（如10次/s）对移动终端的姿态信息进行采样，以分别获取每个采样时刻的姿态值。其中，预设时间可由系统设定或者由用户根据需要设定，在此不作具体限定。

确定模块400用于根据多次检测的姿态信息确定移动终端是否处于相对静止状态。在本发明的一个实施例中，当移动终端在预设时间内的姿态信息的变化小于阈值时，确定模块400可确定移动终端处于相对静止状态。

拍照触发模块500用于在确定模块400判断移动终端处于相对静止状态时，触发移动终端进行拍照，以获取当前图像。

本发明实施例的移动终端的拍照控制装置，通过检测移动终端的运动轨迹以进入预拍照模式，并通过多次检测姿态信息，保证在移动终端相对静止时获取图像，减少了由于抖动等问题导致的图片质量问题，拍照操作简便，成像效果好，提升了用户体验。

图6是根据本发明又一个实施例的移动终端的拍照控制装置的结构框图。

如图6所示，移动终端的拍照控制装置包括：轨迹检测模块100、控制模块200、姿态检测模块300、确定模块400、拍照触发模块500、第一获取单元310、预测单元320、第二获取单元330、修正单元340。其中，姿态检测模块300包括第一获取单元310、预测单元320、第二获取单元330和修正单元340。

具体地，第一获取单元310用于获取移动终端在上一个采样时刻的角速度值和欧拉角姿态值，并进一步根据欧拉角姿态值计算上一个采样时刻的四元素姿态值。

在本发明的一个实施例中，第一获取单元310可通过移动终端内置或者外连的陀螺仪获取移动终端在上一个采样时刻的角速度值p,q,r，其中，p是翻滚方向的角速度值、q是俯仰方向的角速度值、r是偏航方向的角速度值。可通过移动终端内置或者外连的加速度计和电子罗盘获取移动终端在上一个采样时刻的欧拉角姿态值h(x)，其中，h(x)=[φ₀  θ₀  ψ₀]^T，φ₀和θ₀分别为上一个采样时刻的翻滚角（翻滚方向的角度）和俯仰角（俯仰方向的角度），可由加速度计获取；ψ₀为上一个采样时刻的航向角（偏航方向的角度），可由电子罗盘获取。在获取欧拉角姿态值h(x)后，可通过以下方式将h(x)转换为用四元素表示的移动终端在上一个采样时刻的四元素姿态值X=[q₀  q₁  q₂  q₃]^T，

$\left[\begin{array}{c}{q}_0\\ q_1\\ q_2\\ q_3\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}\cos ({\mathrm{\φ}}_0/2)\cos ({\mathrm{\θ}}_0/2)\cos ({\mathrm{\ψ}}_0/2)+\sin ({\mathrm{\φ}}_0/2)\sin ({\mathrm{\θ}}_0/2)\sin ({\mathrm{\ψ}}_0/2)\\ \sin ({\mathrm{\φ}}_0/2)\cos ({\mathrm{\θ}}_0/2)\cos ({\mathrm{\ψ}}_0/2)-\cos ({\mathrm{\φ}}_0/2)\sin ({\mathrm{\θ}}_0/2)\sin ({\mathrm{\ψ}}_0/2)\\ \cos ({\mathrm{\φ}}_0/2)\sin ({\mathrm{\θ}}_0/2)\cos ({\mathrm{\ψ}}_0/2)+\sin ({\mathrm{\φ}}_0/2)\cos ({\mathrm{\θ}}_0/2)\sin ({\mathrm{\ψ}}_0/2)\\ \cos ({\mathrm{\φ}}_0/2)\cos ({\mathrm{\θ}}_0/2)\sin ({\mathrm{\ψ}}_0/2)-\sin ({\mathrm{\φ}}_0/2)\sin ({\mathrm{\θ}}_0/2)\cos ({\mathrm{\ψ}}_0/2)\end{array}\right].$

预测单元320用于根据在上一个采样时刻的角速度值和上一个采样时刻的四元素姿态值，并预测当前采样时刻的第一姿态值。更具体地，预测单元320可通过如下公式预测当前采样时刻的第一姿态值：

${\hat{X}}_{k,k-1}=\frac{1}{2}\left[\begin{array}{cccc}0& -p& -q& -r\\ p& 0& r& -q\\ q& -r& 0& p\\ r& q& -p& 0\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{q}_0\\ q_1\\ q_2\\ q_3\end{array}\right],$

其中，

为根据上一个采样时刻的姿态值预测的当前采样时刻的第一姿态值，k为当前采样时刻，k-1为上一个采样时刻。

第二获取单元330用于获取移动终端在当前采样时刻的第二姿态值。其中，第二姿态值为当前采样时刻移动终端的欧拉角姿态值。具体地，第二获取单元330可通过移动终端内置或者外连的加速度计和电子罗盘获取当前采样时刻的第二姿态值Z(x)=[φ θ ψ]^T，其中，φ、θ和ψ分别为当前采样时刻的翻滚角、俯仰角和航向角。

修正单元340用于根据当前采样时刻的第二姿态值对当前采样时刻的第一姿态值进行修正，并将修正之后的第一姿态值作为移动终端当前采样时刻的姿态信息。

更具体地，可通过第一获取子单元341、第二获取子单元342、修正子单元343和第三获取子单元344对当前采样时刻的第一姿态值进行修正。

其中，第一获取子单元341用于根据已获得的过程噪声矩阵Q、已获得的上一个采样时刻的滤波方差矩阵P_k-1和当前采样时刻的第一姿态值

获取当前采样时刻的误差方差矩阵P_k,k-1：

$P_{k,k-1}={\hat{X}}_{k,k-1}{P}_{k-1}{\hat{X}}_{k,k-1}^T+Q.$

其中，过程噪声矩阵Q为4*4的常数矩阵，且为对角矩阵，并且其对角线上的元素都大于零，可以根据陀螺仪、加速度计和电子罗盘的属性预测获得，然后通过实验筛选最佳参数，在本实施例中，默认移动终端已经获得了过程噪声矩阵Q。滤波方差矩阵P_k-1为上一个采样时刻的滤波方差矩阵，默认已在上一个采样时刻获得。

第二获取子单元342用于根据当前采样时刻的误差方差矩阵P_k,k-1和已获得的观测噪声矩阵R获取当前采样时刻的增益矩阵K_k。第二获取子单元342可通过以下公式计算当前采样时刻的增益矩阵K_k，

$K_k=P_{k,k-1}{H}_k^T{[H_k{P}_{k,k-1}{H}_k^T+R]}^{-1},$

其中，当前采样时刻的观测矩阵 $H_k=\frac{\∂h\left(x\right)}{{\∂X}_k}{|}_{{\hat{X}}_{k,k-1}}=\left[\begin{array}{cccc}\frac{\∂h\left(x\right)}{\∂q_0}& \frac{\∂h\left(x\right)}{\∂q_1}& \frac{\∂h\left(x\right)}{\∂q_2}& \frac{\∂h\left(x\right)}{\∂q_3}\end{array}\right],$ 为上一个采样时刻的欧拉角姿态值h(x)的雅可比矩阵，即h(x)对X=[q₀  q₁  q₂  q₃]^T的微分矩阵。其中，根据欧拉角姿态值与四元素姿态值的转换关系，可通过以下公式将h(x)转换为关于q₀q₁q₂q₃的函数矩阵：

从而，

$\frac{\∂h\left(x\right)}{\∂q_0}=\left[\begin{array}{c}\frac{2q_1[1-2(q_1^2+q_2^2)}{{[1-2(q_1^2+q_2^2)]}^2+4{(q_2{q}_3+q_0{q}_1)}^2}\\ \frac{2q_2}{\sqrt{1-4{(q_1{q}_3-q_0{q}_2)}^2}}\\ \frac{2q_3[1-2(q_2^2+q_3^2)]}{{[1-2(q_2^2+q_3^2)]}^2+4{(q_1{q}_2+q_0{q}_3)}^2}\end{array}\right],$

$\frac{\∂h\left(x\right)}{\∂q_1}=\left[\begin{array}{c}\frac{2q_0[1-2(q_1^2+q_2^2)]+4q_1(q_2{q}_3+q_0{q}_1)}{{[1-2(q_1^2+q_2^2)]}^2+4{(q_2{q}_3+q_0{q}_1)}^2}\\ \frac{-2q_3}{\sqrt{1-4{(q_1{q}_3-q_0{q}_2)}^2}}\\ \frac{2q_2[1-2(q_2^2+q_3^2)]}{{[1-2(q_2^2+q_3^2)]}^2+4{(q_1{q}_2+q_0{q}_3)}^2}\end{array}\right],$

$\frac{\∂h\left(x\right)}{\∂q_2}=\left[\begin{array}{c}\frac{2q_3[1-2(q_1^2+q_2^2)]+4q_2(q_2{q}_3+q_0{q}_1)}{{[1-2(q_1^2+q_2^2)]}^2+4{(q_2{q}_3+q_0{q}_1)}^2}\\ \frac{2q_0}{\sqrt{1-4{(q_1{q}_3-q_0{q}_2)}^2}}\\ \frac{2q_1[1-2(q_2^2+q_3^2)]+4q_2(q_1{q}_2+q_0{q}_3)}{{[1-2(q_2^2+q_3^2)]}^2+4{(q_1{q}_2+q_0{q}_3)}^2}\end{array}\right],$

$\frac{\∂h\left(x\right)}{\∂q_3}=\left[\begin{array}{c}\frac{2q_2[1-2(q_1^2+q_2^2)]}{{[1-2(q_1^2+q_2^2)]}^2+4{(q_2{q}_3+q_0{q}_1)}^2}\\ \frac{-2q_1}{\sqrt{1-4{(q_1{q}_3-q_0{q}_2)}^2}}\\ \frac{2q_0[1-2(q_2^2+q_3^2)]+4q_3(q_1{q}_2+q_0{q}_3)}{{[1-2(q_2^2+q_3^2)]}^2+4{(q_1{q}_2+q_0{q}_3)}^2}\end{array}\right].$

在本发明的一个实施例中，观测噪声矩阵R可以根据加速度计和电子罗盘的精度获得，其中，观测噪声矩阵R为3*3的常数矩阵。观测噪声矩阵R也为对角矩阵，并且对角线上的元素都大于零，例如，观测噪声矩阵R可以取其对角线上的值为对应的加速度计和电子罗盘的精度的平方，在本实施例中，默认移动终端已经获得了观测噪声矩阵R。

修正子单元343用于根据上一个采样时刻的欧拉角姿态值h(x)、当前采样时刻的第二姿态值Z(x)和当前采样时刻的增益矩阵K_k对当前采样时刻的第一姿态值

进行修正：

${\hat{X}}_k={\hat{X}}_{k,k-1}+K_k(Z\left(x\right)-h\left(x\right)),$

其中，

为修正之后的第一姿态值。

第三获取子单元344用于根据当前采样时刻的观测矩阵H_k、当前采样时刻的误差方差矩阵P_k,k-1和增益矩阵K_k计算当前采样时刻的滤波方差矩阵P_k，该滤波方差矩阵P_k用于下一个采样时刻的误差方差矩阵的计算。其中：

P_k=[I-K_kH_k]P_k,k-1，

在本发明的实施例中，第三获取子单元344可计算出当前采样时刻的滤波方差矩阵P_k，以在下一个采样时刻第一获取子单元341根据P_k计算下一个采样时刻的误差方差矩阵，进而修正单元340对下一个采样时刻的第一姿态值进行修正，以获取下一个采样时刻的姿态信息。

在本发明的一个实施例中，姿态检测模块300可在预设时间内，按照一定的频率（如10次/s）对移动终端的姿态信息进行多次采样，以分别获取每个采样时刻的姿态信息。其中，预设时间可由系统设定或者由用户根据需要设定，在此不作具体限定。

在本发明的一个实施例中，拍照触发模块500获取当前图像后可继续通过确定模块400确定移动终端是否处于相对静止状态，并在处于相对静止状态时继续拍照。

本发明实施例的移动终端的拍照控制装置，根据上一个采样时刻的角速度值和四元素姿态值预测当前采样时刻的姿态值，并根据当前采样时刻的欧拉角姿态值对预测的姿态值进行修正，以获得高精度的姿态信息，保证在移动终端相对静止时获取图像，减少了由于抖动等问题导致的图片质量问题，成像效果好，提升了用户体验。

为了实现上述实施例，本发明又提出一种移动终端。

一种移动终端，包括本发明图5-图6任一项所示的移动终端的拍照控制装置。

本发明实施例的移动终端，通过检测移动终端的运动轨迹以进入预拍照模式，并通过检测姿态信息，保证在移动终端相对静止时获取图像，减少了由于抖动等问题导致的图片质量问题，拍照操作简便，成像效果好，提升了用户体验。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (11)

1.一种移动终端的拍照控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

检测移动终端的运动轨迹；

当所述运动轨迹与预设轨迹匹配时，控制所述移动终端进入预拍照模式；

在预设时间内多次检测所述移动终端的姿态信息，并根据多次检测的姿态信息确定所述移动终端是否处于相对静止状态；以及

如果所述移动终端处于相对静止状态，则触发所述移动终端进行拍照，以获取当前图像。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过如下方式检测所述移动终端的姿态信息：

获取所述移动终端在上一个采样时刻的角速度值和欧拉角姿态值；

根据所述上一个采样时刻的欧拉角姿态值计算所述上一个采样时刻的四元素姿态值；

根据所述上一个采样时刻的角速度值和所述上一个采样时刻的四元素姿态值预测当前采样时刻的第一姿态值；

获取所述移动终端在当前采样时刻的第二姿态值；以及

根据所述当前采样时刻的第二姿态值对所述当前采样时刻的第一姿态值进行修正，并将修正之后的第一姿态值作为所述移动终端当前采样时刻的姿态信息；

其中，通过如下公式预测所述当前采样时刻的第一姿态值：

${\hat{X}}_{k,k-1}=\frac{1}{2}\left[\begin{array}{cccc}0& -p& -q& -r\\ p& 0& r& -q\\ q& -r& 0& p\\ r& q& -p& 0\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{q}_0\\ q_1\\ q_2\\ q_3\end{array}\right],$

为所述当前采样时刻的第一姿态值，p,q,r为上一个采样时刻所述移动终端分别在翻滚方向、俯仰方向和偏航方向的角速度值，X=[q₀  q₁  q₂  q₃]^T为所述上一个采样时刻的四元素姿态值，下标k表示当前采样时刻，下标k-1表示上一个采样时刻。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据当前采样时刻的第二姿态值对所述当前采样时刻的第一姿态值进行修正进一步包括：

根据已获得的过程噪声矩阵Q、已获得的上一个采样时刻的滤波方差矩阵P_k-1和所述当前采样时刻的第一姿态值

获取当前采样时刻的误差方差矩阵P_k,k-1：

$P_{k,k-1}={\hat{X}}_{k,k-1}{P}_{k-1}{\hat{X}}_{k,k-1}^T+Q;$

根据所述当前采样时刻的误差方差矩阵P_k,k-1和已获得的观测噪声矩阵R获取当前采样时刻的增益矩阵K_k:

$K_k=P_{k,k-1}{H}_k^T{[H_k{P}_{k,k-1}{H}_k^T+R]}^{-1},$

其中，当前采样时刻的观测矩阵 $H_k=\frac{\∂h\left(x\right)}{{\∂X}_k}{|}_{{\hat{X}}_{k,k-1}}=\left[\begin{array}{cccc}\frac{\∂h\left(x\right)}{\∂q_0}& \frac{\∂h\left(x\right)}{\∂q_1}& \frac{\∂h\left(x\right)}{\∂q_2}& \frac{\∂h\left(x\right)}{\∂q_3}\end{array}\right];$ 以及

根据所述上一个采样时刻的欧拉角姿态值h(x)、所述当前采样时刻的第二姿态值Z(x)和所述当前采样时刻的增益矩阵K_k对所述当前采样时刻的第一姿态值进行修正：

${\hat{X}}_k={\hat{X}}_{k,k-1}+K_k(Z\left(x\right)-h\left(x\right)),$

其中，

为修正之后的第一姿态值，h(x)=[φ₀  θ₀  ψ₀]^T，φ₀、θ₀和ψ₀分别为当前采样时刻所述移动终端的翻滚角、俯仰角和航向角。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

根据所述当前采样时刻的观测矩阵H_k、当前采样时刻的误差方差矩阵P_k,k-1和增益矩阵K_k计算当前采样时刻的滤波方差矩阵P_k，所述滤波方差矩阵P_k用于下一个采样时刻的误差方差矩阵的计算；

其中：

P_k=[I-K_kH_k]P_k,k-1。

5.如权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据多次检测的姿态信息确定所述移动终端是否处于相对静止状态具体包括：

判断多次检测的所述姿态信息的变化是否小于阈值；以及

如果判断小于，则确定所述移动终端处于相对静止状态。

6.一种移动终端的拍照控制装置，其特征在于，包括：

轨迹检测模块，用于检测移动终端的运动轨迹；

控制模块，用于当所述运动轨迹与预设轨迹匹配时，控制所述移动终端进入预拍照模式；

姿态检测模块，用于在预设时间内多次检测所述移动终端的姿态信息；

确定模块，用于根据多次检测的姿态信息确定所述移动终端是否处于相对静止状态；以及

拍照触发模块，用于在所述移动终端处于相对静止状态时，触发所述移动终端进行拍照，以获取当前图像。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述姿态检测模块具体包括：

第一获取单元，用于获取所述移动终端在上一个采样时刻的角速度值和欧拉角姿态值，并进一步根据所述欧拉角姿态值计算所述上一个采样时刻的四元素姿态值；

预测单元，用于根据所述上一个采样时刻的角速度值和所述上一个采样时刻的四元素姿态值预测当前采样时刻的第一姿态值；

第二获取单元，用于获取所述移动终端在当前采样时刻的第二姿态值；以及

修正单元，用于根据所述当前采样时刻的第二姿态值对所述当前采样时刻的第一姿态值进行修正并将修正之后的第一姿态值作为所述移动终端当前采样时刻的姿态信息；

其中，所述预测单元通过如下公式预测所述当前采样时刻的第一姿态值：

${\hat{X}}_{k,k-1}=\frac{1}{2}\left[\begin{array}{cccc}0& -p& -q& -r\\ p& 0& r& -q\\ q& -r& 0& p\\ r& q& -p& 0\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{q}_0\\ q_1\\ q_2\\ q_3\end{array}\right],$

为所述当前采样时刻的第一姿态值，p,q,r为上一个采样时刻所述移动终端分别在翻滚方向、俯仰方向和偏航方向的角速度值，X=[q₀  q₁  q₂  q₃]^T为所述上一个采样时刻的四元素姿态值，下标k表示当前采样时刻，下标k-1表示上一个采样时刻。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述修正单元具体包括：

第一获取子单元，用于根据已获得的过程噪声矩阵Q、已获得的上一个采样时刻的滤波方差矩阵P_k-1和所述当前采样时刻的第一姿态值

获取当前采样时刻的误差方差矩阵P_k,k-1：

$P_{k,k-1}={\hat{X}}_{k,k-1}{P}_{k-1}{\hat{X}}_{k,k-1}^T+Q;$

第二获取子单元，用于根据所述当前采样时刻的误差方差矩阵P_k,k-1和已获得的观测噪声矩阵R获取当前采样时刻的增益矩阵K_k:

$K_k=P_{k,k-1}{H}_k^T{[H_k{P}_{k,k-1}{H}_k^T+R]}^{-1},$

其中，当前采样时刻的观测矩阵 $H_k=\frac{\∂h\left(x\right)}{{\∂X}_k}{|}_{{\hat{X}}_{k,k-1}}=\left[\begin{array}{cccc}\frac{\∂h\left(x\right)}{\∂q_0}& \frac{\∂h\left(x\right)}{\∂q_1}& \frac{\∂h\left(x\right)}{\∂q_2}& \frac{\∂h\left(x\right)}{\∂q_3}\end{array}\right];$ 以及

修正子单元，用于根据所述上一个采样时刻的欧拉角姿态值h(x)、所述当前采样时刻的第二姿态值Z(x)和所述当前采样时刻的增益矩阵K_k对所述当前采样时刻的第一姿态值

进行修正：

${\hat{X}}_k={\hat{X}}_{k,k-1}+K_k(Z\left(x\right)-h\left(x\right)),$

其中，

为修正之后的第一姿态值，h(x)=[φ₀  θ₀  ψ₀]^T，φ₀、θ₀和ψ₀分别为当前采样时刻所述移动终端的翻滚角、俯仰角和航向角。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述修正单元还包括：

第三获取子单元，用于根据所述当前采样时刻的观测矩阵H_k、当前采样时刻的误差方差矩阵P_k,k-1和增益矩阵K_k计算当前采样时刻的滤波方差矩阵P_k，所述滤波方差矩阵P_k用于下一个采样时刻的误差方差矩阵的计算；

其中：

P_k=[I-K_kH_k]P_k,k-1。

10.如权利要求6-9任一项所述的装置，其特征在于，所述确定模块具体用于判断多次检测的所述姿态信息的变化是否小于阈值，并在小于阈值时，确定所述移动终端处于相对静止状态。

11.一种移动终端，其特征在于，包括如权利要求6-10任一项所述的装置。

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