CN104170369A - 用于捕获图像的方法、设备和计算机程序 - Google Patents

Abstract

图中所示了设备、方法、计算机程序和设备，其中，该方法包括检测输入；以及响应于检测输入，使得图像捕获设备捕获多个图像；其中，图像捕获设备被配置为具有第一参数集合用以捕获多个图像的第一子集，使得多个图像的第一子集被配置用于与第一图像处理算法一起使用，并且图像捕获设备被配置为具有第二参数集合用以捕获多个图像的第二子集，使得多个图像的第二子集被配置用于与第二图像处理算法一起使用。

Description

用于捕获图像的方法、设备和计算机程序

技术领域

本发明的实施例涉及用于捕获图像的方法、设备和计算机程序。具体地，本发明的实施例涉及可以与图像处理算法一起使用的用于捕获图像的方法、设备和计算机程序。

背景技术

诸如数码相机的使得用户能够捕获图像的设备是已知的。这样的设备可以使得用户能够选择图像处理算法，来以不同的照明和成像条件获得高质量图像。这样的算法可以包括，例如，高动态范围(HDR)算法或闪光无闪光算法。这些算法中的一些可能需要捕获多个图像。然后，多个图像可以被组合以提供具有修改的图像属性的单个图像。

这样的设备需要用户在捕获图像之前选择要使用哪个算法。这可能使得这样的设备对于用户来说更难以使用，因为为了获得高质量图像，用户可能需要理解可以提供的多个不同类型的算法，并且理解诸如照明水平和移动的不同成像条件可能对这些算法的影响。

提供一种对于用户来说更便于使用的用于捕获图像的设备是有利的。

发明内容

根据本公开的各种但不必是全部的实施例，提供了一种方法，包括：检测输入；以及响应于检测输入，使得图像捕获设备捕获多个图像；其中，图像捕获设备被配置为具有第一参数集合，用于捕获多个图像的第一子集，使得多个图像的第一子集被配置用于与第一图像处理算法一起使用，并且图像捕获设备被配置为具有第二参数集合，用于捕获多个图像的第二子集，使得多个图像的第二子集被配置用于与第二图像处理算法一起使用。

在一些实施例中，图像捕获设备可以被配置为捕获多于两个的图像子集，其中，对于图像子集中的每一个，图像捕获设备被配置为具有不同的参数集合，以使得图像子集中的每一个能够与不同的图像处理算法一起使用。

在一些实施例中，可以以序列来捕获图像的子集，其中，该序列的顺序是通过与每个图像子集相关联的图像处理算法来确定的。捕获图像的序列可以通过用户输入来确定。捕获图像的序列可以通过检测到的物理条件来确定。检测到的物理条件可以包括图像捕获设备的物理条件。检测到的物理条件可以包括距要成像的对象的距离、图像捕获设备的运动中的至少一个。检测到的物理条件可以包括要成像的对象的物理条件。检测到的物理条件可以包括勒克斯级、要成像的场景的对比度、对象的维度、对象的类型、对象的运动中的至少一个。

在本公开的一些实施例中，检测到的输入可以包括用户输入。

在本公开的一些实施例中，检测到的输入可以包括用户选择至少一个图像处理算法。

在本公开的一些实施例中，该方法还可以包括存储多个图像，使得可以对所存储的图像执行图像处理算法。

在本公开的一些实施例中，可以响应于用户输入来执行图像处理算法。

在本公开的一些实施例中，图像处理算法可以被自动地执行。

根据本公开的各种但不必是全部的实施例，提供了一种设备，包括：至少一个处理器；以及包括计算机程序代码的至少一个存储器；其中，至少一个存储器和计算机程序代码被配置为，通过至少一个处理器，使得该设备：检测输入；以及响应于检测输入，使得图像捕获设备捕获多个图像；其中，图像捕获设备被配置为具有第一参数集合，用于捕获多个图像的第一子集，使得多个图像的第一子集被配置用于与第一图像处理算法一起使用，并且图像捕获设备被配置为具有第二参数集合，用于捕获多个图像的第二子集，使得多个图像的第二子集被配置用于与第二图像处理算法一起使用。

在一些实施例中，图像捕获设备可以被配置为捕获多于两个的图像子集，其中，对于图像子集中的每一个，图像捕获设备被配置为具有不同的参数集合，以使得图像子集中的每一个能够与不同的图像处理算法一起使用。图像捕获设备可以被配置为以序列来捕获图像的子集，其中，该序列的顺序是通过与每个图像子集相关联的图像处理算法来确定的。在一些实施例中，捕获图像的序列可以通过用户输入来确定。捕获图像的序列可以通过检测到的物理条件来确定。检测到的物理条件可以包括图像捕获设备的物理条件。检测到的物理条件可以包括距要成像的对象的距离、图像捕获设备的运动中的至少一个。检测到的物理条件可以包括要成像的对象的物理条件。检测到的物理条件可以包括勒克斯级、要成像的场景的对比度、对象的维度、对象的类型、对象的运动中的至少一个。

在一些实施例中，检测到的输入可以包括用户输入。检测到的输入可以包括用户选择的至少一个图像处理算法。

在一些实施例中，至少一个存储器和计算机程序代码还可以被配置为，通过至少一个处理器，使得该设备能够存储多个图像，使得可以对所存储的图像执行图像处理算法。

在一些实施例中，至少一个存储器和计算机程序代码还可以被配置为，通过至少一个处理器，使得该设备能够响应于用户输入来执行图像处理算法。

在一些实施例中，至少一个存储器和计算机程序代码还可以被配置为，通过至少一个处理器，使得该设备能够自动地执行图像处理算法。

根据本公开的各种但不必是全部的实施例，提供了一种包括计算机程序指令的计算机程序，当由至少一个处理器执行时，计算机程序指令使得设备至少执行：检测输入；以及响应于检测输入，使得图像捕获设备捕获多个图像；其中，图像捕获设备被配置为具有第一参数集合，用于捕获多个图像的第一子集，使得多个图像的第一子集被配置用于与第一图像处理算法一起使用，并且图像捕获设备被配置为具有第二参数集合，用于捕获多个图像的第二子集，使得多个图像的第二子集被配置用于与第二图像处理算法一起使用。

在一些实施例中，计算机程序可以包括用于使得计算机执行上述方法中的任何一个的程序指令。

在一些实施例中，可以提供实现上述的计算机程序的物理实体。

在一些实施例中，可以提供承载上述计算机程序的电磁载波信号。

该设备可以用于捕获图像。

附图说明

为了更好地理解本公开的实施例的各种示例，现在将通过示例的方式来仅对附图进行参考。在附图中：

图1示意性地图示了根据本公开的示例性实施例的设备；

图2图示了根据本发明的第二示例性实施例的配置为提供触觉指示的触敏显示器；

图3是示意性地图示根据本公开的示例性实施例的方法的框图；以及

图4是示意性地图示根据本公开的另一示例性实施例的方法的框图。

具体实施方式

附图图示了设备1、方法、计算机程序9和设备1，其中，方法包括检测41、51输入；以及响应于检测41、51输入，使得43、55图像捕获设备13能够捕获多个图像；其中，图像捕获设备13被配置为具有第一参数集合，用于捕获多个图像的第一子集，使得多个图像的第一子集被配置用于与第一图像处理算法一起使用，并且图像捕获设备13被配置为具有第二参数集合，用于捕获多个图像的第二子集，使得多个图像的第二子集被配置用于与第二图像处理算法一起使用。

图1示意性地图示了根据本发明的示例性实施例的设备1。设备1可以是配置为使得能够捕获图像的电子设备。设备1可以是，例如，相机、移动蜂窝电话、个人计算机或可以配置为使得能够捕获图像的任何其他设备。设备1可以是例如可以在用户的手中、书包或其衣服的口袋中携带的手持式设备1。

在图1中仅图示了在以下描述中所涉及的特征。然而，应当理解，设备1可以包括未图示的额外特征。例如，在设备1是移动蜂窝电话的本发明的实施例中，设备1还可以包括配置为支持无线通信的发射机和接收机。

在图1中示意性图示的设备1包括：控制器4、图像捕获设备13、至少一个检测器21和用户接口23。控制器4、图像捕获设备13、检测器21和用户接口23操作地耦合。应当理解，任何数目或组合的中间元件可以被设置在不包括中间元件的设备1的各个组件之间。控制器4、图像捕获设备13、检测器21和用户接口23可以位于壳体内。

在图示的实施例中，控制器4包括至少一个处理器3和至少一个存储器5。控制器4提供用于控制设备1的装置。控制器4可以使用指令来实现，该指令使得能够通过使用可以存储在要由这样的处理器3执行的计算机可读存储介质29(例如，磁盘、存储器等)上的一个或多个通用或专用处理器3中的可执行计算机程序指令11来实现硬件功能。

控制器4可以被配置为控制设备1以执行多个不同的功能。例如，控制器4可以被配置为控制设备1来捕获和存储图像。在本公开的一些实施例中，控制器4还可以被配置为对所捕获的图像执行图像处理。

控制器4还可以被配置为使得设备1检测41、51输入；以及响应于检测41、51输入，使得43、55图像捕获设备13能够捕获多个图像；其中，图像捕获设备13被配置为具有第一参数集合，用于捕获多个图像的第一子集，使得多个图像的第一子集被配置用于与第一图像处理算法一起使用，并且图像捕获设备13被配置为具有第二参数集合，用于捕获多个图像的第二子集，使得多个图像的第二子集被配置用于与第二图像处理算法一起使用。

至少一个处理器3可以被配置为从用户接口23、图像捕获设备13和检测器21接收输入命令。至少一个处理器还可以被配置为向用户接口23、图像捕获设备13和检测器21提供输出命令。至少一个处理器3还被配置为对至少一个存储器5进行写入并且从至少一个存储器5进行读出。

在图1所示的示例性实施例中，图像捕获设备13包括光学布置17和图像传感器15。在本公开的一些实施例中，图像捕获设备13还可以包括一个或多个驱动器19。

图像传感器15可以包括配置为将入射到图像传感器15上的光转换成电信号以使得能够产生图像的装置。图像传感器15可以包括例如数字图像传感器，诸如电荷耦合器件(CCD)或互补金属氧化物半导体(CMOS)。至少一个处理器3可以被配置为从图像传感器15接收输入。

例如，至少一个处理器3可以被配置为从图像传感器15取回包括图像数据的电信号，并且将其存储在至少一个存储器5中。图像数据可以是静止图像或视频图像的形式。

光学布置17可以包括被配置为集中或偏转从对象到图像传感器15上的入射光的装置。光学布置17可以通过设备1的外壳中的孔接收来自设备1的外部的对象或场景的入射光。光学布置17可以包括例如一个或多个光学器件，例如一个或多个透镜。

在本公开的一些示例性实施例中，设备1还可以包括一个或多个驱动器19。该一个或多个驱动器19可以包括使得光学布置17的至少一部分相对于图像传感器15移动的任何部件。在本公开的一些示例性实施例中，一个或多个驱动器19可以包括电机。在本公开的实施例中，其中光学布置17包括多个组件，一个或多个驱动器可以支持多个组件中的一些或全部的移动。

设备1还可以包括一个或多个检测器21。检测器21可以包括可以被配置为检测物理条件并且向控制器4提供指示检测到的条件的输入的任何装置。

在本公开的一些实施例中，一个或多个检测器21可以包括配置为检测该设备1或图像捕获设备13的物理条件的检测器。例如，物理条件可以包括设备1或图像捕获设备13的运动。在这样的实施例中，检测器21可以包括用于检测设备1或图像捕获设备13的运动的任何适当的装置，诸如一个或多个加速度计和/或陀螺仪。

在其他实施例中，检测到的物理条件可以包括在设备1和要成像的对象之间的距离。在这样的实施例中，至少一个检测器21可以包括用于检测诸如超声或红外线信号的反射信号的检测器或任何其他适当的检测器。

在本公开的一些实施例中，一个或多个检测器21可以包括配置为检测要成像的场景或对象的物理条件的检测器。例如，一个或多个检测器21可以被配置为检测勒克斯级、场景的对比度、对象的尺寸、要成像的对象的类型或对象的运动或者任何其他适当的物理条件。在这样的实施例中，至少一个检测器21可以包括亮度级传感器、用于检测诸如超声或红外线信号的反射信号的部件或任何其他适当的检测器。

在图1所示的示例性实施例中，用户接口23包括用户输入设备27和显示器25。

用户输入设备27可以包括使得能够检测用户输入的任何装置。对用户输入的检测可以使得设备1的用户能够输入可以用于控制设备1的信息。例如，用户输入设备27可以使得用户能够作出指示应当通过图像捕获设备13捕获图像的输入。在本公开的一些实施例中，用户输入设备27还可以使得用户能够作出选择应当用于处理捕获的图像的一个或多个成像处理算法的用户输入。用户输入设备27可以包括触敏显示器、小键盘或多个不同类型的用户输入设备的组合。

显示器25可以包括使得对设备1的用户显示信息的任何装置。在显示器25上显示的信息可以包括已经由图像捕获设备13捕获的图像。在显示器25上显示的信息可以包括已经被存储在一个或多个存储器5中的图像。

至少一个存储器5可以被配置为存储包括计算机程序指令11的计算机程序代码9，计算机程序指令11在被加载到至少一个处理器3中时控制设备1的操作。计算机程序指令11提供使得设备1能够执行图3和图4中图示的方法的逻辑和例程。至少一个处理器3通过读取至少一个存储器5能够加载和执行计算机程序9。

计算机程序指令11可以提供被配置为控制设备1的计算机可读程序装置。程序指令11可以在被加载到控制器4中提供：用于检测41、51输入的装置；以及用于响应于检测41、51输入来使得43、55图像捕获设备13能够捕获的多个图像的装置；其中，图像捕获设备13被配置为具有第一参数集合，用于捕获多个图像的第一子集，使得多个图像的第一子集被配置用于与第一图像处理算法一起使用，并且图像捕获设备13被配置为具有第二参数集合，用于捕获多个图像的第二子集，使得多个图像的第二子集被配置用于与第二图像处理算法一起使用。

计算机程序9可以经由任何合适当的传送机制31到达设备1。传送机制31可以是例如计算机可读存储介质、计算机程序产品29、存储器设备、诸如CD-ROM或DVD的记录介质、有形地实现计算机程序9的制造产品。传送机制可以是配置为可靠地传送计算机程序9的信号。设备1可以将计算机程序9作为计算机数据信号进行传播或发送。

虽然存储器5被图示为单个组件，但是其可以被实现为一个或多个单独的组件，其中的一些或全部可以是集成的/可移除的，和/或可以提供永久/半永久/动态/缓存的存储。

对“计算机可读存储介质”、“计算机程序产品”、“有形地实现的计算机程序”等或者“控制器”、“计算机”、“处理器”等的引用应当被理解为不仅包括诸如单/多处理器架构和顺序(例如，冯诺依曼)/并行架构的不同架构的计算机，而且还包括专用电路，诸如现场可编程门阵列(FPGA)、应用集成专用电路(ASIC)、信号处理设备和其他设备。不论用于处理器的指令、或用于固定功能设备、门阵列或可编程逻辑设备的配置设置等如何，对计算机程序、指令、代码等的引用应当被理解为包括用于可编程处理器的软件或诸如硬件设备的可编程内容的固件。

图2图示了根据本发明的另一实施例的设备1'。在图2所示的设备1'可以是芯片或芯片组。设备1'包括以上关于图1描述的至少一个处理器2和至少一个存储器5。

图3和图4示意性地图示了根据本公开的实施例的方法。实施例可以使用图1和图2的设备1、1'来实现。

在图3所示的示例性方法的框41，检测输入。该输入可以包括可以由设备1检测到的任何外部事件。在本公开的一些实施例中，输入可以包括用户输入。在这样的实施例中，可以使用图1中图示的示例性设备1的用户输入设备27来检测用户输入。

在框41处，检测到的用户输入可以包括来自想要捕获图像的用户的指示。在本公开的一些实施例中，框41处检测到的用户输入可以包括要对响应于输入捕获的图像使用的图像处理算法的用户选择。

在框43处，响应于在框41处对输入的检测，捕获多个图像。可以使用以上关于图1描述的图像捕获设备13来捕获多个图像。

在本公开的示例性实施例中，在框43处捕获的多个图像包括多个图像子集。例如，所捕获的多个图像可以包含图像的第一子集和图像的第二子集。图像的子集中的每一个可以包括一个或多个图像。应当理解，可以捕获任何数目的图像的子集。还可以理解，图像的子集中的每一个可以包括任何数目的独立图像。

在本公开的一些实施例中，图像的子集中的每一个可以是不同的，使得在不同的图像的子集之间不存在重叠。在这样的实施例中，被捕获的每个图像仅仅是一个图像子集中的成员。在本公开的其他实施例中，在不同的图像子集之间可能存在一些重叠。在这样的实施例中，被捕获的图像可以是多于一个的图像子集的成员。因此，在本公开的一些实施例中，图像的子集中的一些可以共享一个或多个公共图像。

在本公开的示例性实施例中，被捕获的图像的子集可以与不同的图像处理算法相关联。图像捕获设备13可以捕获图像，使得所捕获的图像适用于与不同的图像处理算法一起使用。这可以使得能够对不同的图像子集使用不同的图像处理算法。在其中检测到的输入包括用户输入的本公开的实施例中，与图像的子集相关联的图像处理算法中的至少一个已经由设备1的用户选择的算法。

如上所述，在本公开的一些实施例中，图像的子集中的一些可以共享一个或多个公共图像。在这样的实施例中，单个图像可以与不同的图像处理算法相关联。

图像处理算法可以包括可以用于修改由图像传感器15捕获的图像的任何算法。在本公开的一些实施例中，图像处理算法可以包括组合多个不同图像的算法。因此，这些算法可能需要捕获多个图像。在短的时间段中可以使用不同的成像传感器15同时地或顺序地捕获多个不同的图像，使得该图像具有相同的场景或对象。

在本公开的示例性实施例中可以使用的图像处理算法可以包括高动态范围(HDR)算法、闪光无闪光、诸如对焦曝光的曝光(bracketing)算法、多帧噪声滤波、超分辨率、全景成像算法、夜间成像算法、光圈曝光或任何其他适当的图像处理算法。

在本公开的示例性实施例中，图像捕获设备13可以被配置为具有第一参数集合，用于捕获多个图像的第一子集，并且图像捕获设备13可以被配置为具有第二参数集合，用于捕获多个图像的第二子集。在本公开的一些实施例中，在不同的配置中，可以通过图像捕获设备13来捕获每个图像。单个图像可以是多于一个的子集的一部分，并且因此可以与多于一个的不同图像处理算法一起使用。

图像捕获设备13的参数可以包括可能影响图像传感器15所提供的图像的属性的图像捕获设备13的物理特性。例如，在本公开的一些实施例中，不论是否使用闪光灯以及增益或任何其他适当参数中的变化如何，参数可以包括曝光时间、光圈的大小、光学布置17的焦距、光学布置17和图像传感器15之间的相对距离。成像设备13的参数可以影响由图像传感器15提供的图像的属性，诸如图像的分辨率、图像的对比度，该图像内的一部分是在焦点处或任何其他适当的属性。当参数包括在光学布置17和图像传感器15之间的相对距离时，这可以使用一个或多个驱动器19来改变。

成像设备13的参数可以被控制为使得被捕获的图像适用于与图像处理算法一起使用。例如，当捕获多个图像的第一子集时，图像处理设备13可以被配置为具有第一参数集合，使得由图像传感器15产生的图像适用于与图像的第一子集相关联的算法一起使用。类似地，当捕获多个图像的第二子集时，图像处理设备13可以被配置为具有第二参数集合，使得由图像传感器15产生的图像适用于与图像的第二子集相关联的算法一起使用。在本公开的一些实施例中，图像处理设备13可以被配置为具有用于每个图像的集合的不同的参数集合，这可以使得每个捕获的图像的子集能够与不同的图像处理算法一起使用。

在本公开的一些实施例中，可以使用图像捕获设备13的不同参数来捕获图像的子集内的图像。例如，当图像的子集包括多个图像时，可以通过具有不同参数集合的图像捕获设备13来捕获图像的子集内的每个图像。例如，当图像处理算法包括闪光无闪光算法时，图像的子集可以包括至少两个图像。当第一图像被捕获时，图像捕获设备13可以被配置为提供闪光，并且当第二图像被捕获时，图像捕获设备13可以被配置成不提供闪光。

类似地，当图像处理算法包括HDR算法时，图像的子集可以包括多个图像，其中图像中的每一个具有不同的曝光值。当第一图像被捕获时，图像捕获设备13可以被配置为具有第一曝光时间和光圈大小。当第二图像被捕获时，图像捕获设备13可以被配置为具有可以与第一曝光时间和光圈大小不同的第二曝光时间和光圈大小。

应当理解，可以捕获多于两个的图像的子集。图像的子集中的每一个可以与不同的处理算法相关联，使得对于图像的子集中的每一个，图像捕获设备13具有不同的参数集合。

在使用图1和图2的设备1实现该方法的本公开的实施例中，至少一个存储器5可以存储计算机代码，其使得图像捕获设备13能够被配置成具有捕获用于与可提供的算法一起使用的图像所需要的参数。将图像捕获设备13配置为具有不同的参数可以包括使用驱动器19来相对于图像传感器15移动光学布置17，改变所使用的曝光时间，改变可提供的光圈或任何其他适当的参数改变。至少一个存储器5还可以存储计算机代码，其使得能够对多个捕获的图像执行可提供的算法。

图4图示了还可以使用如图1和图2中图示的并且如上所述的设备1、1'实现的根据本公开的另一实施例的方法。

在图4中所示的方法的框51处，检测输入。如以上关于图3所述，检测到的输入可以包括用户输入。例如，用户输入可以使用图1所示的示例性设备的用户输入设备17来检测。检测到的用户输入可以包括来自想要捕获图像的用户的指示。在本公开的一些实施例中，用户输入可以包括要对捕获的图像使用的成像处理算法的用户选择。

在框53处，响应于对输入的检测，可以确定可以使用的多个图像处理算法。在一些实施例中，多个图像处理算法可用于对由图像获取设备1捕获的图像使用。在这样的实施例中，该方法可以包括确定哪些算法有可能提供最佳的图像并且从多个可用算法中选择这些算法。

选择为要被使用的图像处理算法可以使用检测到的输入来确定。例如，检测到的输入可以包括算法的用户选择。在这样的实施例中，在框53处选择的图像处理算法可以至少包括由用户选择的图像处理算法。

在一些示例性实施例中，框53处选择的多个图像处理算法还可以包括用户还没有选择的图像处理算法。在这样的实施例中，可以基于检测到的物理条件来选择自动选择的图像处理算法。在一些实施例中，物理条件可以通过图像分析来确定。

在本公开的一些实施例中，如以上关于图1所述的至少一个检测器21可以用于检测物理条件。

在本公开的一些示例性实施例中，检测到的物理条件可以包括图像捕获设备的物理条件。在这样的示例性实施例中，检测到的物理条件可以包括诸如距要成像的对象的距离、图像捕获设备的运动的物理条件或任何其他适当的物理条件。

在本公开的一些示例性实施例中，检测到的物理条件可以包括要成像的对象的物理条件。在这样的示例性实施例中，检测到的物理条件可以包括诸如勒克斯级、要成像的场景的对比度、对象的尺寸、对象的类型、对象的运动的物理条件或任何其他适当物理条件。

例如，在本公开的一些实施例中，可以使用在图像捕获设备13和要成像的对象之间的距离来选择是否适合使用闪光灯捕获图像，并且因此确定哪些图像处理算法可以适用于使用。

在另一示例中，可以确定对象的表面或其他类型要被成像。这可以确例如通过执行图像分析来确定。在这样的情况下，被选择的图像处理算法可以适用于提供对象的表面或其他类型的高质量再现。

被选择的图像处理算法可能需要多个不同的图像或图像的子集被捕获。在一些示例性实施例中，该方法还可以包括，在框53处确定多个图像要被捕获的序列。捕获多个图像中的序列可以在没有来自设备1的用户的任何其他输入的情况下被自动确定。已经由至少一个检测器21检测到的物理条件可以用于确定要捕获图像的子集的序列。

图像的子集可以被优先，使得与用户已经选择的图像处理算法相关联的图像的子集可以被首先捕获或具有较高优先级。自动地选择的图像处理算法可以被自动地优先。自动优先可以基于检测到的物理条件。自动优先可以确定哪些图像处理算法有可以给予最高质量的图像，并且给予比其他图像处理算法更高的优先级。然后，可以对可以与最高优先级图像处理算法相关联的要捕获的图像的子集给予比与较低优先级的图像处理算法相关联的要捕获的图像的子集更高的优先级。然后，可以以确定的优先级的顺序捕获图像的子集。

在本公开的一些实施例中，图像的子集可以被优先为使得顺序地捕获图像的每个子集。在这样的实施例中，捕获与图像的第一子集相关联的所有图像，然后是第二子集的所有图像，并且然后是另一子集的所有图像。在其他实施例中，图像可被优先为使得可以在捕获与图像的第一子集相关联的所有图像之前，捕获用于第二子集图像的一些图像。这允许对图像而不是图像的子集的优先。

在图4的方法的框55处，捕获多个图像。至少一个处理器3可以向图像捕获设备13提供控制信号，以使得能够以在框43处确定的序列捕获多个图像。如以上关于图3的框43所述，可以捕获多个图像。

可以用于确定哪些图像处理算法应当被使用以及图像捕获设备13需要如何被配置的逻辑的示例可以如下：

如果闪光灯被提出(例如，通过用户选择)，则捕获用于与闪光无闪光算法一起使用的图像

否则如果检测到低照明条件，则捕获用于与多帧噪声滤波器算法一起使用的图像

否则如果检测到要成像的场景内的高对比度，则捕获用于与HDR算法一起使用的图像

否则，捕获用于与超分辨率算法(MM1)一起使用的图像。

应当理解，在本公开的其他实施方式中可以使用其他逻辑和算法。

例如，在本公开的其他示例性实施例中，设备1可以用于捕获用于HDR算法和闪光无闪光(FNF)图像处理算法的图像。对于FNF算法可以捕获两个图像，并且对于HDR算法可以捕获3个图像。在这样的实施例中，可以以序列HDR1、FNF1、HDR2、HDR3、FNF2来捕获图像，使得即使对HDR算法指派了较高的优先级，也在捕获用于HDR图像的所有图像之前捕获用于FNF算法的一些图像。

在一些实施例中，用于FNF算法和HDR算法的一些图像可以是相同的。在这样的实施例中，所使用的图像的顺序可以包括FNF1、COMMON、HDR2、HDR3。在该示例性实施例中，FNF2和HDR1图像是相同的。应当理解，在其他实施方式中，其他图像可以是公共图像。

在框57处，多个捕获的图像可以被存储在一个或多个存储器5中。多个捕获的图像可以被存储在一个或多个存储器5中，以使得能够对捕获的图像执行在框53处选择的多个图像处理算法。

在本公开的一些实施例中，所存储的图像的图像处理可以在没有任何其他用户输入的情况下自动发生。然后，可以在显示器25上对用户提供处理的图像。然后，用户能够在自动处理的图像之间进行选择。

在本公开的一些实施例中，存储的图像的图像处理可以响应于用户输入而发生。例如，可以向用户通知哪些算法可以对所存储的图像的子集使用，并且可以能够选择想要被执行的图像处理算法。该设备1还可以被配置为使得用户还能够在不对图像执行任何图像处理的情况下选择图像。

图像处理可以由设备1来执行。在一些实施例中，所捕获的图像可以被存储在一个或多个存储器中，使得图像处理可以由不同的设备在稍后日期执行。

本公开的实施例提供可以用于捕获多个图像的设备，其使得能够使用多个不同的图像处理算法。这意味着，因为多个不同的图像可以被自动地捕获以与多个不同的图像处理算法一起使用，所以用户不需要知道哪些图像处理算法可以给出最好质量的图像。这可以使得用户能够选择要在捕获图像之后使用的图像处理算法，这可以使设备1更易于由用户使用以产生高质量图像。

而且，本公开的实施例可以使得能够基于检测到的物理条件来选择多个图像处理算法。这可以使得能够对不同的物理条件选择不同的图像处理算法，并且因此可以使得能够提供更高质量的图像。

而且，在本公开的实施例中，可以自动地确定多个图像被捕获的序列。这可以使得最有可能提供高质量图像的图像能够首先被捕获，并且因此即使用户不具有对图像处理算法或成像条件的非常多的理解，也可以使得能够对设备1的用户提供高质量图像。

图3和图4中图示的框可以表示方法中的步骤和/或计算机程序9中的代码段。对框的具体顺序的图示没有必要暗示存在框的所需要的或优选的顺序，并且框的顺序和布置可能变化。此外，可能省略一些框。

虽然已经参考各种示例在前面的段落中描述了本发明的实施例，但是应当理解，可以在不背离要求保护的本发明的范围的情况下进行对所给出的示例的修改。例如，在本公开的一些实施例中，被捕获的图像可以是多于一个的图像的子集的成员。例如，当要使用的图像处理算法包括自动对焦曝光、包围曝光和饱和曝光图像处理算法时，一个或多个图像可以被包括在与每个图像处理算法相关联的图像的不同子集中的每一个中。

在本公开的一些实施例中，当捕获图像时，可以对图像指派元数据。元数据可以包括指示图像处理算法或与图像相关联的算法的信息。元数据还可以包括指示用于捕获图像的图像捕获设备的参数的信息。元数据可以包括可以使得用户能够选择要使用的图像处理算法的信息。如果图像处理在捕获了图像之后的稍后日期被执行，则这样的信息可能是特别有利的。

在本公开的一些实施例中，除了图像处理算法之外，可能存在对图像数据执行的额外处理。例如，输入到图像处理算法的图像数据可以包括任何适当类型的数据，诸如原始拜耳(Bayer)、处理的拜耳、YUV、RGB、JPG、非拜耳原始或任何其他适当类型的数据。不同的图像处理算法可以使用不同类型的输入数据格式。例如，闪光无闪光图像处理算法可以使用拜耳格式的输入数据，并且高动态范围的算法可以使用YUV格式的输入数据。

在本公开的一些实施例中，多于一个的图像处理算法可以适用于图像或图像的子集。例如，多帧噪声滤波器图像处理算法的输出可以被用作用于高动态范围的图像处理算法的输入。

在前述描述中所描述的特征可以在除了明确描述的组合之外的组合中使用。

虽然已经参考特定特征描述了功能，但是该功能可以由其他特征(不论是否描述)来执行。

虽然已经参考特定实施例描述了特征，但是该特征还可以存在于其他实施例中(不论是否描述)。

尽管在前述说明书中尽力注意到被认为是特别重要的本发明的那些特征，但是应当理解，申请人要求保护先前在附图中涉及和/或示出的特征的任何可获得专利权的特征或特征的组合，不论是否对其进行了特别的强调。

Claims (32)

1.一种方法，包括；

检测输入；以及

响应于检测到所述输入，使得图像捕获设备捕获多个图像；其中

所述图像捕获设备被配置为具有第一参数集合用以捕获所述多个图像的第一子集，使得所述多个图像的所述第一子集被配置用于与第一图像处理算法一起使用，并且所述图像捕获设备被配置为具有第二参数集合用以捕获所述多个图像的第二子集，使得所述多个图像的所述第二子集被配置用于与第二图像处理算法一起使用。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述图像捕获设备被配置为捕获多于两个图像子集，其中针对所述图像子集中的每一个图像子集，所述图像捕获设备被配置为具有不同的参数集合，以使得所述图像子集中的每一个图像子集能够与不同的图像处理算法一起使用。

3.根据权利要求2所述的方法，其中所述图像的子集以序列来捕获，其中所述序列的顺序是通过与每个图像子集相关联的图像处理算法来确定的。

4.根据权利要求3所述的方法，其中捕获所述图像的所述序列通过用户输入来确定。

5.根据权利要求3至4中的任何一项所述的方法，其中捕获所述图像的所述序列通过检测到的物理条件来确定。

6.根据权利要求5所述的方法，其中所述检测到的物理条件包括所述图像捕获设备的物理条件。

7.根据权利要求6所述的方法，其中所述检测到的物理条件包括距要成像的对象的距离、所述图像捕获设备的运动中的至少一项。

8.根据权利要求6至5中的任何一项所述的方法，其中所述检测到的物理条件包括要成像的对象的物理条件。

9.根据权利要求8所述的方法，其中所述检测到的物理条件包括勒克斯级、要成像的场景的对比度、对象的维度、对象的类型、对象的运动中的至少一项。

10.根据前述权利要求中的任何一项所述的方法，其中所述检测到的输入包括用户输入。

11.根据权利要求10所述的方法，其中所述检测到的输入包括用户选择至少一个图像处理算法。

12.根据前述权利要求中的任何一项所述的方法，其中所述方法进一步包括存储所述多个图像，使得能够对所存储的图像执行所述图像处理算法。

13.根据前述权利要求中的任何一项所述的方法，其中所述图像处理算法响应于用户输入而执行。

14.根据前述权利要求中的任何一项所述的方法，其中所述图像处理算法被自动地执行。

15.一种设备，包括：

至少一个处理器；以及

包括计算机程序代码的至少一个存储器；

其中所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为通过所述至少一个处理器使得所述设备：

检测输入；以及

响应于检测到所述输入，使得图像捕获设备捕获多个图像；其中

所述图像捕获设备被配置为具有第一参数集合用以捕获所述多个图像的第一子集，使得所述多个图像的所述第一子集被配置用于与第一图像处理算法一起使用，并且所述图像捕获设备被配置为具有第二参数集合用以捕获所述多个图像的第二子集，使得所述多个图像的所述第二子集被配置用于与第二图像处理算法一起使用。

16.根据权利要求15所述的设备，其中所述图像捕获设备被配置为捕获多于两个图像子集，其中针对所述图像子集中的每一个图像子集，所述图像捕获设备被配置为具有不同的参数集合，以使得所述图像子集中的每一个图像子集能够与不同的图像处理算法一起使用。

17.根据权利要求16所述的设备，其中所述图像捕获设备被配置为以序列来捕获所述图像子集，其中所述序列的顺序是通过与每个图像子集相关联的所述图像处理算法来确定的。

18.根据权利要求17所述的设备，其中捕获所述图像的所述序列通过用户输入来确定。

19.根据权利要求17至18中的任何一项所述的设备，其中捕获所述图像的所述序列通过检测到的物理条件来确定。

20.根据权利要求19所述的设备，其中所述检测到的物理条件包括所述图像捕获设备的物理条件。

21.根据权利要求20所述的设备，其中所述检测到的物理条件包括距要成像的对象的距离、所述图像捕获设备的运动中的至少一项。

22.根据权利要求19至21中的任何一项所述的设备，其中所述检测到的物理条件包括要成像的对象的物理条件。

23.根据权利要求22所述的设备，其中所述检测到的物理条件包括勒克斯级、要成像的场景的对比度、对象的维度、对象的类型、对象的运动中的至少一个。

24.根据权利要求15至23中的任何一项所述的设备，其中所述检测到的输入包括用户输入。

25.根据权利要求24所述的设备，其中所述检测到的输入包括用户选择至少一个图像处理算法。

26.根据权利要求15至25中的任何一项所述的设备，其中所述至少一个存储器和所述计算机程序代码进一步被配置为通过所述至少一个处理器使得所述设备存储所述多个图像，使得能够对所存储的图像执行所述图像处理算法。

27.根据权利要求15至26中的任何一项所述的设备，其中所述至少一个存储器和所述计算机程序代码进一步被配置为通过所述至少一个处理器使得所述设备响应于用户输入执行所述图像处理算法。

28.根据权利要求15至27中的任何一项所述的设备，其中所述至少一个存储器和所述计算机程序代码进一步被配置为通过所述至少一个处理器使得所述设备自动地执行所述图像处理算法。

29.一种包括计算机程序指令的计算机程序，当由至少一个处理器执行时，使得设备至少执行：

检测输入；以及

响应于检测到所述输入，使得图像捕获设备捕获多个图像；其中

所述图像捕获设备被配置为具有第一参数集合用以捕获所述多个图像的第一子集，使得所述多个图像的所述第一子集被配置用于与第一图像处理算法一起使用，并且所述图像捕获设备被配置为具有第二参数集合用以捕获所述多个图像的第二子集，使得所述多个图像的所述第二子集被配置用于与第二图像处理算法一起使用。

30.一种计算机程序，包括用于使得计算机执行权利要求1至14中的任何一项所述的方法的程序指令。

31.一种物理实体，实现权利要求29至30中任何一项所述的计算机程序。

32.一种电磁载波信号，执行权利要求29至30中的任何一项所述的计算机程序。