CN104182975A - 自动过滤效果不佳的图片的拍照装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种自动过滤效果不佳的图片的拍照装置及方法，该装置包括图片质量检测单元、权重配置存储单元、选择判断单元。图片质量检测单元对一摄像头采集的原始图像数据进行质量检测，选择判断单元接收判断结果，并根据权重配置存储单元接收的权重系数配置对判断结果进行累加以确定该原始图片是否可以保留，当确定该图片可以保留时将其保存至存储单元中，当确定该图片不可以保留时驱动该摄像头重新采集图像。利用本发明，避免了拍照时出现的突发情况、比如眨眼、光强突然变化、物体突然移动等，造成图片拍摄效果不佳需要人为筛选的问题。

Description

自动过滤效果不佳的图片的拍照装置及方法

技术领域

本发明涉及拍照装置及方法，尤其涉及一种可以自动过滤效果不佳的图片的拍照装置及方法。

背景技术

在相机拍照的过程中，由于被拍摄的人物突然眨眼，容易造成拍摄的照片中出现被拍摄人物闭眼的状态，这不是期望得到的效果。或者，由于光线的突然变化或者光圈的变化，造成拍摄的照片的曝光度不理想，以及由于被拍摄物突然移动，造成成相效果出现边沿模糊的状况，极大的降低了拍照的成功率。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提供一种克服上述问题或者至少部分解决上述问题的自动过滤效果不佳的图片的拍照装置及方法。

本发明提供一种自动过滤效果不佳的图片的拍照装置，包括存储单元，该装置还包括：

图片质量检测单元，用于对一摄像头采集的原始图像数据进行质量检测，该质量为该原始图像的相关参数。

权重配置存储单元，用于接收权重系数配置，该权重系数用于表示图片质量的相关参数的比重。

选择判断单元，用于接收该图片质量判断单元的判断结果，并根据权重系数配置对该判断结果进行累加以确定该原始图片是否可以保留。还用于当确定该原始图片可以保留时将该原始图片并保存至该存储单元中。以及还用于当确定该图片不可以保留时输出相应的控制指令至该摄像头，以驱动该摄像头重新采集图像。

本发明还提供一种自动过滤效果不佳的图片的拍照方法，该方法包括：

驱动一摄像头采集原始图像数据。

检测该原始图像数据的质量，该质量为该原始图像的相关参数。

接收该判断结果，并根据权重系数配置对该判断结果进行累加以确定该图片是否可以保留。以及

当确定该原始图片可以保留时保存该原始图片，当确定该图片不可以保留时输出相应的控制指令至该摄像头，以驱动该摄像头重新采集图像。

本发明提供的一种自动过滤效果不佳的图片的拍照装置及方法，通过闭眼检测、锐度检测、对比度检测等判断图片指令是否符合预设条件，再将判断结果进行综合权重累加以最终确定是否保留当前图片，并当不符合预设条件从而无法保留当前图片时驱动摄像头重新拍照。从而，本发明避免了拍照时出现的突发情况、比如眨眼、光强突然变化、物体突然移动等，造成图片拍摄效果不佳需要人为筛选的问题。

附图说明

图1为本发明实施方式中的自动过滤效果不佳的图片的拍照装置的功能模块示意图；

图2为本发明实施方式中的自动过滤效果不佳的图片的方法的流程示意图。

标号说明：

装置                 10

临时存储单元         11

图片质量检测单元     12

权重配置存储单元     13

选择判断单元         14

存储单元             15

摄像头               20

具体实施方式

为详细说明本发明的技术内容、构造特征、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图详予说明。

请参阅图1，为本发明实施方式中的自动过滤效果不佳的图片的拍照装置的功能模块示意图，该装置10包括临时存储单元11、图片质量检测单元12、权重配置存储单元13、选择判断单元14以及存储单元15。并且，该装置10应用于一具有摄像头20的电子设备中，用于根据对照片质量检测的结果选择最优图片控制摄像头20。该电子设备可以是照相机、手机、平板电脑等具有摄像头的电子设备。

该摄像头20用于采集原始的图像数据，并把该原始图像数据发送至临时存储单元11中进行保存。该图片质量检测单元12用于对该临时存储单元11中保存的原始图像数据进行质量检测。进一步地，该图片质量检测单元12包括闭眼检测子单元121、对比度检测子单元122以及边沿锐度经检测子单元123。该闭眼检测子单元121用于读取该临时存储单元11中保存的原始图像，并进行闭眼检测处理，然后把处理结果发送至该选择判断单元14。该对比度检测子单元122用于读取该临时存储单元11中保存的原始图像，并进行对比度检测处理，然后把处理结果送往该选择判断单元14。该边沿锐度检测子单元123用于读取该临时存储单元11中保存的原始图像，并进行锐度检测处理，然后把处理结果送往该选择判断单元14。

其中，该闭眼检测子单元121的使用前提是选中了人物肖像拍摄模式，保证图像中有人脸出现。首先，使用给予人眼捕捉的人脸识别找出人脸位置，如果人脸识别失败则不使用该闭眼检测子单元121进行图片的检测，即该闭眼检测子单元121输出的计算结果为0。如果可以找出图像中的人脸，则当识别到人脸后查找人眼位置的上下边沿，然后计算该图片人眼上下边沿所在行的行数差，以作为本图片的人眼大小。该闭眼检测子单元121判断该行数差是否不小于一预设行数差值，从而判断图片中的人脸是否出现闭眼情况。该预设行数差值根据多双人眼上下边沿所在行的行数差的平均值进行设置，当计算得到的行数差不小于该预设行数差值时则判断人眼是睁开的。人眼识别算法为现有技术，在此不加赘述。

该对比度检测子单元122根据整张图像的所有像素统计整张图片的灰度值，计算出最大值和最小值的差以得到对比度的值，然后判断该计算得到的对比度的值是否不小于一预设对比度值，从而判断该图片是否可以保留。其中，该预设对比度值可以由用户根据当前环境或情境自行设置，还可以是系统默认值。

该边沿锐度检测子单元123以n*n宏块为单位进行处理，例如，3*3宏块，查找宏块中是否存在快速变化的边沿，如果第一个宏块中没有找到边沿则继续查找下一块，直到找到边沿为止，然后计算这个边沿的锐度。该边沿锐度检测子单元123还判断该计算得到的边缘锐度值是否大于一预设的锐度值，从而判断该图片是否可以保留。其中，该预设锐度值可以由用户根据当前环境或情境自行设置，还可以是系统默认值。

下面以3*3宏块为例对本发明进行详细说明。

基于3*3的图像宏块，以中间像素点为中心，然后计算左上、上、右上、左、右、左下、下、以及右下一共8个像素点相对中间像素点的差值。如果出现差值最大的像素点形成一条线，则判断找到一条有方向的边沿，根据如上所述的判断过程能够得到以下5种方向判断结果，然后根据运算结果判断方向:

1.如果所有像素点的差值都小于边沿存在的判断阈值，则判断结果为该宏块内不存在图像变化的边沿；(比如灰度范围为1～256的图像中，边沿存在判断阈值可以设置为20)。

2.方向分为水平、直、左45度以及右45度，分别通过累加对应方向上的两个像素点相对中间像素点的差值之和的比较来判断方向。

3.水平方向的左像素点和右像素点的差值都大于边沿存在判断阈值，且差值之和大于其他任何一个方向判断所需两像素点差值之和，则方向判断为垂直。

4.垂直方向的上像素点和下像素点的差值都大于边沿存在判断阈值，且差值之和大于其他任何一个方向判断所需两像素点差值之和，则方向判断为水平。

5.左上像素点和右下像素点的差值都大于边沿存在判断阈值，且差值之和大于其他任何一个方向判断所需两像素点差值之和，则方向判断为右45度。

6.左下像素点和右上像素点的差值都大于边沿存在判断阈值，且差值之和大于其他任何一个方向判断所需两像素点差值之和，则方向判断为左45度。

进一步地，该边沿锐度检测子单元123还根据方向判断结果计算边沿方向相垂直的2个像素点的差值之和做为这个宏块的边沿差值，然后计算该图像内所有判断为有边沿的宏块其边沿差值的平均值，并将该结果作为图像平均边沿差值，当图像平均边沿差值大于一预设值时判断该图片可以保留。

该权重配置存储单元13用于接收权重系数配置，该权重系数用于表明表示图片质量的相关参数的比重，例如，用户拍照时首要考虑图片的对比度、其次是是否闭眼等。该选择判断单元14用于接收该图片质量判断单元12的判断结果，并根据权重系数配置对该判断结果进行累加以确定该图片是否可以保留。例如，该权重系数配置为对比度、闭眼检测、边沿锐化，当图片质量判断单元12的判断结果为对比度小于预设值、未检测到闭眼、边沿锐化值不小于预设值，则该选择判断单元14确定该图片不可以保留。

当确定该图片可以保留时，该选择判断单元14将该图片从该临时存储单元11中提取并保存至该存储单元15中供用户使用或查看。当确定该图片不可以保留时，该选择判断单元14输出相应的控制指令至该摄像头20，以驱动该摄像头20重新拍摄。

在本实施方式中，该选择判断单元14还输出相应的控制指令至该临时存储单元11以清除之前不可以保留的图片。

请参阅图2，为本发明实施方式中的自动过滤效果不佳的图片的拍照方法的流程示意图，该方法包括：

步骤S30，该摄像头20采集原始的图像数据，并把该原始图像数据发送至临时存储单元11中进行保存。

步骤S31，该图片质量检测单元12对该临时存储单元11中保存的原始图像数据进行质量检测。

具体地，该闭眼检测子单元121读取该临时存储单元11中保存的原始图像，并进行闭眼检测处理，然后把处理结果发送至该选择判断单元14。该对比度检测子单元122读取该临时存储单元11中保存的原始图像，并进行对比度检测处理，然后把处理结果送往该选择判断单元14。该边沿锐度检测子单元123读取该临时存储单元11中保存的原始图像，并进行锐度检测处理，然后把处理结果送往该选择判断单元14。

其中，该闭眼检测子单元121的使用前提是选中了人物肖像拍摄模式，保证图像中有人脸出现。首先，使用给予人眼捕捉的人脸识别找出人脸位置，如果人脸识别失败则不使用该闭眼检测子单元121进行图片的检测，即该闭眼检测子单元121输出的计算结果为0。如果可以找出图像中的人脸，则当识别到人脸后查找人眼位置的上下边沿，然后计算该图片人眼上下边沿所在行的行数差，以作为本图片的人眼大小。该闭眼检测子单元121判断该行数差是否不小于一预设行数差值，从而判断图片中的人脸是否出现闭眼情况。该预设行数差值根据多双人眼上下边沿所在行的行数差的平均值进行设置，当计算得到的行数差不小于该预设行数差值时则判断人眼是睁开的。人眼识别算法为现有技术，在此不加赘述。

该对比度检测子单元122根据整张原始图像的所有像素统计整张图片的灰度值，计算出最大值和最小值的差以得到对比度的值，然后判断该计算得到的对比度的值是否不小于一预设对比度值，从而判断该图片是否可以保留。其中，该预设对比度值可以由用户根据当前环境或情境自行设置，还可以是系统默认值。

该边沿锐度检测子单元123以n*n宏块为单位进行处理，例如，3*3宏块，查找宏块中是否存在快速变化的边沿，如果第一个宏块中没有找到边沿则继续查找下一块，直到找到边沿为止，然后计算这个边沿的锐度。该边沿锐度检测子单元123还判断该计算得到的边缘锐度值是否大于一预设的锐度值，从而判断该图片是否可以保留。其中，该预设锐度值可以由用户根据当前环境或情境自行设置，还可以是系统默认值。

下面以3*3宏块为例对本发明进行详细说明。

基于3*3的图像宏块，以中间像素点为中心，然后计算左上、上、右上、左、右、左下、下、以及右下一共8个像素点相对中间像素点的差值。如果出现差值最大的像素点形成一条线，则判断找到一条有方向的边沿，根据如上所述的判断过程能够得到以下5种方向判断结果，然后根据运算结果判断方向:

1.如果所有像素点的差值都小于边沿存在的判断阈值，则判断结果为该宏块内不存在图像变化的边沿；(比如灰度范围为1～256的图像中，边沿存在判断阈值可以设置为20)。

2.方向分为水平、直、左45度以及右45度，分别通过累加对应方向上的两个像素点相对中间像素点的差值之和的比较来判断方向。

3.水平方向的左像素点和右像素点的差值都大于边沿存在判断阈值，且差值之和大于其他任何一个方向判断所需两像素点差值之和，则方向判断为垂直。

4.垂直方向的上像素点和下像素点的差值都大于边沿存在判断阈值，且差值之和大于其他任何一个方向判断所需两像素点差值之和，则方向判断为水平。

5.左上像素点和右下像素点的差值都大于边沿存在判断阈值，且差值之和大于其他任何一个方向判断所需两像素点差值之和，则方向判断为右45度。

6.左下像素点和右上像素点的差值都大于边沿存在判断阈值，且差值之和大于其他任何一个方向判断所需两像素点差值之和，则方向判断为左45度。

进一步地，该边沿锐度检测子单元123还根据方向判断结果计算边沿方向相垂直的2个像素点的差值之和做为这个宏块的边沿差值，然后计算该图像内所有判断为有边沿的宏块其边沿差值的平均值，并将该结果作为图像平均边沿差值，当图像平均边沿差值大于一预设值时判断该图片可以保留。

步骤S32，该选择判断单元14接收该图片质量判断单元12的判断结果，并根据权重系数配置对该判断结果进行累加以确定该图片是否可以保留。若是，则进入步骤S33，否则进入步骤S34。

其中，该权重系数用于表明表示图片质量的相关参数的比重，例如，用户拍照时首要考虑图片的对比度、其次是是否闭眼等。

步骤S33，当确定该图片可以保留时，该选择判断单元14将该图片从该临时存储单元11中提取并保存至该存储单元15中供用户使用或查看。然后，流程结束。

在本实施方式中，该选择判断单元14还输出相应的控制指令至该临时存储单元11以清除之前不可以保留的图片。

步骤S34，当确定该图片不可以保留时，该选择判断单元14输出相应的控制指令至该摄像头20，以驱动该摄像头20重新拍摄。然后，返回步骤S30。

本发明提供的一种自动过滤效果不佳的图片的拍照装置和方法，通过闭眼检测、锐度检测、对比度检测等判断图片指令是否符合预设条件，再将判断结果进行综合权重累加以最终确定是否保留当前图片，并当不符合预设条件从而无法保留当前图片时驱动摄像头重新拍照。从而，本发明避免了拍照时出现的突发情况、比如眨眼、光强突然变化、物体突然移动等，造成图片拍摄效果不佳需要人为筛选的问题。

以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (11)

1.一种自动过滤效果不佳的图片的拍照装置，包括存储单元，其特征在于，所述装置还包括：

图片质量检测单元，用于对一摄像头采集的原始图像数据进行质量检测，所述质量为所述原始图像的相关参数；

权重配置存储单元，用于接收权重系数配置，所述权重系数用于表示图片质量的相关参数的比重；

选择判断单元，用于接收所述图片质量判断单元的判断结果，并根据权重系数配置对所述判断结果进行累加以确定所述原始图片是否可以保留；还用于当确定所述原始图片可以保留时将所述原始图片并保存至所述存储单元中；以及还用于当确定所述图片不可以保留时输出相应的控制指令至所述摄像头，以驱动所述摄像头重新采集图像。

2.如权利要求1所述的自动过滤效果不佳的图片的拍照装置，其特征在于，还包括临时存储单元，用于保存所述摄像头采集的原始图像数据；

所述选择判断单元还用当确定所述原始图片不可以保留时清除所述临时存储单元保存的所述原始图片。

3.如权利要求1所述的自动过滤效果不佳的图片的拍照装置，其特征在于，所述图片质量判断单元包括：

闭眼检测子单元，用于对所述原始图像进行闭眼检测处理，以产生相应的第一判断结果；

对比度检测子单元，用于对所述原始图像进行对比度检测处理，以产生相应的第二判断结果；以及

边沿锐度检测子单元，用于对所述原始图像进行锐度检测处理，以产生相应的第三判断结果。

4.如权利要求3所述的自动过滤效果不佳的图片的拍照装置，其特征在于，所述闭眼检测子单元在识别到的人脸查找人眼位置的上下边沿，计算所述人眼上下边沿所在行的行数差，判断所述行数差是否不小于一预设行数差值，从而判断所述原始图片中的人脸是否出现闭眼情况；

所述对比度检测子单元根据所述原始图像的所有像素统计灰度值，计算出最大值和最小值的差以得到对比度的值，判断所述计算得到的对比度的值是否不小于一预设对比度值，从而判断所述图片是否可以保留；

边沿锐度检测子单元以n*n宏块为单位进行处理，判断每个宏块的边沿，计算所述边沿的锐度，还判断所述计算得到的边缘锐度值是否大于一预设的锐度值，从而判断所述图片是否可以保留。

5.如权利要求4所述的自动过滤效果不佳的图片的拍照装置，其特征在于，所述边沿锐度检测子单元还根据边沿方向的判断结果计算边沿方向相垂直的像素点的差值之和做为对应宏块的边沿差值，计算所述原始图像内所有判断为有边沿的宏块其边沿差值的平均值，并将所述计算得到平均值作为所述原始图像的平均边沿差值，以及判断所述平均边沿差值是否大于一预设值以判断所述图片是否可以保留。

6.一种自动过滤效果不佳的图片的拍照方法，其特征在于，所述方法包括：

驱动一摄像头采集原始图像数据；

检测所述原始图像数据的质量，所述质量为所述原始图像的相关参数；

接收所述判断结果，并根据权重系数配置对所述判断结果进行累加以确定所述图片是否可以保留；以及

当确定所述原始图片可以保留时保存所述原始图片，当确定所述图片不可以保留时输出相应的控制指令至所述摄像头，以驱动所述摄像头重新采集图像。

7.如权利要求6所述的自动过滤效果不佳的图片的拍照方法，其特征在于，所述驱动一摄像头采集原始图像数据的步骤之后还包括：

保存所述原始图像数据。

8.如权利要求7所述的自动过滤效果不佳的图片的拍照方法，其特征在于，所述当确定所述图片不可以保留时输出相应的控制指令至所述摄像头，以驱动所述摄像头重新采集图像的步骤之后，还包括：

清除保存的所述原始图片。

9.如权利要求6所述的自动过滤效果不佳的图片的拍照方法，其特征在于，所述检测所述原始图像数据的质量的步骤包括：

对所述原始图像进行闭眼检测处理，以产生相应的第一判断结果；

对所述原始图像进行对比度检测处理，以产生相应的第二判断结果；以及

对所述原始图像进行锐度检测处理，以产生相应的第三判断结果。

10.如权利要求9所述的自动过滤效果不佳的图片的拍照方法，其特征在于，所述对所述原始图像进行闭眼检测处理，以产生相应的第一判断结果的步骤包括：在识别到的人脸查找人眼位置的上下边沿，计算所述人眼上下边沿所在行的行数差，判断所述行数差是否不小于一预设行数差值，从而判断所述原始图片中的人脸是否出现闭眼情况；

所述对所述原始图像进行对比度检测处理，以产生相应的第二判断结果的步骤包括：根据所述原始图像的所有像素统计灰度值，计算出最大值和最小值的差以得到对比度的值，判断所述计算得到的对比度的值是否不小于一预设对比度值，从而判断所述图片是否可以保留；以及

所述对所述原始图像进行锐度检测处理，以产生相应的第三判断结果的步骤包括：以n*n宏块为单位进行处理，判断每个宏块的边沿，计算所述边沿的锐度，还判断所述计算得到的边缘锐度值是否大于一预设的锐度值，从而判断所述图片是否可以保留。

11.如权利要求10所述的自动过滤效果不佳的图片的拍照方法，其特征在于，所述对所述原始图像进行锐度检测处理，以产生相应的第三判断结果的步骤还包括：根据边沿方向的判断结果计算边沿方向相垂直的像素点的差值之和做为对应宏块的边沿差值，计算所述原始图像内所有判断为有边沿的宏块其边沿差值的平均值，并将所述计算得到平均值作为所述原始图像的平均边沿差值，以及判断所述平均边沿差值是否大于一预设值以判断所述图片是否可以保留。