CN105959593B - 一种拍照设备的曝光方法及拍照设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种拍照设备的曝光方法及拍照设备。该方法包括:获取当前场景的图像信息;根据所述当前场景的图像信息识别所述当前场景的场景类型;根据M个场景类型与N个测光矩阵的对应关系,获取所述当前场景的场景类型对应的目标测光矩阵;所述M为正整数,所述N为正整数;根据所述目标测光矩阵设定所述拍照设备的曝光参数。本发明公开了一种拍照设备。该方法可以根据场景图像的类型智能选择合适的测光模式,提高用户体验。
Description
技术领域
本发明涉及拍照设备技术领域,特别涉及一种拍照设备的曝光方法及拍照设备。
背景技术
目前,越来越多的人使用相机或智能拍照设备、如智能手机、平板电脑等中的相机功能进行拍照。为了拍出质量更高的照片,往往需要对当前场景进行测光,通过测光结果来设置相机曝光参数。然而,相机的测光方式往往采用单一模式,如中心测光模式、平均测光模式、多分区测光模式等中的一种,当相机采用平均测光模式进行测光时,若当前场景为背光场景,则拍摄的图像中心区域较暗,不能根据场景图像的类型智能选择合适的测光模式,用户体验差。
发明内容
本发明实施例公开了一种拍照设备的曝光方法及拍照设备,可以根据场景图像的类型智能选择合适的测光模式,提高用户体验。
第一方面,本发明提供了一种拍照设备的曝光方法,包括:
获取当前场景的图像信息;
根据所述当前场景的图像信息识别所述当前场景的场景类型;
根据M个场景类型与N个测光矩阵的对应关系,获取所述当前场景的场景类型对应的目标测光矩阵;所述M为正整数,所述N为正整数;
根据所述目标测光矩阵设定所述拍照设备的曝光参数。
结合第一方面,在第一方面的第一种实现中,所述根据所述当前场景的图像信息识别所述当前场景的场景类型包括:
根据所述当前场景的图像信息生成灰度直方图;
根据所述灰度直方图中灰度值的分布情况识别所述当前场景的场景类型;
结合第一方面,在第一方面的第二种实现中,所述根据场景类型与测光矩阵的对应关系,获取所述当前场景的场景类型对应的目标测光矩阵包括:
获取所述当前场景的场景类型对应的K个测光矩阵;所述K为正整数,且K≤N;
确定权重信息;所述权重信息包括所述当前场景的场景类型对应的多个测光矩阵分别对应的权重值;其中,所述当前场景的场景类型对应的多个测光矩阵分别对应的权重值之和为1;
根据所述权重信息以及所述当前场景的场景类型对应的多个测光矩阵,计算目标测光矩阵。
结合第一方面,在第一方面的第三种实现中,所述场景类型包括顺光场景和背光场景;所述场景类型与测光矩阵的对应关系包括所述顺光场景与平均测光矩阵的对应关系与所述背光场景与中心测光矩阵的对应关系。
结合第一方面,在第一方面的第四种实现中,所述根据所述目标测光矩阵设定所述拍照设备的曝光参数之后,所述方法还包括:显示根据所述曝光参数获取的预览图像。
结合第一方面的第二种实现,在第一方面的第五种实现中,所述多个测光矩阵包括平均测光矩阵以及中心测光矩阵;所述权重信息包括所述平均测光矩阵对应的第一权重值以及所述中心测光矩阵对应的第二权重值;所述目标测光矩阵为所述第一权重值的所述平均测光矩阵与所述第二权重值的所述中心测光矩阵的叠加。
第二方面,本发明还提供了一种拍照设备,包括:
获取单元,用于获取当前场景的图像信息;
识别单元,用于根据所述当前场景的图像信息识别所述当前场景的场景类型;
获取单元,用于根据M个场景类型与N个测光矩阵的对应关系,获取所述当前场景的场景类型对应的目标测光矩阵;其中,所述M为正整数,所述N为正整数;
设定单元,用于根据所述目标测光矩阵设定所述拍照设备的曝光参数。
结合第二方面,在第二方面的第一种实现中,所述识别单元具体用于:
根据所述当前场景的图像信息生成灰度直方图;
根据所述灰度直方图中灰度值的分布情况识别所述当前场景的场景类型;
结合第二方面,在第二方面的第二种实现中,所述获取单元还用于:
获取所述当前场景的场景类型对应的K个测光矩阵;所述K为正整数,且K≤N;
确定权重信息;所述权重信息包括所述当前场景的场景类型对应的多个测光矩阵分别对应的权重值;其中,所述当前场景的场景类型对应的多个测光矩阵分别对应的权重值之和为1;
根据所述权重信息以及所述当前场景的场景类型对应的多个测光矩阵,计算目标测光矩阵。
结合第二方面,在第二方面的第三种实现中,所述场景类型包括顺光场景和背光场景;所述场景类型与测光矩阵的对应关系包括所述顺光场景与平均测光矩阵的对应关系与所述背光场景与中心测光矩阵的对应关系。
结合第二方面,在第二方面的第四种实现中,所述拍照设备还包括:
显示单元,用于显示根据所述曝光参数获取的预览图像。
结合第二方面第二种实现,在第二方面的第五种实现中,所述多个测光矩阵包括平均测光矩阵以及中心测光矩阵;所述权重信息包括所述平均测光矩阵对应的第一权重值以及所述中心测光矩阵对应的第二权重值;所述目标测光矩阵为所述第一权重值的所述平均测光矩阵与所述第二权重值的所述中心测光矩阵的叠加。
上述发明,拍照设备通过获取当前场景的图像信息,并根据当前场景的图像信息识别当前场景的场景类型,再根据M个场景类型与N个测光矩阵的对应关系,获取当前场景的场景类型对应的目标测光矩阵,并根据目标测光矩阵设定所述拍照设备的曝光参数,该方法可以根据场景图像的类型智能选择合适的测光模式,提高用户体验。
而且,该方法中目标测光矩阵还可以根据当前场景类型对应的K个测光矩阵以及其分别对应的权重值计算获得,用户可以根据自己的喜好设定权重值,从而改变测光模式,可提供一种可连续变化的测光模式,提高用户体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明提供的拍照设备的曝光方法一较佳实施方式的流程示意图;
图2为本发明提供的权重值设置界面一实施方式的结构示意图;
图3为本发明提供的权重值获取方式一实施方式的结构示意图;
图4为本发明提供的权重值获取方式另一实施方式的结构示意图;
图5是本发明提供的拍照设备一实施方式的结构示意图;
图6是本发明提供的拍照设备的一实施方法的结构框架图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。
需要说明的是,在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解,本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
请参阅图1,图1是本发明提供的拍照设备的曝光方法一较佳实施方式的流程示意图。本发明实施例提供的拍照设备的曝光方法可以应用于具有拍照功能的终端,例如智能手机,平板电脑等、相机等,该方法包括:
步骤S101:获取当前场景的图像信息。
具体地,拍照设备通过光学传感器,如摄像头,获取当前场景的图像信息。
步骤S102:根据所述当前场景的图像信息识别所述当前场景的场景类型。
其中,场景类型可以包括顺光场景、背光场景、过曝光场景等。根据当前场景的图像信息识别当前场景类型的方法可以是,接收用户选定的场景类型,即,用户可以通过在场景类型的菜单中选定场景类型。
本发明实施例中,根据所述当前场景的图像信息识别所述当前场景的场景类型的方法可以是,根据所述当前场景的图像信息生成灰度直方图;根据所述灰度直方图中灰度值的分布情况识别所述当前场景的场景类型。具体地,灰度直方图是对图像中灰度级分布的统计,它可以表示图像中具有某种灰度级的像素的个数,反映了图像中某种灰度出现的频率。拍照设备根据当前场景的图像信息生成灰度直方图,统计灰度值的分布情况,灰度值的分布情况识别所述当前场景的场景类型,比如,当灰度直方图中灰度值大于200的像素点分布于中间区域较多,则可判定为该灰度直方图对应的场景类型为中间过曝光场景;当灰度直方图中灰度值小于100的像素点分布于中间区域较多,且整个灰度直方图的对比度较高时,则可判定为该灰度直方图对应的场景类型为背光场景;当灰度直方图中的对比度较低时,可以判定为该灰度直方图对应的场景类型为顺光场景等。
步骤S103:根据M个场景类型与N个测光矩阵的对应关系,获取所述当前场景的场景类型对应的目标测光矩阵;所述M为正整数,所述N为正整数。
具体地,数据库中预设储存了M个场景类型与N个测光矩阵的对应关系,拍照设备在数据库中查找当前场景的场景类型对应的目标测光矩阵。可以理解,该数据库可以位于本地的存储单元中,也可以储存于相机芯片的图像处理芯片(IPS)中,也可以位于服务器,缓存于本地等,本发明不作限制。
可以理解,多个场景类型可以对应同一测光矩阵;同一场景类型也可以对应多个测光矩阵,此时目标测光矩阵可以为多个测光矩阵中被选中测光矩阵,选中的方法可以是接收用户在针对该测光矩阵输入的选中操作,也可以是系统默认选中的测光矩阵,目标测光矩阵也可以是对应的多个测光矩阵不同权重值的叠加等。因此,M可以大于N,M可以等于N,M也可以小于N,本发明不作限制。
本发明实施例中,步骤S103可以包括:获取所述当前场景的场景类型对应的K个测光矩阵;所述K为正整数,且K≤N;确定权重信息;所述权重信息包括所述当前场景的场景类型对应的多个测光矩阵分别对应的权重值;其中,所述当前场景的场景类型对应的多个测光矩阵分别对应的权重值之和为1;根据所述权重信息以及所述当前场景的场景类型对应的多个测光矩阵,计算目标测光矩阵。
具体地,当前场景的场景类型可以对应的K个测光矩阵,比如,第一测光矩阵A1、第二测光矩阵A2、第三测光矩阵A3……第K测光矩阵Ak,可以分别设定K个矩阵的权重值x1、x2、x3……xk,则可以用以下公式(1)计算目标测光矩阵A:
A=x1A1+x2A2+x3A3+……xkAk,(x1+x2+x3+……xk=1) (1)
其中,权重值的获取方式可以是,在权重值设置界面输入的权重值,请参阅图2,图2为本发明提供的权重值设置界面一实施方式的结构示意图,该权重值设置界面包括k个测光矩阵,用户可以在k个测光矩阵对应的权重值输入框内输入权重值。
权重值的获取方式也可以是在权重值设定区域输入的预设操作,该预设操作可以是在权重值设定区域输入的点击操作、双击操作、滑动操作等,请参阅图3,图3为本发明提供的权重值获取方式一实施方式的结构示意图。图3所示的权重值的获取方式为针对两个测光矩阵进行计算目标测光矩阵时权重值的获取方式,该权重设定区域的包括权重轴310和指针320,权重轴310的两端分别表示第一测光矩阵和第二测光矩阵,权重轴310总长度为1,指针320距离第二测光矩阵的距离为第一权重值,指针320距离第一测光矩阵的距离为第二权重值。可以通过在权重轴上指定位置点击,将指针320移动至该指定位置,也可以将指针320拖动至指定位置,从而获取第一权重值和第二权重值。
请参阅图4,图4为本发明提供的权重值获取方式另一实施方式的结构示意图。图4所示的权重值的获取方式可以针对两个测光矩阵或三个测光矩阵进行计算目标测光矩阵时权重值的获取方式,该权重设定区域的包括等边三角形区域410和坐标点420,等边三角形区域410的三端分别表示第一测光矩阵、第二测光矩阵以及第三测光矩阵,等边三角形区域的高为1,坐标点420到第一测光矩阵相对的边的距离为第一权重值,同理,坐标点420到第二测光矩阵相对的边的距离为第二权重值,坐标点420到第三测光矩阵相对的边的距离为第三权重值。可以通过在等边三角形区域410中上指定位置点击,将坐标点420移动至该指定位置,也可以将坐标点420拖动至指定位置,从而获取第一权重值、第二权重值以及第三权重值。
步骤S104:根据所述目标测光矩阵设定所述拍照设备的曝光参数。
具体地,拍照设备根据该目标矩阵计算曝光参数,并设定该拍照设备的曝光参数。其中,曝光参数可以包括曝光时间、增益、曝光量、补光量等中的一个或多个的组合。
本发明实施例中,步骤S104之后,所述方法还可以包括:显示根据所述曝光参数获取的预览图像,以观看预览拍照效果。
本发明实施例中,所述场景类型包括顺光场景和背光场景;所述场景类型与测光矩阵的对应关系包括所述顺光场景与平均测光矩阵的对应关系与所述背光场景与中心测光矩阵的对应关系。
具体地,拍照设备通过摄像头获取当前场景的图像信息,根据该图像信息判断当前场景的场景类型,当当前场景为顺光场景时,将拍照设备的测光模式设置为平均测光模式,使用平均测光矩阵进行测光,并计算曝光参数,再设置该拍照设备的曝光参数;当当前场景为背光场景时,将拍照设备的测光模式设置为中心测光模式,使用中心测光矩阵进行测光,并计算曝光参数,再设置该拍照设备的曝光参数。当当前场景的场景类型既不是顺光场景也不是背光场景时,可以通过获取中心测光矩阵对应的权重值和平均测光矩阵对应的权重值,计算目标测光矩阵,并计算曝光参数,再设置该拍照设备的曝光参数。
本发明实施例中,所述多个测光矩阵包括平均测光矩阵以及中心测光矩阵;所述权重信息包括所述平均测光矩阵对应的第一权重值以及所述中心测光矩阵对应的第二权重值;所述目标测光矩阵为所述第一权重值的所述平均测光矩阵与所述第二权重值的所述中心测光矩阵的叠加。
具体地,当当前场景的场景类型既不是顺光场景也不是背光场景时,或者接收到人工设置测光矩阵的指令时,拍照设备可以通过获取平均测光矩阵A1对应的第一权重值x1和中心测光矩阵A2对应的第二权重值x2,计算目标测光矩阵A,并计算曝光参数,再设置该拍照设备的曝光参数。其中,该目标测光矩阵A=x1A1为+x2A2。
本发明实施例中,拍照设备通过获取当前场景的图像信息,并根据当前场景的图像信息识别当前场景的场景类型,再根据M个场景类型与N个测光矩阵的对应关系,获取当前场景的场景类型对应的目标测光矩阵,并根据目标测光矩阵设定所述拍照设备的曝光参数,该方法可以根据场景图像的类型智能选择合适的测光模式,提高用户体验。
请参阅图5,图5是本发明提供的拍照设备一实施方式的结构示意图。该拍照设备可以应用于拍照设备,该拍照设备可以是智能手机、平板电脑、相机等,该拍照设备500可以包括:第一获取单元501、识别单元502、第二获取单元503以及设定单元504,其中,
获取单元501,用于获取当前场景的图像信息;
识别单元502,用于根据所述当前场景的图像信息识别所述当前场景的场景类型;
获取单元503,用于根据M个场景类型与N个测光矩阵的对应关系,获取所述当前场景的场景类型对应的目标测光矩阵;其中,所述M为正整数,所述N为正整数;
设定单元504,用于根据所述目标测光矩阵设定所述拍照设备的曝光参数。
本发明实施例中,所述识别单元502具体用于:
根据所述当前场景的图像信息生成灰度直方图;
根据所述灰度直方图中灰度值的分布情况识别所述当前场景的场景类型;
本发明实施例中,所述获取单元503还用于:
获取所述当前场景的场景类型对应的K个测光矩阵;所述K为正整数,且K≤N;
确定权重信息;所述权重信息包括所述当前场景的场景类型对应的多个测光矩阵分别对应的权重值;其中,所述当前场景的场景类型对应的多个测光矩阵分别对应的权重值之和为1;
根据所述权重信息以及所述当前场景的场景类型对应的多个测光矩阵,计算目标测光矩阵。
本发明实施例中,所述场景类型包括顺光场景和背光场景;所述场景类型与测光矩阵的对应关系包括所述顺光场景与平均测光矩阵的对应关系与所述背光场景与中心测光矩阵的对应关系。
本发明实施例中,所述拍照设备还包括:
显示单元,用于显示根据所述曝光参数获取的预览图像。
本发明实施例中,所述多个测光矩阵包括平均测光矩阵以及中心测光矩阵;所述权重信息包括所述平均测光矩阵对应的第一权重值以及所述中心测光矩阵对应的第二权重值;所述目标测光矩阵为所述第一权重值的所述平均测光矩阵与所述第二权重值的所述中心测光矩阵的叠加。
需要说明的是,本发明各实施例中的拍照设备500中获取单元501、识别单元502、获取单元503、设定单元504以及显示单元的功能可根据上述方法实施例中的方法具体实现,其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述,此处不再赘述。
请参阅图6,图6是本发明提供的拍照设备的一实施方法的结构框架图。该拍照设备用于配合实施上述方案。该拍照设备可以是智能手机、平板电脑、相机等。本发明实施例提供的拍照设备可以用于实施上述图1所示的本发明各实施例实现的方法,为了便于说明,仅示出了与本发明各实施例相关的部分,具体技术细节未揭示的,请参照图1所示的本发明各实施例。其中,图6所示的拍照设备可以包括:处理器601以及通过接口602与处理器601相连接的输入模块603、输出模块604,以及通过总线605与处理器601相连接的存储器606。其中,存储器606用于存储一组程序代码;处理器601用于调用存储器606中存储的程序代码,用于执行以下操作:
通过输入模块603、获取当前场景的图像信息;
根据所述当前场景的图像信息识别所述当前场景的场景类型;
根据M个场景类型与N个测光矩阵的对应关系,获取所述当前场景的场景类型对应的目标测光矩阵;所述M为正整数,所述N为正整数;
通过输出模块604根据所述目标测光矩阵设定所述拍照设备的曝光参数。
本发明实施例中,所述处理器601执行所述根据所述当前场景的图像信息识别所述当前场景的场景类型可以包括:
根据所述当前场景的图像信息生成灰度直方图;
根据所述灰度直方图中灰度值的分布情况识别所述当前场景的场景类型;
本发明实施例中,所述处理器601执行所述根据场景类型与测光矩阵的对应关系,获取所述当前场景的场景类型对应的目标测光矩阵可以包括:
获取所述当前场景的场景类型对应的K个测光矩阵;所述K为正整数,且K≤N;
确定权重信息;所述权重信息包括所述当前场景的场景类型对应的多个测光矩阵分别对应的权重值;其中,所述当前场景的场景类型对应的多个测光矩阵分别对应的权重值之和为1;
根据所述权重信息以及所述当前场景的场景类型对应的多个测光矩阵,计算目标测光矩阵。
本发明实施例中,所述场景类型包括顺光场景和背光场景;所述场景类型与测光矩阵的对应关系包括所述顺光场景与平均测光矩阵的对应关系与所述背光场景与中心测光矩阵的对应关系。
本发明实施例中,所述根据所述目标测光矩阵设定所述拍照设备的曝光参数之后,所述处理器601还用于执行:通过输出模块604显示根据所述曝光参数获取的预览图像。
综上所述,拍照设备通过获取当前场景的图像信息,并根据当前场景的图像信息识别当前场景的场景类型,再根据M个场景类型与N个测光矩阵的对应关系,获取当前场景的场景类型对应的目标测光矩阵,并根据目标测光矩阵设定所述拍照设备的曝光参数,该方法可以根据场景图像的类型智能选择合适的测光模式,提高用户体验。
而且,该方法中目标测光矩阵还可以根据当前场景类型对应的K个测光矩阵以及其分别对应的权重值计算获得,用户可以根据自己的喜好设定权重值,从而改变测光模式,可提供一种可连续变化的测光模式,提高用户体验。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory,RAM)等。
以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已,当然不能以此来限定本发明之权利范围,本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程,并依本发明权利要求所作的等同变化,仍属于发明所涵盖的范围。
Claims (12)
1.一种拍照设备的曝光方法,其特征在于,包括:
获取当前场景的图像信息;
根据所述当前场景的图像信息识别所述当前场景的场景类型;
根据M个场景类型与N个测光矩阵的对应关系,获取所述当前场景的场景类型对应的目标测光矩阵;所述M为正整数,所述N为正整数;
根据所述目标测光矩阵设定所述拍照设备的曝光参数;
所述根据场景类型与测光矩阵的对应关系,获取所述当前场景的场景类型对应的目标测光矩阵包括:获取所述当前场景的场景类型对应的K个测光矩阵;所述K为正整数,且K≤N;确定权重信息;所述权重信息包括所述当前场景的场景类型对应的多个测光矩阵分别对应的权重值;其中,所述当前场景的场景类型对应的多个测光矩阵分别对应的权重值之和为1;根据所述权重信息以及所述当前场景的场景类型对应的多个测光矩阵,计算目标测光矩阵。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述当前场景的图像信息识别所述当前场景的场景类型包括:
根据所述当前场景的图像信息生成灰度直方图;
根据所述灰度直方图中灰度值的分布情况识别所述当前场景的场景类型。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述场景类型包括顺光场景和背光场景;所述场景类型与测光矩阵的对应关系包括所述顺光场景与平均测光矩阵的对应关系与所述背光场景与中心测光矩阵的对应关系。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标测光矩阵设定所述拍照设备的曝光参数之后,所述方法还包括:显示根据所述曝光参数获取的预览图像。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述多个测光矩阵包括平均测光矩阵以及中心测光矩阵;所述权重信息包括所述平均测光矩阵对应的第一权重值以及所述中心测光矩阵对应的第二权重值;所述目标测光矩阵为所述第一权重值的所述平均测光矩阵与所述第二权重值的所述中心测光矩阵的叠加。
6.一种拍照设备,其特征在于,包括:
第一获取单元,用于获取当前场景的图像信息;
识别单元,用于根据所述当前场景的图像信息识别所述当前场景的场景类型;
第二获取单元,用于根据M个场景类型与N个测光矩阵的对应关系,获取所述当前场景的场景类型对应的目标测光矩阵;其中,所述M为正整数,所述N为正整数;
设定单元,用于根据所述目标测光矩阵设定所述拍照设备的曝光参数;
所述第二获取单元还用于:获取所述当前场景的场景类型对应的K个测光矩阵;所述K为正整数,且K≤N;确定权重信息;所述权重信息包括所述当前场景的场景类型对应的多个测光矩阵分别对应的权重值;其中,所述当前场景的场景类型对应的多个测光矩阵分别对应的权重值之和为1;根据所述权重信息以及所述当前场景的场景类型对应的多个测光矩阵,计算目标测光矩阵。
7.根据权利要求6所述的拍照设备,其特征在于,所述识别单元具体用于:
根据所述当前场景的图像信息生成灰度直方图;
根据所述灰度直方图中灰度值的分布情况识别所述当前场景的场景类型。
8.根据权利要求6所述的拍照设备,其特征在于,所述场景类型包括顺光场景和背光场景;所述场景类型与测光矩阵的对应关系包括所述顺光场景与平均测光矩阵的对应关系与所述背光场景与中心测光矩阵的对应关系。
9.根据权利要求6所述的拍照设备,其特征在于,所述拍照设备还包括:
显示单元,用于显示根据所述曝光参数获取的预览图像。
10.根据权利要求6所述的拍照设备,其特征在于,所述多个测光矩阵包括平均测光矩阵以及中心测光矩阵;所述权重信息包括所述平均测光矩阵对应的第一权重值以及所述中心测光矩阵对应的第二权重值;所述目标测光矩阵为所述第一权重值的所述平均测光矩阵与所述第二权重值的所述中心测光矩阵的叠加。
11.一种拍照设备,其特征在于,包括处理器、存储器、通信接口,以及一个或多个程序,所述一个或多个程序被存储在所述存储器中,并且被配置由所述处理器执行,所述程序包括用于执行如权利要求1-5任一项所述的方法中的步骤的指令。
12.一种计算机可读存储介质,其特征在于,存储用于电子数据交换的计算机程序,其中,所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1-5任一项所述的方法。
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WO2020215274A1 (zh) * | 2019-04-25 | 2020-10-29 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 无人机及其拍摄控制方法 |
CN110047487B (zh) * | 2019-06-05 | 2022-03-18 | 广州小鹏汽车科技有限公司 | 车载语音设备的唤醒方法、装置、车辆以及机器可读介质 |
CN110493524B (zh) * | 2019-08-28 | 2021-05-28 | 深圳市道通智能航空技术股份有限公司 | 一种测光调整方法、装置、设备和存储介质 |
CN113542557B (zh) * | 2021-06-29 | 2023-11-28 | 北京瞰瞰智能科技有限公司 | 用于车辆的拍摄补光调节方法、系统及装置 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1567373A (zh) * | 2003-06-24 | 2005-01-19 | 明基电通股份有限公司 | 确定具有人脸区域的影像的曝光设定的装置及方法 |
CN103369228A (zh) * | 2012-03-26 | 2013-10-23 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 摄像机设置方法、装置和摄像机 |
CN103841324A (zh) * | 2014-02-20 | 2014-06-04 | 小米科技有限责任公司 | 拍摄处理方法、装置和终端设备 |
CN105578062A (zh) * | 2014-10-14 | 2016-05-11 | 宏碁股份有限公司 | 测光模式的选择方法与其图像获取装置 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7084917B2 (en) * | 2001-07-18 | 2006-08-01 | Canon Kabushiki Kaisha | Image sensing apparatus for calculating a histogram of image data and its control method |
US8488958B2 (en) * | 2010-05-25 | 2013-07-16 | Apple Inc. | Scene adaptive auto exposure |
-
2016
- 2016-06-30 CN CN201610512576.5A patent/CN105959593B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1567373A (zh) * | 2003-06-24 | 2005-01-19 | 明基电通股份有限公司 | 确定具有人脸区域的影像的曝光设定的装置及方法 |
CN103369228A (zh) * | 2012-03-26 | 2013-10-23 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 摄像机设置方法、装置和摄像机 |
CN103841324A (zh) * | 2014-02-20 | 2014-06-04 | 小米科技有限责任公司 | 拍摄处理方法、装置和终端设备 |
CN105578062A (zh) * | 2014-10-14 | 2016-05-11 | 宏碁股份有限公司 | 测光模式的选择方法与其图像获取装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN105959593A (zh) | 2016-09-21 |
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