CN107948498B - 一种消除相机摩尔条纹方法及移动终端 - Google Patents

一种消除相机摩尔条纹方法及移动终端 Download PDF

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Abstract

本发明实施例提供了一种消除相机摩尔条纹方法、移动终端及计算机可读存储介质，涉及图像处理技术领域。所述方法包括：获取摄像头采集的预览图像；对预览图像进行识别，识别出显示屏区域；获取显示屏区域的光线参数和非显示屏区域的光线参数，然后基于两者计算至少一个对焦框比值；再根据所述至少一个对焦框比值中的一个对焦框比值，移动所述对焦框至符合所述对焦框比值的第一位置并进行拍摄，以获取所述对焦框比值对应的初始图片，直到获得所有对焦框比值各自对应的初始图片，从各个所述初始图片中，选择摩尔条纹强度最小的图片为目标图片。本发明实施例能够实现自无需用户复杂操作，便可自动拍摄摩尔条纹较少的图片。

Description

一种消除相机摩尔条纹方法及移动终端
技术领域
本发明实施例涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种消除相机摩尔条纹方法及移动终端。
背景技术
随着智能手机的普及，用户对手机的细节优化和体验要求越来越高，比如相机的预览和拍照效果。当用户拿着手机对着电脑、电视等显示屏时，由于感光元件CMOS像素的空间频率与显示屏影像中条纹的空间频率接近，就会产生摩尔条纹。而摩尔条纹会呈现彩色的曲线或者柱状线，对相机原有的拍摄的内容造成很大干扰，影像用户的拍照体验和结果。
对于消除摩尔条纹的方法，在先技术通过以下方式解决。一是需用户手动多次尝试移动手机与显示屏的位置，人为找到一个摩尔条纹现象比较弱的情况。二是使用类似高斯模糊的算法，消除拍摄图片中的摩尔条纹。
而发明人在应用上述技术方案的过程中，发现以下问题：
用户手动调节拍摄位置操作繁琐，类似高斯模糊的算法消除摩尔条纹会造成图片细节部分的丢失。
发明内容
本发明实施例提供一种消除相机摩尔条纹方法及移动终端，以解决用户手动调节拍摄位置操作繁琐，类似高斯模糊的算法消除摩尔条纹会造成图片细节部分的丢失的问题。
第一方面，本发明实施例提供了一种消除相机摩尔条纹方法，应用于移动终端，该方法包括：
获取所述移动终端的摄像头采集的预览图像；
对所述预览图像进行识别，识别出所述预览图像中的显示屏区域；其中，所述显示屏区域处于亮屏状态；
获取所述显示屏区域区域的光线参数和非显示屏区域的光线参数；
根据所述显示屏区域的光线参数和所述非显示屏区域的光线参数，获取至少一个对焦框比值；所述对焦框比值为对焦框中属于显示屏区域的面积和属于所述非显示屏区域的的面积之间的比值；
根据所述至少一个对焦框比值中的一个对焦框比值，移动所述对焦框至符合所述对焦框比值的第一位置并进行拍摄，以获取所述对焦框比值对应的初始图片，直到获得所有对焦框比值各自对应的初始图片；
从各个所述初始图片中，选择摩尔条纹强度最小的图片为目标图片。
第二方面，本发明实施例提供了一种移动终端，该移动终端包括：
预览图像获取模块，用于获取所述移动终端的摄像头采集的预览图像；
识别模块，用于对所述预览图像进行识别，识别出所述预览图像中的显示屏区域；其中，所述显示屏区域处于亮屏状态；
光线参数获取模块，用于获取所述显示屏区域的光线参数和非显示屏区域的光线参数；
对焦框比值获取模块，用于根据所述显示屏区域的光线参数和所述非显示屏区域的光线参数，获取至少一个对焦框比值；所述对焦框比值为对焦框中属于显示屏区域的面积和属于所述非显示屏区域的面积之间的比值；
第一拍摄模块，用于根据所述至少一个对焦框比值中的一个对焦框比值，移动所述对焦框至符合所述对焦框比值的第一位置并进行拍摄，以获取所述对焦框比值对应的初始图片，直到获得所有对焦框比值各自对应的初始图片；
选择模块，用于从各个所述初始图片中，选择摩尔条纹强度最小的图片为目标图片。
第三方面，提供了一种移动终端，该移动终端包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现本发明实施例所述的消除相机摩尔条纹方法的步骤。
第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例所述的消除相机摩尔条纹方法的步骤。
在本发明实施例中，申请人通过实验发现，移动对焦框使对焦框按照一定比例包含显示屏区域和非显示屏区域，能够降低拍摄的照片的摩尔条纹强度，并且能保证显示屏的拍照结果足够清晰。本发明实施例通过自动识别处于亮屏状态的显示屏区域，根据显示屏区域和非显示屏区域光线参数，能够自动确定对焦框比值，从而能够自动移动对焦框拍摄到摩尔纹强度小的照片，无需用户进行繁琐的移位操作，由于也不用采用类似高斯模糊的算法去消除摩尔纹，因此也不会造成图片细节部分的丢失的情况。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的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实施例的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1A示出了本发明实施例一中的一种消除相机摩尔条纹方法的流程图；
图1B示出了本发明实施例一中的一种预览图像；
图2示出了本发明实施例二中的一种消除相机摩尔条纹方法的流程图；
图3示出了本发明实施例三中的一种移动终端的结构框图；
图4示出了本发明实施例三中的一种移动终端的结构框图；
图5示出了本发明实施例四中的一种移动终端的结构框图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明实施例的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明实施例的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明实施例而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明实施例，并且能够将本发明实施例的范围完整的传达给本领域的技术人员。
实施例一
参照图1A，示出了本发明实施例一的消除相机摩尔条纹方法的流程图，具体可以包括如下步骤：
步骤101，获取所述移动终端的摄像头采集的预览图像。
在具体实现中，本发明实施例可以应用在移动终端中，该移动终端具有摄像头，例如，手机、平板电脑、个人数字助理、穿戴设备(如眼睛、手机等)等等。摄像头是移动终端上的一个硬件，可以配置在移动终端的前部(又称前置摄像头)，也可以配置在移动终端的背部(又称后置摄像头)，此外，改摄像头的数量可以是单个、也可以是两个或两个以上，等等，本发明实施例对此不加以限制。
在本发明实施例中，移动终端的操作系统可以包括Android(安卓)、 IOS(苹果系统)、Windows Phone((简称:WP，是微软发布的一款手机操作系统) 等等，通常可以支持摄像头应用运行，该摄像头应用可以驱动摄像头采集人脸，以进行拍摄照片、拍摄录像。
本发明实施例中，用户打开移动终端相机应用后，相机应用则调用移动终端的摄像头采集预览图像。
步骤102，对所述预览图像进行识别，识别出所述预览图像中的显示屏区域；其中，所述显示屏区域处于亮屏状态。
在具体实现中，本发明实施例可以先根据显示屏的形状，参照图1B，如边界识别，识别到宽高比接近16:9或9:16的矩形边界，如A2，则可初步确定此形状为显示屏区域，然后识别此显示屏区域A3是否为纯黑色或纯灰色，如果不是纯黑色或纯灰色即为处于亮屏状态的全屏显示屏区域。本发明实施例也可先根据是否存在直角来识别出是否存在显示屏区域，然后通过光学识别预览图像A1是否为亮屏状态。本发明实施例中，对识别显示屏区域亮屏的方式不加以限制。
步骤103，获取所述显示屏区域区域的光线参数和非显示屏区域的光线参数。
在本发明实施例中，显示屏区域的光线参数可以包括亮度、对比度、曝光值、显示屏区域离摄像头的距离、显示屏区域占预览图像的比例等。本发明实施例可以获取其中的一个或者多个参数，本发明实施例对此不做限制。
可以理解，对于显示屏区域的光线参数和非显示屏区域的光线参数而言，两者的显示屏区域离摄像头的距离、显示屏区域占预览图像的比例相同，对于该种光线参数，本发明实施例可以只获取一次，然后分别记录到显示屏区域的光线参数和非显示屏区域的光线参数中。
步骤104，根据所述显示屏区域的光线参数和所述非显示屏区域的光线参数，获取至少一个对焦框比值；所述对焦框比值为对焦框中属于显示屏区域的面积和属于所述非显示屏区域的面积之间的比值。
在本发明实施例中，对焦框比值可以理解为对焦框中属于显示屏区域的面积和非显示屏区域的面积之间的比值。如图1B中B1是一个对焦框，那么B1框柱的区域包括显示屏区域A1的一部分，以及框住了非显示屏区域的一部分，那么将对焦框中属于显示屏区域的面积比上非显示屏区域的面积即得到一个对焦框比值。当然，本发明实施例中也可以将对焦框中非显示屏区域的面积比上属于显示屏区域的面积得到一个对焦框比值。
可以理解的是，非显示屏区域的各个方向和位置的光线参数可能不同，本发明实施例可以根据一个位置的显示屏区域的光线参数和所述非显示屏区域的光线参数，获取一个对焦框比值，也可以根据多个位置的显示屏区域的光线参数和所述非显示屏区域的光线参数，获取多个对焦框比值，本发明实施例对此不做限制。
步骤105，根据所述至少一个对焦框比值中的一个对焦框比值，移动所述对焦框至符合所述对焦框比值的第一位置并进行拍摄，以获取所述对焦框比值对应的初始图片，直到获得所有对焦框比值各自对应的初始图片。
在本发明实施例中，移动终端可以基于获取的对焦框比值的个数，移动对焦框至对焦框比值对应的位置，针对每个对焦框比值获取各自对应的初始图片。例如，如果获取到一个对焦框比值为3:7，则移动对焦框至获取光线参数的位置，然后使对焦框中属于显示屏区域的面积和非显示屏区域的面积比为3:7，进而获取此对焦框对应的初始图片。如果获取到三个对焦框比值，为对焦框比值5:5、对焦框比值3:7、对焦框比值2:8，则可将对焦框先移至对焦框比值5:5的位置，获取到一张第一初始图片，然后将对焦框移至对焦框比值3:7的位置，获取到一张第二初始图片，最后将对焦框移至对焦框比值2:8的位置，获取到一张第三初始图片。在本发明实施例中，也可以基于上述方法，针对多个对焦框比值，获取多张初始图片，本发明对获取初始图片的顺序不加以限制。
步骤106，从各个所述初始图片中，选择摩尔条纹强度最小的图片为目标图片。
在本发明实施例中，如只获取到一个初始图片，则此图片即为目标图片。如获取到多个初始图片，则比较多个初始图片的摩尔条纹强度，选择摩尔条纹强度最小的初始图片作为目标图片。本发明实施例中，摩尔条纹强度可以为摩尔条纹覆盖的面积占初始图片的比例，比例越小，摩尔条纹强度越小，摩尔条纹强度也可以初始图片中摩尔条纹的数量，数量越小，摩尔条纹强度越小，摩尔条纹强度也可以是其他表征初始图片中摩尔条纹数量的参数，本发明实施例对此不做限制。
在本发明实施例中，申请人通过实验发现，移动对焦框使对焦框按照一定比例包含显示屏区域和非显示屏区域，能够降低拍摄的照片的摩尔条纹强度，并且能保证显示屏的拍照结果足够清晰。本发明实施例通过自动识别处于亮屏状态的显示屏区域，根据显示屏区域和非显示屏区域光线参数，能够自动确定对焦框比值，从而能够自动移动对焦框拍摄到摩尔纹强度小的照片，无需用户进行繁琐的移位操作，由于也不用采用类似高斯模糊的算法去消除摩尔纹，因此也不会造成图片细节部分的丢失的情况。
实施例二
参照图2 ，示出了本发明实施例二的消除相机摩尔条纹方法的流程图，具体可以包括如下步骤：
步骤201，获取所述移动终端的摄像头采集的预览图像。
该步骤参照步骤101的描述，在此不再详述。
步骤202，对所述预览图像进行识别，识别出所述预览图像中的显示屏区域；其中，所述显示屏区域处于亮屏状态。
该步骤参照步骤102的描述，在此不再详述。
步骤203，判断是否为快速拍摄模式；如果不是快速拍摄模式，则进入步骤204；如果是快速拍摄模式，则进入步骤212。
在本发明实施例中，可以提示用户是否执行消除现图像摩尔纹的快速拍摄模式，当用户选择是，则进入步骤212。当用户选择否则提示进入204。当然提示时，还可以提示慢速拍摄模式可能将摩尔纹消除的更弱。
另外，在本发明实施例中，还可以给定一个晃动幅度阈值，移动终端检测拍摄时晃动的幅度是否超过阈值，如果超过阈值则为快速模式。本发明实施例对判定是否为快速模式的方式不做限制。
步骤204，判断在所述非显示屏区域的设定范围内是否存在物体对象；当所述非显示屏区域存在物体对象时，执行步骤205；当所述非显示屏区域不存在物体对象时，执行步骤207。
在本发明实施例中，可通过边缘检测等方式判断非显示屏区域是否存在物体对象，本发明实施例对物体对象的识别方式不做限制。参照图1B，其中，设定范围可以是紧挨着显示屏区域的范围，例如C1的植物在预览图像中是紧挨着显示屏区域。也可以是物体对象在显示屏区域边界的预设距离范围内，例如C2的电话在预览图像中在显示屏区域边界的预设距离范围内，该预设距离可以根据实际情况设置，比如对焦框高度的1/2，本发明实施例不对其加以限制。
步骤205，当所述非显示屏区域存在物体对象时，获取所述非显示屏区域的物体对象的第一光线参数，以及所述显示屏区域对应所述物体对象的区域的第二光线参数；
在本发明实施例中，由于非显示屏区域的物体对象和无物体对象区域的光线参数不同，所以当存在物体对象时，需获取物体对象的光线参数，如图 1B中存在物体对象C1和C2，C1和C2的光线参数不同，因此在本发明实施例中，可以获取非显示屏区域所有物体对象的光线参数，以此提高后续目标照片的质量。在具体实现中，非显示屏区域可能存在一个或多个物体对象，当存在一个物体对象时，则先根据述显示屏区域的光线参数和此物体对象的光线参数，获取此物体对象的第一对焦框比值。如果存在多个物体对象，则获取各个物体对象对应的对焦框比值。
在具体实现中，如图1B中，物体对象C1的各个部位的光线参数不同，本发明实施例可以计算物体对象C1的平均光线参数作为获取的第一光线参数。比如本发明实施例可以选择物体对象C1的光线参数的中位值作为第一光线参数，本发明实施例对物体对象的光线参数的计算方式不加以限制。
在本发明实施例中，对应非显示屏区域的物体C1，为了方便对焦框对焦，则还需要获取显示屏区域对应该物体C1的区域的第二光线参数。该显示屏区域A1对应该物体C1的区域可以为显示屏区域领接物体的预设面积的区域。该预设面积比如对焦框大小的面积，当然，本发明实施例不对其加以限制。同理，还可以获取物体C2的第一光线参数，和显示屏区域A1对应物体C2的区域的第二光线参数。
步骤206，根据所述第一光线参数和所述第二光线参数，获取对应所述物体对象的第一对焦框比值。
如前述例子中，针对C1有第一光线参数和第二光线参数，针对C2也有第一光线参数和第二光线参数，那么可以分别根据C1第一光线参数和第二光线参数计算C1的第一对焦框比值M1，根据C2第一光线参数和第二光线参数计算C2的第一对焦框比值M2。
优选的，本发明实施例的步骤206包括：将所述显示屏区域的光线参数和所述非显示屏区域的光线参数，输入对焦框比值确定模型，获得至少一个对焦框比值；所述对焦框比值确定模型通过训练样本训练获得；所述训练样本包括：对焦框中显示屏区域的光线参数和所述非显示屏区域的光线参数；
在本发明实施例中，可以预先训练一个对焦框比值模型。该对焦框比值模型是根据大量训练样本利用机器学习模型训练获得的。例如，通过在不同的包括显示屏区域的预览图像中调整对焦框，达到使该预览图像的摩尔纹强度最小时，获取该对焦框中属于显示屏区域的光线参数ki和非显示屏区域的光线参数ji、以及该对焦框中的对焦框比值hi，那么可以得到多组(ki，ji， hi)的样本，然后可以对这些样本利用机器学习模型进行训练，获得对焦框比值模型。该对焦框比值模型用于输入显示屏区域的光线参数和非显示屏区域的光线参数，获得一个对焦框比值。当前，上述机器学习模型具体形式本发明实施例不对其加以限制。然后可以进入步骤209。
本发明实施例中，根据显示屏区域的光线参数和所述非显示屏区域的光线参数，获取对焦框比值也可以是其他方式，本发明实施例对此不做限制。
步骤207，当所述非显示屏区域不存在物体对象时，获取所述非显示屏区域中无物体对象区域的第三光线参数，以及所述显示屏区域对应所述无物体对象区域的第四光线参数。
在本发明实施例中，当非显示屏区域不存在物体对象时，如图1B中的 C3，对焦框中B1中并无物体对象是空白区域C3，本发明实施例只需获取无物体对象的光线参数和对应的显示屏区域的光线参数。在具体实现过程中，即时非显示屏区域无物体对象，非显示屏区域各个方向的光线参数也不同，本发明实施例可获取一个中位值的光线参数，也可以根据光线参数的梯度或不同位置获取多个光线参数。本发明实施例对计算光线参数的方式以及获取的光线参数的个数不加以限制。
步骤208，根据所述第三光线参数和所述第四光线参数，获取至少一个第二对焦框比值。
如前述例子中，针对C3有第三光线参数和第四光线参数，那么可以根据C3第三光线参数和第四光线参数计算C1的第二对焦框比值M3。当获取了多对第三光线参数和第四光线参数时，还可以相应计算第二对焦框比值，比如还有第二对焦框比值M4、M5、M6。
在本发明实施例中，在非显示屏区域设定范围内没有物体时，获取第三光线参数和第四光线参数的对数本发明实施例不对其加以限制。
步骤209，根据所述至少一个对焦框比值中的一个对焦框比值，移动所述对焦框至符合所述对焦框比值的第一位置并进行拍摄，以获取所述对焦框比值对应的初始图片，直到获得所有对焦框比值各自对应的初始图片。
如前述步骤205-206获取到的第一对焦框比值M1、第一对焦框比值M2，当对焦框比值为显示屏区域的面积比上非显示屏区域的面积时，本发明实施例可以先移动对焦框直到对焦框中显示屏区域区域的面积与非显示屏区域的面积之比等于该M1，然后进行拍摄得到一张初始照片P1。然后移动对焦框直到对焦框中显示屏区域的面积与非显示屏区域的面积之比等于该M2，然后进行拍摄得到一张初始照片P2。当然M1和M2的移动顺序本发明实施例不对其加以限制。当然，对于步骤207-208的M3-M6，也可以按照类似的逻辑分别得到相应的初始图片P3、P4、P5、P6。
步骤210，从各个所述初始图片中，选择摩尔条纹强度最小的图片为目标图片。
对于前述的P1和P2的情况，可以从中选择一个摩尔纹强度最小的图片为目标图片。
对于前述P3、P4、P5、P6的情况，也可以从中选择一个摩尔纹强度最小的图片为目标图片。
具体选择摩尔纹强度最小的图片的方式参照步骤106的描述，本发明实施例不对其加以限制。
然后将目标图片进行保存，即可得到摩尔纹强度最小的图片。
需要说明的是，本发明实施例中，用户可以在步骤201之前点击拍摄按钮，然后步骤210直接保存该目标图片。也可以在其他位置点击拍摄按钮，本发明实施例不对其加以限制。
在本发明实施例中，优选的，在步骤206之后还可以直接采用如下步骤：获取所述非显示屏区域中无物体对象区域的第三光线参数，以及所述显示屏区域对应所述无物体对象区域的第四光线参数；根据所述第三光线参数和所述第四光线参数，获取至少一个第三对焦框比值。
相应的步骤209还可以包括：每次针对一个第一对焦框比值，根据所述第一对焦框比值，移动所述对焦框至符合所述第一对焦框比值的第一位置，并基于移动后的所述对焦框拍摄第一初始图片；每次针对一个第三对焦框比值，根据所述第三对焦框比值，移动所述对焦框至符合所述第三对焦框比值的第二位置，并基于移动后的所述对焦框拍摄第二初始图片。
相应的步骤210还可以包括：从所述第一初始图片和所述第二初始图片中，选择摩尔条纹强度最小的图片为目标图片。
需要说明的是，在非显示屏区域有物体对象的情况下，还可以同时获取一个或者多对非显示屏区域无物体区域的光线参数及显示屏区域对应该物体区域的光线参数，从而可以获取多个针对该无物体区域的对焦框比值，从而还可以获取物体对象区域对应的初始图片，从而可以同时获取物体对象对应的初始图片和无物体区域对应的初始图片，从所有的初始图片中获取摩尔条纹强度最小的图片，进而提高获取的图片的质量。在具体实现中，当非显示屏区域有物体对象时，即获取物体对象的光线参数，又获取无物体区域的光线参数，参照图1B，即获取C1和C2的光线参数，又获取C3的光线参数，由于C1、C2和C3对应光线参数不同，进而对应的对焦框比值不同，即依据对焦框比值获得的图片的摩尔条纹强度不同，因此比较依据C1、C2 和C3获取的图片的摩尔条纹强度，可以获取摩尔条纹强度更小的目标照片。
步骤211，保存所述目标图片对应的显示屏区域的第一目标光线参数、非显示屏区域的第二目标光线参数和目标对焦框比值的对应关系。
如前述例子，假设P1是目标图片，其对应的对焦框值比是h1，其显示屏区域的第一目标光线参数是k1，其非显示屏区域的第二目标光线参数j1，那么可以保存该(k1，j1，h1)。当然本发明实施例中，可以存储多个目标图片的上述对应关系。
步骤212，根据所述对应关系移动所述对焦框并拍摄目标照片。
那么在快速拍摄模式下，可以快速的根据所述对应关系移动对焦框，然后进行拍摄，得到目标图片。
在具体实现中，优选的，步骤212包括：移动终端移动所述对焦框至符合所述目标对焦框比值、且所述对焦框中所述显示屏区域的光线参数匹配所述第一目标光线参数，所述对焦框中所述非显示屏区域的光线参数匹配所述第二目标光线参数的位置，并基于所述对焦框拍摄目标图片。
需要说明的是，可以先移动对焦框至其显示屏区域的面积与非显示屏区域的面积之比等于目标对焦框比值，然后去判断对焦框中的显示屏区域的光线参数是否匹配所述第一目标光线参数，对焦框中的非显示屏区域的光线参数是否匹配所述第二目标光线参数。
可以采用光线参数完全匹配的方式查找对焦框中的显示屏区域的光线参数匹配所述第一目标光线参数，对焦框中的非显示屏区域的光线参数匹配所述第二目标光线参数的位置。如果找到，则进行拍摄，如果没找到，则可以进入步骤204，默认进入慢速拍摄模式。当然，也可以采用模糊匹配的方式，即显示屏区域的光线参数与第一目标光线参数相差在预设差值范围内，非显示屏区域的光线参数与第二目标光线参数也相差在预设差值范围内，本发明实施例不对其加以限制。
在本发明实施例中，申请人通过实验发现，移动对焦框使对焦框按照一定比例包含显示屏区域和非显示屏区域，能够降低拍摄的照片的摩尔条纹强度，并且能保证显示屏的拍照结果足够清晰。本发明实施例通过自动识别处于亮屏状态的显示屏区域，根据显示屏区域和非显示屏区域光线参数，能够自动确定对焦框比值，从而能够自动移动对焦框拍摄到摩尔纹强度小的照片，无需用户进行繁琐的移位操作，由于也不用采用类似高斯模糊的算法去消除摩尔纹，因此也不会造成图片细节部分的丢失的情况。
实施例三
参照图3，示出了本发明实施例三的一种移动终端300的结构框图，具体可以包括：
预览图像获取模块301，用于获取所述移动终端的摄像头采集的预览图像；
识别模块302，用于对所述预览图像进行识别，识别出所述预览图像中的显示屏区域；其中，所述显示屏区域处于亮屏状态；
光线参数获取模块303，用于获取所述显示屏区域区域的光线参数和所述非显示屏区域的光线参数；
对焦框比值获取模块304，用于根据所述显示屏区域的光线参数和所述非显示屏区域的光线参数，获取至少一个对焦框比值；所述对焦框比值为对焦框中属于显示屏区域的面积和属于所述非显示屏区域的面积之间的比值；
第一拍摄模块305，用于根据所述至少一个对焦框比值中的一个对焦框比值，移动所述对焦框至符合所述对焦框比值的第一位置并进行拍摄，以获取所述对焦框比值对应的初始图片，直到获得所有对焦框比值各自对应的初始图片；
选择模块306，用于从各个所述初始图片中，选择摩尔条纹强度最小的图片为目标图片。
可选地，在图3的基础上，参照图4，所述移动终端还包括：
模式判断模块307，用于判断是否为快速拍摄模式；如果是快速拍摄模式，则进入物体对象判断模块308，如果不是快速拍摄模式，则进入第二拍摄模块310；
物体对象判断模块308，用于判断在所述非显示屏区域的设定范围内是否存在物体对象；如果存在物体对象，进入第一光线参数获取单元3031，再进入第一对焦框比值获取单元3041；如果不存在物体对象进入第二光线参数获取单元3032，再进入第二对焦框比值获取单元3042。
保存模块309，用于保存所述目标图片对应的显示屏区域的第一目标光线参数、非显示屏区域的第二目标光线参数和目标对焦框比值的对应关系。
第二拍摄模块310，用于如果是快速拍摄模式，则根据所述对应关系移动所述对焦框并拍摄目标照片；
当所述非显示屏区域存在物体对象时，所述光线获取模块303包括：
第一光线参数获取单元3031,用于获取所述非显示屏区域的物体对象的第一光线参数，以及所述显示屏区域对应所述物体对象的区域的第二光线参数；
所述对焦框比值获取模块304，包括：
第一对焦框比值获取单元3041，用于根据所述第一光线参数和所述第二光线参数，获取对应所述物体对象的第一对焦框比值。
所述光线参数获取模块303，包括：
第二光线参数获取单元3032，用于获取所述非显示屏区域中无物体对象区域的第三光线参数，以及所述显示屏区域对应所述无物体对象区域的第四光线参数；
所述对焦框比值获取模块304，包括：
第二对焦框比值获取单元3042，用于根据所述第三光线参数和所述第四光线参数，获取至少一个第二对焦框比值。
在本发明实施例中，申请人通过实验发现，移动对焦框使对焦框按照一定比例包含显示屏区域和非显示屏区域的区域，能够降低拍摄的照片的摩尔条纹强度，并且能保证显示屏的拍照结果足够清晰。本发明实施例通过自动识别处于亮屏状态的的显示屏区域，根据显示屏区域和非显示屏区域光线参数，能够自动确定对焦框比值，从而能够自动移动对焦框拍摄到摩尔纹强度小的照片，无需用户进行繁琐的移位操作，由于也不用采用类似高斯模糊的算法去消除摩尔纹，因此也不会造成图片细节部分的丢失的情况。
本发明实施例提供的移动终端能够实现图1A至图2的方法实施例中移动终端实现的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。
实施例4
图5为实现本发明各个实施例的一种移动终端的硬件结构示意图，
该移动终端500包括但不限于：射频单元501、网络模块502、音频输出单元503、输入单元504、传感器505、显示单元506、用户输入单元 507、接口单元508、存储器509、处理器510、以及电源511等部件。本领域技术人员可以理解，图5中示出的移动终端结构并不构成对移动终端的限定，移动终端可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。在本发明实施例中，移动终端包括但不限于手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、车载终端、可穿戴设备、以及计步器等。
其中，射频单元501，用于获取所述移动终端的摄像头采集的预览图像
处理器510，用于获取所述移动终端的摄像头采集的预览图像；对所述预览图像进行识别，识别出所述预览图像中的显示屏区域；其中，所述显示屏区域处于亮屏状态；获取所述显示屏区域的光线参数和所述非显示屏区域的光线参数；根据所述显示屏区域的光线参数和所述非显示屏区域的光线参数，获取至少一个对焦框比值；所述对焦框比值为对焦框中属于显示屏区域的面积和属于所述非显示屏区域的面积之间的比值；根据所述至少一个对焦框比值中的一个对焦框比值，移动所述对焦框至符合所述对焦框比值的第一位置并进行拍摄，以获取所述对焦框比值对应的初始图片，直到获得所有对焦框比值各自对应的初始图片；从各个所述初始图片中，选择摩尔条纹强度最小的图片为目标图片。
在本发明实施例中，通过将对焦框移动到对焦框比值对应的位置，使对焦框包含有显示屏区域和非显示屏区域，使显示屏锐度降低，避开了摩尔条纹生成的条件，并且能保证显示屏的拍照结果足够清晰。根据显示屏区域和非显示屏区域的光线参数，确定目标拍摄参数和对焦框的目标位置，能够实现自动调节拍摄参数，无需用户操作，便自动拍摄摩尔条纹较少的图片。
应理解的是，本发明实施例中，射频单元501可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，具体的，将来自基站的下行数据接收后，给处理器510处理；另外，将上行的数据发送给基站。通常，射频单元501包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。此外，射频单元501还可以通过无线通信系统与网络和其他设备通信。
移动终端通过网络模块502为用户提供了无线的宽带互联网访问，如帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等。
音频输出单元503可以将射频单元501或网络模块502接收的或者在存储器509中存储的音频数据转换成音频信号并且输出为声音。而且，音频输出单元503还可以提供与移动终端500执行的特定功能相关的音频输出(例如，呼叫信号接收声音、消息接收声音等等)。音频输出单元503包括扬声器、蜂鸣器以及受话器等。
输入单元504用于接收音频或视频信号。输入单元504可以包括图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)5041和麦克风5042，图形处理器5041 对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。处理后的图像帧可以显示在显示单元 506上。经图形处理器5041处理后的图像帧可以存储在存储器509(或其它存储介质)中或者经由射频单元501或网络模块502进行发送。麦克风5042 可以接收声音，并且能够将这样的声音处理为音频数据。处理后的音频数据可以在电话通话模式的情况下转换为可经由射频单元501发送到移动通信基站的格式输出。
移动终端500还包括至少一种传感器505，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板5061的亮度，接近传感器可在移动终端500移动到耳边时，关闭显示面板5061和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别移动终端姿态(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；传感器505还可以包括指纹传感器、压力传感器、虹膜传感器、分子传感器、陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等，在此不再赘述。
显示单元506用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息。显示单元506可包括显示面板5061，可以采用液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode,OLED)等形式来配置显示面板5061。
用户输入单元507可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与移动终端的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，用户输入单元 507包括触控面板5071以及其他输入设备5072。触控面板5071，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体对象或附件在触控面板5071上或在触控面板5071附近的操作)。触控面板5071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器510，接收处理器510发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板5071。除了触控面板5071，用户输入单元507还可以包括其他输入设备5072。具体地，其他输入设备5072可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆，在此不再赘述。
进一步的，触控面板5071可覆盖在显示面板5061上，当触控面板5071 检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器510以确定触摸事件的类型，随后处理器510根据触摸事件的类型在显示面板5061上提供相应的视觉输出。虽然在图5中，触控面板5071与显示面板5061是作为两个独立的部件来实现移动终端的输入和输出功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板5071与显示面板5061集成而实现移动终端的输入和输出功能，具体此处不做限定。
接口单元508为外部装置与移动终端500连接的接口。例如，外部装置可以包括有线或无线头戴式耳机端口、外部电源(或电池充电器)端口、有线或无线数据端口、存储卡端口、用于连接具有识别模块的装置的端口、音频输入/输出(I/O)端口、视频I/O端口、耳机端口等等。接口单元508可以用于接收来自外部装置的输入(例如，数据信息、电力等等)并且将接收到的输入传输到移动终端500内的一个或多个元件或者可以用于在移动终端500和外部装置之间传输数据。
存储器509可用于存储软件程序以及各种数据。存储器509可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器509可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
处理器510是移动终端的控制中心，利用各种接口和线路连接整个移动终端的各个部分，通过运行或执行存储在存储器509内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器509内的数据，执行移动终端的各种功能和处理数据，从而对移动终端进行整体监控。处理器510可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器510可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器510中。
移动终端500还可以包括给各个部件供电的电源511(比如电池)，优选的，电源511可以通过电源管理系统与处理器510逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。
另外，移动终端500包括一些未示出的功能模块，在此不再赘述。
优选的，本发明实施例还提供一种移动终端，包括处理器510，存储器 509，存储在存储器509上并可在所述处理器510上运行的计算机程序，该计算机程序被处理器510执行时实现上述消除相机摩尔条纹方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述消除相机摩尔条纹方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，所述的计算机可读存储介质，如只读存储器 (Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random AccessMemory，简称RAM)、磁碟或者光盘等。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本发明的保护之内。

Claims (14)

1.一种消除相机摩尔条纹方法，应用于移动终端，其特征在于，所述方法包括：
获取所述移动终端的摄像头采集的预览图像；
对所述预览图像进行识别，识别出所述预览图像中的显示屏区域；其中，所述显示屏区域处于亮屏状态；
所述预览图像中包括至少一个对焦框，获取所述至少一个对焦框中的显示屏区域的光线参数和非显示屏区域的光线参数；
将所述至少一个对焦框中的显示屏区域的光线参数和所述非显示屏区域的光线参数，输入对焦框比值模型，获取至少一个对焦框比值；
根据所述至少一个对焦框比值中的一个对焦框比值，移动所述对焦框至符合所述对焦框比值的第一位置并进行拍摄，以获取所述对焦框比值对应的初始图片，直到获得所有对焦框比值各自对应的初始图片；
从各个所述初始图片中，选择摩尔条纹强度最小的图片为目标图；
在所述获取至少一个对焦框比值的步骤之前，还包括：预先训练一个对焦框比值确定模型；
所述对焦框比值确定模型是根据大量训练样本利用机器学习模型训练获得的；所述训练样本包括：通过在不同的包括显示屏区域的预览图像中调整对焦框，达到使该预览图像的摩尔纹强度最小时，获取该对焦框中显示屏区域的光线参数ki和非显示屏区域的光线参数ji、以及该对焦框中的对焦框比值hi；其中，该对焦框的对焦框比值hi为该对焦框中属于显示屏区域的面积和属于非显示屏区域的面积之间的比值；
所述对焦框比值确定模型用于输入显示屏区域的光线参数和非显示屏区域的光线参数，获得一个对焦框比值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述至少一个对焦框中的显示屏区域的光线参数和非显示屏区域的光线参数的步骤之前，还包括：
判断在所述非显示屏区域的设定范围内是否存在物体对象；
当所述非显示屏区域存在物体对象时，所述获取所述至少一个对焦框中的显示屏区域的光线参数和非显示屏区域的光线参数的步骤，包括：
获取至少一个对焦框中的所述非显示屏区域的物体对象的第一光线参数，以及所述显示屏区域对应所述物体对象的区域的第二光线参数；
所述根据所述显示屏区域的光线参数和所述非显示屏区域的光线参数，获取至少一个对焦框比值，包括：
根据所述第一光线参数和所述第二光线参数，获取对应所述物体对象的第一对焦框比值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述非显示屏区域不存在物体对象时，所述获取所述至少一个对焦框中的显示屏区域的光线参数和非显示屏区域的光线参数的步骤，还包括：
获取所述至少一个对焦框中的所述非显示屏区域中无物体对象区域的第三光线参数，以及所述显示屏区域对应所述无物体对象区域的第四光线参数；
所述根据所述显示屏区域的光线参数和所述非显示屏区域的光线参数，获取至少一个对焦框比值，包括：
根据所述第三光线参数和所述第四光线参数，获取至少一个第二对焦框比值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从各个所述初始图片中，选择摩尔条纹强度最小的图片为目标图片的步骤之后，还包括：
保存所述目标图片对应的显示屏区域的第一目标光线参数、非显示屏区域的第二目标光线参数和目标对焦框比值的对应关系。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取所述至少一个对焦框中的显示屏区域的光线参数和非显示屏区域的光线参数的步骤之前，还包括：
判断是否为快速拍摄模式；
如果是快速拍摄模式，则根据所述对应关系移动所述对焦框并拍摄目标照片；
如果不是快速拍摄模式，则进入获取所述显示屏区域的光线参数和非显示屏区域的光线参数的步骤。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述对应关系移动所述对焦框并拍摄目标照片的步骤，包括：
移动所述对焦框至符合所述目标对焦框比值、且所述对焦框中所述显示屏区域的光线参数匹配所述第一目标光线参数，所述对焦框中所述非显示屏区域的光线参数匹配所述第二目标光线参数的位置，并基于所述对焦框拍摄目标图片。
7.一种移动终端，其特征在于，所述移动终端包括：
预览图像获取模块，用于获取所述移动终端的摄像头采集的预览图像；
识别模块，用于对所述预览图像进行识别，识别出所述预览图像中的显示屏区域；其中，所述显示屏区域处于亮屏状态；
光线参数获取模块，用于所述预览图像中包括至少一个对焦框，获取所述至少一个对焦框中的显示屏区域的光线参数和非显示屏区域的光线参数；
对焦框比值获取模块，用于将所述至少一个对焦框中的显示屏区域的光线参数和所述非显示屏区域的光线参数，输入对焦框比值模型，获取至少一个对焦框比值；
第一拍摄模块，用于根据所述至少一个对焦框比值中的一个对焦框比值，移动所述对焦框至符合所述对焦框比值的第一位置并进行拍摄，以获取所述对焦框比值对应的初始图片，直到获得所有对焦框比值各自对应的初始图片；
选择模块，用于从各个所述初始图片中，选择摩尔条纹强度最小的图片为目标图片；
其中，在所述获取至少一个对焦框比值的步骤之前，所述移动终端，还用于预先训练一个对焦框比值确定模型；
所述对焦框比值确定模型是根据大量训练样本利用机器学习模型训练获得的；所述训练样本包括：通过在不同的包括显示屏区域的预览图像中调整对焦框，达到使该预览图像的摩尔纹强度最小时，获取该对焦框中显示屏区域的光线参数ki和非显示屏区域的光线参数ji、以及该对焦框中的对焦框比值hi；其中，该对焦框的对焦框比值hi为该对焦框中属于显示屏区域的面积和属于非显示屏区域的面积之间的比值；
所述对焦框比值确定模型用于输入显示屏区域的光线参数和非显示屏区域的光线参数，获得一个对焦框比值。
8.根据权利要求7所述的移动终端，其特征在于，所述移动终端还包括：
物体对象判断模块，用于判断在所述非显示屏区域的设定范围内是否存在物体对象；
所述光线参数获取模块包括：
第一光线参数获取单元，用于当所述非显示屏区域存在物体对象时，获取所述至少一个对焦框中的所述非显示屏区域的物体对象的第一光线参数，以及所述显示屏区域对应所述物体对象的区域的第二光线参数；
所述对焦框比值获取模块包括：
第一对焦框比值获取单元，用于根据所述第一光线参数和所述第二光线参数，获取对应所述物体对象的第一对焦框比值。
9.根据权利要求8所述的移动终端，其特征在于，所述光线参数获取模块还包括：
第二光线参数获取单元，用于当所述非显示屏区域不存在物体对象时，获取所述至少一个对焦框中的所述非显示屏区域中无物体对象区域的第三光线参数，以及所述显示屏区域对应所述无物体对象区域的第四光线参数；
所述对焦框比值获取模块包括：
第二对焦框比值获取单元，用于根据所述第三光线参数和所述第四光线参数，获取至少一个第二对焦框比值。
10.根据权利要求7所述的移动终端，其特征在于，所述移动终端还包括：
保存模块，用于保存所述目标图片对应的显示屏区域的第一目标光线参数、非显示屏区域的第二目标光线参数和目标对焦框比值的对应关系。
11.根据权利要求10所述的移动终端，其特征在于，所述移动终端还包括：
模式判断模块，用于判断是否为快速拍摄模式；
第二拍摄模块，用于如果是快速拍摄模式，则根据所述对应关系移动所述对焦框并拍摄目标照片；
如果不是快速拍摄模式，则进入获取所述显示屏区域区域的光线参数和非显示屏区域的光线参数的步骤。
12.根据权利要求11所述的移动终端，其特征在于，所述第二拍摄模块，还用于移动所述对焦框至符合所述目标对焦框比值、且所述对焦框中所述显示屏区域的光线参数匹配所述第一目标光线参数，所述对焦框中所述非显示屏区域的光线参数匹配所述第二目标光线参数的位置，并基于所述对焦框拍摄目标图片。
13.一种移动终端，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的消除相机摩尔条纹方法的步骤。
14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的消除相机摩尔条纹方法的步骤。
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