CN109547701B - 图像拍摄方法、装置、存储介质及电子设备 - Google Patents

图像拍摄方法、装置、存储介质及电子设备 Download PDF

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Abstract

本申请实施例公开了图像拍摄方法、装置、存储介质及电子设备。其中方法包括：获取拍摄对象的预览图像，确定所述预览图像的图像亮度信息，当所述预览图像的图像亮度信息不满足图像亮度条件时，基于所述图像亮度条件确定所述摄像头的曝光参数，控制所述摄像头基于所述曝光参数对拍摄对象进行拍摄。本申请实施例通过采用上述技术方案，通过预览图像判断当前的曝光参数是否准确，当不准确时根据图像亮度条件重新确定新的曝光参数，并根据新的曝光参数进行拍摄，将图像分析过程提前至图像拍摄之前，基于精确的曝光参数进行拍摄，避免对图像进行亮度处理过程中增加的噪声以及图像失真的问题，提高图像拍摄质量。

Description

图像拍摄方法、装置、存储介质及电子设备
技术领域
本申请实施例涉及电子设备技术领域，尤其涉及一种图像拍摄方法、装置、存储介质及电子设备。
背景技术
随着手机和平板电脑等电子设备的不断发展，越来越多的电子设备的拍照功能被用户广泛使用，并且用户对电子设备的拍照性能的要求也越来越高。
为了提高图像的质量，一般在拍摄图像后对拍摄的图像进行不同形式的图像处理，以提高图像清晰度、对比度、饱和度等。但是对图像处理过程中往往会引入白噪、彩噪等噪声，副作用明显，不但计算量大，同时无法满足图像质量要求。
发明内容
本申请实施例提供图像拍摄方法、装置、存储介质及电子设备，提高图像拍摄质量。
第一方面，本申请实施例提供了一种图像拍摄方法，应用于电子设备，所述电子设备包括摄像头，包括：
获取拍摄对象的预览图像，确定所述预览图像的图像亮度信息；
当所述预览图像的图像亮度信息不满足图像亮度条件时，基于所述图像亮度条件确定所述摄像头的曝光参数；
控制所述摄像头基于所述曝光参数对拍摄对象进行拍摄。
第二方面，本申请实施例提供了一种图像拍摄装置，包括：
图像亮度信息确定模块，用于获取拍摄对象的预览图像，确定所述预览图像的图像亮度信息；
曝光参数确定模块，用于当所述预览图像的图像亮度信息不满足图像亮度条件时，基于所述图像亮度条件确定所述摄像头的曝光参数；
图像拍摄模块，用于控制所述摄像头基于所述曝光参数对拍摄对象进行拍摄。
第三方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本申请实施例所述的图像拍摄方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本申请实施例所述的图像拍摄方法。
本申请实施例中提供的图像拍摄方法，获取拍摄对象的预览图像，确定所述预览图像的图像亮度信息，当所述预览图像的图像亮度信息不满足图像亮度条件时，基于所述图像亮度条件确定所述摄像头的曝光参数，控制所述摄像头基于所述曝光参数对拍摄对象进行拍摄。通过采用上述方案，通过预览图像判断当前的曝光参数是否准确，当不准确时根据图像亮度条件重新确定新的曝光参数，并根据新的曝光参数进行拍摄，将图像分析过程提前至图像拍摄之前，基于精确的曝光参数进行拍摄，避免对图像进行亮度处理过程中增加的噪声以及图像失真的问题，提高图像拍摄质量。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种图像拍摄方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的另一种图像拍摄方法的流程示意图；
图3为本申请实施例提供的另一种图像拍摄方法的流程示意图；
图4为本申请实施例提供的另一种图像拍摄方法的流程示意图；
图5为本申请实施例提供的一种图像拍摄装置的结构示意图；
图6为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图；
图7为本申请实施例提供的另一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本申请的技术方案。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构。
在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各步骤的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。
图1为本申请实施例提供的一种图像拍摄方法的流程示意图，该方法可以由图像拍摄装置执行，其中该装置可由软件和/或硬件实现，一般可集成在电子设备中。如图1所示，该方法包括：
步骤101、获取拍摄对象的预览图像，确定所述预览图像的图像亮度信息。
步骤102、当所述预览图像的图像亮度信息不满足图像亮度条件时，基于所述图像亮度条件确定所述摄像头的曝光参数。
步骤103、控制所述摄像头基于所述曝光参数对拍摄对象进行拍摄。
示例性的，本申请实施例中的电子设备可包括手机、平板电脑和智能摄像机等配置有摄像头的智能设备。
本实施例中，在启动拍摄后，基于摄像头采集摄像范围内拍摄对象的预览图像，其中，预览图像可以是通过电子设备的显示器显示，当电子设备不具备显示器时，直接确定预览图像的图像亮度信息。图像亮度信息用于衡量预览图像整体亮度，用于表征在当前拍摄角度和当前曝光条件下拍摄的图像亮度，例如图像亮度信息越大，表明预览图像的亮度越高，图像亮度信息越小，表明预览图像的亮度越低，需要提高图像亮度。预览图像的图像亮度信息可以是基于预览图像中各像素点的亮度值确定，示例性的，遍历预览图像的各像素点的亮度值，生成预览图像的亮度分布，根据该亮度分布确定图像亮度信息，例如可以是将亮度值进行分段，确定亮度分段对应的像素点数量的比例，根据像素点数量的比例确定图像亮度信息，亮度分段数值较大的像素点数量的比例越大，图像亮度信息越大，反之，亮度分段数值较大的像素点数量的比例越小，图像亮度信息越小。其中，当预览图像为YUV颜色模式图像时，读取预览图像的亮度分量(Y分量)可生成预览图像的亮度分布，当预览图像为RGB颜色模式图像时，可以是确定预览图像的灰度图，根据各像素点的灰度值可生成预览图像的亮度分布。
在一些实施例中，所述确定所述预览图像的图像亮度信息，包括：将所述预览图像传输至预先训练的机器学习模型中，根据所述机器模型的输出结果确定所述预览图像的图像亮度信息。其中，该机器学习模型可以是轻量级网络模型，例如mobilenet、shufflenent或squeezenet等，可配置于手机、平板电脑和智能摄像机等电子设备中，功耗小，精度高。示例性的，图像亮度信息可以是亮度等级，相应的，机器学习模型为分类模型，可确定预览图像的亮度等级。该分类模型是预先训练的，其训练方法可以是采集大量的样本图像，标注样本图像的标准亮度等级，将样本图像输入至未训练的分类模型中，得到该分类模型预测的亮度等级，当预测的亮度等级与标准亮度等级不同时，根据亮度等级差异反向调节分类模型的网络参数，循环上述训练方法直到预测的亮度等级的精度达到预设要求时，确定分类模型训练完成。
本实施例中，基于预先训练的机器学习模型可输出预览图像的图像亮度信息，判断该图像亮度信息是否符合图像亮度要求，当不符合图像亮度要求，基于该图像亮度要求确定摄像头的曝光参数，以调节摄像头的对应参数，基于调节后的摄像头对拍摄对象进行拍摄，得到符合图像亮度要求的图像。其中，图像亮度要求可以是唯一固定的，例如可以是预设亮度等级，该预设等级可以是根据用户需求确定；图像亮度要求也可以是随拍摄条件而变化的，例如可以是随拍摄环境亮度变化，环境亮度越高，图像亮度要求越高，环境亮度越低，图像亮度要求越低。可选的，当所述预览图像的图像亮度信息不满足图像亮度条件时，基于所述图像亮度条件确定所述摄像头的曝光参数，包括：根据所述图像亮度条件和预设参数查询表，确定所述摄像头的曝光参数，预设参数查询表中包括各图像亮度信息和曝光参数的对应关系，例如图像亮度信息和曝光参数的一一对应关系，可以是一个图像亮度信息对应多种曝光参数，需要说明的是，本实施例中的曝光参数可以是多个参数，可选的，所述曝光参数包括但不限于曝光时间、光圈值和ISO值。其中，曝光时间是为了将光投射到感光材料的感光面上，快门所要打开的时间，视摄像头感光材料的感光度和对感光面上的照度而定，曝光时间越长进的光越多，适合光线条件比较差的情况，曝光时间短则适合光线比较好的情况。光圈是一个用来控制光线透过镜头，进入机身内感光面的光量的装置，光圈值是摄像头的焦距/镜头通光直径得出的相对值。ISO表示摄像头的CCD(Charge CoupledDevice，电荷耦合器件)或者CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor，互补金属氧化物半导体)感光元件的感光速度。ISO数值越高就说明该感光元器件的感光能力越强。其中，预设参数查询表中包括多个图像亮度信息以及对应的曝光参数，根据图像亮度要求确定期望的图像亮度信息，在预设参数查询表中确定与期望的图像亮度信息相对应的曝光参数，基于该曝光参数调节摄像头，并基于调节后的摄像头对拍摄对象进行拍摄，以得到满足图像亮度要求的图像。
可选的，在基于曝光参数调节摄像头后，基于调节后的摄像头获取拍摄对象新的预览图像，并判断新的预览图像是否符合图像亮度要求，若是，则基于调节后的摄像头对拍摄对象进行拍摄，若否，则重新确定曝光参数，直到拍摄对象的预览图像符合图像亮度要求。可选的，当根据曝光参数调节后的摄像头获取的预览图像不符合图像亮度要求时，开启补光灯；可选的，当基于预览图像确定当前拍摄角度为逆光拍摄角度时，提示用户变换拍摄角度。
可选的，在根据所述图像亮度条件和预设参数查询表，确定所述摄像头的曝光参数之后还包括：基于所述摄像头的感光元件获取环境亮度，根据所述环境亮度调节所述曝光参数。其中，环境亮度根据光照强度确定，当环境亮度在正常范围内时，无需调节曝光参数，当环境亮度低于正常范围的最小值时，需增大曝光参数，以保证足够的光线投射到感光材料的感光面上，避免图像欠曝的情况，当环境亮度高于正常范围的最大值时，需减小曝光参数，避免图像过曝的情况。曝光参数的调节值根据环境亮度与正常范围的差值确定，提高曝光参数的精精确度。
本申请实施例中提供的图像拍摄方法，获取拍摄对象的预览图像，确定所述预览图像的图像亮度信息，当所述预览图像的图像亮度信息不满足图像亮度条件时，基于所述图像亮度条件确定所述摄像头的曝光参数，控制所述摄像头基于所述曝光参数对拍摄对象进行拍摄。通过采用上述方案，通过预览图像判断当前的曝光参数是否准确，当不准确时根据图像亮度条件重新确定新的曝光参数，并根据新的曝光参数进行拍摄，将图像分析过程提前至图像拍摄之前，基于精确的曝光参数进行拍摄，避免对图像进行亮度处理过程中增加的噪声以及图像失真的问题，提高图像拍摄质量。
图2为本申请实施例提供的另一种图像拍摄方法的流程示意图，参见图2，本实施例的方法包括如下步骤：
步骤201、获取拍摄对象的预览图像，将所述预览图像传输至预先训练的机器学习模型中，根据所述机器模型的输出结果确定所述预览图像的图像亮度信息。
步骤202、对所述预览图像进行场景识别，根据场景识别结果确定所述预览图像的图像亮度条件。
步骤203、当所述预览图像的图像亮度信息不满足图像亮度条件时，根据所述图像亮度条件和预设参数查询表，确定所述摄像头的曝光参数，其中，预设参数查询表包括各图像亮度信息和曝光参数的对应关系。
步骤204、控制所述摄像头基于所述曝光参数对拍摄对象进行拍摄。
在本实施例中，图像亮度要求根据图像场景确定，不同的图像场景对应不同的图像亮度要求。在获取预览图像后，对预览图像进行场景识别，基于场景识别结果确定预览图像的场景，图像场景可以是但不限于夕阳场景、风景场景、人像场景、暗光场景、夜景场景、美食场景和逆光场景等，例如，夕阳场景的图像亮度要求较大，夜景场景的图像亮度要求较小。可选的，在确定预览图像的场景为逆光场景时，可以是提示用户更换拍摄角度。在一些实施例中，由于拍摄对象的复杂性，导致场景识别结果中存在多个场景，根据场景优先级确定预览图像的目标场景，其中如下场景的优先级依次降低：人像场景、逆光场景、暗光场景(夜景场景)和其他场景，其他场景可以是夕阳场景、风景场景和美食场景等，示例性的，依序判断预览图像的目标场景可以是判断预览图像中是否存在人脸区域，若是，则确定预览图像的目标场景为人像场景，若否，则判断预览图像的逆光参数是否大于预设逆光值，若是，则确定预览图像的目标场景为逆光场景，若否，则判断预览图像的暗光参数大于第一暗光值，若是，则确定预览图像的目标场景为暗光场景，若否，则根据预览图像的场景识别结果中场景的识别概率确定预览图像的目标场景，例如可以是将识别概率最大的场景确定为目标场景。
在本实施例中，根据预览图像的场景确定图像亮度要求(即期望的图像亮度信息)，在预设参数查询表中确定该图像亮度要求对应的曝光参数，可选的，当该图像亮度要求对应多个曝光参数时，多个曝光参数可以是在不同场景对应的曝光参数，选择与预览图像的场景对应的曝光参数，控制电子设备的摄像头基于确定的曝光参数进行拍摄，得到高质量的图像，避免拍摄图像后的图像处理过程。可选的，在根据所述图像亮度条件和预设参数查询表，确定所述摄像头的曝光参数之后还包括：基于所述摄像头的感光元件获取环境亮度，根据所述环境亮度调节所述曝光参数，提高曝光参数的精确度。
需要说明的是，本实施例中，不限定确定所述预览图像的图像亮度信息和确定所述预览图像的图像亮度条件两个步骤的执行顺序，可以是如本实施例中依次执行，还可以是先执行确定所述预览图像的图像亮度条件的步骤，在执行确定所述预览图像的图像亮度信息的步骤，或者同步执行上述两个步骤。
本申请实施例中提供的图像拍摄方法，通过在获取预览图像之后，确定预览图像的图像亮度信息和场景，基于场景确定预览图像的图像亮度要求，当预览图像不满足图像亮度要求时，基于图像亮度要求确定新的曝光参数，调节摄像头的曝光参数并对拍摄对象进行拍摄，提高拍摄图像的质量。
图3为本申请实施例提供的另一种图像拍摄方法的流程示意图，本实施例是上述实施例的一个可选方案，相应的，如图3所示，本实施例的方法包括如下步骤：
步骤301、依序调节所述摄像头的曝光参数，并在各曝光参数下拍摄样本图像。
步骤302、将所述样本图像输入至预先训练的机器学习模型中，确定各样本图像的图像亮度信息。
步骤303、基于所述各样本图像的图像亮度信息和拍摄所述各样本图像的曝光参数，生成所述预设参数查询表。
步骤304、获取拍摄对象的预览图像，将所述预览图像传输至预先训练的机器学习模型中，根据所述机器模型的输出结果确定所述预览图像的图像亮度信息。
步骤305、对所述预览图像进行场景识别，根据场景识别结果确定所述预览图像的图像亮度条件。
步骤306、当所述预览图像的图像亮度信息不满足图像亮度条件时，基于所述图像亮度条件确定所述摄像头的曝光参数。
步骤307、控制所述摄像头基于所述曝光参数对拍摄对象进行拍摄。
在本实施例中提供了预设参数查询表的生成方式，通过不断调节摄像机的曝光参数，示例性的，当曝光参数包括曝光时间、光圈值和ISO值时，可以是保持其中两个参数不变，依次增大或减小第三个参数，在不同的曝光参数组合下拍摄样本图像，得到不同曝光参数的样本图像。基于预先训练的机器学习模型确定各个样本图像的图像亮度信息，将拍摄样本图像的曝光参数和图像亮度信息建立对应关系，形成预设参数查询表，进一步的，根据样本图像的图像亮度信息对曝光参数进行筛选，例如可以是将不满足图像亮度要求的图像亮度信息以及其对应的曝光参数进行删除，避免预设参数查询表中存在无效的曝光参数，降低曝光参数的选择效率。可选的，当图像亮度信息对应多个曝光参数的组合时，判断曝光参数是否超出正常范围，当曝光参数(曝光时间、光圈值和ISO值)中任一各参数超出正常范围时，从预设参数查询表中删除该曝光参数的组合。
可选的，在不同场景下拍摄样本图像，并对样本图像的曝光参数进行场景标识，便于后续根据预览图像的场景确定曝光参数。示例性的，可以是在任一场景下选择符合该场景的图像亮度要求的图像亮度信息，删除不满足图像亮度要求的图像亮度信息以及其对应的曝光参数。可选的，在不同的环境亮度下拍摄样本图像，并对样本图像的曝光参数进行环境标识，便于后续根据预览图像的环境亮度确定或调解曝光参数。
在本实施例中，在拍摄图像之后，确定该拍摄图像的图像亮度信息，当拍摄图像的图像亮度信息优于预设参数查询表中该场景的图像亮度信息时，基于该拍摄图像的图像亮度信息和曝光参数更新预设参数查询表，不断提高预设参数查询表的精确度。
需要说明的是，步骤301-步骤303可以是在电子设备不存在预设参数查询表时执行，当电子设备中存储有预设参数查询表时，无需执行步骤301-步骤303。
本申请实施例中提供的图像拍摄方法，通过预设在不同曝光参数下拍摄样本图像，以及样本图像的图像亮度信息，根据图像亮度信息和曝光参数的对应关系建立预设参数查询表，便于在后续的图像拍摄过程中根据预设参数查询表确定摄像机的曝光参数，简化了曝光参数的确定过程，提高图像拍摄效率和拍摄质量。
图4为本申请实施例提供的另一种图像拍摄方法的流程示意图，本实施例是上述实施例的一个可选方案，相应的，如图4所示，本实施例的方法包括如下步骤：
步骤401、获取拍摄对象的预览图像，对所述预览图像进行本质分解，得到所述预览图像的阴影分量图像和反射分量图像。
步骤402、遍历所述阴影分量图像，确定所述阴影分量图像的亮度分布。
步骤403、根据所述亮度分布中各亮度值的分布比例确定所述预览图像的图像亮度信息。
步骤404、当所述预览图像的图像亮度信息不满足图像亮度条件时，基于所述图像亮度条件确定所述摄像头的曝光参数。
步骤405、控制所述摄像头基于所述曝光参数对拍摄对象进行拍摄。
在本实施例中，通过本质分解将预览图像分解为阴影分量图像和反射分量图像，其中，阴影分量图像包括纯净的亮度信息，阴影分量图像为灰度图像；反射分量图像展示了图像中物体材质反射率在各个频段的相应，其为彩色图像。遍历阴影分量图像各个像素点的亮度值，生成阴影分量图像的亮度分布，该亮度分布可以是包括各亮度值的像素点数量或各亮度值的像素点数量占总像素点数量的比例，可以以直方图的形式展示。根据阴影分量图像的亮度分布确定预览图像的图像亮度信息，示例性的，可以是根据对亮度值进行分段，分段后的各亮度段可以是0-127和128-255，确定亮度段0-127和亮度段128-255像素点数量的比例，根据该比例确定预览图像的图像亮度信息，例如比例越大，图像亮度信息越小，比例越小，图像亮度信息越大。需要说明的是，可以是将亮度值划分为两个以上的亮度段。
可选的，对所述预览图像进行场景识别，根据场景识别结果确定所述预览图像的图像亮度条件，根据图像亮度条件在预设参数查询表进行匹配，确定适合于当前拍摄条件的曝光参数，提高图像拍摄质量。
本申请实施例中提供的图像拍摄方法，通过本质分解提取预览图像中携带纯净亮度信息的阴影分量图像，基于该阴影分量图像的亮度分别确定预览图像的图像亮度信息，并在预览图像的图像亮度信息不符合图像亮度要求时，重新确定曝光参数，在精确的曝光参数下拍摄图像，提高拍摄图像的亮度和质量。
图5为本申请实施例提供的一种图像拍摄装置的结构框图，该装置可由软件和/或硬件实现，一般集成在电子设备中，可通过执行电子设备的图像拍摄方法来对拍摄对象进行拍摄。如图5所示，该装置包括：图像亮度信息确定模块501、曝光参数确定模块502和图像拍摄模块503。
图像亮度信息确定模块501，用于获取拍摄对象的预览图像，确定所述预览图像的图像亮度信息；
曝光参数确定模块502，用于当所述预览图像的图像亮度信息不满足图像亮度条件时，基于所述图像亮度条件确定所述摄像头的曝光参数；
图像拍摄模块503，用于控制所述摄像头基于所述曝光参数对拍摄对象进行拍摄。
本申请实施例中提供的图像拍摄装置，通过预览图像判断当前的曝光参数是否准确，当不准确时根据图像亮度条件重新确定新的曝光参数，并根据新的曝光参数进行拍摄，将图像分析过程提前至图像拍摄之前，基于精确的曝光参数进行拍摄，避免对图像进行亮度处理过程中增加的噪声以及图像失真的问题，提高图像拍摄质量。
在上述实施例的基础上，还包括：
图像亮度条件确定模块，用于在获取拍摄对象的预览图像之后，对所述预览图像进行场景识别，根据场景识别结果确定所述预览图像的图像亮度条件。
在上述实施例的基础上，图像亮度信息确定模块501用于：
将所述预览图像传输至预先训练的机器学习模型中，根据所述机器模型的输出结果确定所述预览图像的图像亮度信息。
在上述实施例的基础上，曝光参数确定模块502包括：
曝光参数确定单元，用于根据所述图像亮度条件和预设参数查询表，确定所述摄像头的曝光参数，其中，预设参数查询表包括各图像亮度信息和曝光参数的对应关系。
在上述实施例的基础上，曝光参数确定模块502还包括：
曝光参数调节单元，用于在根据所述图像亮度条件和预设参数查询表，确定所述摄像头的曝光参数之后，基于所述摄像头的感光元件获取环境亮度，根据所述环境亮度调节所述曝光参数。
在上述实施例的基础上，还包括：
样本图像拍摄模块，用于依序调节所述摄像头的曝光参数，并在各曝光参数下拍摄样本图像；
样本图像亮度信息确定模块，用于将所述样本图像输入至预先训练的机器学习模型中，确定各样本图像的图像亮度信息；
预设参数查询表确定模块，用于基于所述各样本图像的图像亮度信息和拍摄所述各样本图像的曝光参数，生成所述预设参数查询表。
在上述实施例的基础上，图像亮度信息确定模块501用于：
对所述预览图像进行本质分解，得到所述预览图像的阴影分量图像和反射分量图像；
遍历所述阴影分量图像，确定所述阴影分量图像的亮度分布；
根据所述亮度分布中各亮度值的分布比例确定所述预览图像的图像亮度信息。
在上述实施例的基础上，所述曝光参数包括曝光时间、光圈值和ISO值。
本申请实施例还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行图像拍摄方法，该方法包括：
获取拍摄对象的预览图像，确定所述预览图像的图像亮度信息；
当所述预览图像的图像亮度信息不满足图像亮度条件时，基于所述图像亮度条件确定所述摄像头的曝光参数；
控制所述摄像头基于所述曝光参数对拍摄对象进行拍摄。
存储介质——任何的各种类型的存储器设备或存储设备。术语“存储介质”旨在包括：安装介质，例如CD-ROM、软盘或磁带装置；计算机系统存储器或随机存取存储器，诸如DRAM、DDRRAM、SRAM、EDORAM，兰巴斯(Rambus)RAM等；非易失性存储器，诸如闪存、磁介质(例如硬盘或光存储)；寄存器或其它相似类型的存储器元件等。存储介质可以还包括其它类型的存储器或其组合。另外，存储介质可以位于程序在其中被执行的第一计算机系统中，或者可以位于不同的第二计算机系统中，第二计算机系统通过网络(诸如因特网)连接到第一计算机系统。第二计算机系统可以提供程序指令给第一计算机用于执行。术语“存储介质”可以包括可以驻留在不同位置中(例如在通过网络连接的不同计算机系统中)的两个或更多存储介质。存储介质可以存储可由一个或多个处理器执行的程序指令(例如具体实现为计算机程序)。
当然，本申请实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的图像拍摄操作，还可以执行本申请任意实施例所提供的图像拍摄方法中的相关操作。
本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备中可集成本申请实施例提供的图像拍摄装置。图6为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。电子设备600可以包括：存储器601，处理器602及存储在存储器601上并可在处理器602运行的计算机程序，所述处理器602执行所述计算机程序时实现如本申请实施例所述的图像拍摄方法。
本申请实施例提供的电子设备，通过预览图像判断当前的曝光参数是否准确，当不准确时根据图像亮度条件重新确定新的曝光参数，并根据新的曝光参数进行拍摄，将图像分析过程提前至图像拍摄之前，基于精确的曝光参数进行拍摄，避免对图像进行亮度处理过程中增加的噪声以及图像失真的问题，提高图像拍摄质量。
图7为本申请实施例提供的另一种电子设备的结构示意图。该电子设备可以包括：壳体(图中未示出)、存储器701、中央处理器(central processing unit，CPU)702(又称处理器，以下简称CPU)、电路板(图中未示出)和电源电路(图中未示出)。所述电路板安置在所述壳体围成的空间内部；所述CPU702和所述存储器701设置在所述电路板上；所述电源电路，用于为所述电子设备的各个电路或器件供电；所述存储器701，用于存储可执行程序代码；所述CPU702通过读取所述存储器701中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的计算机程序，以实现以下步骤：
获取拍摄对象的预览图像，确定所述预览图像的图像亮度信息；
当所述预览图像的图像亮度信息不满足图像亮度条件时，基于所述图像亮度条件确定所述摄像头的曝光参数；
控制所述摄像头基于所述曝光参数对拍摄对象进行拍摄。
所述电子设备还包括：外设接口703、RF(Radio Frequency，射频)电路705、音频电路706、扬声器711、电源管理芯片708、输入/输出(I/O)子系统709、其他输入/控制设备710、触摸屏712、其他输入/控制设备710以及外部端口704，这些部件通过一个或多个通信总线或信号线707来通信。
应该理解的是，图示电子设备700仅仅是电子设备的一个范例，并且电子设备700可以具有比图中所示出的更多的或者更少的部件，可以组合两个或更多的部件，或者可以具有不同的部件配置。图中所示出的各种部件可以在包括一个或多个信号处理和/或专用集成电路在内的硬件、软件、或硬件和软件的组合中实现。
下面就本实施例提供的用于对图像拍摄操作的电子设备进行详细的描述，该电子设备以手机为例。
存储器701，所述存储器701可以被CPU702、外设接口703等访问，所述存储器701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，例如一个或多个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
外设接口703，所述外设接口703可以将设备的输入和输出外设连接到CPU702和存储器701。
I/O子系统709，所述I/O子系统709可以将设备上的输入输出外设，例如触摸屏712和其他输入/控制设备710，连接到外设接口703。I/O子系统709可以包括显示控制器7091和用于控制其他输入/控制设备710的一个或多个输入控制器7092。其中，一个或多个输入控制器7092从其他输入/控制设备710接收电信号或者向其他输入/控制设备710发送电信号，其他输入/控制设备710可以包括物理按钮(按压按钮、摇臂按钮等)、拨号盘、滑动开关、操纵杆、点击滚轮。值得说明的是，输入控制器7092可以与以下任一个连接：键盘、红外端口、USB接口以及诸如鼠标的指示设备。
触摸屏712，所述触摸屏712是用户电子设备与用户之间的输入接口和输出接口，将可视输出显示给用户，可视输出可以包括图形、文本、图标、视频等。
I/O子系统709中的显示控制器7091从触摸屏712接收电信号或者向触摸屏712发送电信号。触摸屏712检测触摸屏上的接触，显示控制器7091将检测到的接触转换为与显示在触摸屏712上的用户界面对象的交互，即实现人机交互，显示在触摸屏712上的用户界面对象可以是运行游戏的图标、联网到相应网络的图标等。值得说明的是，设备还可以包括光鼠，光鼠是不显示可视输出的触摸敏感表面，或者是由触摸屏形成的触摸敏感表面的延伸。
RF电路705，主要用于建立手机与无线网络(即网络侧)的通信，实现手机与无线网络的数据接收和发送。例如收发短信息、电子邮件等。具体地，RF电路705接收并发送RF信号，RF信号也称为电磁信号，RF电路705将电信号转换为电磁信号或将电磁信号转换为电信号，并且通过该电磁信号与通信网络以及其他设备进行通信。RF电路705可以包括用于执行这些功能的已知电路，其包括但不限于天线系统、RF收发机、一个或多个放大器、调谐器、一个或多个振荡器、数字信号处理器、CODEC(COder-DECoder，编译码器)芯片组、用户标识模块(Subscriber Identity Module，SIM)等等。
音频电路706，主要用于从外设接口703接收音频数据，将该音频数据转换为电信号，并且将该电信号发送给扬声器711。
扬声器711，用于将手机通过RF电路705从无线网络接收的语音信号，还原为声音并向用户播放该声音。
电源管理芯片708，用于为CPU702、I/O子系统及外设接口所连接的硬件进行供电及电源管理。
上述实施例中提供的图像拍摄装置、存储介质及电子设备可执行本申请任意实施例所提供的图像拍摄方法，具备执行该方法相应的功能模块和有益效果。未在上述实施例中详尽描述的技术细节，可参见本申请任意实施例所提供的图像拍摄方法。
注意，上述仅为本申请的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本申请不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本申请的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本申请进行了较为详细的说明，但是本申请不仅仅限于以上实施例，在不脱离本申请构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本申请的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种图像拍摄方法，应用于电子设备，所述电子设备包括摄像头，其特征在于，包括：
获取拍摄对象的预览图像，对所述预览图像进行场景识别，根据场景识别结果确定所述预览图像的图像亮度条件；当场景识别结果中存在多个场景，根据场景优先级确定所述预览图像的目标场景；
根据机器学习模型确定所述预览图像的图像亮度信息，所述图像亮度信息用于衡量预览图像整体亮度的亮度等级；
当所述预览图像的图像亮度信息不满足图像亮度条件时，基于所述图像亮度条件确定所述摄像头的曝光参数，所述图像亮度条件是预设亮度等级；
控制所述摄像头基于所述曝光参数对拍摄对象进行拍摄。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述预览图像的图像亮度信息，包括：
将所述预览图像传输至预先训练的机器学习模型中，根据所述机器学习模型的输出结果确定所述预览图像的图像亮度信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述预览图像的图像亮度信息不满足图像亮度条件时，基于所述图像亮度条件确定所述摄像头的曝光参数，包括：
根据所述图像亮度条件和预设参数查询表，确定所述摄像头的曝光参数，其中，预设参数查询表包括各图像亮度信息和曝光参数的对应关系。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在根据所述图像亮度条件和预设参数查询表，确定所述摄像头的曝光参数之后还包括：
基于所述摄像头的感光元件获取环境亮度，根据所述环境亮度调节所述曝光参数。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设参数查询表的生成方法包括：
依序调节所述摄像头的曝光参数，并在各曝光参数下拍摄样本图像；
将所述样本图像输入至预先训练的机器学习模型中，确定各样本图像的图像亮度信息；
基于所述各样本图像的图像亮度信息和拍摄所述各样本图像的曝光参数，生成所述预设参数查询表。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述预览图像的图像亮度信息，包括：
对所述预览图像进行本质分解，得到所述预览图像的阴影分量图像和反射分量图像；
遍历所述阴影分量图像，确定所述阴影分量图像的亮度分布；
根据所述亮度分布中各亮度值的分布比例确定所述预览图像的图像亮度信息。
7.根据权利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，所述曝光参数包括曝光时间、光圈值和ISO值。
8.一种图像拍摄装置，其特征在于，包括：
图像亮度信息确定模块，用于获取拍摄对象的预览图像，对所述预览图像进行场景识别，根据场景识别结果确定所述预览图像的图像亮度条件；当场景识别结果中存在多个场景，根据场景优先级确定所述预览图像的目标场景；根据机器学习模型确定所述预览图像的图像亮度信息，所述图像亮度信息用于衡量预览图像整体亮度的亮度等级；
曝光参数确定模块，用于当所述预览图像的图像亮度信息不满足图像亮度条件时，基于所述图像亮度条件确定摄像头的曝光参数，所述图像亮度条件是预设亮度等级；
图像拍摄模块，用于控制所述摄像头基于所述曝光参数对拍摄对象进行拍摄。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的图像拍摄方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7任一所述的图像拍摄方法。
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