CN110248108B - 宽动态下的曝光调整及动态范围确定方法和相关装置 - Google Patents

宽动态下的曝光调整及动态范围确定方法和相关装置 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种宽动态下的曝光调整及动态范围确定方法和相关装置。其中，宽动态下的曝光调整方法包括：统计第一曝光图像的第一亮度情况和第二曝光图像的第二亮度情况，其中，第一曝光图像和第二曝光图像是由宽动态摄像器件采用不同曝光量对目标场景拍摄得到；基于第一亮度情况和第二亮度情况，确定目标场景的测光结果；基于测光结果确定宽动态摄像器件后续拍摄的所需曝光量，并按照所需曝光量调整宽动态摄像器件的曝光参数；其中，测光结果和/或所需曝光量的确定还基于目标场景的动态范围。上述方案，提高宽动态合成的动态范围与实际场景的匹配度，减小合成噪声、保证成像质量。

Description

宽动态下的曝光调整及动态范围确定方法和相关装置
技术领域
本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种宽动态下的曝光调整及动态范围确定方法和相关装置。
背景技术
宽动态(Wide Dynamic Range，WDR)技术是指通过采用不同曝光量对同一场景进行拍摄得到多帧图像，再将多帧图像进行合成成一帧的技术。其中，曝光量大的帧称为长曝光帧或者长帧，因为曝光时间长，暗区信息能够有效保留。曝光量小的帧称为短帧或者短曝光帧，因为曝光时间短，亮区的信息能够被有效保留。通过多帧宽动态将短帧中的亮区信息和长帧中的暗区信息合成为一帧，能够同时体现亮区信息和暗区信息。
目前，为使得宽动态合成后的帧具有更好的动态范围，可进行在宽动态下进行自动曝光(Automatic Exposure，AE)。自动曝光是通过判断目标场景的亮度，动态调整快门、光圈、增益等曝光量，来保持图像的亮度在一个合适的范围内。在自动曝光时，若实施上述曝光策略，则调节后的曝光量无法兼顾到其他曝光图像，有可能导致短帧亮区过曝而丢失亮区信息，或可能导致长帧暗区欠曝而丢失暗区信息，从而导致宽动态合成的图像存在噪声点、影响图像质量。
发明内容
本申请主要解决的技术问题是提供一种宽动态下的曝光调整及动态范围确定方法和相关装置，能够提高宽动态合成的动态范围与实际场景的匹配度，减小合成噪声、保证成像质量。
为了解决上述问题，本申请第一方面提供了一种宽动态下的曝光调整方法，包括：统计第一曝光图像的第一亮度情况和第二曝光图像的第二亮度情况，其中，第一曝光图像和第二曝光图像是由宽动态摄像器件采用不同曝光量对目标场景拍摄得到；基于第一亮度情况和第二亮度情况，确定目标场景的测光结果；基于测光结果确定宽动态摄像器件后续拍摄的所需曝光量，并按照所需曝光量调整宽动态摄像器件的曝光参数；其中，测光结果和/或所需曝光量的确定还基于目标场景的动态范围。
为了解决上述问题，本申请第二方面提供了一种宽动态下的动态范围确定方法，包括：统计第一曝光图像的第一亮度情况和第二曝光图像的第二亮度情况，其中，第一曝光图像和第二曝光图像是由宽动态摄像器件采用不同曝光量对目标场景拍摄得到；利用第一亮度情况和第二亮度情况，确定目标场景的动态范围。
为了解决上述问题，本申请第三方面提供了一种图像处理装置，包括相互耦接的存储器和处理器；处理器用于执行存储器存储的程序指令，以实现上述第一方面的方法，或实现上述第二方面的方法。
为了解决上述问题，本申请第四方面提供了一种存储装置，存储有能够被处理器运行的程序指令，程序指令用于实现上述第一方面的方法，或实现上述第二方面的方法。
上述方案中，基于采用不同曝光量对目标场景拍摄获得的第一曝光图像的第一亮度情况和第二曝光图像的第二亮度情况进行统计，从而基于这两者确定目标场景的动态范围，或者基于这两者和动态范围确定目标场景的测光结果和/或后续拍摄的所需曝光量，通过上述方式，基于具有不同曝光量的曝光图像确定动态范围，可以使得动态范围更匹配于目标场景，另外根据动态场景确定目标场景的测光结果或后续拍摄的所需曝光量，能够使得利用上述确定的数据调整宽动态摄像器件的曝光，从而拍摄得到的宽动态合成图像的动态范围更匹配于目标场景，因此减小宽动态合成图像中的合成噪声、保证图像质量。
附图说明
图1是本申请宽动态下的曝光调整方法一实施例的流程示意图；
图2是图1中步骤S12一实施例的流程示意图；
图3是图2中步骤S121一实施例的流程示意图；
图4是图2中步骤S122一实施例的流程示意图；
图5是图4中步骤S1221一实施例的流程示意图；
图6是图2中步骤S123一实施例的流程示意图；
图7是图1中步骤S12在一实施场景中的部分流程示意图；
图8是图1中步骤S13一实施例的流程示意图；
图9是本申请宽动态下的动态范围确定方法一实施例的流程示意图；
图10是本申请宽动态下的曝光调整装置一实施例的框架示意图；
图11是本申请存储装置一实施例的框架示意图。
具体实施方式
下面结合说明书附图，对本申请实施例的方案进行详细说明。
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、接口、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请。
本文中术语“系统”和“网络”在本文中常被可互换使用。本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。此外，本文中的“多”表示两个或者多于两个。
请参阅图1，图1是本申请宽动态下的曝光调整方法一实施例的流程示意图。具体而言，可以包括：
步骤S11：统计第一曝光图像的第一亮度情况和第二曝光图像的第二亮度情况。
第一曝光图像和第二曝光图像是由宽动态摄像器件采用不同曝光量对目标场景拍摄得到。
宽动态摄像器件可以是宽动态摄像机，可以应用于银行、高速公路、机关等场所。对应于不同的应用场所，目标场景包括但不限于银行柜台、高速收费站、机关门卫等等。
常规摄像器件在视场中的物体处于亮度较高的背景光时，通常采用中央背光补偿模式，它主要是依靠提升视场中央部分的亮度，降低视场四周的亮度来达到看清位于中央位置内物体的目的，大大降低了背景画面与主体画面的主观亮度差，整体视场的可视性得到改善，但是图像质量或多或少会劣化下降。
不同于常规摄像器件，宽动态摄像器件一般会在同一时间曝光两次，一次快，一次慢，从而两次曝光的曝光量不同。在一个实施场景中，第一曝光图像具有较长时间的曝光量，第二曝光图像具有较短时间的曝光量，在另一个实施场景中，第一曝光图像具有较短时间的曝光量，第二曝光图像具有较长时间的曝光量，在此不做具体限制。具有较长时间曝光量的曝光图像，由于曝光时间长，整体画面偏亮，暗区信息能够有效保留，而具有较短时间曝光量的曝光图像，由于曝光时间较短，整体图像偏暗，亮区信息能够有效保留。因此，宽动态摄像器件利用该第一曝光图像和第二曝光图像合成得到的宽动态图像。
具体地，曝光图像的亮度情况可以是曝光图像多个区域的亮度情况。例如将曝光图像划分为M*N个单位区域，根据每个单位区域的亮度值的大小对M*N个单位区域进行划分成多个亮度区域，例如高亮度、中灰度、低暗区等等。曝光图像的亮度情况可以包含该多个亮度区域的亮度值，其中，每个亮度区域的亮度值可以为其包含的单位区域的亮度值的平均值，该单位区域的亮度值可以为该单位区域中像素的平均亮度值。可以理解的是，也可直接曝光图像的每个像素的亮度将曝光图像划分成多个亮度区域，例如高亮度、中灰度、低暗区等等，本实施例在此不做限制。
步骤S12：基于第一亮度情况和第二亮度情况，确定目标场景的测光结果。
结合第一曝光图像的第一亮度情况和第二曝光图像的第二亮度情况，确定目标场景的测光结果。在一个实施场景中，例如，第一曝光图像为具有长曝光时间曝光量的图像，第二曝光图像为具有短曝光时间曝光量的图像，利用与第二曝光图像的过曝程度有关的权重加权第一曝光图像的多个区域获得一个亮度情况，根据所获得的亮度情况和第一曝光图像多个区域的平均亮度情况确定目标场景的测光结果。在另一个实施场景中，第一曝光图像为具有短曝光时间曝光量的图像，第二曝光图像为具有长曝光时间曝光量的图像，利用与第一曝光图像的欠曝程度有关的权重加权第一曝光图像多个区域获得一个亮度情况，根据所获得的亮度情况和第一曝光图像多个区域的平均亮度情况确定目标场景的测光结果，本实施例在此不做具体限制。
步骤S13：基于测光结果确定宽动态摄像器件后续拍摄的所需曝光量，并按照所需曝光量调整宽动态摄像器件的曝光参数。
基于目标场景的测光结果确定宽动态摄像器件后续拍摄的所需曝光量，并按照所需曝光量调整宽动态摄像器件的曝光参数，例如快门值。在一个实施场景中，曝光参数还可以是光圈大小，本实施例在此不做具体限制。
在本实施例中，测光结果和/或所需曝光量的确定还基于目标场景的动态范围。即上述步骤S12还可以为基于第一亮度情况和第二亮度情况以及目标场景的动态范围，确定目标场景的测光结果。上述步骤S13还可以为基于测光结果和目标场景的动态范围确定宽动态摄像器件后续拍摄的所需曝光量，并按照所需曝光量调整宽动态摄像器件的曝光参数。
动态范围广义上说是指某一变化事物可能改变的跨度，即其变化值的最低端极点到最高端极点之间的区域，此区域的描述一般为最高点与最低点之间的差值。摄像机的动态范围是指摄像机对拍摄场景中景物光照反射的适应能力，具体指亮度(反差)及色温(反差)的变化范围。即表示摄像机对图像的最“暗”和最“亮”的调整范围，是静态图像或视频帧中最亮色调与最暗色调的比值。而色调能呈现出图像或帧中的精准细节，作为两种色调的比值，动态范围的单位可以是分贝、比特、档，或者简单以比率或倍数来表示。
通过上述方式，基于采用不同曝光量对目标场景拍摄获得的第一曝光图像的第一亮度情况和第二曝光图像的第二亮度情况进行统计，从而基于这两者确定目标场景的测光结果，或者基于这两者和动态范围再确定目标场景的测光结果，基于测光结果确定后续拍摄的所需曝光量，或者基于测光结果和动态范围再确定后续拍摄的所需曝光量，从而使得确定的后续拍摄的所需曝光量尽可能地匹配于目标场景，进而尽可能地使宽动态合成的动态范围匹配于目标场景，减小合成噪声、保证成像质量。
请参阅图2，图2是图1中步骤S12一实施例的流程示意图。具体而言，本实施例中，测光结果的确定还基于目标场景的动态范围。上述步骤S12具体可以包括：
步骤S121：利用第一亮度情况获得第一预测光结果。
在一个实施场景中，第一曝光图像为长曝光图像，即第一曝光图像具有长曝光时间的曝光量，利用为长曝光图像的第一曝光图像的第一亮度情况获得第一预测光结果。在另一个实施场景中，第一曝光图像为短曝光图像，即第一曝光图像具有短曝光时间的曝光量，利用为短曝光图像的第一曝光图像的第一亮度情况获得第一预测结果。具体而言，请结合参阅图3，本实施例中步骤S121具体可以通过以下步骤进行实施：
步骤S1211：将第一曝光图像中每个单位区域按照亮度值进行排序，并按照排序结果将第一曝光图像中的单位区域划分为多个亮度区域。
将亮度值不为最大或最小的一个亮度区域作为中间亮度区域，亮度值大于中间亮度区域的亮度值的亮度区域作为高亮度区域，亮度值小于中间亮度区域的亮度值的亮度区域作为高亮度区域。例如，作为其中一种可能的实施方式，将第一曝光图像划分为M行*N列个单位区域，并将每个单位区域内中所有像素的亮度值求和取平均值作为该单位区域的亮度值，按亮度值将M*N个单位区域从高到低或从低到高进行排序，当按亮度值从高到低排序时，将排序在前四分之一的所有单位区域作为高亮度区域，而排序在后四分之一的所有单位区域作为低亮度区域，最后剩下的中间二分之一的所有单位区域作为中间亮度区域。可以理解，本实施例所举的划分方式仅仅是其中一种可能的实施方式，在其他实施场景中，还可以通过其他方式对曝光图像进行划分以得到多个亮度区域，例如4个、5个等等，本实施例在此不做具体限制。
步骤S1212：对多个亮度区域的亮度值进行第一运算，得到第一预测光结果。
在一个实施场景中，第一运算为算术平均。例如，对多个亮度区域中的高亮度区域中所有单位区域的亮度值求和取平均值得到高亮度区域的亮度值Yh，对多个亮度区域中的低亮度区域中的所有单位区域的亮度值求和取平均得到低亮度区域的亮度值Yl，对多个亮度区域中的中间亮度区域中的所有单位区域的亮度值求和取平均得到中间亮度区域的亮度值Ym，对高亮度区域的亮度值Yh、低亮度区域的亮度值Yl、中间亮度区域的亮度值Ym进行算术平均运算，即(Yh+Yl+Ym)/3，从而得到第一测光结果EVa，即第一测光结果EVa＝(Yh+Yl+Ym)/3。
步骤S122：利用第一亮度情况以及第二曝光图像的曝光程度获得第二预测光结果。其中，当第二曝光图像为长曝光图像时，曝光程度为欠曝程度；当第二曝光图像为短曝光图像时，曝光程度为过曝程度。
具体而言，请结合参阅图4，本实施例中步骤S122具体可以通过如下步骤进行实施：
步骤S1221：利用第二曝光图像的曝光程度获得多个亮度区域的权重。
在一个实施场景中，第二曝光图像为长曝光图像，则第二曝光图像的曝光程度为欠曝程度，在另一个实施场景中，第二曝光图像为短曝光图像，则第二曝光图像的曝光图像为过曝程度。具体而言，请结合参阅图5，步骤S1221具体可以通过如下步骤进行实施：
步骤S12211：利用对应亮度区域的第一预设映射关系，获得与第二曝光图像的曝光程度映射的权重。
当第二曝光图像为短曝光图像时，高亮度区域对应的第一预设映射关系表示过曝程度越小，则映射的权重越小，低亮度区域对应的第一预设映射关系表示过曝程度越小，则映射的权重越大。例如，采用函数kl(x)表示低亮度区域对应的第一预设映射关系，采用函数kh(x)表示高亮度区域对应的第一预设映射关系，其中变量x表示第二曝光图像的过曝程度over_flow，从而kl(over_flow)表示低亮度区域映射的权重，kh(over_flow)表示高亮度区域映射的权重。
当第二曝光图像为长曝光图像时，高亮度区域对应的第一预设映射关系表示欠曝程度越小，则映射的权重越大，低亮度区域对应的第一预设映射关系表示欠曝程度越小，则映射的权重越小。例如，采用函数kl(x)表示低亮度区域对应的第一预设映射关系，采用函数kh(x)表示高亮度区域对应的第一预设映射关系，其中变量x表示第二曝光图像的欠曝程度under_flow，从而kl(under_flow)表示低亮度区域映射的权重，kh(under_flow)表示高亮度区域映射的权重。
具体实施时，第一预设映射关系可以是由两个映射元素在不同区间形成的多段线性关系组成的。例如，当第二曝光图像为短曝光图像时，则函数kh(x)的两个映射元素：横坐标的过曝程度over_flow与纵坐标的权重在不同区间形成的多段线性关系表现为正相关关系；而函数kl(x)的两个映射元素：横坐标的过曝程度over_flow与纵坐标的权重在不同区间形成的多段线性关系表现为正相关关系表现为负相关关系。或者，当第二曝光图像为长曝光图像时，则函数函数kh(x)的两个映射元素：横坐标的欠曝程度under_flow与纵坐标的权重在不同区间形成的多段线性关系表现为负相关关系；而函数函数kl(x)的两个映射元素：横坐标的欠曝程度under_flow与纵坐标的权重在不同区间形成的多段线性关系表现为正相关关系。在一个实施场景中，无论第二曝光图像为长曝光图像还是短曝光图像，其中间亮度区域对应的权重均为一恒定值，例如1。
步骤S12212：对与第二曝光图像的曝光程度映射的权重与亮度区域在第一曝光图像所占的比例进行第二运算，得到亮度区域的权重。
例如在对第一曝光图像的亮度区域进行划分时，将第一曝光图像所有单位区域的亮度值按从高到低排序时，处于前四分之一的单位区域划为高亮度区域，处于后四分之一的单位区域划为低亮度区域，中间二分之一划为中间亮度区域。在一个实施场景中，第二运算为相乘，则当第二曝光图像为短曝光图像时，对应亮度区域的权重可以分别表示为：低亮度区域的权重wl＝0.25*kl(over_flow)，高亮度区域的权重为wh＝0.25*kh(over_flow)，中间亮度区域的权重为wm＝0.5*1＝0.5；当第二曝光图像为长曝光图像时，对应亮度区域的权重可以分别表示为：低亮度区域的权重wl＝0.25*kl(under_flow)，高亮度区域的权重wh＝0.25*kh(ounder_flow)，中间亮度区域的权重为wm＝0.5*1＝0.5。可以理解，当第一曝光图像与第二曝光图像划分的多个亮度区域为其他数量，比如4个、5个等等时，对应的亮度区域的权重也可以通过类似的方式计算得到，其数量也对应于亮度区域的数量。
可以理解，此处多个亮度区域的亮度值可以为长曝光图像多个亮度区域的亮度值，也可以是短曝光图像多个亮度区域的亮度值。相对应地，当多个亮度区域的亮度值为长曝光图像的亮度值时，则权重wl、wm、wh为短曝光图像过曝程度映射的权重与亮度区域在第一曝光图像所占的比例相乘得到的；相对应地，当多个亮度区域的亮度值为短曝光图像的亮度值时，则权重wl、wm、wh为长曝光图像欠曝程度映射的权重与亮度区域在第一曝光图像所占的比例相乘得到的。
步骤S1222：基于获得的权重，对多个亮度区域的亮度值进行第二加权处理，得到第二预测光结果。
在一个实施场景中，第二加权处理为加权平均，则基于获得的权重，对多个亮度区域的亮度值进行第二加权处理，得到第二预测光结果可以表示为EVw＝(wl*Yl+wm*Ym+wh*Yh)/(wl+wm+wh)。
步骤S123：由目标场景的动态范围分别确定第一预测光结果和第二预测光结果的权重。
请结合参阅图6，步骤S123具体可以通过如下步骤进行实施：
步骤S1231：利用第三预设的映射关系，将与动态范围映射的权重作为第二预测光结果的权重；其中，第三预设的映射关系表示动态范围越小，则映射的权重越小。
第三预设映射关系是由两个映射元素在不同区间形成的多段线性关系组成的，在一个实施场景中，第三预设映射关系可以表示为函数h(x)，函数h(x)的两个映射元素为：横坐标的动态范围Dr，纵坐标的权重ww，则第二测光结果的权重可以表示为h(Dr)。
第三预设映射关系表示的动态范围越小，映射的权重越小，即第三预设映射关系的两个映射元素：横坐标的动态范围Dr，纵坐标的权重ww为正相关关系。
步骤S1232：由第二预测光结果的权重确定第一预测光结果的权重，其中，第一预测光结果的权重与第二预测光结果的权重之和为1。
在一个实施场景中，由第二预测光结果的权重ww＝h(Dr)，确定第一预测光结果的权重，其中，第一预测光结果的权重与第二预测光结果的权重之和为1，则第一测光结果表示为1-ww。
步骤S124：基于确定的权重，对第一预测光结果和第二预测光结果进行第一加权处理，得到目标场景的测光结果。
在一个实施场景中，第一加权处理为加权求和，则基于确定的权重，即第一测光结果的权重1-ww和第二测光结果的权重ww，对第一测光结果EVa和第二测光结果EVw进行加权求和，得到目标场景的测光结果EV＝ww*EVw+(1-ww)*EVa。
通过上述方式，通过综合第一曝光图像、第二曝光图像以及目标场景的动态范围确定目标场景的测光结果，从而使得测得的目标场景的测光结果更加匹配于目标场景。
请参阅图7，图7是图1中步骤S12在一实施场景中部分流程示意图，具体而言，图7所示的步骤可以在上述步骤S122之前进行实施，具体可以包括如下步骤：
步骤S71：统计第二曝光图像中每个亮度值的单位区域个数。
例如统计到第二曝光图像共包括10个单位区域，其中亮度值为Y1的共有2个，亮度值为Y2的共有3个，亮度值为Y3的有1个，亮度值为Y4的有2个，亮度值为Y5的有2个，当然可以理解，上述仅仅为举例，本实施例不具体限制。
步骤S72：利用第二预设的映射关系，获得分别与亮度值映射的权重；其中，当第二曝光图像为短曝光图像时，第二预设的映射关系表示亮度值越小，则映射的权重越小；当第二曝光图像为长曝光图像时，第二映射关系表示亮度值越小，则映射的权重越大。
第二预设映射关系是由两个映射元素在不同区间形成的多线段关系组成的。在一个实施场景中，第二预设映射关系的两个映射元素为：横坐标的亮度值Y、纵坐标的权重wo，当第二曝光图像为短曝光图像时，第二预设映射关系表示亮度值越小，映射的权重越小，即横坐标的亮度值Y、纵坐标的权重wo在不同区间形成的多线段关系表现为正相关关系；当第二曝光图像为长曝光图像时，第二预设映射关系表示亮度值越小，映射的权重越大，即横坐标的亮度值Y、纵坐标的权重wo在不同区间形成的多线段关系表现为负相关关系。
在一个实施场景中，由两个映射元素在不同区间形成的多线段关系组成的第二预设映射关系可以表示为：
Figure BDA0002095454240000111
上述关系式中，x表示亮度值，wo表示与亮度值映射的权重，
thr1-thr5表示亮度阈值。当第二曝光图像为短曝光图像时，w1-w5依序变大，第二预设映射关系中的两个映射元素亮度值与权重表现为正相关；当第二曝光图像为长曝光图像时，w1-w5依序减小，第二预设映射关系中的两个映射元素亮度值与权重表现为负相关。可以理解，上述第二预设映射关系仅为举例，本实施例在此不做具体限制。与之类似地，上述实施例中的第一预设映射关系、第三预设映射关系可参考上述第二预设映射关系的数学表达式进行设计。
步骤S73：利用第二曝光图像中每个亮度值的权重，对第二曝光图像中每个亮度值的单位区域个数进行加权求和，得到第二曝光图像的曝光程度。
当第二曝光图像为短曝光图像时，利用第二曝光图像中每个亮度值的单位区域个数与每个亮度值的权重进行加权求和，得到第二曝光图像的曝光程度：过曝程度over_flow。在一个实施场景中，第二曝光图像共包括10个单位区域，其中亮度值为Y1的共有2个，对应的权重为wo(Y1)，亮度值为Y2的共有3个，对应的权重为wo(Y2)，亮度值为Y3的有1个，对应的权重为wo(Y3)，亮度值为Y4的有2个，对应的权重为wo(Y4)，亮度值为Y5的有2个，对应的权重为wo(Y5)，则第二曝光图像的过曝程度为over_flow＝2*wo(Y1)+3*wo(Y2)+1*wo(Y3)+2*wo(Y4)+2*wo(Y5)。在另一个实施场景中，第二曝光图像的过曝程度over_flow还可以通过每个亮度值的单位区域的个数占总个数的比例与每个亮度值的权重进行加权求和得到，即对应于上述实施场景中，over_flow＝0.2*wo(Y1)+0.3*wo(Y2)+0.1*wo(Y3)+0.2*wo(Y4)+0.2*wo(Y5)。
当第二曝光图像为长曝光图像时，利用第二曝光图像中每个亮度值的单位区域个数与每个亮度值的权重进行加权求和，得到第二曝光图像的曝光程度：欠曝程度under_flow。在一个实施场景中，第二曝光图像共包括10个单位区域，其中亮度值为Y1的共有2个，对应的权重为wo(Y1)，亮度值为Y2的共有3个，对应的权重为wo(Y2)，亮度值为Y3的有1个，对应的权重为wo(Y3)，亮度值为Y4的有2个，对应的权重为wo(Y4)，亮度值为Y5的有2个，对应的权重为wo(Y5)，则第二曝光图像的欠曝程度为under_flow＝2*wo(Y1)+3*wo(Y2)+1*wo(Y3)+2*wo(Y4)+2*wo(Y5)。在另一个实施场景中，第二曝光图像的欠曝程度under_flow还可以通过每个亮度值的单位区域的个数占总个数的比例与每个亮度值的权重进行加权求和得到，即对应于上述实施场景中，under_flow＝0.2*wo(Y1)+0.3*wo(Y2)+0.1*wo(Y3)+0.2*wo(Y4)+0.2*wo(Y5)。
通过上述方式，可以求得第二曝光图像的曝光程度，即当第二曝光图像为短曝光图像时，可以求得第二曝光图像的过曝程度，当第二曝光图像为长曝光图像时，可以求得第二曝光图像的欠曝程度。
请参阅图8，图8为图1中步骤S13一实施例的流程示意图。本实施例中，所需曝光量的确定还基于目标场景的动态范围Dr。具体而言，步骤S13可以通过如下步骤进行实施：
步骤S131：基于测光结果，计算得到宽动态摄像器件后续拍摄第一曝光图像的第一所需曝光量。
基于测光结果EV，可以计算得到宽动态摄像器件后续拍摄第一曝光图像的第一所需曝光量。具体而言，步骤S131可以包括：比对测光结果与预设的目标值，根据比对结果确定第一所需曝光量。例如，当比对测光结果EV与预设的目标值发现，若测光结果EV大于预设的目标值，则确定需要减小第一所需曝光量，若测光结果EV小于预设的目标值，则确定需要增大第一所需曝光量。具体减小或增大的曝光量的大小即为宽动态摄像器件的曝光调整步长，当测光结果EV与预设的目标值的差值的绝对值较大时，曝光调整步长也较大，反之，当当测光结果EV与预设的目标值的差值的绝对值较小时，曝光调整步长也较小。
步骤S132：利用目标场景的动态范围，确定目标场景的目标曝光比。
利用目标场景的动态范围Dr，确定目标场景的目标曝光比exp_ratio。具体而言，步骤S132可以包括：利用第四预设的映射关系，获得与目标场景的动态范围映射的曝光比，以作为目标曝光比。其中，第四预设的映射关系表示动态范围越小，则对应映射的曝光比越小。
第四预设映射关系是由两个映射元素在不同区间形成的多段线性关系组成的。本实施例中，第四预设映射关系r(x)的两个映射元素为：横坐标的动态范围Dr，纵坐标的目标曝光比exp_ratio，其中，第四预设映射关系r(x)是由两个映射元素，即动态范围Dr和目标曝光比exp_ratio，在不同区间形成的多段线性关系表现为正相关关系。基于此，最终可确定目标曝光比为exp_ratio＝r(Dr)。在一个实施场景中，第一预设映射关系可以参照上述实施例中的第二预设映射关系的数学表达式设计。通过上述方式，可以使得目标曝光比根据动态范围实现动态调整。
步骤S133：由第一所需曝光量和目标曝光比，得到宽动态摄像器件后续拍摄第二曝光图像的第二所需曝光量。
由于目标曝光比为第一曝光图像的第一所需曝光量与第二曝光图像的第二所需曝光量的比值，因此，根据第一所需曝光量与目标曝光比，即可确定宽动态摄像器件后续拍摄第二曝光图像的第二所需曝光量。
本实施例中，通过比对测光结果与预设的目标值，根据比对结果确定第一所需曝光量，接着在基础上，基于目标曝光比确定第二曝光图像的第二所需曝光量，从而完成确定第一曝光图像的第一所需曝光量和第二曝光图像的第二所需曝光量的操作。在一个实施场景中，还可以通过比对测光结果与预设的第一曝光图像的目标值，根据比对结果确定第一所需曝光量，接着通过比对测光结果与预设的第二曝光图像的目标值，根据比对结果确定第二所需曝光量，从而完成确定第一曝光图像的第一所需曝光量和第二曝光图像的第二所需曝光量的操作。
在一个实施场景中，获得后续拍摄第二曝光图的第二所需曝光量后，基于确定的第二所需曝光量调整宽动态摄像器件的曝光参数(如快门值)时，可以通过增加一个滤波器，从而平滑该参数，使其不出现陡变。在一个实施场景中，计算出第一曝光图像的第一所需曝光量和第二曝光图像的第二所需曝光量后，还可以将第一所需曝光量和第二所需曝光量下发到宽动态摄像器件的光圈及快门感光器等，从而使得第一所需曝光量和第二所需曝光量生效。
通过上述方式，基于测光结果与动态范围可以确定第一曝光图像的第一所需曝光量和第二曝光图像的第二所需曝光量，从而使得第一曝光图像与第二曝光图像合成后匹配于目标场景，降低合成噪声。
其中，在一个实施例中，目标场景的动态范围是由第一亮度情况和/或第二亮度情况确定的。例如，目标场景的动态范围由第一亮度情况确定；或者，目标场景的动态范围由第二亮度情况确定；或者，目标场景的动态范围由第一亮度情况和第二亮度情况确定。具体而言，可以包括：利用最高亮度区域的亮度值、最低亮度区域的亮度值以及当前曝光比，确定目标场景的动态范围。其中，最高亮度区域为第一曝光图像和第二曝光图像中的短曝光图像中亮度最高的预设范围区域，最低亮度区域为第一曝光图像和第二曝光图像中的长曝光图像中亮度最低的预设范围区域。在一个实施场景中，当前曝光比为第一曝光图像的曝光量与第二曝光图像的曝光量之比。
在一个实施场景中，第一曝光图像和第二曝光图像中的短曝光图像中亮度最高的预设范围区域可以为短曝光图像中亮度最高的十六分之一区域，当然，在其他实施场景中，该预设范围区域还可以为短曝光图像中亮度最高的八分之一区域、十分之一区域等等，本实施例不做具体限制。在一个实施场景中，第一曝光图像和第二曝光图像中的长曝光图像中亮度最低的预设范围区域可以为长曝光图像中亮度最低的十六分之一区域，当然，在其他实施场景中，该预设范围区域还可以为长曝光图像中亮度最低的八分之一区域、十分之一区域等等，本实施例不做具体限制。
在一个实施场景中，最高亮度区域的亮度值为最高亮度区域的平均亮度，表示为AverMaxYs，最低亮度区域的亮度值为最低亮度区域内的平均亮度，表示为AverMinYl，目标场景的动态范围Dr可以通过将最高亮度区域的亮度值与当前曝光比之间的积除以最低亮度区域的亮度值，即Dr＝AverMaxYs*exp_ratio/AverMinYl。
通过上述方式，综合第一曝光图像和第二曝光图像确定目标场景的动态范围，使得后续确定测光结果以及确定后续拍摄的所需曝光量更加匹配于目标场景，以使得合成后的曝光图像匹配于目标场景，降低合成噪声。
请参阅图9，图9是本申请宽动态下的动态范围确定方法一实施例的流程示意图。具体而言，可以包括如下步骤：
步骤S91：统计第一曝光图像的第一亮度情况和第二曝光图像的第二亮度情况，其中，第一曝光图像和第二曝光图像是由宽动态摄像器件采用不同曝光量对目标场景拍摄得到。
宽动态摄像器件可以是宽动态摄像机，可以应用于银行、高速公路、机关等场所。对应于不同的应用场所，目标场景包括但不限于银行柜台、高速收费站、机关大门等等。
常规摄像器件在视场中的物体处于亮度较高的背景光时，通常采用中央背光补偿模式，它主要是依靠提升视场中央部分的亮度，降低视场四周的亮度来达到看清位于中央位置内物体的目的，大大降低了背景画面与主体画面的主观亮度差，整体视场的可视性得到改善，但是图像质量或多或少会劣化下降。
而宽动态摄像器件不同于常规摄像器件，一般会在同一时间曝光两次，一次快，一次慢，从而两次曝光的曝光量不同。在一个实施场景中，第一曝光图像具有较长时间的曝光量，第二曝光图像具有较短时间的曝光量，在另一个实施场景中，第一曝光图像具有较短时间的曝光量，第二曝光图像具有较长时间的曝光量，在此不做具体限制。具有较长时间曝光量的曝光图像，由于曝光时间长，整体画面偏亮，暗区信息能够有效保留，而具有较短时间曝光量的曝光图像，由于曝光时间较短，整体图像偏暗，亮区信息能够有效保留。
曝光图像的亮度情况可以是曝光图像多个区域的亮度情况，例如将曝光图像划分为M行*N列个区域，曝光图像的亮度情况可以是对M行*N列个区域的每个区域的平均亮度进行分类而获得的亮度情况，例如高亮度、中灰度、低暗区等等；或者，例如针对曝光图像的每个像素的亮度进行分类而获得的亮度情况，例如高亮度、中灰度、低暗区等等，本实施例在此不做限制。
步骤S92：利用第一亮度情况和第二亮度情况，确定目标场景的动态范围。
具体而言，可以包括：利用最高亮度区域的亮度值、最低亮度区域的亮度值以及当前曝光比，确定目标场景的动态范围。其中，最高亮度区域为第一曝光图像和第二曝光图像中的短曝光图像中亮度最高的预设范围区域，最低亮度区域为第一曝光图像和第二曝光图像中的长曝光图像中亮度最低的预设范围区域。在一个实施场景中，当前曝光比为第一曝光图像的曝光量与第二曝光图像的曝光量之比。
在一个实施场景中，第一曝光图像和第二曝光图像中的短曝光图像中亮度最高的预设范围区域可以为短曝光图像中亮度最高的十六分之一区域，当然，在其他实施场景中，该预设范围区域还可以为短曝光图像中亮度最高的八分之一区域、十分之一区域等等，本实施例不做具体限制。在一个实施场景中，第一曝光图像和第二曝光图像中的长曝光图像中亮度最低的预设范围区域可以为长曝光图像中亮度最低的十六分之一区域，当然，在其他实施场景中，该预设范围区域还可以为长曝光图像中亮度最低的八分之一区域、十分之一区域等等，本实施例不做具体限制。
在一个实施场景中，最高亮度区域的亮度值为最高亮度区域的平均亮度，表示为AverMaxYs，最低亮度区域的亮度值为最低亮度区域内的平均亮度，表示为AverMinYl，目标场景的动态范围Dr可以通过将最高亮度区域的亮度值与当前曝光比之间的积除以最低亮度区域的亮度值，即Dr＝AverMaxYs*exp_ratio/AverMinYl。
通过上述方式，综合第一曝光图像和第二曝光图像确定目标场景的动态范围可以兼顾到多个曝光图像，从而使得动态范围匹配于目标场景，使得后续确定测光结果以及确定后续拍摄的所需曝光量更加匹配于目标场景，以使得合成后的曝光图像匹配于目标场景，降低合成噪声、保证成像质量。
请参阅图10，图10为本申请宽动态下的曝光调整装置一实施例的框架示意图。具体而言，装置包括：相互耦接的存储器1010和处理器1020，处理器1020用于执行存储器1010存储的程序指令，以实现上述任一实施例中的宽动态下的曝光调整方法中的步骤，或实现上述任一实施例中的宽动态下的动态范围确定方法中的步骤。
处理器1020控制存储器1010及其自身以实现上述宽动态下的曝光调整方法任一实施例的步骤。处理器1020还可以称为CPU(Central Processing Unit，中央处理单元)。处理器1020可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器1020还可以是通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable GateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。另外，处理器1020可以由多个成电路芯片共同实现。
下面对处理器1020所实现的功能进行举例说明，其中，处理器1020至少可实现以下至少一方面的功能。
第一方面：
处理器1020用于统计第一曝光图像的第一亮度情况和第二曝光图像的第二亮度情况，其中，第一曝光图像和第二曝光图像是由宽动态摄像器件采用不同曝光量对目标场景拍摄得到，处理器1020还用于基于第一亮度情况和第二亮度情况，确定目标场景的测光结果，处理器1020还用于基于测光结果确定宽动态摄像器件后续拍摄的所需曝光量，并按照所需曝光量调整宽动态摄像器件的曝光参数，测光结果和/或所需曝光量的确定还基于目标场景的动态范围。
在一个实施场景中，本申请宽动态下的曝光调整装置可以为宽动态摄像机等等。
其中，在另一个实施例中，处理器1020还用于利用第一亮度情况获得第一预测光结果，处理器1020还用于利用第一亮度情况以及第二曝光图像的曝光程度获得第二预测光结果；其中，当第二曝光图像为长曝光图像时曝光程度为欠曝程度，当第二曝光图像为短曝光图像时曝光程度为过曝程度，处理器1020还用于由目标场景的动态范围分别确定第一预测光结果和第二预测光结果的权重，处理器1020还用于基于确定的权重，对第一预测光结果和第二预测光结果进行第一加权处理，得到目标场景的测光结果。
其中，在又一个实施例中，处理器1020还用于将第一曝光图像中每个单位区域按照亮度值进行排序，并按照排序结果将第一曝光图像中的单位区域划分为多个亮度区域，处理器1020还用于对多个亮度区域的亮度值进行第一运算，得到第一预测光结果，处理器1020还用于利用第二曝光图像的曝光程度获得多个亮度区域的权重，处理器1020还用于基于获得的权重，对多个亮度区域的亮度值进行第二加权处理，得到第二预测光结果。
其中，在又一个实施例中，处理器1020还用于利用对应亮度区域的第一预设映射关系，获得与第二曝光图像的曝光程度映射的权重，处理器1020还用于对与第二曝光图像的曝光程度映射的权重与亮度区域在第一曝光图像所占的比例进行第二运算，得到亮度区域的权重。在一个实施场景中，在本实施例及上述实施例中，第一加权处理为加权求和；第一运算为算术平均；第二加权处理为加权平均；第二运算为相乘。在多个亮度区域中，以亮度值不为最大或最小的一个亮度区域作为中间亮度区域；亮度值大于中间亮度区域的亮度值的亮度区域为高亮度区域，亮度值小于中间亮度区域的亮度值的亮度区域为低亮度区域；当第二曝光图像为短曝光图像时，高亮度区域对应的第一预设映射关系表示过曝程度越小，则映射的权重越小，低亮度区域对应的第一预设映射关系表示过曝程度越小，则映射的权重越大；当第二曝光图像为长曝光图像时，高亮度区域对应的第一预设映射关系表示欠曝程度越小，则映射的权重越大，低亮度区域对应的第一预设映射关系表示欠曝程度越小，则映射的权重越小。
其中，在又一个实施例中，处理器1020还用于统计第二曝光图像中每个亮度值的单位区域个数，处理器1020还用于利用第二预设的映射关系，获得分别与亮度值映射的权重；其中，当第二曝光图像为短曝光图像时，第二预设的映射关系表示亮度值越小，则映射的权重越小；当第二曝光图像为长曝光图像时，第二映射关系表示亮度值越小，则映射的权重越大，处理器1020还用于利用第二曝光图像中每个亮度值的权重，对第二曝光图像中每个亮度值的单位区域个数进行加权求和，得到第二曝光图像的曝光程度。
其中，在又一个实施例中，处理器1020还用于利用第三预设的映射关系，将与动态范围映射的权重作为第二预测光结果的权重；其中，第三预设的映射关系表示动态范围越小，则映射的权重越小，处理器1020还用于由第二预测光结果的权重确定第一预测光结果的权重，其中，第一预测光结果的权重与第二预测光结果的权重之和为1。
其中，在又一个实施例中，处理器1020还用于基于测光结果，计算得到宽动态摄像器件后续拍摄第一曝光图像的第一所需曝光量，处理器1020还用于利用目标场景的动态范围，确定目标场景的目标曝光比，处理器1020还用于由第一所需曝光量和目标曝光比，得到宽动态摄像器件后续拍摄第二曝光图像的第二所需曝光量。
其中，在又一个实施例中，处理器1020还用于比对测光结果与预设的目标值，根据比对结果确定第一所需曝光量，处理器1020还用于利用第四预设的映射关系，获得与目标场景的动态范围映射的曝光比，以作为目标曝光比；其中，第四预设的映射关系表示动态范围越小，则对应映射的曝光比越小。在一个实施场景中，在本实施例及上述实施例中，映射关系是由两个映射元素在不同区间形成的多段线性关系组成的。
其中，在又一个实施例中，处理器1020还用于利用第一亮度情况和/或第二亮度情况，确定目标场景的动态范围。具体而言，处理器1020还用于利用最高亮度区域的亮度值、最低亮度区域的亮度值以及当前曝光比，确定目标场景的动态范围，其中，最高亮度区域为第一曝光图像和第二曝光图像中的短曝光图像中亮度最高的预设范围区域，最低亮度区域为第一曝光图像和第二曝光图像中的长曝光图像中亮度最低的预设范围区域。具体地，处理器1020还用于将最高亮度区域的亮度值与当前曝光比之间的积除以最低亮度区域的亮度值，得到目标场景的动态范围，其中，最高亮度区域的亮度值为最高亮度区域内的平均亮度，最低亮度区域的亮度值为最低亮度区域内的平均亮度。
第二方面：
处理器1020用于统计第一曝光图像的第一亮度情况和第二曝光图像的第二亮度情况，其中，第一曝光图像和第二曝光图像是由宽动态摄像器件采用不同曝光量对目标场景拍摄得到，处理器1020还用于利用第一亮度情况和第二亮度情况，确定目标场景的动态范围。
请参阅图11，图11为本申请存储装置1100一实施例的框架示意图。存储装置1100存储有能够被处理器运行的程序指令1110，程序指令用于实现上述任一实施例中的宽动态下的曝光调整方法中的步骤，或实现上述任一实施例中的宽动态下的动态范围确定方法中的步骤。
该存储装置1100具体可以为U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等可以存储程序指令1110的介质，或者也可以为存储有该程序指令801的服务器，该服务器可将存储的程序指令1110发送给其他设备运行，或者也可以自运行该存储的程序指令1110。
通过上述方式，基于采用不同曝光量对目标场景拍摄获得的第一曝光图像的第一亮度情况和第二曝光图像的第二亮度情况进行统计，从而基于这两者确定目标场景的测光结果，或者基于这两者和动态范围再确定目标场景的测光结果，基于测光结果确定后续拍摄的所需曝光量，或者基于测光结果和动态范围再确定后续拍摄的所需曝光量，从而使得确定的后续拍摄的所需曝光量尽可能地匹配于目标场景，进而尽可能地使宽动态合成的动态范围匹配于目标场景、减小合成噪声、保证成像质量。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和装置，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施方式仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施方式方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或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中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施方式方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

Claims (16)

1.一种宽动态下的曝光调整方法，其特征在于，所述方法包括：
统计第一曝光图像的第一亮度情况和第二曝光图像的第二亮度情况，其中，所述第一曝光图像和所述第二曝光图像是由宽动态摄像器件采用不同曝光量对目标场景拍摄得到；
基于所述第一亮度情况和所述第二亮度情况，确定所述目标场景的测光结果；
基于所述测光结果确定所述宽动态摄像器件后续拍摄的所需曝光量，并按照所述所需曝光量调整所述宽动态摄像器件的曝光参数；
其中，所述测光结果和/或所述所需曝光量的确定还基于所述目标场景的动态范围；
所述基于所述第一亮度情况和所述第二亮度情况，确定所述目标场景的测光结果，包括：
利用所述第一亮度情况获得第一预测光结果；
根据所述第二曝光图像的曝光程度获得所述第一曝光图像中不同亮度区域的权重，并利用所述不同亮度区域的权重对所述不同亮度区域的亮度值进行第二加权处理，得到第二预测光结果；其中，当所述第二曝光图像为长曝光图像时所述曝光程度为欠曝程度，当所述第二曝光图像为短曝光图像时所述曝光程度为过曝程度；
对所述第一预测光结果和所述第二预测光结果进行第一加权处理，得到所述目标场景的测光结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述测光结果的确定还基于所述目标场景的动态范围；
所述对所述第一预测光结果和所述第二预测光结果进行第一加权处理，得到所述目标场景的测光结果，包括：
由所述目标场景的动态范围分别确定所述第一预测光结果和所述第二预测光结果的权重；
基于所述确定的权重，对所述第一预测光结果和所述第二预测光结果进行第一加权处理，得到所述目标场景的测光结果。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述第一亮度情况获得第一预测光结果，包括：
将所述第一曝光图像中每个单位区域按照亮度值进行排序，并按照排序结果将所述第一曝光图像中的单位区域划分为多个亮度区域；
对所述多个亮度区域的亮度值进行算术平均，得到所述第一预测光结果。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二曝光图像的曝光程度获得所述第一曝光图像中不同亮度区域的权重，包括：
利用对应所述亮度区域的第一预设映射关系，获得与所述第二曝光图像的曝光程度映射的权重；
对与所述第二曝光图像的曝光程度映射的权重与所述亮度区域在所述第一曝光图像所占的比例进行相乘，得到所述亮度区域的权重。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一加权处理为加权求和；所述第二加权处理为加权平均；
在所述第一曝光图像的多个亮度区域中，以亮度值不为最大或最小的一个亮度区域作为中间亮度区域；亮度值大于所述中间亮度区域的亮度值的亮度区域为高亮度区域，亮度值小于所述中间亮度区域的亮度值的亮度区域为低亮度区域；当所述第二曝光图像为短曝光图像时，所述高亮度区域对应的第一预设映射关系表示所述过曝程度越小，则映射的权重越小，所述低亮度区域对应的第一预设映射关系表示所述过曝程度越小，则映射的权重越大；当所述第二曝光图像为长曝光图像时，所述高亮度区域对应的第一预设映射关系表示所述欠曝程度越小，则映射的权重越大，所述低亮度区域对应的第一预设映射关系表示所述欠曝程度越小，则映射的权重越小。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述第二曝光图像的曝光程度获得所述第一曝光图像中不同亮度区域的权重，并利用所述不同亮度区域的权重对所述不同亮度区域的亮度值进行第二加权处理，得到第二预测光结果之前，所述方法还包括：
统计所述第二曝光图像中每个亮度值的单位区域个数；
利用第二预设的映射关系，获得分别与所述亮度值映射的权重；其中，当所述第二曝光图像为短曝光图像时，所述第二预设的映射关系表示所述亮度值越小，则映射的权重越小；当所述第二曝光图像为长曝光图像时，所述第二映射关系表示所述亮度值越小，则映射的权重越大；
利用所述第二曝光图像中每个亮度值的权重，对所述第二曝光图像中每个亮度值的单位区域个数进行加权求和，得到所述第二曝光图像的曝光程度。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述由所述目标场景的动态范围分别确定所述第一预测光结果和所述第二预测光结果的权重，包括：
利用第三预设的映射关系，将与所述动态范围映射的权重作为所述第二预测光结果的权重；其中，所述第三预设的映射关系表示所述动态范围越小，则映射的权重越小；
由所述第二预测光结果的权重确定所述第一预测光结果的权重，其中，所述第一预测光结果的权重与所述第二预测光结果的权重之和为1。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述所需曝光量的确定还基于所述目标场景的动态范围；
所述基于所述测光结果确定所述宽动态摄像器件后续拍摄的曝光量，包括：
基于所述测光结果，计算得到所述宽动态摄像器件后续拍摄第一曝光图像的第一所需曝光量；
利用所述目标场景的动态范围，确定所述目标场景的目标曝光比；
由所述第一所需曝光量和所述目标曝光比，得到所述宽动态摄像器件后续拍摄第二曝光图像的第二所需曝光量。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于所述测光结果，计算得到所述宽动态摄像器件后续拍摄第一曝光图像的第一所需曝光量，包括：
比对所述测光结果与预设的目标值，根据比对结果确定所述第一所需曝光量；
所述利用所述目标场景的动态范围，确定所述目标场景的目标曝光比，包括：
利用第四预设的映射关系，获得与所述目标场景的动态范围映射的曝光比，以作为所述目标曝光比；其中，所述第四预设的映射关系表示所述动态范围越小，则对应映射的曝光比越小。
10.根据权利要求4-7、9中任一项所述的方法，其特征在于，
所述映射关系是由两个映射元素在不同区间形成的多段线性关系组成的。
11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
利用所述第一亮度情况和/或第二亮度情况，确定所述目标场景的动态范围。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述利用所述第一亮度情况和第二亮度情况，确定所述目标场景的动态范围，包括：
利用最高亮度区域的亮度值、最低亮度区域的亮度值以及当前曝光比，确定所述目标场景的动态范围；
其中，所述最高亮度区域为所述第一曝光图像和所述第二曝光图像中的短曝光图像中亮度最高的预设范围区域，所述最低亮度区域为所述第一曝光图像和所述第二曝光图像中的长曝光图像中亮度最低的预设范围区域。
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述利用最高亮度区域的亮度值、最低亮度区域的亮度值以及当前曝光比，确定所述目标场景的动态范围，包括：
将所述最高亮度区域的亮度值与当前曝光比之间的积除以所述最低亮度区域的亮度值，得到所述目标场景的动态范围；
其中，所述最高亮度区域的亮度值为所述最高亮度区域内的平均亮度，所述最低亮度区域的亮度值为所述最低亮度区域内的平均亮度。
14.一种图像处理装置，其特征在于，包括相互耦接的存储器和处理器；
所述处理器用于执行所述存储器存储的程序指令，以实现权利要求1至13任一项所述的方法。
15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，还包括宽动态摄像器件，用于采用不同曝光量对目标场景拍摄得到第一曝光图像和第二曝光图像。
16.一种存储装置，其特征在于，存储有能够被处理器运行的程序指令，所述程序指令用于实现权利要求1至13任一项所述的方法。
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