CN113259582A - 图片生成方法及终端 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种图片生成方法及终端，涉及计算机技术领域。该方法可以基于获取到的原始图片的图片大小为该原始图片分配用于优化处理的内存，并基于该内存对原始图片进行优化处理，最后再对优化处理后的原始图片进行插值处理以得到最终图片。由于原始图片的图片大小较小，在对该原始图片进行优化处理时所需的内存较小，因此基于原始图片的图片大小能够为该原始图片分配到足够的内存，处理器基于该足够的内存对该原始图片进行优化处理，能保证最终图片的生成。并且，本申请提供的方法是对原始图片进行优化处理，由于该原始图片的图片大小较小，因此优化处理的效率较高，从而可以提高最终图片的生成效率。

Description

图片生成方法及终端

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别涉及一种图片生成方法及终端。

背景技术

终端中可以安装有相机应用程序，相机应用程序在接收到用户触发的拍照指令时，可以向终端中的摄像头发送该拍照指令，摄像头响应于该拍照指令生成原始图片。终端中的处理器可以获取该原始图片的图片大小和最终所需生成的图片的图片大小。之后，处理器可以根据该最终生成的图片的图片大小为针对该最终图片的优化处理分配内存。在分配到足够的内存后，处理器可以对原始图片进行插值处理以得到插值后的图片，该插值后的图片与最终生成的图片的图片大小相同。最后，处理器可以根据分配的内存对该插值后的图片进行优化处理，以生成最终图片。

但是，由于受到终端的处理器的内存的限制，难以分配到足够的内存，导致无法生成图片或生成图片的效率较低。

发明内容

本申请提供了一种图片生成方法及终端，可以解决相关技术中由于受到终端的处理器的内存的限制，难以分配到足够的内存，导致无法生成图片或生成图片的效率较低的问题。所述技术方案如下：

一方面，提供了一种终端，所述终端包括：处理器，存储器以及摄像头；

所述摄像头，用于响应于接收到的拍照指令拍摄原始图片；

所述处理器，用于：

从所述存储器中获取所述原始图片的图片大小和所需生成的最终图片的图片大小；

根据所述原始图片的图片大小，从所述存储器中为所述原始图片分配用于进行优化处理的内存；

基于所述内存对所述原始图片进行优化处理；

根据所述最终图片的图片大小，对优化处理后的所述原始图片进行插值处理得到所述最终图片。

另一方面，提供了一种图片生成方法，应用于终端，所述方法包括：

响应于接收到的拍照指令，拍摄原始图片；

获取所述原始图片的图片大小，以及所需生成的最终图片的图片大小；

根据所述原始图片的图片大小从所述终端的存储器中为所述原始图片分配用于优化处理的内存；

基于所述内存对所述原始图片进行优化处理；

根据所述最终图片的图片大小，对优化处理后的所述原始图片进行插值处理得到所述最终图片。

本申请提供的技术方案带来的有益效果至少包括：

本申请提供了一种图片生成方法及终端，该方法可以基于获取到的原始图片的图片大小为原始图片分配用于优化处理的内存，并基于该内存对原始图片进行优化处理，最后再对优化处理后的原始图片进行插值处理以得到最终图片。由于原始图片的图片大小较小，在对该原始图片进行优化处理时所需的内存较小，因此基于原始图片的图片大小能够为该原始图片分配到足够的内存，处理器基于该足够的内存对该原始图片进行优化处理，能保证了最终图片的生成。并且，本申请提供的方法是对原始图片进行优化处理，由于该原始图片的图片大小较小，因此优化处理的效率较高，从而可以提高最终图片的生成效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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申请的一些实施例，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是本申请实施例提供的图片生成方法所应用的终端的结构示意图；

图2是本申请实施例提供的一种图片生成方法的流程图；

图3是本申请实施例提供的一种插值处理前的图片的示意图；

图4是本申请实施例提供的一种插值处理后的图片的示意图；

图5是本申请实施例提供的一种终端的结构示意图；

图6是本申请实施例提供的另一种终端的结构示意图；

图7是本申请实施例提供的终端的软件结构框图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。

图1是本申请实施例提供的图片生成方法所应用的终端的结构示意图。参考图1，该终端01可以为智能手机。或者，该终端01也可以为计算机、平板电脑、车载导航仪、多媒体播放器、膝上型便携计算机、台式计算机或者可穿戴式设备等。

在本申请实施例中，该终端01可以具有至少一个摄像头，该摄像头包括感光传感器，且该终端01中可以安装有至少一个相机应用程序。通过该相机应用程序可以调用至少一个摄像头拍摄照片和视频。例如，参考图1，其还示出了终端01的用户界面，在该用户界面上显示有终端01安装的一个相机应用程序的图标“相机”。当用户点击用户界面上的“相机”图标时，终端01可以启动该“相机”图标对应的相机应用程序，相应的，终端01即可启动摄像头进行照片和视频的拍摄。

可选的，该相机应用程序可以为终端01出厂时预先配置的系统应用程序，或者，可以为终端01出厂后下载安装的第三方应用程序。该感光传感器可以为电荷耦合元件(charge coupled device，CCD)，或者，可以为互补金属氧化物半导体(complementarymetal-oxide semiconductor，CMOS)元件。

图2是本申请实施例提供的一种图片生成方法的流程图。该方法可以应用于终端中，例如可以应用于如图1所示的终端01中。参考图2可以看出，该方法可以包括：

步骤101、响应于接收到的拍照指令，拍摄原始图片。

在本申请实施例中，终端中可以安装有相机应用程序，用户在触发针对该相机应用程序的图标的点击操作时，终端即可响应于该点击操作启动该相机应用程序。

终端在启动该相机应用程序时，相应的可以启动终端中的摄像头，此时终端的显示界面可以显示该相机应用程序的应用界面，例如可以显示摄像头的取景范围内的图像。当用户需要拍照时，可以触发拍照操作。摄像头在接收到该拍照操作时可以生成拍照指令并响应于该拍照指令拍摄原始图片。

需要说明的是，该拍照操作可以为语音操作，例如，用户在需要拍照时，可以说出语音“拍照”。或者，该相机应用程序的应用界面可以显示有拍照按钮，该拍照操作可以为用户针对该相机应用程序的应用界面中的拍照按钮的点击操作。

步骤102、获取原始图片的图片大小，以及所需生成的最终图片的图片大小。

在本申请实施例中，摄像头在拍摄原始图片之后，终端中的处理器可以获取摄像头拍摄的原始图片，该原始图片的图片大小，以及所需生成的最终图片的图片大小。

在本申请实施例中，该原始图片是摄像头根据其自身包括的感光传感器得到的原始数据生成的图片。其中，该原始数据是感光传感器将其自身捕捉到的光源信号转换为数字信号得到的数据。最终图片是终端的处理器对原始图片进行一系列处理之后生成的图片。

在本申请实施例中，图片大小可以与图片的像素数量正相关。也即是，图片的像素数量越多，图片大小越大，图片的像素数量越少，图片大小越小。

终端的处理器可以包括：图像信号处理(image signal processor，ISP)模块。由于感光传感器生成原始图片之后，该ISP模块需要对该原始图片进行优化处理，终端的处理器还需要对该原始图片进行插值处理，因此，在通常情况下，原始图片的图片大小，小于最终图片的图片大小。

可选的，原始图片的图片大小(sensor_size)可以为12兆比特(Mb)，最终图片的图片大小(request_size)可以为48Mb，或者该最终图片的图片大小可以为64Mb。

其中，该原始图片的图片大小为12Mb时，该原始图片的像素数量可以为1200万，该原始图片的分辨率可以为4000×3000。该最终图片的图片大小为48Mb时，该最终图片的像素数量可以为4800万，该最终图片的分辨率可以为6000×8000。

步骤103、根据原始图片的图片大小为原始图片分配用于进行优化处理的内存。

在本申请实施例中，摄像头在拍摄原始图片之后，终端的处理器中的ISP模块需对该原始图片进行优化处理，因此终端中的处理器需要从向终端的存储器中为原始图片分配用于进行优化处理的内存。其中，该内存也可以称为ISP资源。

在上述步骤102中，处理器已经获取了所需生成的最终图片的图片大小以及摄像头拍摄的原始图片的图片大小。因此，处理器可以根据原始图片的图片大小从终端的存储器中为原始图片分配用于进行优化处理的内存，也可以根据最终图片的图片大小从终端的存储器中为原始图片分配用于进行优化处理的内存。

但是由于原始图片的图片大小，小于最终图片的图片大小，对该原始图片进行优化处理时所需的内存较小，因此该处理器可以根据原始图片的图片大小为原始图片分配用于优化处理的内存，保证处理器能够为该原始图片的优化处理分配到足够的内存，保证最终图片的正常生成。

步骤104、基于内存对原始图片进行优化处理。

在本申请实施例中，由于在上述步骤103中，终端中的处理器是基于原始图片的图片大小为原始图片分配用于优化处理的内存的，因此终端的处理器中的ISP模块可以基于该内存对原始图片进行优化处理。

由于该原始图片是由摄像头中的感光传感器捕捉到的光源信号转换为数字信号的原始数据生成的图片，该原始图片的图片大小较小，因此终端的处理器中的ISP模块基于该内存对该原始图片进行优化处理的效率较高，进而能够提高生成最终图片的效率。

可选的，该优化处理可以包括格式转换处理。也即是，ISP模块可以基于内存将原始图片的格式转换为目标格式。

在本申请实施例中，原始图片的格式可以为未加工(RAW)格式，目标格式可以为亮度色度(YUV)格式。也即是，ISP模块可以将RGB格式的原始图片转换为YUV格式的图片。

其中，该RAW格式为红绿蓝(red green blue，RGB)格式。RGB格式的图片所处的色彩空间为RGB色彩空间。RGB色彩空间可以包括R通道、G通道和B通道，R通道用于指示图片的红色分量，G通道用于指示图片的绿色分量，B通道用于指示图片的蓝色分量。YUV格式的图片所处的色彩空间均为YUV色彩空间。YUV色彩空间可以包括Y通道、U通道和V通道，Y通道用于指示图片的亮度分量，U通道和V通道用于指示图片的色度分量(包括色彩分量和饱和度分量)，其中U通道用于指示图片的色彩分量，V通道用于指示图片的饱和度分量。即图片的亮度可以用Y指示，色度可以用U(色彩)V(饱和度)指示。并且，R、G、B、Y、U和V的取值范围可以均为0至255。

在本申请实施例中，该优化处理还可以包括线性校正处理，噪声去除处理，坏点去除处理，白平衡处理，以及自动曝光控制处理等。也即是，该处理器中的ISP模块还可以基于内存对原始图片进行线性校正处理，噪声去除处理，坏点去除处理，白平衡处理，以及自动曝光控制处理中的至少一种处理。

无论感光传感器在生成原始图片时处于何种光学条件，ISP模块均可以对该原始图片进行优化处理，以便较好的还原现场细节，提高生成的最终图片的成像质量。

其中，线性校正处理可以包括：黑电平校正处理和镜头阴影校正处理。其中，黑电平校正处理可以减少暗电流对图片信号的影响。镜头阴影校正处理可以消除渐晕给成像的图片带来的影响。

该ISP模块可以采用均值滤波算法，高斯滤波算法或双边滤波算法对原始图片进行噪声去除处理，提高最终图片的成像质量。

ISP模块对原始图片进行坏点去除处理，可以避免原始图片中存在坏点，导致该坏点在后续插值处理的过程中往外扩散影响最终图片的成像质量。其中，坏点是指图片的多个像素中与周围像素的变化表现出明显不同的像素。

ISP模块对原始图片进行白平衡处理，可以消除外界环境光的光源颜色对感光传感器生成的原始图片的影响。

ISP模块对原始图片进行自动曝光控制处理，可以保证最终图片得到准确的曝光从而具有合适的亮度。

步骤105、根据最终图片的图片大小，对优化处理后的原始图片进行插值处理得到最终图片。

在本申请实施例中，终端的处理器中的ISP模块在对原始图片进行优化处理之后，终端的处理器可以对该优化处理后的原始图片进行插值处理以得到最终图片。并且，由于插值处理所需的内存较小，因此该终端的处理器可以在该处理器运行时的线程中对该优化后的原始图片进行插值处理，即终端的处理器在对优化处理后的原始图片进行插值处理时无需额外为该原始图片分配内存。

可选的，该终端的处理器可以采用插值算法对该目标格式的图片进行插值处理以得到最终图片。

其中，插值处理是指利用已知原始图片中像素的灰度值来产生待求像素的灰度值，以便基于优化处理后的原始图片生成具有更高分辨率的最终图片。

可选的，插值算法包括最近邻插值算法，双线性插值算法，以及双立方插值算法中的一种。

该最近邻插值算法可以是指在待求像素的四个相邻像素中，将距离待求像素最近的相邻像素的灰度值赋给该待求像素的算法。

该双线性插值算法可以是指根据待求像素的四个相邻像素的灰度值做两个方向的线性插值得到该待求像素的灰度值的算法。

双立方插值算法是指通过与该待求像素最近的十六个像素的灰度值加权平均得到待求像素的灰度值的算法。

图3是本申请实施例提供的一种插值处理前的图片的示意图。图4是本申请实施例提供的一种插值处理后的图片的示意图。结合图3和图4可以看出，插值处理前的图片中像素的数量较少，插值处理后的图片中的像素的数量较多。例如，插值处理前的图片包括10×10个像素，即插值处理前的图片的分辨率可以为10×10。插值处理后的图片包括20×20个像素，即插值处理后的图片的分辨率可以为20×20。

综上所述，本申请实施例提供了一种图片生成方法，该方法可以基于获取到的原始图片的图片大小为该原始图片分配用于优化处理的内存，并基于该内存对原始图片进行优化处理，最后再对优化处理后的原始图片进行插值处理以得到最终图片。由于原始图片的图片大小较小，在对该原始图片进行优化处理时所需的内存较小，因此基于原始图片的图片大小能够为该原始图片分配到足够的内存，处理器基于该足够的内存对该原始图片进行优化处理，能保证了最终图片的生成。并且，本申请实施例提供的方法是对原始图片进行优化处理，由于该原始图片的图片大小较小，因此优化处理的效率较高，从而可以提高最终图片的生成效率。

图5是本申请实施例提供的一种终端的结构示意图。参考图5可以看出，该终端可以包括处理器201，存储器202，以及摄像头203。

该摄像头203，可以用于响应于接收到的拍照指令拍摄原始图片。

处理器201，可以用于从存储器202中获取原始图片的图片大小和所需生成的最终图片的图片大小；根据原始图片的图片大小，从存储器202中为原始图片分配用于进行优化处理的内存；基于该内存对原始图片进行优化处理；根据最终图片的图片大小，对优化处理后的原始图片进行插值处理以得到最终图片。

可选的，处理器201，可以用于基于内存将原始图片的格式转换为目标格式。

可选的，该目标格式可以为YUV格式。

可选的，处理器201，可以用于基于内存对原始图片进行线性校正处理，噪声去除处理，坏点去除处理，白平衡处理，以及自动曝光控制处理中的至少一种处理。

可选的，处理器201，用于根据最终图片的图片大小，采用插值算法对优化处理后的原始图片进行插值处理，得到最终图片。

其中，插值算法可以包括最近邻插值算法，双线性插值算法，以及双立方插值算法中的一种。

可选的，原始图片的图片大小可以为12Mb，最终图片的图片大小为48Mb。

综上所述，本申请实施例提供了一种终端，该终端可以基于获取到的原始图片的图片大小为该原始图片分配用于优化处理的内存，并基于该内存对原始图片进行优化处理，最后再对优化处理后的原始图片进行插值处理以得到最终图片。由于原始图片的图片大小较小，在对该原始图片进行优化处理时所需的内存较小，因此基于原始图片的图片大小能够为该原始图片分配到足够的内存，处理器基于该足够的内存对该原始图片进行优化处理，能保证最终图片的生成。并且，本申请实施例提供的方法是对原始图片进行优化处理，由于该原始图片的图片大小较小，因此优化处理的效率较高，从而可以提高最终图片的生成效率。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的终端和各器件的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

图6本申请实施例提供的另一种终端的结构示意图，如图6所示，该终端01可以包括：摄像头110、处理器120、显示单元130、存储器140、射频(radio frequency，RF)电路150、音频电路160、无线保真(wireless fidelity，Wi-Fi)模块170、蓝牙模块180以及电源190等部件。

其中，摄像头110可用于捕获静态图片或视频。物体通过镜头生成光学图片投射到感光传感器。感光传感器可以是电荷耦合器件(charge coupled device，CCD)或互补金属氧化物半导体(complementary metal-oxide-semiconductor，CMOS)光电晶体管。感光传感器把光信号转换成电信号，之后将电信号传递给处理器120转换成数字图片信号。

处理器120是终端01的控制中心，利用各种接口和线路连接整个终端的各个部分，通过运行或执行存储在存储器140内的软件程序，以及调用存储在存储器140内的数据，执行终端01的各种功能和处理数据。在一些实施例中，处理器120可包括一个或多个处理单元；处理器120还可以集成应用处理器和基带处理器，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，基带处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述基带处理器也可以不集成到处理器120中。本申请中处理器120可以运行操作系统、应用程序、用户界面显示及触控响应，以及本申请实施例所述的图片生成方法。另外，处理器120与输入单元和显示单元130耦接。

显示单元130可用于接收输入的数字或字符信息，产生与终端01的用户设置以及功能控制有关的信号输入，可选的，显示单元130还可以用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及终端01的各种菜单的图形用户界面(graphical user interface，GUI)。显示单元130可以包括设置在终端01正面的显示屏131。其中，显示屏131可以采用液晶显示器、发光二极管等形式来配置。显示单元130可以用于显示本申请中所述的各种图形用户界面。

显示单元130包括：显示屏131和设置在终端01正面的触摸屏132。该显示屏131可以用于显示预览图片。触摸屏132可收集用户在其上或附近的触摸操作，例如点击按钮，拖动滚动框等。其中，触摸屏132可以覆盖在显示屏131之上，也可以将触摸屏132与显示屏131集成而实现终端01的输入和输出功能，集成后可以简称触摸显示屏。

存储器140可用于存储软件程序及数据。处理器120通过运行存储在存储器140的软件程序或数据，从而执行终端01的各种功能以及数据处理。存储器140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。存储器140存储有使得终端01能运行的操作系统。本申请中存储器140可以存储操作系统及各种应用程序，还可以存储执行本公开实施例所述图片生成方法的代码。

RF电路150可用于在收发信息或通话过程中信号的接收和发送，可以接收基站的下行数据后交给处理器120处理；可以将上行数据发送给基站。通常，RF电路包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等器件。

音频电路160、扬声器161、麦克风162可提供用户与终端01之间的音频接口。音频电路160可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器161，由扬声器161转换为声音信号输出。终端01还可配置音量按钮，用于调节声音信号的音量。另一方面，麦克风162将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路160接收后转换为音频数据，再将音频数据输出至RF电路150以发送给比如另一终端，或者将音频数据输出至存储器140以便进一步处理。本申请中麦克风162可以获取用户的语音。

Wi-Fi属于短距离无线传输技术，终端01可以通过Wi-Fi模块170帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。

蓝牙模块180，用于通过蓝牙协议来与其他具有蓝牙模块的蓝牙设备进行信息交互。例如，终端01可以通过蓝牙模块180与同样具备蓝牙模块的可穿戴电子设备(例如智能手表)建立蓝牙连接，从而进行数据交互。

终端01还包括给各个部件供电的电源190(比如电池)。电源可以通过电源管理系统与处理器120逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电以及功耗等功能。终端01还可配置有电源按钮，用于终端的开机和关机，以及锁屏等功能。

终端01可以包括至少一种传感器1110，比如运动传感器11101、距离传感器11102、指纹传感器11103和温度传感器11104。终端01还可配置有陀螺仪、气压计、湿度计、温度计和红外线传感器等其他传感器。

图7是本申请实施例提供的终端的软件结构框图。分层架构将软件分成若干个层，每一层都有清晰的角色和分工。层与层之间通过软件接口通信。在一些实施例中，将android系统分为四层，从上至下分别为应用程序层，应用程序框架层，安卓运行时(android runtime)和系统库，以及内核层。

应用程序层可以包括一系列应用程序包。如图5所示，应用程序包可以包括相机，图库，日历，通话，地图，导航，WLAN，蓝牙，音乐，视频，短信息等应用程序。应用程序框架层为应用程序层的应用程序提供应用编程接口(application programming interface，API)和编程框架。应用程序框架层包括一些预先定义的函数。

如图7所示，应用程序框架层可以包括窗口管理器，内容提供器，视图系统，电话管理器，资源管理器，通知管理器等。

窗口管理器用于管理窗口程序。窗口管理器可以获取显示屏大小，判断是否有状态栏，锁定屏幕，截取屏幕等。

内容提供器用来存放和获取数据，并使这些数据可以被应用程序访问。所述数据可以包括视频，图片，音频，拨打和接听的电话，浏览历史和书签，电话簿等。

视图系统包括可视控件，例如显示文字的控件，显示图片的控件等。视图系统可用于构建应用程序。显示界面可以由一个或多个视图组成的。例如，包括短信通知图标的显示界面，可以包括显示文字的视图以及显示图片的视图。

电话管理器用于提供终端01的通信功能。例如通话状态的管理(包括接通，挂断等)。

资源管理器为应用程序提供各种资源，比如本地化字符串，图标，图片，布局文件，视频文件等等。

通知管理器使应用程序可以在状态栏中显示通知信息，可以用于传达告知类型的消息，可以短暂停留后自动消失，无需用户交互。比如通知管理器被用于告知下载完成，消息提醒等。通知管理器还可以是以图表或者滚动条文本形式出现在系统顶部状态栏的通知，例如后台运行的应用程序的通知，还可以是以对话窗口形式出现在屏幕上的通知。例如在状态栏提示文本信息，发出提示音，通信终端振动，指示灯闪烁等。

android runtime包括核心库和虚拟机。android runtime负责安卓系统的调度和管理。

核心库包含两部分：一部分是java语言需要调用的功能函数，另一部分是安卓的核心库。

应用程序层和应用程序框架层运行在虚拟机中。虚拟机将应用程序层和应用程序框架层的java文件执行为二进制文件。虚拟机用于执行对象生命周期的管理，堆栈管理，线程管理，安全和异常的管理，以及垃圾回收等功能。

系统库可以包括多个功能模块。例如：表面管理器(surface manager)，媒体库(media libraries)，三维图形处理库(例如：openGL ES)，2D图形引擎(例如：SGL)等。

表面管理器用于对显示子系统进行管理，并且为多个应用程序提供了2D和3D图层的融合。

媒体库支持多种常用的音频，视频格式回放和录制，以及静态图片文件等。媒体库可以支持多种音视频编码格式，例如：MPEG4，H.264，MP3，AAC，AMR，JPG，PNG等。

三维图形处理库用于实现三维图形绘图，图片渲染，合成，和图层处理等。

2D图形引擎是2D绘图的绘图引擎。

内核层是硬件和软件之间的层。内核层至少包含显示驱动，摄像头驱动，音频驱动，传感器驱动。

下面结合上述实施例提到的拍摄场景，示例性说明本公开实施例提供的终端01软件以及硬件的工作流程：

当触摸屏132接收到触摸操作，相应的硬件中断被发给内核层。内核层将触摸操作加工成原始输入事件(包括触摸坐标，触摸操作的时间戳等信息)。原始输入事件被存储在内核层。应用程序框架层从内核层获取原始输入事件，识别该输入事件所对应的控件。以触摸操作是触摸单击操作，该单击操作所对应的控件为相机应用图标的控件为例，相机应用调用应用框架层的接口，启动相机应用，进而通过调用内核层启动摄像头驱动，通过摄像头捕获照片或视频。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当该计算机可读存储介质在计算机上运行时，使得计算机执行如上述方法实施例所提供的图片生成方法。

本申请实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当计算机程序产品在所述计算机上运行时，使得计算机执行上述方法实施例提供的图片生成方法。

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步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来操作相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

基于本申请中示出的示例性实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。此外，虽然本申请中公开内容按照示范性一个或几个实例来介绍，但应理解，可以就这些公开内容的各个方面也可以单独构成一个完整技术方案。

应当理解，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖但不排他的包含，例如，包含了一系列组件的产品或设备不必限于清楚地列出的那些组件，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些产品或设备固有的其它组件。

本申请中使用的术语“模块”，是指任何已知或后来开发的硬件、软件、固件、人工智能、模糊逻辑或硬件或/和软件代码的组合，能够执行与该元件相关的功能。

以上所述仅为本申请的示例性实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种终端，其特征在于，所述终端包括：处理器，存储器以及摄像头；

所述摄像头，用于响应于接收到的拍照指令拍摄原始图片；

所述处理器，用于：

从所述存储器中获取所述原始图片的图片大小和所需生成的最终图片的图片大小；

根据所述原始图片的图片大小，从所述存储器中为所述原始图片分配用于进行优化处理的内存；

基于所述内存对所述原始图片进行优化处理；

根据所述最终图片的图片大小，对优化处理后的所述原始图片进行插值处理得到所述最终图片。

2.根据权利要求1所述的终端，其特征在于，所述处理器，用于基于所述内存将所述原始图片的格式转换为目标格式。

3.根据权利要求2所述的终端，其特征在于，所述目标格式为亮度色度格式。

4.根据权利要求2所述的终端，其特征在于，所述处理器，还用于基于所述内存对所述原始图片进行线性校正处理，噪声去除处理，坏点去除处理，白平衡处理，以及自动曝光控制处理中的至少一种处理。

5.根据权利要求1至4任一所述的终端，其特征在于，所述处理器，用于根据所述最终图片的图片大小，采用插值算法对优化处理后的所述原始图片进行插值处理，得到所述最终图片；

其中，所述插值算法包括最近邻插值算法，双线性插值算法，以及双立方插值算法中的一种。

6.根据权利要求1至4任一所述的终端，其特征在于，所述原始图片的图片大小为12兆，所述最终图片的图片大小为48兆。

7.一种图片生成方法，其特征在于，应用于终端，所述方法包括：

响应于接收到的拍照指令，拍摄原始图片；

获取所述原始图片的图片大小，以及所需生成的最终图片的图片大小；

根据所述原始图片的图片大小为所述原始图片分配用于优化处理的内存；

基于所述内存对所述原始图片进行优化处理；

根据所述最终图片的图片大小，对优化处理后的所述原始图片进行插值处理得到所述最终图片。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述内存对所述原始图片进行优化处理，包括：

基于所述内存将所述原始图片的格式转换为目标格式。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于所述内存对所述原始图片进行优化处理，还包括：

基于所述内存对所述原始图片进行线性校正处理，噪声去除处理，坏点去除处理，白平衡处理，以及自动曝光控制处理中的至少一种处理。

10.根据权利要求7至9任一所述的方法，其特征在于，所述根据所述最终图片的图片大小，对优化处理后的所述原始图片进行插值处理得到所述最终图片，包括：

根据所述最终图片的图片大小，采用插值算法对优化处理后的所述原始图片进行插值处理，得到所述最终图片；

其中，所述插值算法包括最近邻插值算法，双线性插值算法，以及双立方插值算法中的一种。

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