CN114143448A - 拍摄方法、装置、电子设备及可读存储介质 - Google Patents

拍摄方法、装置、电子设备及可读存储介质 Download PDF

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CN114143448A CN202111364633.7A CN202111364633A CN114143448A CN 114143448 A CN114143448 A CN 114143448A CN 202111364633 A CN202111364633 A CN 202111364633A CN 114143448 A CN114143448 A CN 114143448A
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Abstract

本申请公开了一种拍摄方法、装置、电子设备及可读存储介质。该方法包括：在拍摄预览界面显示第一图像的情况下，获取第一图像的特征信息；根据特征信息，确定第一图像的质量信息；根据第一图像的质量信息输出目标图像。

Description

拍摄方法、装置、电子设备及可读存储介质
技术领域
本申请属于通信技术领域，具体涉及一种拍摄方法、装置、电子设备及可读存储介质。
背景技术
通常，电子设备在进行拍摄时，可以实时检测当前的拍摄场景，以根据检测的结果调节图像参数(例如图像亮度等)以适应多种拍摄场景，得到更符合用户需求的图像。
然而，上述过程中，电子设备仅是根据拍摄场景的检测结果调节图像参数的，而当拍摄过程中电子设备存在轻微抖动，或外界的光照突然发生变化时，电子设备采集的图像仍然会出现模糊或色彩突变等问题，从而导致电子设备拍摄的图像的质量较差。
发明内容
本申请实施例的目的是提供一种拍摄方法、装置、电子设备及可读存储介质，能够解决电子设备拍摄的图像的质量较差的问题。
为了解决上述技术问题，本申请是这样实现的：
第一方面，本申请实施例提供了一种拍摄方法，该拍摄方法包括：在拍摄预览界面显示第一图像的情况下，获取第一图像的特征信息；根据特征信息，确定第一图像的质量信息；根据第一图像的质量信息输出目标图像。
第二方面，本申请实施例提供了一种拍摄装置，该拍摄装置包括：获取模块、确定模块和输出模块。获取模块，用于在拍摄预览界面显示第一图像的情况下，获取第一图像的特征信息。确定模块，用于根据获取模块获取的特征信息，确定第一图像的质量信息。输出模块，用于根据确定模块确定的第一图像的质量信息输出目标图像。
第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、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程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。
第四方面，本申请实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。
第五方面，本申请实施例提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现如第一方面所述的方法。
在本申请实施例中，在拍摄预览界面显示第一图像的情况下，电子设备可以获取第一图像的特征信息，并根据特征信息，确定第一图像的质量信息，从而可以根据第一图像的质量信息，输出目标图像。本方案中，由于电子设备可以在拍摄预览界面显示第一图像的情况下，根据第一图像的特征信息和质量信息，输出目标图像，因此避免由于电子设备在拍摄过程中电子设备存在的轻微抖动，或外界的光照突然发生的变化，而导致采集的图像出现模糊或色彩突变的问题时，并需要用户后期再对图像进行修复等问题，如此，简化了用户的操作，提升了人机交互性能，在提升了电子设备采集的图像稳定性的同时，也提升了电子设备输出的图像质量。
附图说明
图1是本申请实施例提供的一种拍摄方法的示意图之一；
图2是本申请实施例提供的一种获取质量信息的方法示意图；
图3是本申请实施例提供的一种拍摄装置的结构示意图；
图4是本申请实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图之一；
图5是本申请实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图之二。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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。
本申请的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、“第二”等所区分的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。此外，说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
下面结合附图，通过具体的实施例及其应用场景对本申请实施例提供的拍摄方法进行详细地说明。
目前，用户在通过电子设备进行图像拍摄时，可以通过实时检测当前的拍摄场景，以根据检测的结果调节图像参数，从而可以适应多种拍摄场景，得到更符合用户需求的图像。但由于电子设备的拍摄预览界面中输入的图像的质量不同，因此，电子设备输出的图像的质量也会根据输入图像的质量的不同而发生变化，例如，若用户在手持电子设备进行图像拍摄时出现轻微抖动，或拍摄过程中由于拍摄环境的光源亮度不稳定，持续在明暗光源亮度中来回变换，都影响图像的质量，而低质量的图像会导致对拍摄场景检测的准确率有明显降低，因此，为了得到更稳定的检测结果，本申请实施例在检测场景的同时，加入对图像质量的检测，优先采用质量较高的检测结果，并在图像质量较低时通过历史图像中质量较高的图像对质量较低的图像进行合理预测，以提高检测整体图像的稳定性。
本申请实施例中，在拍摄预览界面显示第一图像的情况下，电子设备可以获取第一图像的特征信息，并根据该特征信息，确定第一图像的质量信息，然后根据该质量信息，输出目标图像。相较于传统技术中，电子设备在进行拍摄时，只能先通过实时检测，以检测出当前的拍摄场景，并根据检测的结果调节图像参数以适应多种拍摄场景，才能使得用户得到更符合用户需求的图像，但由于电子设备仅是根据拍摄场景的检测结果调节图像参数的，因此，若当拍摄过程中电子设备存在轻微抖动，或外界的光照突然发生变化时，电子设备采集的图像仍然会出现模糊或色彩突变等问题，从而导致电子设备拍摄的图像的质量较差，并需要用户后期对输出的图像进行修复等操作。本申请的方案中，由于电子设备是基于第一图像的特征信息，以及该特征信息的质量信息，输出第一图像，即在获取到第一图像的特征信息以及该特征信息对应的质量信息的情况下，输出第一图像，无需用户后期再对图像进行修复等操作，因此，本申请的方案简化了用户的操作，提升了人机交互性能，在提升了电子设备采集图像的稳定性的同时，使得电子设备通过特征信息调整图像参数的精准度，也提升了电子设备输出的图像的质量。
本申请实施例提供一种拍摄方法，图1示出了本申请实施例提供的一种拍摄方法的流程图。如图1所示，本申请实施例提供的拍摄方法可以包括下述的步骤201至步骤203。
步骤201、在拍摄预览界面显示第一图像的情况下，电子设备获取第一图像的特征信息。
本申请实施例中，用户可以开启电子设备的摄像头功能(例如拍摄类应用程序的摄像头功能)，以触发电子设备显示拍摄类应用程序的拍摄预览界面，并在拍摄预览界面中显示第一图像，以使得电子设备可以获取第一图像的特征信息。
可选地，本申请实施例中，电子设备中设置有检测模型，并在该检测模型中设置有质量判定模块，该检测模型用于对拍摄预览界面中的第一图像进行检测，以使得电子设备可以检测并获取到第一图像的特征信息。
可选地，本申请实施例中，上述特征信息可以包括以下至少一项：第一图像的属性信息、第一图像的图像内容和第一图像的拍摄场景。
可选地，本申请实施例中，上述第一图像的属性信息包括以下至少一项：第一图像的亮度值、色彩、像素、形状、尺寸、纹理、清晰度、曝光度和灰度等。
可选地，本申请实施例中，上述第一图像的图像内容包括物体或主体等。
可选地，本申请实施例中，上述第一图像的拍摄场景包括以下至少一项：室内场景、阴天场景、森林场景、城市场景、日落场景、自然场景等。
需要说明的是，上述第一图像的特征信息包括第一图像中的各个像素点/特征点。
可选地，本申请实施例中，上述特征信息的输出形式为第一图像中的场景或物体所对应的坐标值。
可选地，本申请实施例中，上述步骤201具体可以通过下述的步骤201a。
步骤201a、电子设备采用卷积神经网络，获取第一图像的特征信息。
本申请实施例中，电子设备可以通过检测模型中的卷积神经网络的卷积层对第一图像进行特征提取，以获取第一图像的特征信息。
需要说明的是，卷积层(Convolutional Layer)的功能是对输入数据进行特征提取，其内部包含多个卷积核。
本申请实施例中，电子设备可以采用卷积神经网络获取第一图像的特征信息，因此，提升了电子设备获取图像的特征信息的准确性。
步骤202、电子设备根据特征信息，确定第一图像的质量信息。
本申请实施例中，电子设备可以根据第一图像的特征信息，并通过采用特征信息与卷积核相乘的方式确定第一图像的质量信息。
可选地，本申请实施例中，上述步骤202具体可以通过下述的步骤202a实现。
步骤202a、电子设备根据第一图像的特征信息，采用预设卷积算法，确定第一图像的质量信息。
可选地，本申请实施例中，上述预设卷积算法的公式为
Figure BDA0003360430700000061
其中，Zl(l＝0,1,...,n)表示图片经过第l层卷积后得到的特征信息，Wl(l＝0,1,...,n)表示第l层的卷积核，(i，j)标识图像的像素点，n为整数。
示例性地，第k层的特征信息与卷积核进行卷积操作，得到第k+1层的特征信息，以此类推，即持续执行这种卷积操作，得到图像的质量信息，其中，k＝0,1,…,n-1。
本申请实施例中，上述质量信息所对应的数值的范围可以以0至1表示，其中，数值越大表示图像质量越高。
示例性地，如图2所示，电子设备可以通过卷积神经网络，采用预设卷积算法，以确定第一图像的质量信息。
本申请实施例中，电子设备可以采用根据第一图像的特征信息，并采用预设算法，确定第一图像的质量信息，因此，简化了用户的操作，并提升了电子设备进行图像拍摄时的图像的显示效果。
步骤203、电子设备根据第一图像的质量信息输出目标图像。
本申请实施例中，电子设备可以根据第一图像的质量信息所属的质量等级，输出目标图像，即第一图像的质量信息所属的质量等级不同，则输出的目标图像不同。
可选地，本申请实施例中，电子设备可以根据第一图像的质量信息，将第一图像替换为目标图像，并在图像预览界面中显示目标图像，从而用户可以进行拍摄输入，以在电子设备中保存该目标图像。
可选地，本申请实施例中，上述步骤203具体可以通过下述的步骤203a或步骤203b实现。
步骤203a、在质量信息对应的图像质量在第一质量等级的情况下，电子设备输出第一图像。
可以理解，在这种情况下，电子设备可以直接基于采集的第一图像进行拍摄，以输出第一图像(即目标图像为第一图像)。
可选地，本申请实施例中，电子设备可以在质量信息所对应的数值范围(即0至1)之间预先设置两个阈值，即第一阈值和第二阈值(第一阈值小于第二阈值)，从而可以将质量信息所对应的数值在第二阈值至1之间的数值设置为第一质量等级，并将质量信息所对应的数值在0至第二阈值之间的数值设置为第二质量等级，以使得电子设备根据图像质量对应的质量等级，对图像进行相应的操作。
本申请实施例中，电子设备在获取到第一图像的质量信息之后，若该第一图像的质量信息对应的数值在第一质量等级对应的数值范围内，则电子设备输出第一图像。
步骤203b、在质量信息对应的图像质量在第二质量等级的情况下，电子设备根据第一图像的特征信息，对第一图像进行图像处理，并输出图像处理后的第一图像。
可以理解，在这种情况下，电子设备可以对采集的第一图像进行图像处理，以输出目标图像(即目标图像为图像处理后的第一图像)。
需要说明的是，第一质量等级对应的图像质量高于第二质量等级对应的图像质量。
本申请实施例中，电子设备在获取到第一图像的质量信息之后，若该第一图像的质量信息对应的数值在第二质量等级对应的数值范围内时，则电子设备可以先根据第一图像的特征信息对第一图像进行图像处理之后，再输出第一图像。
可选地，本申请实施例中，电子设备可以对第一图像进行参数调整，例如第一图像的亮度值、色彩、像素、形状、尺寸、纹理、曝光度、清晰度和灰度等，以使得电子设备可以得到成像效果质量更高的图像。
本申请实施例中，电子设备在第一图像对应的图像质量信息为第一质量等级的情况下，才会输出第一图像，或在第一图像对应的图像质量信息为第二质量等级的情况下，先对第一图像进行图像处理后，再输出第一图像，因此，提升了电子设备输出图像的灵活性，也提升了电子设备输出图像的质量及稳定性。
可选地，本申请实施例中，上述步骤203b中的“根据第一图像的特征信息，对第一图像进行图像处理”具体可以通过下述的步骤301或步骤302实现。
步骤301、在第一图像的特征信息指示第一图像的拍摄场景的情况下，电子设备采用第一参数，对第一图像进行图像处理。
本申请实施例中，上述第一参数为历史输出的图像所采用的图像参数中频率最高的图像参数。
本申请实施例中，在第一图像的特征信息指示第一图像的拍摄场景的情况下，电子设备可以采用预设求和算法，以得出历史输出的图像中图像参数出现频率最高的图像参数，对第一图像进行处理，以使得电子设备输出第一图像。
可选地，本申请实施例中，上述预设求和算法可以为利用预设求和公式，计算出电子设备历史输出的所有图像所对应的图像参数中，图像参数频率出现最高的图像参数。
可选地，本申请实施例中，若历史输出的图像的图像参数共有M类，且在最近N次输出的图像的图像参数中，第i类出现的频率为ai，其中
Figure BDA0003360430700000081
则最终输出的结果为第j类的图像参数，以使得
Figure BDA0003360430700000082
即第j类的图像参数出现的频率为最高时，输出第j类的图像参数作为第一参数对第一图像进行图像处理。
步骤302、在第一图像的特征信息指示第一图像的图像主体的情况下，电子设备对至少两个第二参数进行线性拟合处理，得到目标参数，并采用目标参数对第一图像进行图像处理。
本申请实施例中，上述至少两个第二参数为预设时间段内输出的图像的参数。
本申请实施例中，在第一图像的特征信息指示第一图像的图像主体的情况下，电子设备可以以预设时间段内输出的图像所对应的图像参数为基准，采用预设预测算法，预估第一图像对应的目标参数，并采用目标参数对第一图像进行处理，以使得电子设备输出目标图像。
可选地，本申请实施例中，上述预设预测算法可以为将预设时间段(例如历史输出N次图像的时间段内)内输出的图像的参数进行线性拟合，以得到目标参数。
可选地，本申请实施例中，上述图像主体可以为图像中所包含的对象，例如物体、人物等。
示例性地，假设预设时间内输出的图像的特征信息分别为
Figure BDA0003360430700000091
和
Figure BDA0003360430700000092
电子设备可以采用算法
Figure BDA0003360430700000093
以得到目标参数。
本申请实施例中，电子设备可以在第一图像的质量信息为第二质量等级的情况下，根据第一图像的特征信息所指示的对象，采用与该特征信息对应的方式对第一图像进行处理，以使得电子设备输出第一图像，如此，降低了输入的图像质量对输出图像的影响，提升了电子设备处理第一图像的灵活性，并且在使得电子设备通过特征信息调整图像参数的精准度的同时，也提升了电子设备输出图像的质量。
本申请实施例提供一种拍摄方法，在拍摄预览界面显示第一图像的情况下，电子设备可以获取第一图像的特征信息，并根据该特征信息，确定第一图像的质量信息，然后根据该质量信息，输出目标图像。本申请的方案中，由于电子设备是基于第一图像的特征信息，以及该特征信息的质量信息，输出目标图像，即在获取到第一图像的特征信息以及该特征信息对应的质量信息的情况下，输出第一图像，无需用户后期再对图像进行修复等操作，因此，本申请的方案简化了用户的操作，提升了人机交互性能，在提升了电子设备采集图像的稳定性的同时，使得电子设备通过特征信息调整图像参数的精准度，也提升了电子设备输出的图像的质量。
可选地，本申请实施例中，在上述步骤203之后，本申请实施例提供的拍摄方法还包括下述的步骤401。
步骤401、电子设备在预设缓存区域中保存特征信息和质量信息。
可选地，本申请实施例中，在第一图像的质量信息对应的图像质量在第一质量等级的情况下，输出第一图像，然后电子设备在响应于用户的拍摄输入之后，可以将第一图像对应的特征信息和质量信息保存至电子设备的预设缓存区域。
可选地，本申请实施例中，在第一图像的质量信息对应的图像质量在第二质量等级的情况下，电子设备在响应于用户的拍摄输入之后，电子设备根据第一图像的特征信息，对第一图像进行图像处理，然后输出经过图像处理后的第一图像，并可以将该经过图像处理后的第一图像对应的特征信息和质量信息保存至电子设备的预设缓存区域。
可选地，本申请实施例中，在第一图像的质量信息对应的图像质量在第二质量等级的情况下，且第一图像的质量信息对应的数值在第一阈值至第二阈值之间时，则电子设备保存该第一图像对应的特征信息和质量信息，并采用与第一图像的特征信息对应的方式，对第一图像进行处理，以使得电子设备输出处理后的第一图像；若第一图像的质量信息对应的数值在0至第一阈值时，则电子设备不保存第一图像对应的特征信息和质量信息，并采用与第一图像的特征信息对应的方式，对第一图像进行处理，以使得电子设备输出处理后的第一图像。
可选地，本申请实施例中，上述预设缓存区域可以为电子设备默认的数据缓存区域；或者，上述预设缓存区域可以为用户自定义的数据缓存区域。具体的可以根据实际使用需求确定，本申请实施例不做任何限制。
可选地，本申请实施例中，电子设备在接收到用户的拍摄输入之后，输出第一图像，并在第一图像的显示界面上以弹窗形式显示提示框，并在该提示框内显示提示信息(例如提示用户是否将第一图像对应的质量信息和特征信息保存至预设缓存区域)和操作控件(例如取消操作控件)，从而用户可以根据需求对操作控件进行操作，以使得电子设备根据用户对操作控件的输入，执行保存第一图像对应的质量信息和特征信息或不保存第一图像对应的质量信息和特征信息。
本申请实施例中，电子设备在第一图像的质量对应的数值较高的情况下，保存该第一图像对应的特征信息和质量信息，以便于电子设备在图像质量较差时，可以采取具有相同特征信息的图像且质量较高的图像的图像参数对图像进行处理，如此，提升了电子设备输出图像的质量以及稳定性。
需要说明的是，本申请实施例提供的拍摄方法，执行主体可以为电子设备，拍摄装置，或者该拍摄装置中的用于执行拍摄方法的控制模块。本申请实施例中以电子设备执行拍摄方法为例，说明本申请实施例提供的拍摄方法。
图3示出了本申请实施例中涉及的拍摄装置的一种可能的结构示意图。如图3所示，该拍摄装置70可以包括：获取模块71、确定模块72和输出模块73。
其中，获取模块71，用于在拍摄预览界面显示第一图像的情况下，获取第一图像的特征信息。确定模块72，用于根据获取模块71获取的特征信息，确定第一图像的质量信息。输出模块73，用于根据确定模块72确定的第一图像的质量信息输出目标图像。
本申请实施例提供一种拍摄装置，由于电子设备是基于第一图像的特征信息，以及该特征信息的质量信息，输出目标图像，即在获取到第一图像的特征信息以及该特征信息对应的质量信息的情况下，输出第一图像，无需用户后期再对图像进行修复等操作，因此，本申请的方案简化了用户的操作，提升了人机交互性能，在提升了电子设备采集图像的稳定性的同时，使得电子设备通过特征信息调整图像参数的精准度，也提升了电子设备输出的图像的质量。
在一种可能的实现方式中，上述获取模块71，具体用于采用卷积神经网络，获取第一图像的特征信息。确定模块72，具体用于根据特征信息，采用预设卷积算法，确定第一图像的质量信息。
在一种可能的实现方式中，上述输出模块73，具体用于在质量信息对应的图像质量在第一质量等级的情况下，输出第一图像；或者，在质量信息对应的图像质量在第二质量等级的情况下，根据第一图像的特征信息，对第一图像进行图像处理，并输出图像处理后的第一图像。
在一种可能的实现方式中，上述输出模块73，具体用于在第一图像的特征信息指示第一图像的拍摄场景的情况下，采用第一参数，对第一图像进行图像处理，第一参数为历史输出的图像所采用的图像参数中频率最高的图像参数；或者，在第一图像的特征信息指示第一图像的图像主体的情况下，对至少两个第二参数进行线性拟合处理，得到目标参数，并采用目标参数对第一图像进行图像处理，至少两个第二参数为预设时间段内输出的图像的参数。
在一种可能的实现方式中，上述拍摄装置70还包括：保存模块。保存模块，用于在输出模块73根据第一图像的质量信息，输出第一图像之后，在预设缓存区域中保存特征信息和质量信息。
本申请实施例中的拍摄装置可以是装置，也可以是终端中的部件、集成电路、或芯片。该装置可以是移动电子设备，也可以为非移动电子设备。示例性的，移动电子设备可以为手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、车载电子设备、可穿戴设备、超级移动个人计算机(ultra-mobile personal computer，UMPC)、上网本或者个人数字助理(personaldigital assistant，PDA)等，非移动电子设备可以为服务器、网络附属存储器(NetworkAttached Storage，NAS)、个人计算机(personal computer，PC)、电视机(television，TV)、柜员机或者自助机等，本申请实施例不作具体限定。
本申请实施例中的拍摄装置可以为具有操作系统的装置。该操作系统可以为安卓(Android)操作系统，可以为ios操作系统，还可以为其他可能的操作系统，本申请实施例不作具体限定。
本申请实施例提供的拍摄装置能够实现上述方法实施例实现的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
可选地，如图4所示，本申请实施例还提供一种电子设备90，包括处理器91，存储器92，存储在存储器92上并可在所述处理器91上运行的程序或指令，该程序或指令被处理器91执行时实现上述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。
需要说明的是，本申请实施例中的电子设备包括上述所述的移动电子设备和非移动电子设备。
图5为实现本申请实施例的一种电子设备的硬件结构示意图。
该电子设备100包括但不限于：射频单元101、网络模块102、音频输出单元103、输入单元104、传感器105、显示单元106、用户输入单元107、接口单元108、存储器109、以及处理器110等部件。
本领域技术人员可以理解，电子设备100还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，电源可以通过电源管理系统与处理器110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。图5中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，电子设备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，在此不再赘述。
其中，处理器110，用于在拍摄预览界面显示第一图像的情况下，获取第一图像的特征信息。处理器110，还用于根据特征信息，确定第一图像的质量信息。显示单元106，用于根据第一图像的质量信息输出目标图像。
本申请实施例提供一种电子设备，由于电子设备是基于第一图像的特征信息，以及该特征信息的质量信息，输出目标图像，即在获取到第一图像的特征信息以及该特征信息对应的质量信息的情况下，输出第一图像，无需用户后期再对图像进行修复等操作，因此，本申请的方案简化了用户的操作，提升了人机交互性能，在提升了电子设备采集图像的稳定性的同时，使得电子设备通过特征信息调整图像参数的精准度，也提升了电子设备输出的图像的质量。
可选地，本申请实施例中，处理器110，具体用于采用卷积神经网络，获取第一图像的特征信息，并根据特征信息，采用预设卷积算法，确定第一图像的质量信息。
可选地，本申请实施例中，显示单元106，具体用于在质量信息对应的图像质量在第一质量等级的情况下，输出第一图像；或者，在质量信息对应的图像质量在第二质量等级的情况下，根据第一图像的特征信息，对第一图像进行图像处理，并输出图像处理后的第一图像。
可选地，本申请实施例中，显示单元106，具体用于在第一图像的特征信息指示第一图像的拍摄场景的情况下，采用第一参数，对第一图像进行图像处理，第一参数为历史输出的图像所采用的图像参数中频率最高的图像参数；或者，在第一图像的特征信息指示第一图像的图像主体的情况下，对至少两个第二参数进行线性拟合处理，得到目标参数，并采用目标参数对第一图像进行图像处理，至少两个第二参数为预设时间段内输出的图像的参数。
可选地，本申请实施例中，存储器109，用于在根据第一图像的质量信息，输出第一图像之后，在预设缓存区域中保存特征信息和质量信息。
本申请实施例提供的电子设备能够实现上述方法实施例实现的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
本实施例中各种实现方式具有的有益效果具体可以参见上述方法实施例中相应实现方式所具有的有益效果，为避免重复，此处不再赘述。
应理解的是，本申请实施例中，输入单元104可以包括图形处理器(GraphicsProcessing Unit，GPU)1041和麦克风1042，图形处理器1041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。显示单元106可包括显示面板1061，可以采用液晶显示器、有机发光二极管等形式来配置显示面板1061。用户输入单元107包括触控面板1071以及其他输入设备1072。触控面板1071，也称为触摸屏。触控面板1071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其他输入设备1072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。存储器109可用于存储软件程序以及各种数据，包括但不限于应用程序和操作系统。处理器110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110中。
本申请实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有程序或指令，该程序或指令被处理器执行时实现上述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，所述处理器为上述实施例中所述的电子设备中的处理器。所述可读存储介质，包括计算机可读存储介质，如计算机只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等。
本申请实施例另提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现上述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。
应理解，本申请实施例提到的芯片还可以称为系统级芯片、系统芯片、芯片系统或片上系统芯片等。
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。此外，需要指出的是，本申请实施方式中的方法和装置的范围不限按示出或讨论的顺序来执行功能，还可包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序来执行功能，例如，可以按不同于所描述的次序来执行所描述的方法，并且还可以添加、省去、或组合各种步骤。另外，参照某些示例所描述的特征可在其他示例中被组合。
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)执行本申请各个实施例所述的方法。
上面结合附图对本申请的实施例进行了描述，但是本申请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申请的启示下，在不脱离本申请宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本申请的保护之内。

Claims (10)

1.一种拍摄方法，其特征在于，所述方法包括：
在拍摄预览界面显示第一图像的情况下，获取所述第一图像的特征信息；
根据所述特征信息，确定所述第一图像的质量信息；
根据所述第一图像的质量信息输出目标图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述第一图像的特征信息，包括：
采用卷积神经网络，获取所述第一图像的特征信息；
所述根据所述特征信息，确定所述第一图像的质量信息，包括：
根据所述特征信息，采用预设卷积算法，确定所述第一图像的质量信息。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图像的质量信息输出目标图像，包括：
在所述质量信息对应的图像质量在第一质量等级的情况下，输出所述第一图像；
在所述质量信息对应的图像质量在第二质量等级的情况下，根据所述第一图像的特征信息，对所述第一图像进行图像处理，并输出图像处理后的所述第一图像。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图像的特征信息，对所述第一图像进行图像处理，包括：
在所述第一图像的特征信息指示所述第一图像的拍摄场景的情况下，采用第一参数，对所述第一图像进行图像处理，所述第一参数为历史输出的图像所采用的图像参数中频率最高的图像参数；
在所述第一图像的特征信息指示所述第一图像的图像主体的情况下，对至少两个第二参数进行线性拟合处理，得到目标参数，并采用所述目标参数对所述第一图像进行图像处理，所述至少两个第二参数为预设时间段内输出的图像的参数。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图像的质量信息输出目标图像之后，所述方法还包括：
在预设缓存区域中保存所述特征信息和所述质量信息。
6.一种拍摄装置，其特征在于，所述拍摄装置包括：获取模块、确定模块和输出模块；
所述获取模块，用于在拍摄预览界面显示第一图像的情况下，获取所述第一图像的特征信息；
所述确定模块，用于根据所述获取模块获取的所述特征信息，确定所述第一图像的质量信息；
所述输出模块，用于根据所述确定模块确定的所述第一图像的质量信息输出所述目标图像。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，
所述获取模块，具体用于采用卷积神经网络，获取所述第一图像的特征信息；
所述确定模块，具体用于根据所述特征信息，采用预设卷积算法，确定所述第一图像的质量信息。
8.根据权利要求6或7所述的装置，其特征在于，
所述输出模块，具体用于在所述质量信息对应的图像质量在第一质量等级的情况下，输出所述第一图像；或者，在所述质量信息对应的图像质量在第二质量等级的情况下，根据所述第一图像的特征信息，对所述第一图像进行图像处理，并输出图像处理后的所述第一图像。
9.一种电子设备，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程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的拍摄方法的步骤。
10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的拍摄方法的步骤。
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