一種環(huán)境光顏色獲取方法及終端的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及圖像技術(shù)領(lǐng)域，尤其設(shè)及一種環(huán)境光顏色獲取方法及終端。
【背景技術(shù)】
[0002] 由于光源或者外界環(huán)境因素的改變，物體表面的反射譜會有所不同，導(dǎo)致物體在 不同環(huán)境下呈現(xiàn)的顏色各不相同。其中，物體呈現(xiàn)的顏色包括環(huán)境光顏色和物體色（即物 體本身的顏色），如何有效獲取環(huán)境光顏色仍是一個難題?，F(xiàn)有的環(huán)境光顏色獲取方法假設(shè) 物體的物體色由多種顏色組合而成，多種顏色平均起來是灰色，然后根據(jù)運(yùn)種先驗(yàn)知識來 確定環(huán)境光顏色。當(dāng)物體的物體色由一種顏色組成時，如淡黃色的地板，藍(lán)色的衣服，綠色 的草地，無法通過上述環(huán)境光顏色獲取方法準(zhǔn)確獲取環(huán)境光顏色，也就無法呈現(xiàn)物體本身 的顏色，用戶體驗(yàn)較低。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明實(shí)施例提供一種環(huán)境光顏色獲取方法及終端，可有效獲取環(huán)境光顏色，提 升用戶體驗(yàn)。
[0004] 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種環(huán)境光顏色獲取方法，包括：
[0005] 獲取第一圖像和第二圖像，其中，所述第一圖像和所述第二圖像是在預(yù)設(shè)時長內(nèi) 獲取到的，所述第一圖像中的第一內(nèi)容與所述第二圖像中的第二內(nèi)容之間的相似度大于預(yù) 設(shè)闊值；
[0006] 將所述第二圖像W所述第一圖像為基準(zhǔn)進(jìn)行配準(zhǔn)，得到第Ξ圖像；
[0007] 根據(jù)所述第一圖像和所述第Ξ圖像之間的顏色差異，獲取環(huán)境光顏色。
[000引相應(yīng)地，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種終端，包括：
[0009] 圖像獲取單元，用于獲取第一圖像和第二圖像，其中，所述第一圖像和所述第二圖 像是在預(yù)設(shè)時長內(nèi)獲取到的，所述第一圖像中的第一內(nèi)容與所述第二圖像中的第二內(nèi)容之 間的相似度大于預(yù)設(shè)闊值；
[0010] 圖像配準(zhǔn)單元，用于將所述第二圖像W所述第一圖像為基準(zhǔn)進(jìn)行配準(zhǔn)，得到第Ξ 圖像；
[0011] 顏色獲取單元，用于根據(jù)所述第一圖像和所述第Ξ圖像之間的顏色差異，獲取環(huán) 境光顏色。
[0012] 本發(fā)明實(shí)施例通過獲取第一圖像和第二圖像，第一圖像和第二圖像是在預(yù)設(shè)時長 內(nèi)獲取到的，第一圖像中的第一內(nèi)容與第二圖像中的第二內(nèi)容之間的相似度大于預(yù)設(shè)闊 值，將第二圖像W第一圖像為基準(zhǔn)進(jìn)行配準(zhǔn)，得到第Ξ圖像，根據(jù)第一圖像和第Ξ圖像之間 的顏色差異，獲取環(huán)境光顏色，可有效獲取環(huán)境光顏色，提升用戶體驗(yàn)。
【附圖說明】
[0013] 為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，下面將對實(shí)施例描述中所需要使用 的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對于本領(lǐng)域 普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可W根據(jù)運(yùn)些附圖獲得其他的附圖。
[0014] 圖1是本發(fā)明實(shí)施例中提供的一種環(huán)境光顏色獲取方法的流程示意圖；
[0015] 圖2是本發(fā)明另一實(shí)施例中提供的一種環(huán)境光顏色獲取方法的流程示意圖；
[0016] 圖3是本發(fā)明實(shí)施例中提供的一種終端的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0017] 圖4是本發(fā)明實(shí)施例中圖3的顏色獲取單元的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0018] 圖5是本發(fā)明實(shí)施例中圖4的光源色獲取單元的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0019] 圖6是本發(fā)明另一實(shí)施例中提供的一種終端的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0020] 下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完 整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā) 明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實(shí)施 例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
[0021] 本發(fā)明實(shí)施例提供的環(huán)境光顏色獲取方法可W運(yùn)行在智能手機(jī)（如Amlroid手 機(jī)、iOS手機(jī)等）、平板電腦或電子閱讀器等終端中。
[0022] 圖1是本發(fā)明實(shí)施例中提供的一種環(huán)境光顏色獲取方法的流程示意圖，如圖所 示，本發(fā)明實(shí)施例中的環(huán)境光顏色獲取方法至少可W包括：
[0023] S101，獲取第一圖像和第二圖像，第一圖像和第二圖像是在預(yù)設(shè)時長內(nèi)獲取到的， 第一圖像中的第一內(nèi)容與第二圖像中的第二內(nèi)容之間的相似度大于預(yù)設(shè)闊值。
[0024] 終端可W獲取第一圖像和第二圖像。其中，第一圖像和第二圖像是在預(yù)設(shè)時長內(nèi) 獲取到的，第一圖像中的第一內(nèi)容和第二圖像中的第二內(nèi)容之間的相似度大于預(yù)設(shè)闊值。 預(yù)設(shè)時長可W是預(yù)先設(shè)定的時間段，例如5s或者10s等，表示第一圖像的獲取時間和第二 圖像的獲取時間之間的時間差值小于5s或者10s。預(yù)設(shè)闊值可W是預(yù)先設(shè)定的比例闊值， 例如95%或者98%等，表示第一圖像中的第一內(nèi)容和第二圖像中的第二內(nèi)容相同或者相 近。第一內(nèi)容或者第二內(nèi)容可W包括：人物、物體或者文本信息等。其中第一圖像和第二圖 像是在光源發(fā)生了改變或者光照強(qiáng)度有所差異的環(huán)境下獲取到的。
[00巧]例如，可W在終端上集成第一攝像頭和第二攝像頭，并使第一攝像頭和第二攝像 頭集成在終端的同一側(cè)，W使二者有盡可能相同的取景范圍。用戶觸發(fā)拍照按鍵后，終端控 制集成在終端上的第一攝像頭和第二攝像頭進(jìn)行拍照，第一攝像頭和第二攝像頭可W同時 進(jìn)行拍照，終端獲取第一攝像頭所拍攝的第一圖像和第二攝像頭所拍攝的第二圖像。
[00%] 又如，終端可W通過同一攝像頭進(jìn)行拍照，連續(xù)獲取兩張圖像，即第一圖像和第二 圖像。
[0027] S102,將第二圖像W第一圖像為基準(zhǔn)進(jìn)行配準(zhǔn)，得到第Ξ圖像。
[002引終端獲取到第一圖像和第二圖像之后，可朗尋第二圖像W第一圖像為基準(zhǔn)進(jìn)行配 準(zhǔn)，得到第Ξ圖像。例如，終端可第一圖像為參考圖像，將第二圖像基于第一圖像進(jìn)行 配準(zhǔn)，得到第Ξ圖像?？蛇x的，終端可W將第一圖像W第二圖像為基準(zhǔn)進(jìn)行配置，得到第Ξ 圖像。例如，終端可第二圖像為參考圖像，將第一圖像基于第二圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，得到第 Ξ圖像。
[0029] 其中，圖像配準(zhǔn)就是將不同環(huán)境下獲取的第一圖像和第二圖像進(jìn)行匹配、 疊加的過程。圖像配準(zhǔn)方法可W包括：線匹配法、比值匹配法或者塊匹配法，例如 SIFT(Scale-invariantfea1:uretransform,尺度不變特征轉(zhuǎn)換）流法或者光流法等。具 體實(shí)現(xiàn)中，終端可W對第一圖像進(jìn)行特征提取得到第一特征點(diǎn)，對第二圖像進(jìn)行特征提取 得到第二特征點(diǎn)，通過進(jìn)行相似性度量找到匹配的特征點(diǎn)對，根據(jù)匹配的特征點(diǎn)對，得到圖 像空間坐標(biāo)變換參數(shù)，由坐標(biāo)變換參數(shù)進(jìn)行圖像配準(zhǔn)。
[0030] S103,根據(jù)第一圖像和第Ξ圖像之間的顏色差異，獲取環(huán)境光顏色。
[0031] 終端可W根據(jù)第一圖像和第Ξ圖像之間的顏色差異，獲取環(huán)境光顏色?？蛇x的，當(dāng) 終端將第一圖像W第二圖像為基準(zhǔn)進(jìn)行配置，得到第Ξ圖像時，終端可W根據(jù)第二圖像和 第Ξ圖像之間的顏色差異，獲取環(huán)境光顏色。
[0032] 在可選實(shí)施例中，終端可W獲取第一圖像和第Ξ圖像之間對于同一像素且同一顏 色通道的顏色差值，根據(jù)對于同一像素的各個顏色通道的顏色差值，獲取對于像素的各個 顏色通道的光源色，將各個光源色確定為環(huán)境光顏色。
[0033] 終端可W通過顏色差值算法獲取第一圖像和第Ξ圖像之間對于同一像素且同一 顏色通道的顏色差值。示例性的，顏色差值算法可W如下所示：
[0034] ΔΙ? =Ii(p)-l3(p)
[0035] 其中，ΔIt(p)為第一圖像和第Ξ圖像之間對于像素P且顏色通道C的顏色差值，C