一種改善圖片亮度分布的拍照方法及裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種改善圖片亮度分布的拍照方法及裝置，其通過檢測(cè)原始圖片的亮度分布情況并計(jì)算得到原始圖片的亮度均勻度，若該亮度均勻度超過預(yù)設(shè)值，則對(duì)原始圖片進(jìn)行高光區(qū)域、中間調(diào)區(qū)域、陰影區(qū)域的提取，并生成高光陰影深度圖，最后根據(jù)所述高光陰影深度圖對(duì)原始圖片進(jìn)行亮度校正，并輸出結(jié)果圖片；從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)圖片亮度的分區(qū)域修復(fù)，使得圖片的整體亮度分布更自然。
【專利說明】一種改善圖片亮度分布的拍照方法及裝置
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種拍照方法及裝置，特別是一種改善圖片亮度分布的拍照方法及應(yīng)用該方法的裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]現(xiàn)有的手機(jī)和照相機(jī)等拍攝器材，所拍圖片都無法完整復(fù)現(xiàn)真實(shí)環(huán)境的光照條件，容易導(dǎo)致所拍圖片要么前景亮度正常但是背景過亮或者過暗，要么背景亮度正常但是前景過亮或者過暗，要么只是某幾個(gè)局部區(qū)域亮度跟整體亮度差別較大等亮度分布不均勻情況，極大的降低了圖片的自然感和拍照成功率。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明為解決上述問題，提供了一種改善圖片亮度分布的拍照方法及裝置，其圖片的整體亮度分布更自然。
[0004]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為:
[0005]一種改善圖片亮度分布的拍照方法，包括以下步驟:
[0006]A.啟動(dòng)攝像頭并捕犾原始圖片；
[0007]B.檢測(cè)原始圖片的亮度分布情況并計(jì)算得到原始圖片的亮度均勻度；
[0008]C.判斷所述亮度均勻度是否超過預(yù)設(shè)值，若超過則進(jìn)入步驟D，否則直接輸出原始圖片為結(jié)果圖片；
[0009]D.對(duì)原始圖片進(jìn)行高光區(qū)域、中間調(diào)區(qū)域、陰影區(qū)域的提取，并生成高光陰影深度圖；
[0010]E.根據(jù)所述高光陰影深度圖對(duì)原始圖片進(jìn)行亮度校正，并輸出結(jié)果圖片。
[0011]作為優(yōu)選的實(shí)施例，所述步驟B中進(jìn)一步包括:
[0012]B1.將原始圖片轉(zhuǎn)換為灰度圖片；
[0013]B2.將所述灰度圖片分成多個(gè)子塊；
[0014]B3.計(jì)算每個(gè)子塊的平均亮度值，并得到平均亮度最大值和平均亮度最小值；
[0015]B4.根據(jù)所述平均亮度最大值和平均亮度最小值計(jì)算得到原始圖片的亮度均勻度。
[0016]作為優(yōu)選的實(shí)施例，所述步驟BI中將原始圖片轉(zhuǎn)換為灰度圖片，該灰度圖片中每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值的計(jì)算公式為:
[0017]int gray = 30*red+59*green+ll*blue ；
[0018]其中，red為原始圖片中對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的紅色通道的值；green為原始圖片中對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的綠色通道的值；blue為原始圖片中對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的藍(lán)色通道的值；gray為計(jì)算得到的灰度圖片中對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的灰度值。
[0019]作為優(yōu)選的實(shí)施例，所述步驟B2中將灰度圖片分成16X16的子塊；所述步驟B4中將平均亮度最大值減去平均亮度最小值，得到的差值再除以255.0f得到原始圖片的亮度均勻度。
[0020]作為優(yōu)選的實(shí)施例，所述步驟D中對(duì)原始圖片進(jìn)行高光區(qū)域、中間調(diào)區(qū)域、陰影區(qū)域的提取后，并對(duì)高光區(qū)域、中間調(diào)區(qū)域、陰影區(qū)域的邊緣進(jìn)行平滑過渡處理。
[0021]作為優(yōu)選的實(shí)施例，所述步驟E中根據(jù)所述高光陰影深度圖對(duì)原始圖片進(jìn)行亮度校正的計(jì)算公式為:
[0022]Float rat = depth/255.0f ；
[0023]int pixel = pixel+rat氺Brightness ；
[0024]其中，depth為深度圖中對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的深度值；pixel為原始圖片中對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的亮度值；int pixel為校正后的結(jié)果圖像中對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的亮度值brightness為亮度調(diào)整幅度值；rat為將depth歸一化到[0.0, 1.0]范圍內(nèi)的值。
[0025]另外，本發(fā)明還提供一種應(yīng)用上述改善圖片亮度分布的拍照方法的裝置，其特征在于，其包括:
[0026]攝像頭，用于捕獲原始圖片；
[0027]亮度分析單元，用于檢測(cè)原始圖片的亮度分布情況并計(jì)算得到原始圖片的亮度均勻度；
[0028]高光陰影提取單元，用于對(duì)原始圖片進(jìn)行高光區(qū)域、中間調(diào)區(qū)域、陰影區(qū)域的提取，并生成高光陰影深度圖；
[0029]亮度校正單元，用于對(duì)原始圖片進(jìn)行亮度校正，并輸出結(jié)果圖片。
[0030]作為優(yōu)選的實(shí)施例，所述的亮度分析單元、高光陰影提取單元或亮度校正單元分別采用獨(dú)立的計(jì)算芯片或集成在主芯片內(nèi)。
[0031]本發(fā)明的有益效果是:
[0032]本發(fā)明的一種改善圖片亮度分布的拍照方法及應(yīng)用該方法的裝置，其通過檢測(cè)原始圖片的亮度分布情況并計(jì)算得到原始圖片的亮度均勻度，若該亮度均勻度超過預(yù)設(shè)值，則對(duì)原始圖片進(jìn)行高光區(qū)域、中間調(diào)區(qū)域、陰影區(qū)域的提取，并生成高光陰影深度圖，最后根據(jù)所述高光陰影深度圖對(duì)原始圖片進(jìn)行亮度校正，并輸出結(jié)果圖片；從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)圖片亮度的分區(qū)域修復(fù)，使得圖片的整體亮度分布更自然。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0033]此處所說明的附圖用來提供對(duì)本發(fā)明的進(jìn)一步理解，構(gòu)成本發(fā)明的一部分，本發(fā)明的示意性實(shí)施例及其說明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的不當(dāng)限定。在附圖中:
[0034]圖1為本發(fā)明一種改善圖片亮度分布的拍照方法的流程簡(jiǎn)圖；
[0035]圖2為本發(fā)明一種改善圖片亮度分布的拍照裝置的結(jié)構(gòu)框圖；
[0036]圖3為說明本發(fā)明有益效果的原始圖片；
[0037]圖4為圖3原始圖片的高光陰影深度圖；
[0038]圖5為圖3原始圖片校正后的結(jié)果圖片。
【具體實(shí)施方式】
[0039]為了使本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題、技術(shù)方案及有益效果更加清楚、明白，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0040]如圖1所示，本發(fā)明的一種改善圖片亮度分布的拍照方法，包括以下步驟:
[0041]A.啟動(dòng)攝像頭并捕獲原始圖片；
[0042]B.檢測(cè)原始圖片的亮度分布情況并計(jì)算得到原始圖片的亮度均勻度；
[0043]C.判斷所述亮度均勻度是否超過預(yù)設(shè)值，若超過則進(jìn)入步驟D，否則直接輸出原始圖片為結(jié)果圖片；
[0044]D.對(duì)原始圖片進(jìn)行高光區(qū)域、中間調(diào)區(qū)域、陰影區(qū)域的提取，并生成高光陰影深度圖；
[0045]E.根據(jù)所述高光陰影深度圖對(duì)原始圖片進(jìn)行亮度校正，并輸出結(jié)果圖片。
[0046]本實(shí)施例中,所述步驟B中進(jìn)一步包括:
[0047]B1.將原始圖片轉(zhuǎn)換為灰度圖片；
[0048]B2.將所述灰度圖片分成多個(gè)子塊；
[0049]B3.計(jì)算每個(gè)子塊的平均亮度值，并得到平均亮度最大值和平均亮度最小值；
[0050]B4.根據(jù)所述平均亮度最大值和平均亮度最小值計(jì)算得到原始圖片的亮度均勻度。
[0051]并且，所述步驟BI中將原始圖片轉(zhuǎn)換為灰度圖片，該灰度圖片中每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值的計(jì)算公式為:
[0052]int gray = 30*red+59*green+ll*blue ；
[0053]其中，red為原始圖片中對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的紅色通道的值；green為原始圖片中對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的綠色通道的值；blue為原始圖片中對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的藍(lán)色通道的值；gray為計(jì)算得到的灰度圖片中對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的灰度值。
[0054]所述步驟B2中將灰度圖片分成16 X 16的子塊；所述步驟B4中將平均亮度最大值減去平均亮度最小值，得到的差值再除以255.0f得到原始圖片的亮度均勻度。
[0055]本實(shí)施例中，所述步驟D中對(duì)原始圖片進(jìn)行高光區(qū)域、中間調(diào)區(qū)域、陰影區(qū)域的提取后，并對(duì)高光區(qū)域、中間調(diào)區(qū)域、陰影區(qū)域的邊緣進(jìn)行平滑過渡處理，保證邊緣過度自然。
[0056]所述步驟E中根據(jù)所述高光陰影深度圖對(duì)原始圖片進(jìn)行亮度校正是為了防止圖片亮度校正溢出，其計(jì)算公式為:
[0057]Float rat = depth/255.0f ；
[0058]int pixel = pixel+rat氺Brightness ；
[0059]其中，depth為深度圖中對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的深度值；pixel為原始圖片中對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的亮度值；int pixel為校正后的結(jié)果圖像中對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的亮度值brightness為亮度調(diào)整幅度值；rat為將depth歸一化到[0.0, 1.0]范圍內(nèi)的值。
[0060]根據(jù)上述公式可以看出，在Brightness值一樣時(shí),如果depth值越高則調(diào)整的亮度幅度越大，如果depth值越低則調(diào)整的亮度幅度越小,如果depth值為O則pixel值將一直保持不變。
[0061]如圖2所示，本發(fā)明還提供了一種改善圖片亮度分布的拍照裝置，其包括:
[0062]攝像頭10,用于捕獲原始圖片；
[0063]亮度分析單元20，用于檢測(cè)原始圖片的亮度分布情況并計(jì)算得到原始圖片的亮度均勻度；[0064]高光陰影提取單元30，用于對(duì)原始圖片進(jìn)行高光區(qū)域、中間調(diào)區(qū)域、陰影區(qū)域的提取，并生成高光陰影深度圖；
[0065]亮度校正單元40，用于對(duì)原始圖片進(jìn)行亮度校正，并輸出結(jié)果圖片。
[0066]其中，所述的亮度分析單元20、高光陰影提取單元30或亮度校正單元40分別采用獨(dú)立的計(jì)算芯片或集成在主芯片內(nèi)；亮度校正單元40既能智能的對(duì)圖片進(jìn)行矯正也能通過人為方法進(jìn)行矯正。
[0067]以下結(jié)合附圖3、4、5的例子進(jìn)行詳細(xì)說明:
[0068]首先，啟動(dòng)攝像頭并捕獲原始圖片:
[0069]點(diǎn)擊智能手機(jī)的相機(jī)apk快門進(jìn)行拍照，智能手機(jī)系統(tǒng)接收apk的命令通知攝像頭進(jìn)行場(chǎng)景捕獲，攝像頭順利捕獲了一張人像亮度正常背景亮度較暗的圖片，如圖3所示，并傳回系統(tǒng)AP端。
[0070]然后，對(duì)原始圖像進(jìn)行亮度分析:
[0071]AP端的亮度分析單元檢測(cè)到該張圖片的背景亮度過暗并輸出了一個(gè)該圖片的亮度均勻度進(jìn)行是否進(jìn)行亮度校正的判斷。
[0072]接著，進(jìn)行深度提取:
[0073]高光陰影提取單元對(duì)該圖片進(jìn)行高光區(qū)域、中間調(diào)區(qū)域、陰影區(qū)域的提取，并根據(jù)圖片實(shí)際像素亮度計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的深度值，并生成高光陰影深度圖，如圖4所示，生成深度圖后對(duì)深度圖不同區(qū)域的邊界進(jìn)行平滑處理。
[0074]最后，進(jìn)行亮度校正:
[0075]亮度校正單元根據(jù)接收到的高光陰影深度圖，對(duì)AP端接收到的原始圖片進(jìn)行亮度調(diào)整，如圖5所示，并將調(diào)整完的結(jié)果圖片通過系統(tǒng)傳回給APK進(jìn)行保存，從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)圖片亮度的分區(qū)域修復(fù)，使得圖片的整體亮度分布更自然。
[0076]上述說明示出并描述了本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例，如前，應(yīng)當(dāng)理解本發(fā)明并非局限于本文所披露的形式，不應(yīng)看作是對(duì)其他實(shí)施例的排除，而可用于各種其他組合、修改和環(huán)境，并能夠在本文發(fā)明構(gòu)想范圍內(nèi)，通過上述教導(dǎo)或相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)或知識(shí)進(jìn)行改動(dòng)。而本領(lǐng)域人員所進(jìn)行的改動(dòng)和變化不脫離本發(fā)明的精神和范圍，則都應(yīng)在本發(fā)明所附權(quán)利要求的保護(hù)范圍內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種改善圖片亮度分布的拍照方法，其特征在于，包括以下步驟: A.啟動(dòng)攝像頭并捕獲原始圖片； B.檢測(cè)原始圖片的亮度分布情況并計(jì)算得到原始圖片的亮度均勻度； C.判斷所述亮度均勻度是否超過預(yù)設(shè)值，若超過則進(jìn)入步驟D，否則直接輸出原始圖片為結(jié)果圖片； D.對(duì)原始圖片進(jìn)行高光區(qū)域、中間調(diào)區(qū)域、陰影區(qū)域的提取，并生成高光陰影深度圖； E.根據(jù)所述高光陰影深度圖對(duì)原始圖片進(jìn)行亮度校正，并輸出結(jié)果圖片。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種改善圖片亮度分布的拍照方法，其特征在于:所述步驟B中進(jìn)一步包括: B1.將原始圖片轉(zhuǎn)換為灰度圖片； B2.將所述灰度圖片分成多個(gè)子塊； B3.計(jì)算每個(gè)子塊的平均亮度值，并得到平均亮度最大值和平均亮度最小值； B4.根據(jù)所述平均亮度最大值和平均亮度最小值計(jì)算得到原始圖片的亮度均勻度。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種改善圖片亮度分布的拍照方法，其特征在于:所述步驟BI中將原始圖片轉(zhuǎn)換為灰度圖片，該灰度圖片中每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值的計(jì)算公式為:
int gray = 30氺red+59氺green+11氺blue ； 其中，red為原始圖片中對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的紅色通道的值；green為原始圖片中對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的綠色通道的值；blue為原始圖片中對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的藍(lán)色通道的值；gray為計(jì)算得到的灰度圖片中對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的灰度值。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種改善圖片亮度分布的拍照方法，其特征在于:所述步驟B2中將灰度圖片分成16X 16的子塊；所述步驟B4中將平均亮度最大值減去平均亮度最小值，得到的差值再除以255.0f得到原始圖片的亮度均勻度。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種改善圖片亮度分布的拍照方法，其特征在于:所述步驟D中對(duì)原始圖片進(jìn)行高光區(qū)域、中間調(diào)區(qū)域、陰影區(qū)域的提取后，并對(duì)高光區(qū)域、中間調(diào)區(qū)域、陰影區(qū)域的邊緣進(jìn)行平滑過渡處理。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種改善圖片亮度分布的拍照方法，其特征在于:所述步驟E中根據(jù)所述高光陰影深度圖對(duì)原始圖片進(jìn)行亮度校正的計(jì)算公式為:
Float rat = depth/255.0f ；
int pixel = pixel+rat氺Brightness ； 其中，depth為深度圖中對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的深度值；pixel為原始圖片中對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的亮度值；int pixel為校正后的結(jié)果圖像中對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的亮度值brightness為亮度調(diào)整幅度值；rat為將depth歸一化到[0.0, 1.0]范圍內(nèi)的值。
7.一種改善圖片亮度分布的拍照裝置，其特征在于，其包括: 攝像頭，用于捕獲原始圖片； 亮度分析單元，用于檢測(cè)原始圖片的亮度分布情況并計(jì)算得到原始圖片的亮度均勻度； 高光陰影提取單元，用于對(duì)原始圖片進(jìn)行高光區(qū)域、中間調(diào)區(qū)域、陰影區(qū)域的提取，并生成高光陰影深度圖； 亮度校正單元，用于對(duì)原始圖片進(jìn)行亮度校正，并輸出結(jié)果圖片。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種改善圖片亮度分布的拍照裝置，其特征在于:所述的亮度分析單元、高光陰影提取單元或亮度校正單元分別采用獨(dú)立的計(jì)算芯片或集成在主芯片內(nèi)。
【文檔編號(hào)】H04N5/232GK103702034SQ201410009341
【公開日】2014年4月2日 申請(qǐng)日期:2014年1月9日 優(yōu)先權(quán)日:2014年1月9日
【發(fā)明者】張偉, 張長定, 傅松林, 葉志鴻 申請(qǐng)人:廈門美圖之家科技有限公司