引導(dǎo)拍攝構(gòu)圖的方法及裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及攝像領(lǐng)域，提供了一種引導(dǎo)拍攝構(gòu)圖的方法及裝置，該方法包括：進(jìn)入預(yù)覽拍攝模式；抽取所述預(yù)覽拍攝畫面的線條；根據(jù)所述抽取的線條判斷情景拍攝模式；根據(jù)所述情景拍攝模式和所述抽取的線條獲取參考構(gòu)圖；根據(jù)所述參考構(gòu)圖進(jìn)行構(gòu)圖提示，引導(dǎo)拍攝構(gòu)圖。所述情景拍攝模式包括景物構(gòu)圖拍攝模式、人像構(gòu)圖拍攝模式、運(yùn)動(dòng)構(gòu)圖拍攝模式中的任一種或其任意組合。本發(fā)明通過拍攝構(gòu)圖的自動(dòng)引導(dǎo)，可以使拍攝者快速掌握相關(guān)拍攝技巧，拍出高質(zhì)量相片。
【專利說明】引導(dǎo)拍攝構(gòu)圖的方法及裝置
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及一種通過拍攝來自動(dòng)引導(dǎo)最佳構(gòu)圖的方法與
裝直。
【背景技術(shù)】
[0002]由于拍攝出好的照片往往需要一定的背景知識(shí)與技巧及經(jīng)驗(yàn)的積累，而大多數(shù)用戶并不完全掌握，從而導(dǎo)致拍出的照片中不是很滿意。構(gòu)圖，做為改善拍照效果重要的一點(diǎn)，它不像自動(dòng)對(duì)焦及自動(dòng)曝光一樣可借由相機(jī)的內(nèi)部協(xié)助完成，構(gòu)圖技巧更多是一種主觀判斷，比如對(duì)于主體位置，前景后景關(guān)系，顏色比重關(guān)系等等知識(shí)需要拍攝者通過學(xué)習(xí)相關(guān)理論知識(shí)并參考別人的相片或聽別人的指導(dǎo)最終不斷摸索，不斷積累提高。
[0003]因此，有待于提供一種可以智能快速對(duì)用戶最佳構(gòu)圖的進(jìn)行識(shí)別、判斷，
[0004]指導(dǎo)的方案，使拍攝者快速提高構(gòu)圖技巧，保證圖片構(gòu)圖效果滿意。現(xiàn)有的一些圖像處理技術(shù)如邊沿歸類算法，主動(dòng)輪廓模型算法，圖片處理軟件中的一些色彩提取工具與算法均可為本專利所用。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的在于提供一種拍攝構(gòu)圖的方法及裝置，能夠給不具有專業(yè)構(gòu)圖拍攝知識(shí)的用戶提供簡(jiǎn)單，方面的操作，拍出預(yù)設(shè)的構(gòu)圖相片。
[0006]本發(fā)明提供了一種引導(dǎo)拍攝構(gòu)圖的方法，該方法包括:
[0007]進(jìn)入預(yù)覽拍攝模式；
[0008]抽取所述預(yù)覽拍攝畫面的線條；
[0009]根據(jù)所述抽取的線條判斷情景拍攝模式；
[0010]根據(jù)所述情景拍攝模式和所述抽取的線條獲取參考構(gòu)圖；
[0011 ] 根據(jù)所述參考構(gòu)圖進(jìn)行構(gòu)圖提示，引導(dǎo)拍攝構(gòu)圖。
[0012]優(yōu)選的，所述情景拍攝模式包括景物構(gòu)圖拍攝模式、人像構(gòu)圖拍攝模式、運(yùn)動(dòng)構(gòu)圖拍攝模式中的任一種或其任意組合。
[0013]優(yōu)選的，所述根據(jù)所述參考構(gòu)圖進(jìn)行構(gòu)圖提示，引導(dǎo)拍攝構(gòu)圖包括:
[0014]比較所述預(yù)覽拍攝畫面的構(gòu)圖與所述參考構(gòu)圖是否一致，如果一致，則按照預(yù)覽拍攝畫面的構(gòu)圖進(jìn)行構(gòu)圖，如果不一致，則提示拍攝者。
[0015]優(yōu)選的，所述提示為語音提示或畫面提示。
[0016]優(yōu)選的，畫面提示為在移動(dòng)終端屏幕的預(yù)覽界面上顯示最佳構(gòu)圖的提示圖標(biāo)。
[0017]本發(fā)明還提供了一種引導(dǎo)拍攝構(gòu)圖的裝置，該裝置包括:
[0018]啟動(dòng)預(yù)覽拍攝模塊，用于進(jìn)入預(yù)覽拍攝模式；
[0019]抽取線條模塊，用于抽取所述預(yù)覽拍攝畫面的線條；
[0020]判斷模塊，用于根據(jù)所述抽取的線條判斷情景拍攝模式；
[0021]獲取參考構(gòu)圖模塊，用于根據(jù)所述情景拍攝模式和所述抽取的線條獲取參考構(gòu)圖；
[0022]引導(dǎo)構(gòu)圖模塊，用于根據(jù)所述參考構(gòu)圖進(jìn)行構(gòu)圖提示，引導(dǎo)拍攝構(gòu)圖。
[0023]優(yōu)選的，所述拍攝模式包括景物構(gòu)圖拍攝模式、人像構(gòu)圖拍攝模式、運(yùn)動(dòng)構(gòu)圖拍攝模式中的任一種或其任意組合。
[0024]優(yōu)選的，所述引導(dǎo)構(gòu)圖模塊包括:
[0025]比較模塊，用于比較所述預(yù)覽拍攝畫面的構(gòu)圖與所述參考構(gòu)圖是否一致，
[0026]提示模塊，用于當(dāng)所述預(yù)覽拍攝畫面的構(gòu)圖與所述參考構(gòu)圖不一致時(shí)，提示拍攝者；
[0027]返回模塊，用于當(dāng)所述預(yù)覽拍攝畫面的構(gòu)圖與所述參考構(gòu)圖不一致，且拍攝者調(diào)整構(gòu)圖時(shí)，重新進(jìn)入預(yù)覽拍攝模塊；
[0028]構(gòu)圖模塊，用于按照預(yù)覽拍攝畫面或參考構(gòu)圖進(jìn)行構(gòu)圖。
[0029]優(yōu)選的，所述提示為語音提示或畫面提示。
[0030]本發(fā)明還提供了一種移動(dòng)裝置，該移動(dòng)裝置包括如上所述的引導(dǎo)拍攝構(gòu)圖的裝置。
[0031]本發(fā)明的有益效果在于:本發(fā)明利用移動(dòng)終端拍照系統(tǒng)內(nèi)的系統(tǒng)設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)拍攝對(duì)象的構(gòu)圖沒有達(dá)到設(shè)定的推薦標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，則移動(dòng)終端會(huì)智能化的通過語言提醒或圖標(biāo)提醒拍攝者改變構(gòu)圖，以改變達(dá)到相應(yīng)的設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)，從而拍出構(gòu)圖完美的圖片。因此，采用本發(fā)明實(shí)例提供的技術(shù)方案解決了大多數(shù)拍攝者因?yàn)榍穼徝琅c構(gòu)圖能力，不知道如何合理的構(gòu)圖，比如對(duì)于拍照主體的位置，色彩比例關(guān)系，空間的比例等等，當(dāng)拍照者拍攝時(shí)由終端攝像頭的預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)值和攝像畫面捕獲的值進(jìn)行對(duì)比，自動(dòng)提醒用戶調(diào)整構(gòu)圖，以便拍攝出完美的畫面。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0032]圖1是本發(fā)明提供的拍攝構(gòu)圖方法的流程圖；
[0033]圖2是本發(fā)明提供的一個(gè)拍攝構(gòu)圖方法的實(shí)施例的流程圖；
[0034]圖3是本發(fā)明提供的拍攝構(gòu)圖裝置的結(jié)構(gòu)框圖；
[0035]圖4是本發(fā)明提供的一個(gè)實(shí)施例的拍攝構(gòu)圖裝置的結(jié)構(gòu)框圖；
[0036]圖5是發(fā)明實(shí)施例提供的線條對(duì)比方法示意圖；
[0037]圖6a是發(fā)明實(shí)施例提供的色彩對(duì)比深色(或冷色)與淺色(或暖色)各占0.5:
0.5比例,畫面從視覺角度不平衡示意圖；
[0038]圖6b是發(fā)明實(shí)施例提供的色彩對(duì)比深色(或冷色)與淺色(或暖色)占0.382:
0.618比例,畫面從視覺角度平衡示意圖；
[0039]圖7是發(fā)明提供的實(shí)施例人物位置對(duì)比方法示意圖；
[0040]圖8是發(fā)明提供的實(shí)施例運(yùn)動(dòng)位置對(duì)比模塊對(duì)比方法示意圖；
[0041]圖9是發(fā)明提供的實(shí)施例邊沿人像變形判斷模塊對(duì)比方法示意圖；
[0042]圖10是在廣角鏡頭拍攝圖像的邊沿區(qū)域識(shí)別出人臉的示意圖；
[0043]圖11是以人臉識(shí)別后位置為參考自動(dòng)進(jìn)行圖像重新構(gòu)圖并截圖輸出的示意圖。
【具體實(shí)施方式】[0044]下面結(jié)合具體的實(shí)施例及附圖對(duì)的技術(shù)方案進(jìn)行詳細(xì)的描述，以使其更加清楚。以下實(shí)施例僅為了描述本發(fā)明所列舉的較為詳細(xì)的實(shí)施例，并不作為對(duì)本發(fā)明的限定。
[0045]本發(fā)明通過根據(jù)攝像時(shí)一些特定的構(gòu)圖法則在拍照風(fēng)景，建筑，人物時(shí)對(duì)現(xiàn)有位置，顏色對(duì)比等進(jìn)行對(duì)比判斷，如發(fā)現(xiàn)偏差，則通過語言提示或界面提醒的方式，提示拍攝者調(diào)整在預(yù)覽界面中位置與構(gòu)圖，以便拍出完美的相片。
[0046]參見圖1，本發(fā)明提供的引導(dǎo)拍攝構(gòu)圖的方法，該方法包括:
[0047]步驟SlOl:進(jìn)入預(yù)覽拍攝模式。
[0048]步驟S102:抽取預(yù)覽拍攝畫面的線條。
[0049]步驟S103:根據(jù)抽取的線條判斷情景拍攝模式。
[0050]情景拍攝模式包括景物構(gòu)圖拍攝模式、人像構(gòu)圖拍攝模式、運(yùn)動(dòng)構(gòu)圖拍攝模式中的任一種或其任意組合。
[0051]步驟S104:根據(jù)情景拍攝模式和抽取的線條獲取參考構(gòu)圖。
[0052]步驟S105:根據(jù)參考構(gòu)圖進(jìn)行構(gòu)圖提示，引導(dǎo)拍攝構(gòu)圖。
[0053]提示為語音提示或畫面提示。
[0054]畫面提示為在移動(dòng)終端屏幕的預(yù)覽界面上顯示最佳構(gòu)圖的提示圖標(biāo)。
[0055]參考構(gòu)圖只是供拍攝者參考，拍攝者可以不按參考構(gòu)圖拍攝。
[0056]參見圖2，根據(jù)參考構(gòu)圖進(jìn)行構(gòu)圖提示，引導(dǎo)拍攝構(gòu)圖包括:
[0057]步驟S1051:比較預(yù)覽拍攝畫面的構(gòu)圖與參考構(gòu)圖是否一致，如果不一致，則執(zhí)行步驟S1052:提示拍攝者。
[0058]參見圖3，本發(fā)明提供的引導(dǎo)拍攝構(gòu)圖的裝置100，該裝置包括:
[0059]啟動(dòng)預(yù)覽拍攝模塊，用于進(jìn)入預(yù)覽拍攝模式。
[0060]抽取線條模塊102，用于抽取預(yù)覽拍攝畫面的線條。
[0061]判斷模塊103，用于根據(jù)抽取的線條判斷情景拍攝模式。
[0062]拍攝模式包括景物構(gòu)圖拍攝模式、人像構(gòu)圖拍攝模式、運(yùn)動(dòng)構(gòu)圖拍攝模式中的任一種或其任意組合。
[0063]獲取參考構(gòu)圖模塊104，用于根據(jù)情景拍攝模式和抽取的線條獲取參考構(gòu)圖；
[0064]引導(dǎo)構(gòu)圖模塊105，用于根據(jù)參考構(gòu)圖進(jìn)行構(gòu)圖提示，引導(dǎo)拍攝構(gòu)圖。
[0065]參見圖4，引導(dǎo)構(gòu)圖模塊105包括:
[0066]比較模塊1051，用于比較預(yù)覽拍攝畫面的構(gòu)圖與參考構(gòu)圖是否一致。
[0067]提示模塊1052，用于當(dāng)預(yù)覽拍攝畫面的構(gòu)圖與參考構(gòu)圖不一致時(shí)，提示拍攝者。
[0068]提示為語音提示或畫面提示。
[0069]本發(fā)明還提供了 一種移動(dòng)裝置，該移動(dòng)裝置包括如上的引導(dǎo)拍攝構(gòu)圖的裝置。
[0070]下面以參考構(gòu)圖為最佳構(gòu)圖為例，對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步的說明。
[0071]步驟SlOl:進(jìn)入預(yù)覽拍攝模式。
[0072]在步驟SlOl中，移動(dòng)終端拍攝頭部或拍攝畫面。
[0073]在本發(fā)明實(shí)施例中，在步驟SlOl之前還包括:預(yù)先設(shè)置移動(dòng)終端內(nèi)置的最佳構(gòu)圖的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)值。預(yù)先設(shè)置移動(dòng)終端最佳構(gòu)圖相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)值主要包括但不限于以下內(nèi)容:預(yù)先設(shè)置構(gòu)圖的九宮格線或黃金分割線對(duì)比標(biāo)準(zhǔn)值；預(yù)先設(shè)置的顏色比重對(duì)比標(biāo)準(zhǔn)值；預(yù)先設(shè)置的人像位置對(duì)比標(biāo)準(zhǔn)值，預(yù)先設(shè)置的廣角人像位置標(biāo)準(zhǔn)值等，[0074]步驟S102:抽取預(yù)覽拍攝畫面的線條。
[0075]步驟S103:根據(jù)抽取的線條判斷情景拍攝模式。
[0076]情景拍攝模式包括景物構(gòu)圖拍攝模式、人像構(gòu)圖拍攝模式、運(yùn)動(dòng)構(gòu)圖拍攝模式中的任一種或其任意組合。
[0077]步驟S104:根據(jù)情景拍攝模式和抽取的線條獲取最佳構(gòu)圖。
[0078]判斷最佳構(gòu)圖的方法包括:
[0079]將捕獲的預(yù)覽拍攝畫面信息使用圖像邊沿與輪廓線提取技術(shù)提取線條邊沿，計(jì)算各種邊沿間距比例，按照九宮格構(gòu)圖或黃金分割比例0.618對(duì)比，是否處于最佳構(gòu)圖比例視覺。
[0080]將捕獲的預(yù)覽拍攝畫面進(jìn)行圖像色彩分析技術(shù)提取色塊信息，根據(jù)構(gòu)圖對(duì)比模塊美學(xué)色彩比例比較，是否深色與淺色，暖色調(diào)與冷色調(diào)等之間在黃金分割比例0.618平衡比例。
[0081]將捕獲的預(yù)覽拍攝畫面進(jìn)行圖像處理與人臉識(shí)別，如出現(xiàn)識(shí)別的人臉，則根據(jù)人臉在整個(gè)圖像中位置判斷人像是否處于九宮格構(gòu)圖或黃金分割比例最佳構(gòu)圖位置。
[0082]將捕獲的預(yù)覽拍攝畫面進(jìn)行人臉識(shí)別處理，如出現(xiàn)識(shí)別的人臉，則使用圖像邊沿與輪廓線提取技術(shù)，判斷人臉?biāo)闹苁欠裼姓趽跷锘蛑丿B物，以避免在拍照中出現(xiàn)類似“頭上長(zhǎng)樹”的干擾人像的失敗構(gòu)圖。
[0083]將捕獲的預(yù)覽拍攝畫面進(jìn)行圖像處理，如發(fā)現(xiàn)快速運(yùn)動(dòng)物體，根據(jù)構(gòu)圖對(duì)比模塊中運(yùn)動(dòng)物體在運(yùn)動(dòng)方向提前量進(jìn)行比較，是否處于最佳構(gòu)圖比例視覺。
[0084]預(yù)覽拍攝畫面的同時(shí)判斷焦距是否處于廣角模式，如處于廣角，由于廣角模式邊沿變形特性，如進(jìn)一步在畫面邊沿附近識(shí)別出的人臉，可能造成人臉變形，則給以拍照者提醒將主體偏移畫面邊沿。
[0085]最佳構(gòu)圖只是供拍攝者參考，拍攝者可以不按最佳構(gòu)圖拍攝。
[0086]步驟S105:根據(jù)最佳構(gòu)圖進(jìn)行構(gòu)圖提示，引導(dǎo)拍攝構(gòu)圖。
[0087]下面對(duì)本發(fā)明用到的一些方法進(jìn)行說明。
[0088]九宮格與黃金分割構(gòu)圖法，參見圖5，是一種根據(jù)黃金分割點(diǎn)約0.618的數(shù)學(xué)美學(xué)理論法則為依據(jù)，將水平分界線條，垂直分界線線條，分別放在三分法的約0.618比例線條上，將主體的焦點(diǎn)盡量放到水平與垂直分割線的交叉點(diǎn)106上，所以根據(jù)這個(gè)美學(xué)原理，當(dāng)移動(dòng)終端攝像頭捕獲到畫面并通過圖像邊沿與輪廓線提取技術(shù)提取內(nèi)部對(duì)焦主體與線條107，判斷是否按照九宮格與黃金分割構(gòu)圖法，如果出現(xiàn)線條與對(duì)焦主體出現(xiàn)偏差，移動(dòng)終端給以圖標(biāo)(閃爍或動(dòng)畫)108或語音智能的提醒，輪廓線向九宮格與黃金分割線靠近的提醒。
[0089]色彩比重對(duì)比法。參見圖6a和圖6b，根據(jù)美學(xué)色彩比例，深色(或暖色調(diào))110與淺色109 (或冷色調(diào))之間如果完全按1:1分配在畫面中會(huì)造成色差比重視覺不平衡，以由于深色110比重大所以面積需要小，淺色109比重小所以需面積小，而只有深色或淺色比重按黃金分割比例111，即0.382:0.618時(shí)就會(huì)達(dá)到一種畫面的色彩美學(xué)平衡。當(dāng)移動(dòng)終端攝像頭捕獲到畫面內(nèi)部時(shí)提取畫面內(nèi)色塊比例，如果比例低于0.382:0.618的比例數(shù)字閾值時(shí)，移動(dòng)終端給以圖標(biāo)或語音智能的提醒。
[0090]以下為在人像構(gòu)圖拍攝模式中得出參考構(gòu)圖的具體方法:[0091]人像位置判斷法。參見圖7，將捕獲的拍攝畫面人臉識(shí)別處理，當(dāng)捕獲識(shí)別到人臉時(shí)111，則根據(jù)人臉來判斷人物的遠(yuǎn)近與所處的畫面位置，同時(shí)根據(jù)九宮格與黃金分割構(gòu)圖法0.618的一些構(gòu)圖法則判斷條件，來判斷人物是否處于一個(gè)比較合適構(gòu)圖位置，比如112黃金分割交叉點(diǎn)上。
[0092]人像遮擋判斷法，參見圖8，將捕獲的拍攝畫面處理如識(shí)別出的人臉113，通過圖像邊沿與輪廓線提取技術(shù)判斷人像四周是否有遮擋物或重疊物114，以避免在拍照中出現(xiàn)類似“頭上長(zhǎng)樹”的干擾人像的失敗構(gòu)圖。
[0093]廣角模式人像位置判斷法，參見圖10，如處于廣角，由于廣角模式邊沿變形特性，如在畫面邊沿附近識(shí)別出的人臉，則可能是用戶站位過偏，可能造成人像變形116，給以拍照者提醒，調(diào)整拍攝位置或者要求被拍著改邊位置。
[0094]參見圖11，是以人臉識(shí)別后位置為參考自動(dòng)進(jìn)行圖像重新構(gòu)圖并截圖輸出的示意圖。
[0095]以下為在運(yùn)動(dòng)構(gòu)圖拍攝模式中得出參考構(gòu)圖的具體方法:
[0096]運(yùn)動(dòng)物體最佳位置構(gòu)圖判斷法。參見圖9，攝像頭捕獲的畫面中運(yùn)動(dòng)的物體，為了保證拍攝構(gòu)圖的美觀與，需要在運(yùn)動(dòng)方向上預(yù)留一定提前量空間，通過對(duì)移動(dòng)物體的位移的判斷，當(dāng)提前量位置位于橫向構(gòu)圖0.618的區(qū)域115時(shí)給予圖標(biāo)或語音智能的提醒最佳構(gòu)圖位置。
[0097]綜上所述，本發(fā)明實(shí)施例是利用構(gòu)圖對(duì)比模塊中相關(guān)構(gòu)圖法則標(biāo)準(zhǔn)值，若拍照畫面構(gòu)圖沒有達(dá)到預(yù)定的標(biāo)準(zhǔn)，則移動(dòng)終端會(huì)自動(dòng)智能化的圖標(biāo)提醒或語音提醒使用者調(diào)整構(gòu)圖達(dá)到預(yù)期的最佳拍攝效果，因此，采用本發(fā)明實(shí)施例提高的技術(shù)方案解決了絕大多數(shù)攝影對(duì)于拍攝構(gòu)圖技巧不足的現(xiàn)狀，通過拍攝構(gòu)圖的自動(dòng)引導(dǎo)，可以使拍攝者快速掌握相關(guān)拍攝技巧，拍出高質(zhì)量相片。
[0098]本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實(shí)現(xiàn)上述實(shí)施例方法中的全部或部分步驟可以通過程序指令相關(guān)的硬件來完成，所屬的程序可以存儲(chǔ)于一計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中，存儲(chǔ)介質(zhì)，如R0M/RAM,磁盤、光盤等。
[0099]本發(fā)明提供的技術(shù)發(fā)方案解決了絕大多數(shù)攝影對(duì)于拍攝構(gòu)圖技巧不足的現(xiàn)狀，通過拍攝構(gòu)圖的自動(dòng)引導(dǎo)，可以使拍攝者快速掌握相關(guān)拍攝技巧，拍出高質(zhì)量相片。
[0100]說明
[0101]1、圖像邊緣檢測(cè)是圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺中的基本問題，邊緣檢測(cè)的目的是標(biāo)識(shí)數(shù)字圖像中亮度變化明顯的點(diǎn)。圖像屬性中的顯著變化通常反映了屬性的重要事件和變化。這些包括(i)深度上的不連續(xù)、(ii)表面方向不連續(xù)、(iii)物質(zhì)屬性變化和(iv)場(chǎng)景照明變化。邊緣檢測(cè)是圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺中，尤其是特征提取中的一個(gè)研究領(lǐng)域。目前可用的檢測(cè)算法包括一階=RobertsCross算子，Prewitt算子，Sobel算子，Canny算子，羅盤算子，二階:Marr-HiIdreth,在梯度方向的二階導(dǎo)數(shù)過零點(diǎn)。目前，Canny算子(或者這個(gè)算子的變體)是最常用的邊緣檢測(cè)方法。
[0102]Roberts算子是一種利用局部差分算子尋找邊緣的算子。
[0103]Sobel算子是一種用于邊緣檢測(cè)算子，主要是一階微分算子，在技術(shù)上它是以離散型的差分算子，用來運(yùn)算圖像亮度函數(shù)的梯度的近似值，
[0104]Prewitt算子該算子與Sobel算子類似，只是權(quán)值有所變化，但兩者實(shí)現(xiàn)起來功能還是有差距的，Sobel要比Prewitt更能準(zhǔn)確檢測(cè)圖像邊緣。
[0105]Canny算子是一個(gè)具有濾波，增強(qiáng)，檢測(cè)的多階段的優(yōu)化算子，在進(jìn)行處理前，Canny算子先利用高斯平滑濾波器來平滑圖像以除去噪聲，Canny分割算法采用一階偏導(dǎo)的有限差分來計(jì)算梯度幅值和方向，在處理過程中，Canny算子還將經(jīng)過一個(gè)非極大值抑制的過程，最后Canny算子還采用兩個(gè)閾值來連接邊緣。
[0106]Marr-Hildreth算子即稱拉普拉斯高斯算子，也稱LOG算子。該算子結(jié)合了拉普拉斯和高斯兩種算子，它把高斯平滑濾波器和拉普拉斯銳化器結(jié)合起來，充分利用了高斯函數(shù)具有良好的濾波性能的作用，能對(duì)圖像進(jìn)行很好的濾波，去除噪聲再進(jìn)行邊緣檢測(cè)。
[0107]參考文獻(xiàn)如下:
[0108]Canny, J., A Computational Approach To Edge Detection, IEEE Trans.PatternAnalysis and Machine Intelligence, 8:679-714，1986.[0109]坎迪.瓊，一種邊緣檢測(cè)的計(jì)算方法，國(guó)際頂級(jí)刊物TPAMI電氣和電子工程師協(xié)會(huì)圖像分析與智能機(jī)器機(jī)構(gòu)1986年期刊
[0110]Lindebergj Tony^Edge detection and ridge detection with automatic scaleselection' International Journal of Computer Vision，30，2，ppll7—154,1998.[0111]林德貝爾格，托尼(自動(dòng)尺度選擇的邊緣及山脊線檢測(cè))國(guó)際期刊計(jì)算機(jī)視界30，2, ppll7—154, 1998.[0112]2、圖像的顏色特征是最直觀的視覺特征，它包含豐富的信息含量，所以它也就成為應(yīng)用最廣泛的一種特征提取技術(shù)，主要的方法有顏色直方圖法，累計(jì)直方圖發(fā)，主色調(diào)法，顏色矩和顏 色布局法等等。
[0113]顏色直方圖用以反映圖像顏色的組成分布，即各種顏色出現(xiàn)的概率。
[0114]Swain(斯維因)和Ballard(巴拉德)最先提出了應(yīng)用顏色直方圖進(jìn)行圖像特征提取的方法。
[0115]參考文獻(xiàn)如下:
[0116]Swain MJ, Ballard DH.Color indexing[J].International Journal ofComputer Vision, 1991, 7(I)
[0117]斯維因，巴拉德顏色索引[J]。國(guó)際計(jì)算機(jī)視覺期刊1991
[0118]3、顏色矩是一種有效的顏色特征，該方法利用線性代數(shù)中矩的概念，將圖像
[0119]中的顏色分布用其矩表示，由Stricker (斯特里克)和Orengo (奧倫戈)提
[0120]出。參考文獻(xiàn)如下:
[0121]Strieker M, Orengo M.Similarity of color images[J].Proc.SPIE Storage andRetrieval for Image and Video Databases, 1995。
[0122]斯特里克，奧倫戈。彩色圖像的相似性，引用SPIE存儲(chǔ)和檢索對(duì)圖像和視頻數(shù)據(jù)庫，1995。
[0123]以上所述實(shí)施例僅表達(dá)了本發(fā)明的幾種實(shí)施方式，其描述較為具體和詳細(xì)，但并不能因此而理解為對(duì)本發(fā)明范圍的限制。應(yīng)當(dāng)指出的是，對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干變形和改進(jìn)，這些都屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)以所附權(quán)利要求為準(zhǔn)。
【權(quán)利要求】
1.一種引導(dǎo)拍攝構(gòu)圖的方法，其特征在于，該方法包括: 進(jìn)入預(yù)覽拍攝模式； 抽取所述預(yù)覽拍攝畫面的線條； 根據(jù)所述抽取的線條判斷情景拍攝模式； 根據(jù)所述情景拍攝模式和所述抽取的線條獲取參考構(gòu)圖； 根據(jù)所述參考構(gòu)圖進(jìn)行構(gòu)圖提示，引導(dǎo)拍攝構(gòu)圖。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的引導(dǎo)拍攝構(gòu)圖的方法，其特征在于，所述情景拍攝模式包括景物構(gòu)圖拍攝模式、人像構(gòu)圖拍攝模式、運(yùn)動(dòng)構(gòu)圖拍攝模式中的任一種或其任意組合。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的引導(dǎo)拍攝構(gòu)圖的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述參考構(gòu)圖進(jìn)行構(gòu)圖提示，引導(dǎo)拍攝構(gòu)圖包括: 比較所述預(yù)覽拍攝畫面的構(gòu)圖與所述參考構(gòu)圖是否一致，如果一致，則按照預(yù)覽拍攝畫面的構(gòu)圖進(jìn)行構(gòu)圖，如果不一致，則提示拍攝者。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的引導(dǎo)拍攝構(gòu)圖的方法，其特征在于，所述提示為語音提示或畫面提示。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的引導(dǎo)拍攝構(gòu)圖的方法，其特征在于，畫面提示為在移動(dòng)終端屏幕的預(yù)覽界面上顯示最佳構(gòu)圖的提示圖標(biāo)。
6.一種引導(dǎo)拍攝構(gòu)圖的裝置，其特征在于，該裝置包括: 啟動(dòng)預(yù)覽拍攝模塊，用于進(jìn)入預(yù)覽拍攝模式； 抽取線條模塊，用于抽取所述預(yù)覽拍攝畫面的線條； 判斷模塊，用于根據(jù)所述抽取的線條判斷情景拍攝模式； 獲取參考構(gòu)圖模塊，用于根據(jù)所述情景拍攝模式和所述抽取的線條獲取參考構(gòu)圖； 引導(dǎo)構(gòu)圖模塊，用于根據(jù)所述參考構(gòu)圖進(jìn)行構(gòu)圖提示，引導(dǎo)拍攝構(gòu)圖。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的引導(dǎo)拍攝構(gòu)圖的裝置，其特征在于，所述拍攝模式包括景物構(gòu)圖拍攝模式、人像構(gòu)圖拍攝模式、運(yùn)動(dòng)構(gòu)圖拍攝模式中的任一種或其任意組合。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的引導(dǎo)拍攝構(gòu)圖的裝置，其特征在于，所述引導(dǎo)構(gòu)圖模塊包括: 比較模塊，用于比較所述預(yù)覽拍攝畫面的構(gòu)圖與所述參考構(gòu)圖是否一致， 提示模塊，用于當(dāng)所述預(yù)覽拍攝畫面的構(gòu)圖與所述參考構(gòu)圖不一致時(shí)，提示拍攝者。
9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的引導(dǎo)拍攝構(gòu)圖的裝置，其特征在于，所述提示為語音提示或畫面提示。
10.一種移動(dòng)裝置，其特征在于，該移動(dòng)裝置包括權(quán)利要求6 — 9任一項(xiàng)所述的引導(dǎo)拍攝構(gòu)圖的裝置。
【文檔編號(hào)】H04N5/232GK103929596SQ201410182684
【公開日】2014年7月16日 申請(qǐng)日期:2014年4月30日 優(yōu)先權(quán)日:2014年4月30日
【發(fā)明者】張輝 申請(qǐng)人:深圳市中興移動(dòng)通信有限公司