CN103973988B - 场景识别方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种场景识别方法及装置。该场景识别方法包括：获取图像及所述图像对应的传感数据；根据所述传感数据对所述图像的场景进行非高动态光照渲染HDR场景确定；当不能确定所述图像的场景是否为非HDR场景时，提取所述图像的图像特征；根据所述图像特征确定所述图像的场景是否为HDR场景。

Description

场景识别方法及装置
技术领域
本发明涉及图像技术领域，尤其涉及一种场景识别方法及装置。
背景技术
高动态光照渲染(High-Dynamic Range，HDR)场景是指场景动态范围大于图片动态范围的场景。在HDR场景下需要采用HDR合成算法进行图像合成以得到图像高质量的图片。因此能否准确判断图像的场景是否是HDR场景对于在HDR场景下能否形成高质量的图片至关重要。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种场景识别方法及装置，能够提高识别图像的场景是否是HDR场景的准确率。
在第一方面，本发明提供了一种场景识别方法，该方法包括：
获取图像及所述图像对应的传感数据；
根据所述传感数据对所述图像的场景进行非高动态光照渲染HDR场景确定；
当不能确定所述图像的场景是否为非HDR场景时，提取所述图像的图像特征；
根据所述图像特征确定所述图像的场景是否为HDR场景。
在第一方面的第一种可能的实现方式中，所述提取所述图像的图像特征具体为：根据所述图像的图像直方图分布提取所述图像的暗区像素比例、亮区像素比例、暗区直方图变化的剧烈程度及亮区直方图变化的剧烈程度。
结合第一方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能实现的方式中，所述根据所述图像特征确定所述图像是否为HDR场景的步骤包括：根据所述图像特征判断所述图像是否欠曝，以及判断所述图像是否过曝；当所述图像欠曝且所述图像的亮区像素比例不小于预先设定的HDR场景时亮区像素比例的最小值时，和/或当所述图像过曝且所述图像的暗区像素比例不小于预先设定的HDR场景时暗区像素比例的最小值时，所述图像的场景为HDR场景。
结合第一方面的第二种可能的实现方式，在第三种可能实现的方式中，所述根据所述图像特征判断所述图像是否欠曝，以及判断所述图像是否过曝具体为：当所述暗区像素比例不小于预先设定的暗区像素比例阈值时，确定所述图像欠曝；当所述暗区直方图变化剧烈程度不小于预先设定的暗区直方图变化剧烈程度阈值且所述暗区像素比例不小于预先设定的暗区直方图变化剧烈程度达到阈值时暗区像素比例的最小值时，确定所述图像欠曝；当所述亮区像素比例不小于预先设定的亮区像素比例阈值时，确定所述图像过曝；当所述亮区直方图变化剧烈程度不小于预先设定的亮区直方图变化剧烈程度阈值且所述亮区像素比例不小于预先设定的亮区直方图变化剧烈程度达到阈值时亮区像素比例的最小值时，确定所述图像过曝。
结合第一方面的第二种可能的实现方式或结合第一方面的第三种可能的实现方式，在第四种可能实现的方式中，所述根据所述图像特征确定所述图像是否为HDR场景的步骤还包括：当所述图像欠曝且所述图像的亮区像素比例不小于预先设定的HDR场景时亮区像素比例的最小值时，且所述图像不过曝时，确定所述图像的场景为第一HDR场景；当所述图像过曝且所述图像的暗区像素比例不小于预先设定的HDR场景时暗区像素比例的最小值时，且所述图像不欠曝时，确定所述图像的场景为第二HDR场景；当所述图像欠曝且所述图像的亮区像素比例不小于预先设定的HDR场景时亮区像素比例的最小值时，且当所述图像过曝且所述图像的暗区像素比例不小于预先设定的HDR场景时暗区像素比例的最小值时，确定所述图像的场景为第三HDR场景。
结合第一方面或结合第一方面的第一种可能的实现方式或结合第一方面的第二种可能的实现方式或结合第一方面的第三种可能的实现方式或结合第一方面的第四种可能的实现方式，在第五种可能实现的方式中，在所述提取所述图像的图像特征之前，所述方法还包括：对所述图像进行下采样处理。
在第二方面，本发明提供一种场景识别装置，该装置包括：
获取单元，用于获取图像及所述图像对应的传感数据；
第一确定单元，用于根据所述传感数据对所述图像的场景进行非高动态光照渲染HDR场景确定；
提取单元，用于当不能确定所述图像的场景是否为非HDR场景时，提取所述图像的图像特征；
第二确定单元，用于根据所述图像特征确定所述图像的场景是否为HDR场景。
在第二方面的第一种可能的实现方式中，所述提取单元具体用于：根据所述图像的图像直方图分布提取所述图像的暗区像素比例、亮区像素比例、暗区直方图变化的剧烈程度及亮区直方图变化的剧烈程度。
结合二方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能实现的方式中，所述第二确定单元包括：判断模块和确定模块；所述判断模块用于根据所述图像特征判断所述图像是否欠曝，以及判断所述图像是否过曝；所述确定模块用于：当图像欠曝且所述图像的亮区像素比例不小于预先设定的HDR场景时亮区像素比例的最小值时，和/或当所述图像过曝且所述图像的暗区像素比例不小于预先设定的HDR场景时暗区像素比例的最小值时，所述图像的场景为HDR场景。
结合第二方面的第二种可能的实现方式，在第三种可能实现的方式中，所述判断模块具体用于：当所述暗区像素比例不小于预先设定的暗区像素比例阈值时，确定所述图像欠曝；当所述暗区直方图变化剧烈程度不小于预先设定的暗区直方图变化剧烈程度阈值且所述暗区像素比例不小于预先设定的暗区直方图变化剧烈程度达到阈值时暗区像素比例的最小值时，确定所述图像欠曝；当所述亮区像素比例不小于预先设定的亮区像素比例阈值时，确定所述图像过曝；当所述亮区直方图变化剧烈程度不小于预先设定的亮区直方图变化剧烈程度阈值且所述亮区像素比例不小于预先设定的亮区直方图变化剧烈程度达到阈值时亮区像素比例的最小值时，确定所述图像过曝。
结合第二方面的第二种可能的实现方式或结合第二方面的第三种可能的实现方式，在第四种可能实现的方式中，所述确定模块还用于：
当所述图像欠曝且所述图像的亮区像素比例不小于预先设定的HDR场景时亮区像素比例的最小值时，且所述图像不过曝时，确定所述图像的场景为第一HDR场景；
当所述图像过曝且所述图像的暗区像素比例不小于预先设定的HDR场景时暗区像素比例的最小值时，且所述图像不欠曝时，确定所述图像的场景为第二HDR场景；
当所述图像欠曝且所述图像的亮区像素比例不小于预先设定的HDR场景时亮区像素比例的最小值时，且当所述图像过曝且所述图像的暗区像素比例不小于预先设定的HDR场景时暗区像素比例的最小值时，确定所述图像的场景为第三HDR场景。
结合第二方面或结合第二方面的第一种可能的实现方式或结合第二方面的第二种可能的实现方式或结合第二方面的第三种可能的实现方式或结合第二方面的第四种可能的实现方式，在第五种可能实现的方式中，所述装置还包括：图像处理单元，用于在所述提取单元提取所述图像的图像特征之前，对所述图像进行下采样处理。
在第三方面，本发明提供一种终端，该终端包括第二方面中任一所述的装置。
通过上述方案，利用传感数据判断图像是否是非HDR场景可有效提高判断场景的速度，在根据传感数据无法进行判断时，再利用图像特征进行判断图像的场景，能够有效提高判断图像的场景是否是HDR场景的准确率。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的一种场景识别方法的流程图；
图2为本发明实施例二提供的一种场景识别装置的结构示意图；
图3为本发明实施例三提供的一种具有拍照功能的终端的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部份实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
下面以图1为例详细说明本发明实施例一提供的一种场景识别方法，图1为本发明实施例一提供的一种场景识别方法的流程图。该场景识别方法的执行主体为具有拍照功能的终端。如图1所示，该场景识别方法包括以下步骤：
步骤S101，获取图像及该图像对应的传感数据。
其中，该图像为终端拍照时的预览图像，传感数据为获取预览图像时通过传感器获取的传感数据。如，通过传感器获取的曝光时间，平均亮度及感光度(InternationalStandards Organization，ISO)等数据。
步骤S102,根据传感数据对图像的场景进行非HDR场景确定。
终端首先根据获取的传感数据初步判断此时获取的图像的场景是否为非HDR场景。当获取到的传感数据符合非HDR场景的标准时，则可确定该图像的场景为非HDR场景。例如，获取到的曝光时间太长，ISO值太大或平均亮度太小，说明图像当前的场景为夜晚或者低照度的场景下，则可确认此时图像的场景为非HDR场景。
需要说明的是，根据传感数据只能判断出图像的场景不是HDR场景，还有可能判断不出图像的场景是不是非HDR场景，因此当根据传感数据无法确定图像的场景是否是非HDR场景时，需要通过其它步骤进行进一步判断。
步骤S103,当不能确定图像的场景是否为非HDR场景时，提取图像的图像特征。
具体的，每个图像会对应一个的图像直方图，根据图像对应的图像直方图分布提取图像的暗区像素比例(low_sum_ratio)，亮区像素比例(high_sum_ratio)，暗区直方图变化的剧烈程度(low_diff_hist)及亮区直方图变化的剧烈程度(high_diff_hist)，以便于终端根据这些提取的图像特征进一步判断该图像的场景是否是HDR场景。
步骤S104，根据图像特征确定图像的场景是否为HDR场景。
首先需要说明的是，终端中预先设置用于判断图像是否是HDR场景时所用到的阈值，这些阈值包括：暗区像素比例阈值(sumThreshold_low)，亮区像素比例阈值(sumThreshold_high)，暗区直方图变化剧烈程度阈值(DIFFThreshold_low)，亮区直方图变化剧烈程度阈值(DIFFThreshold_high)，当low_diff_hist达到DIFFThreshold_low时暗区像素的最小值(HDR_SUM_THRESHOLD_LOW_MIN_FOR_DIFF)，当high_diff_hist达到DIFFThreshold_high时亮区像素的最小值(HDR_SUM_THRESHOLD_HIGH_MIN_FOR_DIFF)，HDR场景时暗区像素比例的最小值(HDR_SUM_THRESHOLD_LOW_MIN)，HDR场景时亮区像素比例的最小值(HDR_SUM_THRESHOLD_HIGH_MIN)。每个阈值的具体大小可根据不同终端的不同配置设定不同的值，对于阈值的大小本发明不做具体限定。
终端将基于上述预先设定的阈值，根据提取到图像特征进行判断。终端首先判断图像是否欠曝，同时判断图像是否过曝。
当提取的图像特征至少满足下列条件之一时，则可确定该图像欠曝：
low_sum_ratio不小于sumThreshold_low；
low_diff_hist不小于DIFFThreshold_low且low_sum_ratio不小于HDR_SUM_THRESHOLD_LOW_MIN_FOR_DIFF。
这是因为满足以上条件之一时，图像的亮度直方图分布聚集在暗区或者在暗区变化较激烈，所以欠曝。
当提取的图像特征至少满足下列条件之一时，则可确定该图像过曝：
high_sum_ratio不小于sumThreshold_high；
high_diff_hist不小于DIFFThreshold_high且high_sum_ratio不小于HDR_SUM_THRESHOLD_HIGH_MIN_FOR_DIFF。
这是因为满足以上条件之一时，图像的亮度直方图分布聚集在亮区或者在亮区变化较激烈，所以过曝。
在确认图像是否欠曝及过曝之后，进行进一步判断。
当提取的图像特征至少满足下列条件之一时，则可确定该图像的场景为HDR场景。
图像欠曝且high_sum_ratio不小于HDR_SUM_THRESHOLD_HIGH_MIN(以下简称条件一)；
图像过曝且low_sum_ratio不小于HDR_SUM_THRESHOLD_LOW_MIN(以下简称条件二)。
满足以上条件之一时说明当前图像的动态范围不足以表现真实场景的动态范围，所以是HDR场景。
当图像特征在满足条件一或条件二或同时满足条件一和条件二时的HDR场景还是存在区别的。为能够对图像合成提供更精准的数据，还需要对HDR场景进行分类。如表1所示，其为判断HDR场景类别的逻辑关系表。
表1
从表1可以看出，当图像的图像特征满足条件一且图像不过曝时，确定该图像的场景为第一HDR场景。当图像的图像特征满足条件二且图像不欠曝时，确定该图像的场景为第二HDR场景。当图像的图像特征同时满足条件一和条件二时，确定该图像的场景为第三HDR场景。当图像的图像特征同时不满足条件一和条件二时，确定该图像的场景为非HDR场景。
在判断图像的场景为HDR场景之后进一步判断HDR场景的类型，能够为对HDR场景下的图像进行HDR合成时提供更加精准的数据，如，曝光所需图像的帧数及曝光强度等，从而有效提高在HDR场景下拍照的图片质量。
具体的，从表1中还可以看出，当确定图像的场景为第一HDR场景，则在拍照进行HDR合成时，根据确定的第一HDR场景进行两帧图像合成，一帧正常曝光，一帧往亮曝来合成图片。当确定图像的场景为第二HDR场景，则在拍照进行HDR合成时，根据确定的第二HDR场景进行两帧图像合成，一帧正常曝光，一帧往暗曝来合成图片。当确定图像的场景为第三HDR场景，则在拍照进行HDR合成时，根据确定的第三HDR场景进行三帧图像合成，一帧正常曝光，一帧往暗曝，一帧往亮曝来合成图片。另外，当确定图像的场景为非HDR场景时，在拍照时不需要进行HDR合成，则根据其它的场景进行相应的处理。通过进一步判断不同类型的HDR场景，可根据不同类型的HDR场景对后续进行的HDR合成提供相应的曝光帧数及强度，以提高在每个类型的HDR场景下拍照的图片质量。
优选地，为了降低提取图像特征的耗时，可以在提取图像的图像特征之前对图像进行降采样处理。例如，图像的实际像素为1920×1080像素，在提取图像特征之前将该图像的像素降低到640×360像素，这样在提取图像特征时，能够减少耗时，从而提高识别场景的速度。
利用本发明实施例一提供的场景识别方法，首先根据图像对应的传感数据判断图像是否是非HDR场景可有效提高判断场景的速度，在根据传感数据无法进行判断时，再利用图像特征进行判断图像的场景，能够有效提高判断图像的场景是否是HDR场景的准确率，从而提高在HDR场景下拍照的图片质量。
下面以图2为例详细说明本发明实施例二提供的一种场景识别装置，图2为本发明实施例二提供的一种场景识别装置的结构示意图。该场景识别装置置于具有拍照功能的终端，用以实现本发明实施例一提供的场景识别方法。如图2所示，该场景识别装置包括：获取单元210，第一确定单元220，提取单元230和第二确定单元240。
获取单元210用于获取图像及该图像对应的传感数据。
其中，该图像为终端拍照时的预览图像，传感数据为获取预览图像时通过传感器获取的传感数据。如，通过传感器获取的曝光时间，平均亮度及ISO等数据。
第一确定单元220用于根据传感数据对图像的场景进行非HDR场景确定。
第一确定单元220根据获取的传感数据初步判断此时获取的图像的场景是否为非HDR场景。当获取到的传感数据符合非HDR场景的标准时，则可确定该图像的场景为非HDR场景。例如，获取到的曝光时间太长，ISO值太大或平均亮度太小，说明图像当前的场景为夜晚或者低照度的场景下，则可确认此时图像的场景为非HDR场景。
需要说明的是，第一确定单元220根据传感数据只能判断出图像的场景不是HDR场景，还有可能判断不出图像的场景是不是非HDR场景，因此当第一确定单元220根据传感数据无法确定图像的场景是否是非HDR场景时，需要通过其它单元进行进一步判断。
提取单元230用于如果第一确定单元220根据传感数据不能确定图像的场景是否为非HDR场景，提取图像的图像特征。
具体的，每个图像会对应一个的图像直方图，提取单元230根据图像对应的图像直方图分布提取图像的暗区像素比例(low_sum_ratio)，亮区像素比例(high_sum_ratio)，暗区直方图变化的剧烈程度(low_diff_hist)及亮区直方图变化的剧烈程度(high_diff_hist)，以便于第二确定单元240根据这些提取的图像特征进一步判断该图像的场景是否是HDR场景。
第二确定单元240用于根据图像特征确定图像是否为HDR场景。
首先需要说明的是，第二确定单元240中预先设置有用于判断图像是否是HDR场景时所用到的阈值，这些阈值包括：暗区像素比例阈值(sumThreshold_low)，亮区像素比例阈值(sumThreshold_high)，暗区直方图变化剧烈程度阈值(DIFFThreshold_low)，亮区直方图变化剧烈程度阈值(DIFFThreshold_high)，当low_diff_hist达到DIFFThreshold_low时暗区像素的最小值(HDR_SUM_THRESHOLD_LOW_MIN_FOR_DIFF)，当high_diff_hist达到DIFFThreshold_high时亮区像素的最小值(HDR_SUM_THRESHOLD_HIGH_MIN_FOR_DIFF)，HDR场景时暗区像素比例的最小值(HDR_SUM_THRESHOLD_LOW_MIN)，HDR场景时亮区像素比例的最小值(HDR_SUM_THRESHOLD_HIGH_MIN)。每个阈值的具体大小可根据不同终端的不同配置设定不同的值，对于阈值的大小本发明不做具体限定。
第二确定单元240将基于上述预先设定的阈值，根据提取到图像特征进行判断。
进一步的，第二确定单元240包括：判断模块和确定模块。
首先，判断模块判断图像是否欠曝，同时判断图像是否过曝。
当提取的图像特征至少满足下列条件之一时，则可确定该图像欠曝：
low_sum_ratio不小于sumThreshold_low；
low_diff_hist不小于DIFFThreshold_low且low_sum_ratio不小于HDR_SUM_THRESHOLD_LOW_MIN_FOR_DIFF。
当提取的图像特征至少满足下列条件之一时，则可确定该图像过曝：
high_sum_ratio不小于sumThreshold_high；
high_diff_hist不小于DIFFThreshold_high且high_sum_ratio不小于HDR_SUM_THRESHOLD_HIGH_MIN_FOR_DIFF。
在确认图像是否欠曝及过曝之后，确定模块进行进一步判断。
确定模块用于当提取的图像特征至少满足下列条件之一时，确定该图像的场景为HDR场景。
图像欠曝且high_sum_ratio不小于HDR_SUM_THRESHOLD_HIGH_MIN(以下简称条件一)；
图像过曝且low_sum_ratio不小于HDR_SUM_THRESHOLD_LOW_MIN(以下简称条件二)。
当图像特征在满足条件一或条件二或同时满足条件一和条件二时的HDR场景还是存在区别的。为能够对图像合成提供更精准的数据，还需要对HDR场景进行分类。
因此，确定模块还用于当图像的图像特征满足条件一且图像不过曝时，确定图像的场景为第一HDR场景；当图像的图像特征满足条件二且图像不欠曝时，确定图像的场景为第二HDR场景；当图像的图像特征同时满足条件一和条件二时，确定图像的场景为第三HDR场景；当图像的图像特征同时不满足条件一和条件二时，确定图像的场景为非HDR场景，
第二确定单元240在判断图像的场景为HDR场景之后进一步判断HDR场景的类型，能够为对HDR场景下的图像进行HDR合成时提供更加精准的数据，如，曝光帧数强度等，从而有效提高在HDR场景下拍照的图片质量。
具体的，通过确定模块的判断之后，在拍照合成图片时，当确定模块确定图像的场景为第一HDR场景时，可根据确定的第一HDR场景进行两帧合成，一帧正常曝光，一帧往亮曝来合成图片。当确定模块确定图像的场景为第二HDR场景时，可根据确定的第二HDR场景进行两帧合成，一帧正常曝光，一帧往暗曝来合成图片。当确定模块确定图像的场景为第三HDR场景时，可根据确定的第三HDR场景进行三帧合成，一帧正常曝光，一帧往暗曝，一帧往亮曝来合成图片。
优选地，为了降低提取图像特征的耗时，该场景识别装置还可以包括：图像处理单元。该图像处理单元用于在提取单元230提取图像的图像特征之前对图像进行下采样处理。例如，图像的实际像素为1920×1080像素，在提取图像特征之前将该图像的像素降低到640×360像素，这样在提取图像特征时，能够减少耗时，从而提高识别场景的速度。
利用本发明实施例二提供的场景识别装置，首先根据图像对应的传感数据判断图像是否是非HDR场景可有效提高判断场景的速度，在根据传感数据无法进行判断时，再利用图像特征进行判断图像的场景，能够有效提高判断图像的场景是否是HDR场景的准确率，从而提高在HDR场景下拍照的图片质量。
在硬件实现上，以上获取单元210可以具体为摄像头和传感器。以上除获取单元210以外的其它单元可以以硬件形式内嵌于或独立于终端的处理器中，也可以以软件形式存储于终端的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。该处理器可以为中央处理单元(CPU)、微处理器、单片机等。
本发明实施例还提供一种终端，该终端包括本发明实施例二提供的场景识别装置。该终端可以具有拍照功能，如手机，平板电脑等。
如图3所示，其为本发明实施例三提供的一种具有拍照功能的终端的结构示意图。该终端包括摄像头310、传感器320，存储器330以及分别与摄像头310、传感器320，存储器330连接的处理器340。当然，终端还可以包括天线、基带处理部件、中射频处理部件、输入输出装置等通用部件，本发明实施例在此不做任何限制。
其中，摄像头310用于获取图像。传感器320用于获取摄像头310获取的图像所对应的传感数据。
存储器330中存储一组程序代码，且处理器340用于调用存储器330中存储的程序代码，用于执行以下操作：
获取图像及所述图像对应的传感数据；
根据所述传感数据对所述图像的场景进行非高动态光照渲染HDR场景确定；
当所述传感数据不能确定所述图像的场景是否为非HDR场景时，提取所述图像的图像特征；
根据所述图像特征确定所述图像的场景是否为HDR场景。
进一步地，所述提取所述图像的图像特征具体为：
根据所述图像的图像直方图分布提取所述图像的暗区像素比例、亮区像素比例、暗区直方图变化的剧烈程度及亮区直方图变化的剧烈程度。
进一步地，所述根据所述图像特征确定所述图像是否为HDR场景的步骤包括：
根据所述图像特征判断所述图像是否欠曝，同时判断所述图像是否过曝；
当图像欠曝且所述图像的亮区像素比例小于预先设定的HDR场景时亮区像素比例的最小值时，和/或当所述图像过曝且所述图像的暗区像素比例不小于预先设定的HDR场景时暗区像素比例的最小值时，所述图像的场景为HDR场景。
进一步地，所述根据所述图像特征判断所述图像是否欠曝，以及判断所述图像是否过曝具体为：
当所述暗区像素比例不小于预先设定的暗区像素比例阈值时，确定所述图像欠曝；
当所述暗区直方图变化剧烈程度不小于预先设定的暗区直方图变化剧烈程度阈值且所述暗区像素比例不小于预先设定的暗区直方图变化剧烈程度达到阈值时暗区像素比例的最小值时，确定所述图像欠曝；
当所述亮区像素比例不小于预先设定的亮区像素比例阈值时，确定所述图像过曝；
当所述亮区直方图变化剧烈程度不小于预先设定的亮区直方图变化剧烈程度阈值且所述亮区像素比例不小于预先设定的亮区直方图变化剧烈程度达到阈值时亮区像素比例的最小值时，确定所述图像过曝。
进一步地，所述根据所述图像特征确定所述图像是否为HDR场景的步骤还包括：
当所述图像欠曝且所述图像的亮区像素比例不小于预先设定的HDR场景时亮区像素比例的最小值时，且所述图像不过曝时，确定所述图像的场景为第一HDR场景；
当所述图像过曝且所述图像的暗区像素比例不小于预先设定的HDR场景时暗区像素比例的最小值时，且所述图像不欠曝时，确定所述图像的场景为第二HDR场景；
当所述图像欠曝且所述图像的亮区像素比例不小于预先设定的HDR场景时亮区像素比例的最小值时，且当所述图像过曝且所述图像的暗区像素比例不小于预先设定的HDR场景时暗区像素比例的最小值时，确定所述图像的场景为第三HDR场景。
进一步地，所述处理器340调用所述存储器330中的程序代码，还用以执行以下操作：
对所述图像进行下采样处理。
利用本发明实施例三提供的具有拍照功能的终端，首先根据图像对应的传感数据判断图像是否是非HDR场景可有效提高判断场景的速度，在根据传感数据无法进行判断时，再利用图像特征进行判断图像的场景，能够有效提高判断图像的场景是否是HDR场景的准确率，从而提高在HDR场景下拍照的图片质量。
专业人员应该还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种场景识别方法，其特征在于，所述方法包括：
获取图像及所述图像对应的传感数据；
根据所述传感数据确定所述图像的场景是否为非高动态光照渲染HDR场景；
当根据所述传感数据不能确定所述图像的场景是否为非HDR场景时，提取所述图像的图像特征；
根据所述图像特征确定所述图像的场景是否为HDR场景；
其中，所述根据所述图像特征确定所述图像是否为HDR场景的步骤包括：
根据所述图像特征判断所述图像是否欠曝，以及判断所述图像是否过曝；
当所述图像欠曝且所述图像的亮区像素比例不小于预先设定的HDR场景时亮区像素比例的最小值时，和/或当所述图像过曝且所述图像的暗区像素比例不小于预先设定的HDR场景时暗区像素比例的最小值时，所述图像的场景为HDR场景。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述图像的图像特征具体为：
根据所述图像的图像直方图分布提取所述图像的暗区像素比例、亮区像素比例、暗区直方图变化剧烈程度及亮区直方图变化剧烈程度。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像特征判断所述图像是否欠曝，以及判断所述图像是否过曝具体为：
当所述暗区像素比例不小于预先设定的暗区像素比例阈值时，确定所述图像欠曝；
当所述暗区直方图变化剧烈程度不小于预先设定的暗区直方图变化剧烈程度阈值且所述暗区像素比例不小于预先设定的暗区直方图变化剧烈程度达到阈值时暗区像素比例的最小值时，确定所述图像欠曝；
当所述亮区像素比例不小于预先设定的亮区像素比例阈值时，确定所述图像过曝；
当所述亮区直方图变化剧烈程度不小于预先设定的亮区直方图变化剧烈程度阈值且所述亮区像素比例不小于预先设定的亮区直方图变化剧烈程度达到阈值时亮区像素比例的最小值时，确定所述图像过曝。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像特征确定所述图像是否为HDR场景的步骤还包括：
当所述图像欠曝且所述图像的亮区像素比例不小于预先设定的HDR场景时亮区像素比例的最小值时，且所述图像不过曝时，确定所述图像的场景为第一HDR场景；
当所述图像过曝且所述图像的暗区像素比例不小于预先设定的HDR场景时暗区像素比例的最小值时，且所述图像不欠曝时，确定所述图像的场景为第二HDR场景；
当所述图像欠曝且所述图像的亮区像素比例不小于预先设定的HDR场景时亮区像素比例的最小值时，且当所述图像过曝且所述图像的暗区像素比例不小于预先设定的HDR场景时暗区像素比例的最小值时，确定所述图像的场景为第三HDR场景。
5.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，在所述提取所述图像的图像特征之前，所述方法还包括：
对所述图像进行下采样处理。
6.一种场景识别装置，其特征在于，所述装置包括：
获取单元，用于获取图像及所述图像对应的传感数据；
第一确定单元，用于根据所述传感数据确定所述图像的场景是否为非高动态光照渲染HDR场景确定；
提取单元，用于当根据所述传感数据不能确定所述图像的场景是否为非HDR场景时，提取所述图像的图像特征；
第二确定单元，用于根据所述图像特征确定所述图像的场景是否为HDR场景；
其中，所述第二确定单元包括：判断模块和确定模块；
所述判断模块用于根据所述图像特征判断所述图像是否欠曝，以及判断所述图像是否过曝；
所述确定模块用于：
当图像欠曝且所述图像的亮区像素比例不小于预先设定的HDR场景时亮区像素比例的最小值时，和/或当所述图像过曝且所述图像的暗区像素比例不小于预先设定的HDR场景时暗区像素比例的最小值时，所述图像的场景为HDR场景。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述提取单元具体用于：
根据所述图像的图像直方图分布提取所述图像的暗区像素比例、亮区像素比例、暗区直方图变化剧烈程度及亮区直方图变化剧烈程度。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述判断模块具体用于：
当所述暗区像素比例不小于预先设定的暗区像素比例阈值时，确定所述图像欠曝；
当所述暗区直方图变化剧烈程度不小于预先设定的暗区直方图变化剧烈程度阈值且所述暗区像素比例不小于预先设定的暗区直方图变化剧烈程度达到阈值时暗区像素比例的最小值时，确定所述图像欠曝；
当所述亮区像素比例不小于预先设定的亮区像素比例阈值时，确定所述图像过曝；
当所述亮区直方图变化剧烈程度不小于预先设定的亮区直方图变化剧烈程度阈值且所述亮区像素比例不小于预先设定的亮区直方图变化剧烈程度达到阈值时亮区像素比例的最小值时，确定所述图像过曝。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述确定模块还用于：
当所述图像欠曝且所述图像的亮区像素比例不小于预先设定的HDR场景时亮区像素比例的最小值时，且所述图像不过曝时，确定所述图像的场景为第一HDR场景；
当所述图像过曝且所述图像的暗区像素比例不小于预先设定的HDR场景时暗区像素比例的最小值时，且所述图像不欠曝时，确定所述图像的场景为第二HDR场景；
当所述图像欠曝且所述图像的亮区像素比例不小于预先设定的HDR场景时亮区像素比例的最小值时，且当所述图像过曝且所述图像的暗区像素比例不小于预先设定的HDR场景时暗区像素比例的最小值时，确定所述图像的场景为第三HDR场景。
10.根据权利要求6-8任一所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
图像处理单元，用于在所述提取单元提取所述图像的图像特征之前，对所述图像进行下采样处理。
11.一种终端，其特征在于，所述终端包括权利要求6-10任一所述的装置。
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Families Citing this family (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9584733B2 (en) * 2010-09-30 2017-02-28 Apple Inc. High dynamic range transition
CN103973988B (zh) * 2013-01-24 2018-02-02 华为终端（东莞）有限公司 场景识别方法及装置
CN105828065B (zh) * 2015-01-08 2017-11-21 ***通信集团浙江有限公司 一种视频画面过曝检测方法及装置
CN104883504B (zh) * 2015-06-05 2018-06-01 广东欧珀移动通信有限公司 开启智能终端上高动态范围hdr功能的方法及装置
WO2017035750A1 (zh) * 2015-08-31 2017-03-09 华为技术有限公司 一种拍摄图片的方法及装置
CN105141857B (zh) * 2015-09-21 2018-12-11 广东欧珀移动通信有限公司 图像处理方法和装置
CN106067177B (zh) * 2016-06-15 2020-06-26 深圳市万普拉斯科技有限公司 Hdr场景侦测方法和装置
KR102594201B1 (ko) * 2016-09-22 2023-10-27 삼성디스플레이 주식회사 영상 처리 방법 및 이를 수행하는 표시 장치
EP3312798A1 (en) 2016-10-20 2018-04-25 Thomson Licensing Method and device for inverse tone mapping
CN109510946B (zh) * 2017-09-15 2020-07-17 展讯通信（上海）有限公司 Hdr场景检测方法及***
CN107635102B (zh) * 2017-10-30 2020-02-14 Oppo广东移动通信有限公司 高动态范围图像曝光补偿值获取方法和装置
KR102463965B1 (ko) 2018-01-04 2022-11-08 삼성디스플레이 주식회사 유기 발광 표시 장치 및 이의 구동 방법
CN109194946B (zh) 2018-09-30 2021-07-20 Oppo广东移动通信有限公司 数据处理方法及装置、电子设备及存储介质
CN109639996B (zh) * 2019-01-23 2023-06-06 努比亚技术有限公司 高动态场景成像方法、移动终端及计算机可读存储介质
JP2021006937A (ja) * 2019-06-27 2021-01-21 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム
US20220397675A1 (en) * 2019-07-09 2022-12-15 Sony Semiconductor Solutions Corporation Imaging systems, devices and methods
CN110443766B (zh) * 2019-08-06 2022-05-31 厦门美图之家科技有限公司 图像处理方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN111444825A (zh) * 2020-03-25 2020-07-24 四川长虹电器股份有限公司 一种利用直方图判断图像场景的方法
CN112543286A (zh) * 2020-11-27 2021-03-23 展讯通信（上海）有限公司 一种用于终端的图像生成方法及装置、存储介质、终端
CN113747062B (zh) * 2021-08-25 2023-05-26 Oppo广东移动通信有限公司 Hdr场景检测方法与装置、终端及可读存储介质
CN114374798A (zh) * 2022-01-10 2022-04-19 Tcl通讯科技（成都）有限公司 场景识别方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质
CN115767262B (zh) * 2022-10-31 2024-01-16 华为技术有限公司 拍照方法及电子设备

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102572286A (zh) * 2010-11-19 2012-07-11 信泰伟创影像科技有限公司 摄影装置、摄影方法和程序

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09107499A (ja) * 1995-10-11 1997-04-22 Canon Inc 撮像装置及びその画像処理方法
US5929908A (en) * 1995-02-03 1999-07-27 Canon Kabushiki Kaisha Image sensing apparatus which performs dynamic range expansion and image sensing method for dynamic range expansion
JPH08256303A (ja) * 1995-03-17 1996-10-01 Canon Inc 画像処理装置
JP3639627B2 (ja) * 1995-02-03 2005-04-20 キヤノン株式会社 画像合成装置
US6879731B2 (en) * 2003-04-29 2005-04-12 Microsoft Corporation System and process for generating high dynamic range video
US7612804B1 (en) * 2005-02-15 2009-11-03 Apple Inc. Methods and apparatuses for image processing
JP4218723B2 (ja) * 2006-10-19 2009-02-04 ソニー株式会社 画像処理装置、撮像装置、画像処理方法およびプログラム
JP4306750B2 (ja) * 2007-03-14 2009-08-05 ソニー株式会社 撮像装置、撮像方法、露光制御方法、プログラム
CN101803366B (zh) * 2007-07-25 2015-01-14 坎德拉微***(S)私人有限公司 用于成像***的曝光控制
JP5012333B2 (ja) * 2007-08-30 2012-08-29 コニカミノルタアドバンストレイヤー株式会社 画像処理装置および画像処理方法ならびに撮像装置
JP5191240B2 (ja) * 2008-01-09 2013-05-08 オリンパス株式会社 シーン変化検出装置およびシーン変化検出プログラム
US8248481B2 (en) * 2009-04-08 2012-08-21 Aptina Imaging Corporation Method and apparatus for motion artifact removal in multiple-exposure high-dynamic range imaging
CN102111560B (zh) * 2009-12-26 2013-05-29 比亚迪股份有限公司 一种自动曝光装置及其方法
JP5445235B2 (ja) * 2010-03-09 2014-03-19 ソニー株式会社 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム
JP2011244053A (ja) * 2010-05-14 2011-12-01 Nikon Corp 画像処理装置、撮像装置、及び画像処理プログラム
US8717547B2 (en) 2010-09-30 2014-05-06 Alcon Research, Ltd Production process for an interface unit and a group of such interface units
JP5713643B2 (ja) * 2010-11-18 2015-05-07 キヤノン株式会社 撮像装置、撮像装置の制御方法、プログラム及び記憶媒体
JP5713752B2 (ja) * 2011-03-28 2015-05-07 キヤノン株式会社 画像処理装置、及びその制御方法
US8717457B2 (en) * 2012-08-14 2014-05-06 Canon Kabushiki Kaisha Adaptive spectral imaging for video capture
CN103973988B (zh) * 2013-01-24 2018-02-02 华为终端（东莞）有限公司 场景识别方法及装置

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102572286A (zh) * 2010-11-19 2012-07-11 信泰伟创影像科技有限公司 摄影装置、摄影方法和程序

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Publication number Publication date
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