CN110827365B - 一种光源信息的确定方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例公开了一种光源信息的确定方法,该方法包括:获取图像传感器输出的当前环境下的第一红外波段参数;其中,第一红外波段参数表征当前环境下的全部红外波段占全光谱的比重;基于第一红外波段参数,确定当前环境中光源的光源类型和光源场景。本申请的实施例同时还公开了一种光源信息的确定装置、电子设备和存储介质。
Description
技术领域
本申请涉及但不限于计算机技术领域,尤其涉及一种光源信息的确定方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
目前,光源区分结果已应用于白平衡的室内/室外判断,从而提升自动白平衡(Automatic white balance,AWB)的算法效果。然而,相关技术中区分光源时,只能区分光源场景,无法区分光源种类,并且目前对光源场景进行区分得到的区分结果准确率较低。
申请内容
本申请实施例期望提供一种光源信息的确定方法、装置、电子设备和存储介质,解决了相关技术中区分光源时,只能区分光源场景,无法区分光源种类,并且目前对光源场景进行区分得到的区分结果准确率较低的问题,进而实现精确区分光源种类和光源场景。
本申请的技术方案是这样实现的:
一种光源信息的确定方法,所述方法包括:
获取图像传感器输出的当前环境下的第一红外波段参数;其中,所述第一红外波段参数表征当前环境下的全部红外波段占全光谱的比重;
基于所述第一红外波段参数,确定当前环境中光源的光源类型和光源场景。
可选的,所述基于所述第一红外波段参数,确定当前环境中光源的光源类型和光源场景,包括:
若所述第一红外波段参数小于第一阈值,确定所述光源类型为单光源类型且所述光源场景为室内中高色温光源场景。
可选的,所述基于所述第一红外波段参数,确定当前环境中光源的光源类型和光源场景,包括:
若所述第一红外波段参数大于或等于第一阈值,获取所述图像传感器输出的当前环境下的第一相对色温参数;
基于所述第一红外波段参数和第一相对色温参数,确定所述光源类型和所述光源场景。
可选的,所述基于所述第一红外波段参数和第一相对色温参数,确定所述光源类型和所述光源场景,包括:
获取所述第一红外波段参数对应的日光光源下的第二相对色温参数;
基于所述第一相对色温参数和所述第二相对色温参数,确定所述光源类型和所述光源场景。
可选的,所述获取所述第一红外波段参数对应的日光光源下的第二相对色温参数,包括:
获取线性查找表;其中,所述线性查找表包括日光光源下的多个预设红外波段参数和多个预设相对色温参数,每一所述预设红外波段参数具有唯一对应的预设相对色温参数;
若所述多个预设红外波段参数包括所述第一红外波段参数,确定与所述第一红外波段参数对应的预设相对色温参数为所述第二相对色温参数。
可选的,所述方法还包括:
若所述多个预设红外波段参数不包括所述第一红外波段参数,基于线性差值算法从所述多个预设红外波段参数中选择第一预设红外波段参数和第二预设红外波段参数;
确定与所述第一预设红外波段参数对应的第一预设相对色温参数;
确定与所述第二预设红外波段参数对应的第二预设相对色温参数;
基于所述第一红外波段参数、所述第一预设红外波段参数、所述第二预设红外波段参数、所述第一预设相对色温参数以及所述第二预设相对色温参数,生成所述第二相对色温参数。
可选的,所述基于所述第一红外波段参数、所述第一预设红外波段参数、所述第二预设红外波段参数、所述第一预设相对色温参数以及所述第二预设相对色温参数,生成所述第二相对色温参数,包括:
获取所述第二预设相对色温参数减去所述第一预设相对色温参数的值,得到第一差值;
获取所述第一预设红外波段参数减去所述第二预设红外波段参数的值,得到第二差值;其中,所述第二预设红外波段参数小于所述第一预设红外波段参数;
获取第一参数减去所述第二预设红外波段参数的值,得到第三差值;其中,所述第一参数为所述第一红外波段参数乘以一百得到的参数;
获取所述第一差值与所述第三差值的乘积,得到第二参数;
获取所述第二参数除以所述第二差值的值,得到第三参数;
获取第二预设相对色温参数减去所述第三参数的值,得到所述第二相对色温参数。
可选的,所述基于所述第一相对色温参数和所述第二相对色温参数,确定所述光源类型和所述光源场景,包括:
获取所述第一相对色温参数与所述第二相对色温参数的差值的绝对值;
确定所述绝对值与第二阈值之间的关联关系;
基于所述关联关系,确定所述光源类型和所述光源场景。
可选的,所述基于所述关联关系,确定所述光源类型和所述光源场景,包括:
若所述关联关系表征所述绝对值大于或等于所述第二阈值,确定所述光源类型为混合光源类型且所述光源场景为室内光源场景或室内外光源场景。
可选的,所述基于所述关联关系,确定所述光源类型和所述光源场景,包括:
若所述关联关系表征所述绝对值小于所述第二阈值,确定所述光源类型为单光源类型;
获取所述第一相对色温参数和所述第二相对色温参数中的最小值;
基于所述最小值和第三阈值,确定所述光源场景。
可选的,所述基于所述最小值和第二阈值,确定所述光源场景,包括:
若所述最小值大于或等于所述第三阈值,确定所述光源场景为室外中高色温光源场景。
可选的,所述方法还包括:
若所述最小值小于所述第三阈值,确定所述光源场景为室内低色温光源场景或室外低色温光源场景。
可选的,所述方法还包括:
若所述最小值小于所述第三阈值,获取所述图像传感器输出的当前环境下的第二红外波段参数和第三红外波段参数;其中,所述第二红外波段参数表征当前环境下的第一部分红外波段占所述全光谱的比重,所述第三红外波段参数表征当前环境下的第二部分红外波段占所述全光谱的比重,所述第一部分红外波段与所述第二部分红外波段不同,且所述第二部分红外波段中包括大于所述第一部分红外波段中最大波长的波长;
若所述第二红外波段参数小于所述第三红外波段参数,确定所述光源场景为室内低色温光源场景;
若所述第二红外波段参数大于所述第三红外波段参数,确定所述光源场景为室外低色温光源场景。
可选的,所述第一部分红外波段与所述第二部分红外波段构成所述全部红外波段的部分;或者所述第一部分红外波段与所述第二部分红外波段构成所述全部红外波段的全部。
一种光源信息的确定装置,所述光源信息的确定装置包括:
获取单元,用于获取图像传感器输出的当前环境下的第一红外波段参数;其中,所述第一红外波段参数表征当前环境下的全部红外波段占全光谱的比重;
处理单元,用于基于所述第一红外波段参数,确定当前环境中光源的光源类型和光源场景。
一种电子设备,所述电子设备包括:处理器、存储器和通信总线;
所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的通信连接;
所述处理器用于执行存储器中存储的光源信息的确定程序,以实现上述的光源信息的确定方法的步骤。
一种存储介质,所述存储介质存储有一个或者多个程序,所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行,以实现上述的光源信息的确定方法的步骤。
本申请实施例所提供的光源信息的确定方法、装置、电子设备和存储介质,获取图像传感器输出的当前环境下的第一红外波段参数;其中,第一红外波段参数表征当前环境下的全部红外波段占全光谱的比重;基于第一红外波段参数,确定当前环境中光源的光源类型和光源场景;也就是说,本申请实施例中至少基于当前环境下的全部红外波段占全光谱的比重,可以确定当前环境中光源的光源类型和光源场景,如此,解决了相关技术中区分光源时,只能区分光源场景,无法区分光源种类,并且目前对光源场景进行区分得到的区分结果准确率较低的问题,进而实现精确区分光源种类和光源场景。
附图说明
图1为本申请的实施例提供的一种光源信息的确定方法的流程示意图;
图2为本申请的实施例提供的另一种光源信息的确定方法的流程示意图;
图3为本申请的实施例提供的一种三种光源的IR%示意图;
图4为本申请的实施例提供的一种线性查找表的示意图;
图5为本申请的实施例提供的又一种光源信息的确定方法的流程示意图;
图6为本申请的实施例提供的一种光源信息的确定装置的结构示意图。
图7为本申请的实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
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。
相关技术中,业内一般根据红外波段信息来区分光源属于室内光源或室外光源。这种区分方式至少存在两大缺点,第一个,进行室内/室外光源区分的方法过于简单,且存在理论上的错误。例如,仅根据红外波段信息这单一维度,认为红外波段占全光谱的比例低于20%则是室内。这个区分逻辑是错误的,错误的原因是,室内的钨丝灯光源光谱是逐步上升的形状,和CIE A光源的光谱形状极其类似,其红外比例是非常高的。如果认为比例高于45%即是室外,则会造成误把钨丝灯光源判定成室外光源的情况。同理,如果室内是混合光源如红外比例很高的钨丝灯和几乎没有红外分量的荧光灯Fluorescent/发光二极管(Light-Emitting Diode,LED)的混合光源,其红外比例也可能高于45%,会被错误地判断成室外光源。第二个,目前区分光源的方案能够区分出的光源种类较少,例如只能区分出当前是室外光源还是室内光源,区分光源不够精细,且没有考虑混合光源的情况。
这里,对本申请实施例中涉及的名词做出简要说明,以便于充分理解本申请所提供的光源信息的确定方法;
1)、自动白平衡,是相机模拟人眼色适应的一种算法,目的是把不同光源下的白色均还原成白色,相机色彩还原到接近人眼看到的效果。
2)、相对色温又称相关色温(Correlated Color Temperature,CCT),是指光源发射光的颜色和黑体在某一温度下辐射光色相同时,黑体的温度即是光源的色温。相关色温即是最接近黑体辐射温度的相对值。
3)、国际照明委员会(International Commission on Illumination,CIE),负责规定标准光源的光谱等行业标准。
4)、一维查找表(1Dimension Lookup Table,1D-LUT),根据一个输入量的数值,查找表中的范围,得到对应的输出值。
基于前述内容,本申请的实施例提供一种光源信息的确定方法,应用于电子设备,参照图1所示,该方法包括以下步骤:
步骤101、获取图像传感器输出的当前环境下的第一红外波段参数。
其中,第一红外波段参数表征当前环境下的全部红外波段占全光谱的比重。
本申请实施例中,电子设备可以包括诸如手机、平板电脑、笔记本电脑、个人数字助理(Personal Digital Assistant,PDA)、相机、可穿戴设备等移动终端设备,以及诸如台式计算机等固定终端设备。该电子设备可以设置有图像传感器,该图像传感器又可以称为色温图像传感器,该图像传感器有多个通道,不同的通道用于输出不同的参数,并且图像传感器可以基于不同通道输出的参数生成相应的红外波段参数。
步骤102、基于第一红外波段参数,确定当前环境中光源的光源类型和光源场景。
其中,光源类型包括单光源和混合光源;光源场景包括室内光源场景和室外光源场景;进一步地,室内光源场景和室外光源场景均包括不同色温的光源场景。例如,室内光源场景包括室内低色温光源场景、室内中高色温光源场景;室外光源场景包括室外低色温光源场景、室外中高色温光源场景。
本申请实施例所提供的光源信息的确定方法,获取图像传感器输出的当前环境下的第一红外波段参数;其中,第一红外波段参数表征当前环境下的全部红外波段占全光谱的比重;基于第一红外波段参数,确定当前环境中光源的光源类型和光源场景;也就是说,本申请实施例中至少基于当前环境下的全部红外波段占全光谱的比重,可以确定当前环境中光源的光源类型和光源场景,如此,解决了相关技术中区分光源时,只能区分光源场景,无法区分光源种类,并且目前对光源场景进行区分得到的区分结果准确率较低的问题,进而实现精确区分光源种类和光源场景。
基于前述实施例,本申请的实施例提供一种光源信息的确定方法,应用于电子设备,参照图2所示,该方法包括以下步骤:
步骤201、获取图像传感器输出的当前环境下的第一红外波段参数。
其中,第一红外波段参数表征当前环境下的全部红外波段占全光谱的比重。
本申请实施例中,在步骤201获取图像传感器输出的当前环境下的第一红外波段参数之后,可以执行步骤202或者执行步骤203-步骤204;
步骤202、若第一红外波段参数小于第一阈值,确定光源类型为单光源类型且光源场景为室内中高色温光源场景。
本申请实施例中,电子设备将第一红外波段参数与第一阈值进行对比,确定第一红外波段参数小于第一阈值,则进一步确定光源类型为单光源类型且光源场景为室内中高色温光源场景。例如,此时电子设备确定当前环境下的光源为单光源且为室内中高色温的人造光源如荧光灯或LED灯,这里,此时室内包括办公室或商场。
步骤203、若第一红外波段参数大于或等于第一阈值,获取图像传感器输出的当前环境下的第一相对色温参数。
本申请实施例中,电子设备将第一红外波段参数与第一阈值进行对比,确定第一红外波段参数大于或等于第一阈值,则说明此时光源类型有可能是单光源,也有可能是混合光源,此时光源场景有可能是室内光源场景,也有可能是室外光源场景;可以理解为,在第一红外波段参数大于或等于第一阈值的情况下,光源类型和光源场景比较复杂,因此,电子设备进一步获取图像传感器输出的当前环境下的第一相对色温参数(correlated colortemperature,CCT),并将第一CCT作为确定光源类型和光源场景的依据之一。
步骤204、基于第一红外波段参数和第一相对色温参数,确定光源类型和光源场景。
本申请实施例中,基于前述内容,电子设备在确定第一红外波段参数大于或等于第一阈值的情况下,并非直接判定当前光源场景为室外光源场景,而是获取与红外波段参数不同维度的相对色温参数,进而基于多个维度的参数对光源类型和光源场景做出更加精确的判定。
本申请实施例中,步骤204基于第一红外波段参数和第一相对色温参数,确定光源类型和光源场景,可以通过如下步骤实现:
步骤204a、获取第一红外波段参数对应的日光光源下的第二相对色温参数。
本申请实施例中,电子设备在获取到第一相对色温参数的情况下,可以基于第一红外波段参数和第一相对色温参数,确定光源类型和光源场景,此时的确定结果与仅基于第一红外波段参数确定出的结果相差不大,对除了单光源类型且为室内中高色温光源场景之外的光源类型和光源场景的判定仍旧不够精确;为了提高确定精度,电子设备获取第一红外波段参数对应的日光光源下的第二相对色温参数,并将第二相对色温参数、第一红外波段参数和第一相对色温参数共同作为确定光源类型和所述光源场景的依据,实现精确区分光源种类和光源场景的目的。
本申请实施例中,步骤204a获取第一红外波段参数对应的日光光源下的第二相对色温参数,可以通过如下步骤实现:
步骤204a1、获取线性查找表。
其中,线性查找表包括日光光源下的多个预设红外波段参数和多个预设相对色温参数,每一预设红外波段参数具有唯一对应的预设相对色温参数。该线性查找表可以是一维查找表。
这里,对色温传感器的输出值及标定进行简单的介绍,首先,介绍色温传感器的输出,即色温传感器可以提供的有效信息。色温传感器可以输出五个通道值,分别是R、G、B、红外通道、可见光通道C五个通道。基于上述五个通道值,可以计算出全部的红外波段占全波段的比重IR%,和当前场景的色温CCT即sensor-CCT。sensor-CCT值主要是基于色温传感器R、G、B三通道的值计算得出的,是通过对不同CCT光源下的R、G、B进行测量标定和数据拟合,最终建立起从R、G、B值计算出CCT的公式和方法。可以认为,sensor-CCT值表征了色温传感器R、G、B三通道的信息。
其次,介绍下已知的各个光源的IR%情况。参见图3所示,在实际生活中,光源种类主要分为人造光源和自然光源Natural Light。人造光源有钨丝灯、Fluorescent、LED灯。自然光源从清晨到傍晚,涵盖了3000K~7500K的CCT范围。在人造光源和自然日光光源中,钨丝灯和低色温的日光光源拥有最高的IR%如3000K左右,4000K~7500K日光光源拥有较高的IR%,荧光灯和LED光源几乎没有IR%值。
本申请实施例中,在步骤204a1获取线性查找表之后,可以执行步骤204a2或者执行步骤204a3-步骤204a6;
步骤204a2、若多个预设红外波段参数包括第一红外波段参数,确定与第一红外波段参数对应的预设相对色温参数为第二相对色温参数。
本申请实施例中,电子设备确定第一红外波段参数存在于线性查找表中的多个预设红外波段参数中时,则确定与第一红外波段参数对应的预设相对色温参数为第二相对色温参数。
步骤204a3、若多个预设红外波段参数不包括第一红外波段参数,基于线性差值算法从多个预设红外波段参数中选择第一预设红外波段参数和第二预设红外波段参数。
本申请实施例中,由于预设的线性查找表无法穷尽所有的红外波段参数,进而,在电子设备确定多个预设红外波段参数不包括第一红外波段参数时,则基于线性差值算法从多个预设红外波段参数中选择第一预设红外波段参数和第二预设红外波段参数。这里,第一预设红外波段参数和第二预设红外波段参数与第一红外波段参数具有特定关系。例如,参见图4所示,线性查找表包括10个预设的红外波段参数X1-X10,并且在该线性查找表中与X1-X10的数值按照从大到小的顺序排列。此时,假设第一红外波段参数小于X3,且大于X4,则电子设备确定与当前的第一红外波段参数对应的第一预设红外波段参数为X3,以及与当前的第一红外波段参数对应的第二预设红外波段参数为X4。当然,本申请实施例中对线性查找表中预设红外波段参数,预设相对色温的排列顺序不做具体限定,以实现本申请所提供的光源信息的确定方法为准。
步骤204a4、确定与第一预设红外波段参数对应的第一预设相对色温参数。
本申请实施例中,电子设备获取第一预设红外波段参数后,基于线性查找表确定与第一预设红外波段参数对应的第一预设相对色温参数。例如电子设备确定与X3对应的第一预设相对色温参数为4000K。
步骤204a5、确定与第二预设红外波段参数对应的第二预设相对色温参数。
本申请实施例中,电子设备获取第二预设红外波段参数后,基于线性查找表确定与第二预设红外波段参数对应的第二预设相对色温参数。例如电子设备确定与X4对应的第二预设相对色温参数为4500K。
步骤204a6、基于第一红外波段参数、第一预设红外波段参数、第二预设红外波段参数、第一预设相对色温参数以及第二预设相对色温参数,生成第二相对色温参数。
本申请实施例中,电子设备获取到第一红外波段参数、第一预设红外波段参数、第二预设红外波段参数、第一预设相对色温参数以及第二预设相对色温参数后,可以基于预设算法计算得到第二相对色温参数。
本申请其他实施例中,步骤204a6基于第一红外波段参数、第一预设红外波段参数、第二预设红外波段参数、第一预设相对色温参数以及第二预设相对色温参数,生成第二相对色温参数,可以通过如下步骤实现:
Step1、获取第二预设相对色温参数减去第一预设相对色温参数的值,得到第一差值。
Step2、获取第一预设红外波段参数减去第二预设红外波段参数的值,得到第二差值。
其中,第二预设红外波段参数小于第一预设红外波段参数。
Step3、获取第一参数减去第二预设红外波段参数的值,得到第三差值。
其中,第一参数为第一红外波段参数乘以一百得到的参数。
Step4、获取第一差值与第三差值的乘积,得到第二参数。
Step5、获取第二参数除以第二差值的值,得到第三参数。
Step6、获取第二预设相对色温参数减去第三参数的值,得到第二相对色温参数。
示例性的,仍旧以第一红外波段参数IR1%小于X3,且大于X4为例,这里,为了便于说明,IR1%的取值可以为60%,电子设备可以基于如下公式计算第二相对色温参数, 进一步的,结合附图4中的参数,可以得到
本申请实施例中,在步骤204a获取第一红外波段参数对应的日光光源下的第二相对色温参数之后,可以执行步骤204b;
步骤204b、基于第一相对色温参数和第二相对色温参数,确定光源类型和光源场景。
这里,第一相对色温参数可以称为sensor-CCT,第二相对色温参数可以称为IR-CCT;进一步的,电子设备在确定第一相对色温参数和第二相对色温参数后,可以基于第一相对色温参数和第二相对色温参数二者之间的关系,确定光源类型和光源场景。
本申请实施例中,步骤204b基于第一相对色温参数和第二相对色温参数,确定光源类型和光源场景,可以通过如下步骤实现:
步骤204b1、获取第一相对色温参数与第二相对色温参数的差值的绝对值。
步骤204b2、确定绝对值与第二阈值之间的关联关系。
这里,绝对值与第二阈值之间的关联关系用于表征绝对值与第二阈值之间的大小关系。
步骤204b3、基于关联关系,确定光源类型和光源场景。
这里,电子设备获取到绝对值与第二阈值之间的关联关系后,基于关联关系所表征的绝对值与第二阈值之间的大小关系,确定光源类型和光源场景。
本申请实施例中,步骤204b3基于关联关系,确定光源类型和光源场景,可以通过如下步骤204b31或步骤204b32-步骤204b34实现:
步骤204b31、若关联关系表征绝对值大于或等于第二阈值,确定光源类型为混合光源类型且光源场景为室内光源场景或室内外光源场景。
这里,电子设备确定关联关系表征绝对值大于或等于第二阈值,则确定光源类型为混合光源类型且光源场景为室内光源场景或室内外光源场景。
步骤204b32、若关联关系表征绝对值小于第二阈值,确定光源类型为单光源类型。
这里,电子设备确定关联关系表征绝对值小于第二阈值,则确定光源类型为单光源类型,至于是何种单光源场景,需要执行如下步骤204b33-步骤204b34做出确定。
步骤204b33、获取第一相对色温参数和第二相对色温参数中的最小值。
步骤204b34、基于最小值和第三阈值,确定光源场景。
本申请另一实施例中,步骤204b34基于最小值和第三阈值,确定光源场景,可以通过如下步骤A1或A2实现:
A1、若最小值大于或等于第三阈值,确定光源场景为室外中高色温光源场景。
这里,电子设备确定最小值大于或等于第三阈值,则确定光源场景为室外中高色温光源场景,如室外日光光源场景,包括室外上午日光、中午日光和下午日光。
A2、若最小值小于第三阈值,确定光源场景为室内低色温光源场景或室外低色温光源场景。
这里,电子设备确定最小值小于第三阈值,则确定光源场景为室内低色温光源场景或室外低色温光源场景。示例性的,室内低色温光源场景包括室内钨丝灯光源场景,室外低色温光源场景包括室外傍晚自然光源、清晨自然光源。
本申请又一实施例中,步骤204b34基于最小值和第三阈值,确定光源场景,可以通过如下步骤B1-B2或步骤B1和B3实现:
B1、若最小值小于第三阈值,获取图像传感器输出的当前环境下的第二红外波段参数和第三红外波段参数。
其中,第二红外波段参数表征当前环境下的第一部分红外波段占全光谱的比重,第三红外波段参数表征当前环境下的第二部分红外波段占全光谱的比重,第一部分红外波段与第二部分红外波段不同,且第二部分红外波段中包括大于第一部分红外波段中最大波长的波长。
这里,第一部分红外波段与第二部分红外波段不同,可以理解为第一部分红外波段与第二部分红外波段之间不存在重叠波段;第一部分红外波段与第二部分红外波段不同,也可以理解为第一部分红外波段与第二部分红外波段之间存在部分重叠波段,且存在不重叠波段。
B2、若第二红外波段参数小于第三红外波段参数,确定光源场景为室内低色温光源场景。
这里,电子设备确定第二红外波段参数小于第三红外波段参数,则确定光源场景为室内低色温光源场景。
B3、若第二红外波段参数大于第三红外波段参数,确定光源场景为室外低色温光源场景。
这里,电子设备确定第二红外波段参数大于第三红外波段参数,确定光源场景为室外低色温光源场景。
本申请实施例中,第一部分红外波段与第二部分红外波段构成全部红外波段的部分;或者第一部分红外波段与第二部分红外波段构成全部红外波段的全部。也就是说,在实际应用中,对第一部分红外波段与第二部分红外波段无法做到完全不重叠的情况下,仍旧可以通过这两个部分的不重叠的红外波段参数,准确的区分室内低色温光源场景和室外低色温光源场景,实现精确识别的目的。
需要说明的是,本实施例中与其它实施例中相同步骤和相同内容的说明,可以参照其它实施例中的描述,此处不再赘述。
基于前述实施例,对本申请实施例所提供的光源信息的确定方法作出进一步的说明,参照图5所示,该方法包括以下步骤:
电子设备开启图像传感器,开始执行光源信息的确定流程。
第一步,电子设备获取图像传感器输出的当前环境下的第一红外波段参数如IR1%,并判断IR1%是否小于第一阈值THR1。
第二步,电子设备确定IR1%小于THR1,则确定当前光源类型为IR1%分量较少的单光源,且为室内中高色温光源场景,如室内Fluorescent或者LED光源。
第三步,电子设备确定IR1%大于或等于THR1,此时确定可能是三种情况单光源如日光光源或钨丝灯光源,或者几种光源的混合光源。需要根据后续的步骤进行区分。这里,为了进一步区分,电子设备获得色温传感器直接输出的第一相对色温参数如sensor-CCT。
第四步,电子设备通过查线性查找表得到与第一红外波段参数对应的第二相对色温参数如IR-CCT。
第五步,电子设备计算这sensor-CCT和IR-CCT之间的差值的绝对值,并且比较该绝对值是否小于第二阈值THR2。
第六步,电子设备确定上述绝对值小于THR2,则说明两个CCT值比较接近,通过色温传感器R、G、B颜色信息推测出的sensor-CCT,和通过IR1%分量推测出的IR-CCT比较接近。需要说明的是,经发明人进行大量实验研究发现,IR-CCT的计算方式只适用于单光源的场景,即IR-CCT计算出的CCT只对单光源场景是准确的,对混合场景来说会计算出一个错误的CCT值。而这个错误的CCT就会和正确的sensor-CCT相差较大。也就是说,如果电子设备确定差值小于THR2,则说明当前光源是单光源类型,例如可能是室外中高色温光源如日光光源,也可能是室内低色温光源如钨丝灯光源或室外低色温光源。
第七步,电子设备确定上述差值大于THR2,则说明当前光源是混合光源类型,例如可能是室内中高色温和室外中高色温如荧光灯、LED、日光的混合光源,室内中高色温和室内低色温如荧光灯、LED、钨丝灯的混合光源。
第八步,电子设备可以基于sensor-CCT和IR-CCT区分室外中高色温光源以及室内低色温光源如钨丝灯光源或室外低色温光源。这里,考虑到钨丝灯的CCT比较固定,是2850K。因此,电子设备可以根据sensor-CCT和IR-CCT中的最小值和第三阈值THR3进行大小比较。
第九步,电子设备确定sensor-CCT和IR-CCT中的最小值大于或等于THR3,则确定光源场景为室外中高色温光源如日光光源。
第十步,电子设备确定sensor-CCT和IR-CCT中的最小值小于THR3,则确定光源场景为室内低色温光源如钨丝灯光源或室外低色温光源如日出、日落时。这里需要说明的是,由于钨丝灯和低色温日光光源在CCT以及色坐标上都非常相似,在后续的算法处理中通常共享一套处理方法,可以分类成一种类型。
综上所述,通过色温传感器的IR%、sensor-CCT、线性查找表得出的IR-CCT这三个维度的信息,可以准确地区分出四种光源种类,判断当前场景中的光源类型是钨丝灯光源、荧光灯/LED光源、日光光源还是混合光源。
基于上述内容,在当前光源种类的先验知识后,可以辅助后续的图像算法进行分场景的算法优化,从而提升图像算法的表现力。在实际应用中,本申请所提供的光源信息的确定方法,辅助自研AWB算法进行室内/室外二分类的区分,提高二分类结果的准确率,从而使AWB能够更好对室内、室外两种场景进行区分处理,避免场景之间混淆色的影响,达到更好的AWB算法效果。
在一些实施例中,还可对室内低色温光源如钨丝灯和室外低色温光源如日出或日落进行区分。参照图5所示,此时,电子设备对色温传感器的硬件有更多的要求,色温传感器在硬件上需要有两个IR通道,第一IR通道和第二IR通道,第一IR通道覆盖的光谱波长比较接近可见光区域(800-900nm),第二IR通道覆盖的光谱波长更长(900-1000nm)。这两个IR通道可以输出不同红外光谱波段的比例,如第一IR通道输出第二红外波段参数ir1%、第二IR通道输出第三红外波段参数ir2%,如果ir2%大于ir1%,则电子设备确定当前光源场景是室内低色温光源场景如钨丝灯光源场景;如果ir2%≤ir1%,则电子设备确定当前光源场景是室外低色温光源场景如日落时的日光光源。
基于上述内容可知,本申请实施例所提供的光源信息的确定方法,至少实现如下有益效果:有效地区分四种光源种类,判断当前场景是钨丝灯光源、荧光灯/LED光源、日光光源还是混合光源。实验证明判断的准确率较高,可达到大于90%。
本申请实施例所提供的光源信息的确定方法可以做到较为准确的光源推定,可以辅助后续算法在已知的光源场景下,避免别的光源场景的混淆色干扰,针对该场景进行更精确、更有效的处理,做到分场景处理问题,达到更好的算法效果。
本申请实施例所提供的光源信息的确定方法,可以应用于辅助AWB算法,根据光源种类帮助AWB确定当前是室内,还是室外;其中,钨丝灯光源、荧光灯/LED光源属于室内场景,日光光源属于室外场景。修正原有AWB算法中机器学习分类器误判断的场景,提高室内/室外分类的准确率。特别是室内光源是荧光灯/LED时,或者仅有室外日光光源时,可以提高判断的准确率达到99%左右。其带来的有益效果,一是调用了正确合适的AWB参数,二是能够更好的提前区分场景,使调试人员可以不用增加参数去消除某些错判场景的影响,不用增加参数去区分混淆场景或者混淆色,达到更好的、更稳定的、更加方便调试AWB算法效果。举个典型例子来说,当前室内高亮度且高CCT场景容易被误判成室外,因为高亮度高CCT都是典型的室外特征,比如OPPO专卖店。但该场景的光源是荧光灯或者LED,其IR%都很少,通过本申请实施例所提供的光源信息的确定方法可以极大地纠正错判,判断成室内的正确率可到99%左右。
当然,除了AWB算法之外,本申请实施例所提供的光源信息的确定方法对所有需要区分场景的算法都有辅助作用。例如,可以辅助色彩提升算法,对不用光源下调试不同的映射曲线Mapping curve,对每个光源下的颜色进行更精确地色彩提升。比如对钨丝灯场景,消费者普遍偏好偏黄的色调。可以区分光源种类后,对钨丝灯场景单独调试一条偏黄的色彩提升曲线,同时不用担心该偏黄的曲线会影响别的光源场景,达到了特殊场景特殊处理的更好的算法效果。
需要说明的是,本实施例中与其它实施例中相同步骤和相同内容的说明,可以参照其它实施例中的描述,此处不再赘述。
基于前述实施例,本申请的实施例提供一种电子设备,该电子设备可以应用于图1~2对应的实施例提供的一种光源信息的确定方法中,参照图6所示,该光源信息的确定装置4包括:
获取单元41,用于获取图像传感器输出的当前环境下的第一红外波段参数。其中,第一红外波段参数表征当前环境下的全部红外波段占全光谱的比重。
处理单元42,用于基于第一红外波段参数,确定当前环境中光源的光源类型和光源场景。
在本申请的其他实施例中,处理单元42,还用于若第一红外波段参数小于第一阈值,确定光源类型为单光源类型且光源场景为室内中高色温光源场景。
在本申请的其他实施例中,处理单元42,还用于若第一红外波段参数大于或等于第一阈值,获取图像传感器输出的当前环境下的第一相对色温参数;
基于第一红外波段参数和第一相对色温参数,确定光源类型和光源场景。
在本申请的其他实施例中,处理单元42,还用于获取第一红外波段参数对应的日光光源下的第二相对色温参数;
基于第一相对色温参数和第二相对色温参数,确定光源类型和光源场景。
在本申请的其他实施例中,处理单元42,还用于获取线性查找表;其中,线性查找表包括日光光源下的多个预设红外波段参数和多个预设相对色温参数,每一预设红外波段参数具有唯一对应的预设相对色温参数;
若多个预设红外波段参数包括第一红外波段参数,确定与第一红外波段参数对应的预设相对色温参数为第二相对色温参数。
在本申请的其他实施例中,处理单元42,还用于若多个预设红外波段参数不包括第一红外波段参数,基于线性差值算法从多个预设红外波段参数中选择第一预设红外波段参数和第二预设红外波段参数;
确定与第一预设红外波段参数对应的第一预设相对色温参数;
确定与第二预设红外波段参数对应的第二预设相对色温参数;
基于第一红外波段参数、第一预设红外波段参数、第二预设红外波段参数、第一预设相对色温参数以及第二预设相对色温参数,生成第二相对色温参数。
在本申请的其他实施例中,处理单元42,还用于获取第二预设相对色温参数减去第一预设相对色温参数的值,得到第一差值;
获取第一预设红外波段参数减去第二预设红外波段参数的值,得到第二差值;其中,第二预设红外波段参数小于第一预设红外波段参数;
获取第一参数减去第二预设红外波段参数的值,得到第三差值;其中,第一参数为第一红外波段参数乘以一百得到的参数;
获取第一差值与第三差值的乘积,得到第二参数;
获取第二参数除以第二差值的值,得到第三参数;
获取第二预设相对色温参数减去第三参数的值,得到第二相对色温参数。
在本申请的其他实施例中,处理单元42,还用于获取第一相对色温参数与第二相对色温参数的差值的绝对值;
确定绝对值与第二阈值之间的关联关系;
基于关联关系,确定光源类型和光源场景。
在本申请的其他实施例中,处理单元42,还用于若关联关系表征绝对值大于或等于第二阈值,确定光源类型为混合光源类型且光源场景为室内光源场景或室内外光源场景。
在本申请的其他实施例中,处理单元42,还用于若关联关系表征绝对值小于第二阈值,确定光源类型为单光源类型;
获取第一相对色温参数和第二相对色温参数中的最小值;
基于最小值和第三阈值,确定光源场景。
在本申请的其他实施例中,处理单元42,还用于若最小值大于或等于第三阈值,确定光源场景为室外中高色温光源场景。
在本申请的其他实施例中,处理单元42,还用于若最小值小于第三阈值,确定光源场景为室内低色温光源场景或室外低色温光源场景。
在本申请的其他实施例中,处理单元42,还用于若最小值小于第三阈值,获取图像传感器输出的当前环境下的第二红外波段参数和第三红外波段参数;其中,第二红外波段参数表征当前环境下的第一部分红外波段占全光谱的比重,第三红外波段参数表征当前环境下的第二部分红外波段占全光谱的比重,第一部分红外波段与第二部分红外波段不同,且第二部分红外波段中包括大于第一部分红外波段中最大波长的波长;
若第二红外波段参数小于第三红外波段参数,确定光源场景为室内低色温光源场景;
若第二红外波段参数大于第三红外波段参数,确定光源场景为室外低色温光源场景。
在本申请的其他实施例中,第一部分红外波段与第二部分红外波段构成全部红外波段的部分;或者第一部分红外波段与第二部分红外波段构成全部红外波段的全部。
需要说明的是,本实施例中处理器所执行的步骤的具体实现过程,可以参照图1~2对应的实施例提供的光源信息的确定方法中的实现过程,此处不再赘述。
基于前述实施例,本申请的实施例提供一种电子设备,该电子设备可以应用于图1~2对应的实施例提供的一种光源信息的确定方法中,参照图7所示,该电子设备5(图7中的电子设备5与图6中的光源信息的确定装置4相对应)包括:处理器51、存储器52和通信总线53,其中:
通信总线53用于实现处理器51和存储器52之间的通信连接。
处理器51用于执行存储器52中光源信息的确定程序,以实现以下步骤:
获取图像传感器输出的当前环境下的第一红外波段参数。
其中,第一红外波段参数表征当前环境下的全部红外波段占全光谱的比重。
基于第一红外波段参数,确定当前环境中光源的光源类型和光源场景。
在本申请的其他实施例中,处理器51用于执行存储器52中存储的光源信息的确定程序,以实现以下步骤:
若第一红外波段参数小于第一阈值,确定光源类型为单光源类型且光源场景为室内中高色温光源场景。
在本申请的其他实施例中,处理器51用于执行存储器52中存储的光源信息的确定程序,以实现以下步骤:
若第一红外波段参数大于或等于第一阈值,获取图像传感器输出的当前环境下的第一相对色温参数;
基于第一红外波段参数和第一相对色温参数,确定光源类型和光源场景。
在本申请的其他实施例中,处理器51用于执行存储器52中存储的光源信息的确定程序,以实现以下步骤:
获取第一红外波段参数对应的日光光源下的第二相对色温参数;
基于第一相对色温参数和第二相对色温参数,确定光源类型和光源场景。
在本申请的其他实施例中,处理器51用于执行存储器52中存储的光源信息的确定程序,以实现以下步骤:
获取线性查找表;其中,线性查找表包括日光光源下的多个预设红外波段参数和多个预设相对色温参数,每一预设红外波段参数具有唯一对应的预设相对色温参数;
若多个预设红外波段参数包括第一红外波段参数,确定与第一红外波段参数对应的预设相对色温参数为第二相对色温参数。
在本申请的其他实施例中,处理器51用于执行存储器52中存储的光源信息的确定程序,以实现以下步骤:
若多个预设红外波段参数不包括第一红外波段参数,基于线性差值算法从多个预设红外波段参数中选择第一预设红外波段参数和第二预设红外波段参数;
确定与第一预设红外波段参数对应的第一预设相对色温参数;
确定与第二预设红外波段参数对应的第二预设相对色温参数;
基于第一红外波段参数、第一预设红外波段参数、第二预设红外波段参数、第一预设相对色温参数以及第二预设相对色温参数,生成第二相对色温参数。
在本申请的其他实施例中,处理器51用于执行存储器52中存储的光源信息的确定程序,以实现以下步骤:
获取第二预设相对色温参数减去第一预设相对色温参数的值,得到第一差值;
获取第一预设红外波段参数减去第二预设红外波段参数的值,得到第二差值;其中,第二预设红外波段参数小于第一预设红外波段参数;
获取第一参数减去第二预设红外波段参数的值,得到第三差值;其中,第一参数为第一红外波段参数乘以一百得到的参数;
获取第一差值与第三差值的乘积,得到第二参数;
获取第二参数除以第二差值的值,得到第三参数;
获取第二预设相对色温参数减去第三参数的值,得到第二相对色温参数。
在本申请的其他实施例中,处理器51用于执行存储器52中存储的光源信息的确定程序,以实现以下步骤:
获取第一相对色温参数与第二相对色温参数的差值的绝对值;
确定绝对值与第二阈值之间的关联关系;
基于关联关系,确定光源类型和光源场景。
在本申请的其他实施例中,处理器51用于执行存储器52中存储的光源信息的确定程序,以实现以下步骤:
若关联关系表征绝对值大于或等于第二阈值,确定光源类型为混合光源类型且光源场景为室内光源场景或室内外光源场景。
在本申请的其他实施例中,处理器51用于执行存储器52中存储的光源信息的确定程序,以实现以下步骤:
若关联关系表征绝对值小于第二阈值,确定光源类型为单光源类型;
获取第一相对色温参数和第二相对色温参数中的最小值;
基于最小值和第三阈值,确定光源场景。
在本申请的其他实施例中,处理器51用于执行存储器52中存储的光源信息的确定程序,以实现以下步骤:
若最小值大于或等于第三阈值,确定光源场景为室外中高色温光源场景。
在本申请的其他实施例中,处理器51用于执行存储器52中存储的光源信息的确定程序,以实现以下步骤:
若最小值小于第三阈值,确定光源场景为室内低色温光源场景或室外低色温光源场景。
在本申请的其他实施例中,处理器51用于执行存储器52中存储的光源信息的确定程序,以实现以下步骤:
若最小值小于第三阈值,获取图像传感器输出的当前环境下的第二红外波段参数和第三红外波段参数;其中,第二红外波段参数表征当前环境下的第一部分红外波段占全光谱的比重,第三红外波段参数表征当前环境下的第二部分红外波段占全光谱的比重,第一部分红外波段与第二部分红外波段不同,且第二部分红外波段中包括大于第一部分红外波段中最大波长的波长;
若第二红外波段参数小于第三红外波段参数,确定光源场景为室内低色温光源场景;
若第二红外波段参数大于第三红外波段参数,确定光源场景为室外低色温光源场景。
在本申请的其他实施例中,第一部分红外波段与第二部分红外波段构成全部红外波段的部分;或者第一部分红外波段与第二部分红外波段构成全部红外波段的全部。
需要说明的是,本实施例中处理器所执行的步骤的具体实现过程,可以参照图1~2对应的实施例提供的光源信息的确定方法中的实现过程,此处不再赘述。
基于前述实施例,本申请的实施例提供一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序,该一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行,以实现图1~2对应的实施例提供的光源信息的确定方法中的步骤,此处不再赘述。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此,本申请可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述,仅为本申请的较佳实施例而已,并非用于限定本申请的保护范围。
Claims (15)
1.一种光源信息的确定方法,其特征在于,所述方法包括:
获取图像传感器输出的当前环境下的第一红外波段参数;其中,所述第一红外波段参数表征当前环境下的全部红外波段占全光谱的比重;
基于所述第一红外波段参数,确定当前环境中光源的光源类型和光源场景;
其中,所述基于所述第一红外波段参数,确定当前环境中光源的光源类型和光源场景,包括:
若所述第一红外波段参数大于或等于第一阈值,获取所述图像传感器输出的当前环境下的第一相对色温参数;
获取所述第一红外波段参数对应的日光光源下的第二相对色温参数;
基于所述第一相对色温参数和所述第二相对色温参数,确定所述光源类型和所述光源场景。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一红外波段参数,确定当前环境中光源的光源类型和光源场景,包括:
若所述第一红外波段参数小于第一阈值,确定所述光源类型为单光源类型且所述光源场景为室内中高色温光源场景。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述第一红外波段参数对应的日光光源下的第二相对色温参数,包括:
获取线性查找表;其中,所述线性查找表包括日光光源下的多个预设红外波段参数和多个预设相对色温参数,每一所述预设红外波段参数具有唯一对应的预设相对色温参数;
若所述多个预设红外波段参数包括所述第一红外波段参数,确定与所述第一红外波段参数对应的预设相对色温参数为所述第二相对色温参数。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
若所述多个预设红外波段参数不包括所述第一红外波段参数,基于线性差值算法从所述多个预设红外波段参数中选择第一预设红外波段参数和第二预设红外波段参数;
确定与所述第一预设红外波段参数对应的第一预设相对色温参数;
确定与所述第二预设红外波段参数对应的第二预设相对色温参数;
基于所述第一红外波段参数、所述第一预设红外波段参数、所述第二预设红外波段参数、所述第一预设相对色温参数以及所述第二预设相对色温参数,生成所述第二相对色温参数。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一红外波段参数、所述第一预设红外波段参数、所述第二预设红外波段参数、所述第一预设相对色温参数以及所述第二预设相对色温参数,生成所述第二相对色温参数,包括:
获取所述第二预设相对色温参数减去所述第一预设相对色温参数的值,得到第一差值;
获取所述第一预设红外波段参数减去所述第二预设红外波段参数的值,得到第二差值;其中,所述第二预设红外波段参数小于所述第一预设红外波段参数;
获取第一参数减去所述第二预设红外波段参数的值,得到第三差值;其中,所述第一参数为所述第一红外波段参数乘以一百得到的参数;
获取所述第一差值与所述第三差值的乘积,得到第二参数;
获取所述第二参数除以所述第二差值的值,得到第三参数;
获取第二预设相对色温参数减去所述第三参数的值,得到所述第二相对色温参数。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一相对色温参数和所述第二相对色温参数,确定所述光源类型和所述光源场景,包括:
获取所述第一相对色温参数与所述第二相对色温参数的差值的绝对值;
确定所述绝对值与第二阈值之间的关联关系;
基于所述关联关系,确定所述光源类型和所述光源场景。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述基于所述关联关系,确定所述光源类型和所述光源场景,包括:
若所述关联关系表征所述绝对值大于或等于所述第二阈值,确定所述光源类型为混合光源类型且所述光源场景为室内光源场景或室内外光源场景。
8.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述基于所述关联关系,确定所述光源类型和所述光源场景,包括:
若所述关联关系表征所述绝对值小于所述第二阈值,确定所述光源类型为单光源类型;
获取所述第一相对色温参数和所述第二相对色温参数中的最小值;
基于所述最小值和第三阈值,确定所述光源场景。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述基于所述最小值和第二阈值,确定所述光源场景,包括:
若所述最小值大于或等于所述第三阈值,确定所述光源场景为室外中高色温光源场景。
10.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
若所述最小值小于所述第三阈值,确定所述光源场景为室内低色温光源场景或室外低色温光源场景。
11.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
若所述最小值小于所述第三阈值,获取所述图像传感器输出的当前环境下的第二红外波段参数和第三红外波段参数;其中,所述第二红外波段参数表征当前环境下的第一部分红外波段占所述全光谱的比重,所述第三红外波段参数表征当前环境下的第二部分红外波段占所述全光谱的比重,所述第一部分红外波段与所述第二部分红外波段不同,且所述第二部分红外波段中包括大于所述第一部分红外波段中最大波长的波长;
若所述第二红外波段参数小于所述第三红外波段参数,确定所述光源场景为室内低色温光源场景;
若所述第二红外波段参数大于所述第三红外波段参数,确定所述光源场景为室外低色温光源场景。
12.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,所述第一部分红外波段与所述第二部分红外波段构成所述全部红外波段的部分;或者所述第一部分红外波段与所述第二部分红外波段构成所述全部红外波段的全部。
13.一种光源信息的确定装置,其特征在于,所述光源信息的确定装置包括:
获取单元,用于获取图像传感器输出的当前环境下的第一红外波段参数;其中,所述第一红外波段参数表征当前环境下的全部红外波段占全光谱的比重;
处理单元,用于基于所述第一红外波段参数,确定当前环境中光源的光源类型和光源场景;其中,所述基于所述第一红外波段参数,确定当前环境中光源的光源类型和光源场景,包括:若所述第一红外波段参数大于或等于第一阈值,获取所述图像传感器输出的当前环境下的第一相对色温参数;获取所述第一红外波段参数对应的日光光源下的第二相对色温参数;基于所述第一相对色温参数和所述第二相对色温参数,确定所述光源类型和所述光源场景。
14.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:处理器、存储器和通信总线;
所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的通信连接;
所述处理器用于执行存储器中存储的光源信息的确定程序,以实现如权利要求1至12中任一项所述的光源信息的确定方法的步骤。
15.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质存储有一个或者多个程序,所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行,以实现如权利要求1至12中任一项所述的光源信息的确定方法的步骤。
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