CN111479074A - 图像采集方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents
图像采集方法、装置、计算机设备和存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111479074A CN111479074A CN202010170483.5A CN202010170483A CN111479074A CN 111479074 A CN111479074 A CN 111479074A CN 202010170483 A CN202010170483 A CN 202010170483A CN 111479074 A CN111479074 A CN 111479074A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- raw data
- image
- statistical information
- acquiring
- target acquisition
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 41
- 238000005286 illumination Methods 0.000 claims abstract description 112
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 28
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 25
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 3
- 101100248200 Arabidopsis thaliana RGGB gene Proteins 0.000 description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 2
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000011895 specific detection Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/70—Circuitry for compensating brightness variation in the scene
- H04N23/75—Circuitry for compensating brightness variation in the scene by influencing optical camera components
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/80—Camera processing pipelines; Components thereof
- H04N23/84—Camera processing pipelines; Components thereof for processing colour signals
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Studio Devices (AREA)
Abstract
本申请涉及一种图像采集方法、装置、计算机设备和存储介质。包括:通过相机采集raw数据,相机包括镜头;获取与raw数据对应的待采集图像中的目标采集区域,以及获取目标采集区域对应的部分raw数据;根据目标采集区域对应的部分raw数据,计算得到目标采集区域的G分量统计信息;根据G分量统计信息与预设低照度条件之间的关系,调节镜头的进光量,获取与更新后的raw数据对应的待采集图像。其中,根据G分量统计信息和预设低照度条件之间的关系,调节镜头的进光量,获取到的与更新后的raw数据对应的待采集图像为低照度图像,使得低照度图像的采集摆脱对环境和可调光源的依赖,根据G分量统计信息获取照度变化更为微小和精确的低照度图像。
Description
技术领域
本申请涉及图像处理技术领域,特别涉及一种图像采集方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
随着成像技术和图像处理技术的不断发展,在原始图像格式的基础上利用神经网络算法对图像进行降噪处理是一个很有效的降噪手段。降噪神经网络算法的训练数据和测试数据需要在低照度下进行采集,传统的低照度图像采集方法需要在全黑的环境下进行,并通过可调光源改变光源照度,然后在不同照度下采集传感器输出的原始图像格式的图像数据。
然而,通过调整可调光源采集低照度图像的方式,对环境和可调光源等硬件的要求很高,且当光源照度低到一定程度后,对可调光源照度的微小调整将很难把控,因此,也很难精确得到相应的低照度图像。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种图像采集方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种图像采集方法,所述方法包括:
通过相机采集raw数据,所述相机包括镜头;
获取与所述raw数据对应的待采集图像中的目标采集区域,以及获取所述目标采集区域对应的部分raw数据;
根据所述目标采集区域对应的部分raw数据,计算得到所述目标采集区域的G分量统计信息;
根据所述G分量统计信息与预设低照度条件之间的关系,调节所述镜头的进光量,获取与更新后的raw数据对应的待采集图像。
在其中一个实施例中,所述获取所述目标采集区域对应的部分raw数据,包括:
接收用户在视频预览窗口中针对待采集图像的目标采集区域的采集指令;
响应于所述采集指令,从所述raw数据中获取所述目标采集区域对应的部分raw数据。
在其中一个实施例中,所述从所述raw数据中获取所述目标采集区域对应的部分raw数据,包括:
获取所述目标采集区域对应的部分raw数据的存储地址;
根据所述存储地址,提取所述目标采集区域对应的部分raw数据。
在其中一个实施例中,所述获取所述目标采集区域对应的部分raw数据的存储地址,包括:
获取所述目标采集区域的中心坐标、高度和宽度;
根据所述中心坐标、所述高度和所述宽度,确定出所述目标采集区域对应的部分raw数据的存储地址。
在其中一个实施例中,所述根据所述目标采集区域对应的部分raw数据,计算得到所述目标采集区域的G分量统计信息,包括:
根据所述目标采集区域对应的部分raw数据和所述相机的传感器的拜耳模式,计算得到所述目标采集区域的G分量统计信息。
在其中一个实施例中,所述根据所述G分量统计信息与预设低照度条件之间的关系,调节所述镜头的进光量,获取与更新后的raw数据对应的待采集图像,包括:
检测所述G分量统计信息是否满足预设低照度条件;
当所述G分量统计信息满足预设低照度条件时,获取所述raw数据对应的待采集图像;
当所述G分量统计信息不满足预设低照度条件时,调节镜头光圈以改变镜头的进光量,直到所述G分量统计信息满足预设低照度条件,则获取与更新后的raw数据对应的待采集图像。
在其中一个实施例中,所述当所述G分量统计信息不满足预设低照度条件时,调节镜头光圈以改变镜头的进光量,直到所述G分量统计信息满足预设低照度条件,则获取与更新后的raw数据对应的待采集图像,包括:
当所述G分量统计信息不满足预设低照度条件时,调节镜头光圈以改变镜头的进光量;
返回所述通过镜头采集raw数据的步骤,并将新得到的G分量统计信息确定为更新后的G分量统计信息;
返回所述检测所述G分量统计信息是否满足预设低照度条件的步骤,直到所述G分量统计信息满足预设低照度条件,则获取与更新后的raw数据对应的待采集图像。
一种图像采集装置,所述装置包括:
raw数据获取模块,用于通过相机采集raw数据,所述相机包括镜头;
目标数据获取模块,用于获取与所述raw数据对应的待采集图像中的目标采集区域,以及获取所述目标采集区域对应的部分raw数据;
G分量统计模块,用于根据所述目标采集区域对应的部分raw数据,计算得到所述目标采集区域的G分量统计信息;
图像采集模块,用于根据所述G分量统计信息与预设低照度条件之间的关系,调节所述镜头的进光量,获取与更新后的raw数据对应的待采集图像。
一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述方法的步骤。
一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述方法的步骤。
上述图像采集方法、装置、计算机设备和存储介质,通过相机采集raw数据,相机包括镜头;获取与raw数据对应的待采集图像中的目标采集区域,以及获取目标采集区域对应的部分raw数据;根据目标采集区域对应的部分raw数据,计算得到目标采集区域的G分量统计信息;根据G分量统计信息与预设低照度条件之间的关系,调节镜头的进光量,获取与更新后的raw数据对应的待采集图像。其中,目标采集区域的G分量统计信息能一定程度上反映待采集图像中的目标采集区域的照度,根据G分量统计信息和预设低照度条件之间的关系,调节镜头的进光量,能够获取到与更新后的raw数据对应的待采集图像,当进光量足够小时,获取到的与更新后的raw数据对应的待采集图像为低照度图像,因此,上述方法使得低照度图像的采集摆脱对环境和可调光源的依赖,根据G分量统计信息获取照度变化更为微小和精确的低照度图像。
附图说明
图1为一个实施例中图像采集方法的流程示意图;
图2为一个实施例中色彩信息分布为GBRG的图像的像素信息分布图;
图3为一个实施例中步骤S400的一种可实施方式的流程示意图;
图4为一个实施例中图像采集装置的结构框图;
图5为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
可以理解本申请中所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种条件关系,但这些条件关系不受这些术语限制。这些术语仅用于将一个条件关系与另一个条件关系区分开来。
在一个实施例中,如图1所示,提供了一种图像采集方法,包括以下步骤:
步骤S100,通过相机采集raw数据,相机包括镜头。
其中,raw数据是指数码相机传感器的原始信息和相机拍摄所产生的一些元数据(Metadata),如,ISO的设置、快门速度、光圈值、白平衡等。
步骤S200,获取与raw数据对应的待采集图像中的目标采集区域,以及获取目标采集区域对应的部分raw数据。
其中,目标采集区域是指在图像采集过程中从待采集图像中确定出的一个特别关注的区域,例如,在特定领域,用户对整幅画面中人脸部分或者车牌部分比较关注,此时,图像中的人脸部分或者车牌部分即为待采集图像的目标采集区域。
具体地,当特别关注图像中的人脸信息时,可以采用图像识别技术,识别人脸图像以及人脸部分在整幅图像中的位置和大小,并以矩形框、圆圈或根据具体人脸形状确定的区域和大小标记出来,这一标记区域即为目标采集区域。可选地,还可以根据用户的点选操作,将用户选定的区域作为目标采集区域。由于raw数据对应着一定的存储位置,接着,根据确定出的目标采集区域对应的存储位置,获取该目标采集区域在通过相机采集到的raw数据中的对应的部分raw数据。
步骤S300,根据目标采集区域对应的部分raw数据,计算得到目标采集区域的G分量统计信息。
其中,G(绿)分量是指raw数据中所有色彩模型中的绿色分量。一般情况下,图像色彩采用R(红)G(绿)B(蓝)三原色来表现,而相机的传感器的输出拜耳模式的原始图像格式一般为BGGR、GBRG、GRBG或RGGB等。其中,色彩G的的占比为色彩R和色彩B的两倍,也就是说,在同一色彩表现区域,色彩G=2R=2B,即绿色值的个数为红色值的个数或蓝色值的个数的两倍,同时人眼对绿色也更敏感,绿色分量的变化对整个图像的色彩变化的影响更大。因此,本申请中根据G分量的变化对获取图像的时机进行把控,可以在低照度情况下更加精细地获取不同照度的图像。
具体地,当获取到目标采集区域对应的部分raw数据后,根据目标采集区域的存储地址和坐标分布,可以确定出G分量的分布状态,进一步根据G分量的分布状态计算G分量统计信息。
步骤S400,根据G分量统计信息与预设低照度条件之间的关系,调节镜头的进光量,获取与更新后的raw数据对应的待采集图像。
其中,预设低照度条件为根据实际需求设置的照度条件。可选地,预设低照度条件可以通过G分量统计信息来反映,预设低照度条件可以将G分量统计信息限定在一个范围内。此处的低照度条件仅为一种解释性说明,是一个相对的概念,可以根据实际需求而定。
具体地,当G分量统计信息满足预设低照度条件,则说明目标采集区域对应的照度足够低,低到满足实际需求,此时,与当前raw数据对应的待采集图像,即为低照度图像。
上述图像采集方法,通过相机采集raw数据,相机包括镜头;获取与raw数据对应的待采集图像中的目标采集区域,以及获取目标采集区域对应的部分raw数据;根据目标采集区域对应的部分raw数据,计算得到目标采集区域的G分量统计信息;根据G分量统计信息与预设低照度条件之间的关系,调节镜头的进光量,获取与更新后的raw数据对应的待采集图像。其中,目标采集区域的G分量统计信息能一定程度上反映待采集图像中的目标采集区域的照度,根据G分量统计信息和预设低照度条件之间的关系,调节镜头的进光量,能够获取到与更新后的raw数据对应的待采集图像,当进光量足够小时,获取到的与更新后的raw数据对应的待采集图像为低照度图像,因此,上述方法使得低照度图像的采集摆脱对环境和可调光源的依赖,根据G分量统计信息获取照度变化更为微小和精确的低照度图像。
在其中一个实施例中,为步骤S200的一种可实施方式,其中,步骤S200,获取待采集图像的目标采集区域对应的部分raw数据,包括:
接收用户在视频预览窗口中针对待采集图像的目标采集区域的采集指令;响应于采集指令,从raw数据中获取目标采集区域对应的部分raw数据。
其中,视频预览窗口是指在获取图像过程中,按下快门之前在相机或与镜头连接的外部显示器上显示的即将获取图像画面的窗口。采集指令为指示获取目标采集区域对应的部分raw数据的指令,其中包括目标采集区域的位置信息和大小信息。
具体地,采集指令可由具体的检测结果生成,也可以由人为点选生成。例如,当特别关注图像中的人脸信息时,采用图像识别技术,识别人脸图像以及人脸部分在整幅图像中的位置和大小,并根据识别到的人脸图像和人脸部分在整幅图像中的位置和大小等生成采集指令。或,根据用户在视频预览窗口或显示器中的点选操作得到目标采集区域,并根据目标采集区域的信息生成采集指令。可选地,还可以根据实际用户需求的变化,对识别到的人脸图像以及人脸部分在整幅图像中的位置和大小的区域进行调整,并将根据调整后的数据生成更新后的采集指令。例如,在识别到人脸图像以及人脸部分在整幅图像中的位置和大小后,当用户或者计算机想要进一步根据其周围的raw数据进行低照度图像获取时,可以对视频预览窗口或显示器中的区域进行调整,并根据调整后的数据生成采集指令。并将采集指令对应的图像区域以矩形框、圆圈或根据具体人脸形状和大小标记出来,这一标记区域即为更新后的目标采集区域。接着,从raw数据中获取采集指令对应的目标采集区域对应部分的raw数据。
可选地,获取目标采集区域对应的部分raw数据的存储地址;根据存储地址,提取目标采集区域对应的部分raw数据。
具体地,通过镜头采集raw数据存储时对应着一个存储地址,而目标采集区域对应的部分raw数据也对应着一个存储地址,为镜头采集raw数据存储时对应的存储地址的子地址。根据目标采集区域的大小和位置信息,可以从镜头采集到的raw数据存储地址中得到目标采集区域对应的部分raw数据的存储地址。
可选地,获取目标采集区域的中心坐标、高度和宽度;根据中心坐标、高度和宽度,确定出目标采集区域对应的部分raw数据的存储地址。
具体地,根据确定出的目标采集区域在待采集图像中的位置,得到目标采集区域的中心坐标、高度和宽度,进一步计算出目标采集区域缓存在视频帧中的存储地址,根据这一存储地址,可以得到目标采集区域数据的分布情况,通过分布情况提取目标采集区域的raw数据。
可选地,若待采集图像的起始地址为addr,整幅画面的宽是W,整幅画面的高是H,(x,y)为目标采集区域的中心坐标,则目标采集区域的第一行第一个像素的地址是(addr+y*W+x–(height/2*W–width/2))目标采集区域的第一行最后一个像素的地址是(addr+y*W+x–(height/2*W+width/2)),目标采集区域的第二行第一个像素的地址是(addr+y*W+x–((height/2–1)*W–width/2)),目标采集区域的第二行最后一个像素的地址是(addr+y*W+x–((height/2–1)*W+width/2)),以此类推,可以得到整个目标采集区域所有像素的地址,根据对应像素的地址,可以找到对应的像素,并获取该像素的raw数据。
上述实施例中,通过接收用户在视频预览窗口中针对待采集图像的目标采集区域的采集指令;响应于采集指令,从raw数据中获取目标采集区域对应的部分raw数据。可以根据自动检测到目标采集区域或者用户自定义的目标采集区域,得到目标采集区域对应的部分raw数据,为后续根据目标采集区域的G分量统计信息获取低照度图像提供基础。
在其中一个实施例中,为步骤S300的一种可实施方式,其中,步骤S300,根据目标采集区域对应的raw数据,计算得到目标采集区域的G分量统计信息,包括:
根据目标采集区域对应的部分raw数据和镜头的传感器的拜耳模式,计算得到目标采集区域的G分量统计信息。
其中,拜耳模式(Bayer模式)是一种颜色模式,被广泛应用于CCD和CMOS摄像头。
具体地,如图2所示,为色彩信息分布为GBRG的图像的像素信息分布图。由于成像时相机的传感器输出的拜耳模式的原始图像数据在内存中是按行存储的,其存储行驶可以为BGGR、GBRG、GRBG或RGGB,当感光器件输出的图像格式为拜耳模式中的GBRG时,且当目标采集区域的中心坐标同为偶数或者同为奇数时,则取目标采集区域的第奇数行的第奇数个像素,取第偶数行的第偶数个像素作为目标采集区域的G分量。当目标采集区域的中心坐标的横坐标和纵坐标的奇偶性不同时,则取目标采集区域的第奇数行的第奇偶数个像素,取第偶数行的第奇数个像素作为目标采集区域的G分量。即,当目标采集区域的中心坐标同为偶数或者同为奇数时,则从目标采集区域的第1行的第1个像素开始,并每隔一个像素取一次,从第2行的第2个像素开始,并每隔一个像素取一次,作为目标采集区域的G分量。当目标采集区域的中心坐标的横坐标和纵坐标的奇偶性不同时,则从目标采集区域的第1行的第2个像素开始,并每隔一个像素取一次,从第2行的第1个像素开始,并每隔一个像素取一次,作为目标采集区域的G分量。
可选地,将G分量的加权和作为G分量统计信息。在得到目标采集区域对应的raw数据后,根据预设的加权规则,得到目标采集区域所有G分量对应的加权值,根据得到的加权值,计算得到目标采集区域所有G分量的加权和。例如,当预设的加权规则为取目标采集区域所有G分量的平均值时,每一G分量的加权值为(1/G分量的个数),当预设的加权规则为取目标采集区域所有G分量的总和时,每一G分量的加权值为1。将该加权和作为目标采集区域的G分量统计信息。可选地,还可以根据目标采集区域的特性预设其他的加权规则,对不同的G分量赋予不同的加权权重,得到目标采集区域的G分量统计信息,此处不做具体限定。
上述实施例中,根据目标采集区域对应的部分raw数据和镜头的传感器的拜耳模式,计算得到目标采集区域的G分量统计信息。其中,G分量统计信息能一定程度上反映待采集图像的目标采集区域的照度,此处G分量统计信息的确定,为后续根据G分量统计信息获取低照度图像提供了数据基础。
在其中一个实施例中,如图3所示,为步骤S400的一种可实施方式,其中,步骤S400,根据G分量统计信息与预设低照度条件之间的关系,调节镜头的进光量,获取与更新后的raw数据对应的待采集图像,包括:
步骤S410,检测G分量统计信息是否满足预设低照度条件。
步骤S420,当G分量统计信息满足预设低照度条件时,获取raw数据对应的待采集图像。
步骤S430,当G分量统计信息不满足预设低照度条件时,调节镜头光圈以改变镜头的进光量,直到G分量统计信息满足预设低照度条件,则获取与更新后的raw数据对应的待采集图像。
其中,对于已经制造好的镜头,可以通过在镜头内部加入多边形或者圆形且面积可变的孔状光栅来达到控制镜头通光量,而这一装置就叫做光圈。镜头光圈能够控制光线透过镜头进入机身内感光面的光量,通常设置在镜头内。旋转镜头上的调节环或者数码相机机身上的旋钮,可以调节光圈的大小,光圈的大小可以控制进入机身内感光面的光量。
具体地,若G分量统计信息符合预设低照度条件时,获取raw数据对应的待采集图像图像。若G分量统计信息不符合预设低照度条件时,则对镜头光圈进行调节,改变获取图像时的进光量以模拟不同的照度,进光量的改变会引起G分量统计信息的变化,直到G分量统计信息符合预设低照度条件,停止对镜头光圈的调节,获取与更新后的raw数据对应的待采集图像。其中,由于G分量在整幅图像中的占比较大,且G分量对光的微小变化的反应更为灵敏,因此,本实施例中根据G分量统计信息调节镜头光圈,可以获得微小变化的G分量,同时获取照度变化很小的低照度图像。
可选地,G分量统计信息为G分量的加权和,预设照度条件为预设亮度值时。当G分量的加权和大于预设亮度值时,将镜头光圈向着使G分量的加权和变小的方向调整,直到G分量的加权和等于预设亮度值时,获取低照度图像;当G分量的加权和小于预设亮度值时,将镜头光圈向着使G分量的加权和变大的方向调整,直到G分量的加权和等于预设亮度值时,获取图像。例如,G分量的加权和为50,而此时想获得G分量的加权和为42时的图像,则将光圈调小,减小进光量,直到G分量的加权和为42,则此时获取的图像即为G分量的加权和为42的低照度图像。当想获得G分量的加权和为42时的图像,而G分量的加权和为30时,则将光圈调大,增加进光量直到G分量的加权和为42,则此时获取的图像即为G分量的加权和为42的低照度图像。获取G分量的加权和为其他数值的图像的方式与上述获取G分量的加权和为42的低照度图像的方式相同,此处不再赘述。
可选地,当G分量统计信息不满足预设低照度条件时,调节镜头光圈以改变镜头的进光量;返回通过镜头采集raw数据的步骤,并将新得到的G分量统计信息确定为更新后的G分量统计信息;返回检测G分量统计信息是否满足预设低照度条件的步骤,直到G分量统计信息满足预设低照度条件,则获取与更新后的raw数据对应的待采集图像。
具体地,在G分量统计信息不满足预设低照度条件时,调节镜头光圈,改变镜头的进光量,并实时获取更新后的G分量统计信息,直到G分量统计信息满足预设低照度条件,获取与更新后的raw数据对应的待采集图像。
上述实施例中,检测G分量统计信息是否满足预设低照度条件;当G分量统计信息满足预设低照度条件时,获取raw数据对应的待采集图像;当G分量统计信息不满足预设低照度条件时,调节镜头光圈以改变镜头的进光量,直到G分量统计信息满足预设低照度条件,则获取与更新后的raw数据对应的待采集图像图像。其中,当G分量统计信息满足预设低照度条件时,获取图像;G分量统计信息不满足预设低照度条件时,根据具体的G分量统计,向着满足预设低照度条件的方向,动态调整镜头光圈以改变镜头光圈的进光量,并最终获取与更新后的raw数据对应的待采集图像,能够使低照度图像的采集摆脱对环境和可调光源的依赖,根据G分量统计信息获取照度变化更为微小和精确的低照度图像。
当然,采用此方法获取图像不仅限于获取低照度图像,也可以采用此方法获取照度值较高的图像,只是,现有技术中低照度图像的获取对环境和可调光源等硬件的要求很高,且当光源照度低到一定程度后,对可调光源照度的微小调整将很难把控,因此,也很难精确得到相应的低照度图像。而采用本申请中的方法,可以通过调节镜头光圈来调节采集图像时的进光量,可以实现模拟环境照度变化的效果,能够使低照度图像的采集摆脱对环境和可调光源的依赖,并根据G分量的实时变化,获得照度变化更为微小和精确的低照度图像。
在一个实施例中,如图4所示,提供了一种图像采集装置,包括:raw数据获取模块401、目标数据获取模块402、G分量统计模块403和图像采集模块404,其中:
raw数据获取模块401,用于通过相机采集raw数据,相机包括镜头;
目标数据获取模块402,用于获取与raw数据对应的待采集图像中的目标采集区域,以及获取目标采集区域对应的部分raw数据;
G分量统计模块403,用于根据目标采集区域对应的部分raw数据,计算得到目标采集区域的G分量统计信息;
图像采集模块404,用于根据G分量统计信息与预设低照度条件之间的关系,调节镜头的进光量,获取与更新后的raw数据对应的待采集图像。
在其中一个实施例中,目标数据获取模块402还用于接收用户在视频预览窗口中针对待采集图像的目标采集区域的采集指令;响应于采集指令,从raw数据中获取目标采集区域对应的部分raw数据。
在其中一个实施例中,目标数据获取模块402还用于获取目标采集区域对应的部分raw数据的存储地址;根据存储地址,提取目标采集区域对应的部分raw数据。
在其中一个实施例中,目标数据获取模块402还用于获取目标采集区域的中心坐标、高度和宽度;根据中心坐标、高度和宽度,确定出目标采集区域对应的部分raw数据的存储地址。
在其中一个实施例中,G分量统计模块403还用于根据目标采集区域对应的部分raw数据和相机的传感器的拜耳模式,计算得到目标采集区域的G分量统计信息。
在其中一个实施例中,图像采集模块404还用于检测G分量统计信息是否满足预设低照度条件;当G分量统计信息满足预设低照度条件时,获取raw数据对应的待采集图像;当G分量统计信息不满足预设低照度条件时,调节镜头光圈以改变镜头的进光量,直到G分量统计信息满足预设低照度条件,则获取与更新后的raw数据对应的待采集图像。
在其中一个实施例中,图像采集模块404还用于当G分量统计信息不满足预设低照度条件时,调节镜头光圈以改变镜头的进光量;返回通过镜头采集raw数据的步骤,并将新得到的G分量统计信息确定为更新后的G分量统计信息;返回检测G分量统计信息是否满足预设低照度条件的步骤,直到G分量统计信息满足预设低照度条件,则获取与更新后的raw数据对应的待采集图像。
关于图像采集装置的具体限定可以参见上文中对于图像采集方法的限定,在此不再赘述。上述图像采集装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中,也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中,以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,该计算机设备可以是终端,其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括通过***总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中,该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种图像采集方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏,该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层,也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板,还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解,图5中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定,具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,存储器中存储有计算机程序,该处理器执行计算机程序时实现以下步骤:
通过相机采集raw数据,相机包括镜头;
获取与raw数据对应的待采集图像中的目标采集区域,以及获取目标采集区域对应的部分raw数据;
根据目标采集区域对应的部分raw数据,计算得到目标采集区域的G分量统计信息;
根据G分量统计信息与预设低照度条件之间的关系,调节镜头的进光量,获取与更新后的raw数据对应的待采集图像。
在其中一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:接收用户在视频预览窗口中针对待采集图像的目标采集区域的采集指令;响应于采集指令,从raw数据中获取目标采集区域对应的部分raw数据。
在其中一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:获取目标采集区域对应的部分raw数据的存储地址;根据存储地址,提取目标采集区域对应的部分raw数据。
在其中一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:获取目标采集区域的中心坐标、高度和宽度;根据中心坐标、高度和宽度,确定出目标采集区域对应的部分raw数据的存储地址。
在其中一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:根据目标采集区域对应的部分raw数据和相机的传感器的拜耳模式,计算得到目标采集区域的G分量统计信息。
在其中一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:检测G分量统计信息是否满足预设低照度条件;当G分量统计信息满足预设低照度条件时,获取raw数据对应的待采集图像;当G分量统计信息不满足预设低照度条件时,调节镜头光圈以改变镜头的进光量,直到G分量统计信息满足预设低照度条件,则获取与更新后的raw数据对应的待采集图像。
在其中一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:当G分量统计信息不满足预设低照度条件时,调节镜头光圈以改变镜头的进光量;返回通过镜头采集raw数据的步骤,并将新得到的G分量统计信息确定为更新后的G分量统计信息;返回检测G分量统计信息是否满足预设低照度条件的步骤,直到G分量统计信息满足预设低照度条件,则获取与更新后的raw数据对应的待采集图像。
在一个实施例中,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:
通过相机采集raw数据,相机包括镜头;
获取与raw数据对应的待采集图像中的目标采集区域,以及获取目标采集区域对应的部分raw数据;
根据目标采集区域对应的部分raw数据,计算得到目标采集区域的G分量统计信息;
根据G分量统计信息与预设低照度条件之间的关系,调节镜头的进光量,获取与更新后的raw数据对应的待采集图像。
在其中一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:接收用户在视频预览窗口中针对待采集图像的目标采集区域的采集指令;响应于采集指令,从raw数据中获取目标采集区域对应的部分raw数据。
在其中一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:获取目标采集区域对应的部分raw数据的存储地址;根据存储地址,提取目标采集区域对应的部分raw数据。
在其中一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:获取目标采集区域的中心坐标、高度和宽度;根据中心坐标、高度和宽度,确定出目标采集区域对应的部分raw数据的存储地址。
在其中一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:根据目标采集区域对应的部分raw数据和相机的传感器的拜耳模式,计算得到目标采集区域的G分量统计信息。
在其中一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:检测G分量统计信息是否满足预设低照度条件;当G分量统计信息满足预设低照度条件时,获取raw数据对应的待采集图像;当G分量统计信息不满足预设低照度条件时,调节镜头光圈以改变镜头的进光量,直到G分量统计信息满足预设低照度条件,则获取与更新后的raw数据对应的待采集图像。
在其中一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:当G分量统计信息不满足预设低照度条件时,调节镜头光圈以改变镜头的进光量;返回通过镜头采集raw数据的步骤,并将新得到的G分量统计信息确定为更新后的G分量统计信息;返回检测G分量统计信息是否满足预设低照度条件的步骤,直到G分量统计信息满足预设低照度条件,则获取与更新后的raw数据对应的待采集图像。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该计算机程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,RAM以多种形式可得,诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种图像采集方法,其特征在于,所述方法包括:
通过相机采集raw数据,所述相机包括镜头;
获取与所述raw数据对应的待采集图像中的目标采集区域,以及获取所述目标采集区域对应的部分raw数据;
根据所述目标采集区域对应的部分raw数据,计算得到所述目标采集区域的G分量统计信息;
根据所述G分量统计信息与预设低照度条件之间的关系,调节所述镜头的进光量,获取与更新后的raw数据对应的待采集图像。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述目标采集区域对应的部分raw数据,包括:
接收用户在视频预览窗口中针对待采集图像的目标采集区域的采集指令;
响应于所述采集指令,从所述raw数据中获取所述目标采集区域对应的部分raw数据。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述从所述raw数据中获取所述目标采集区域对应的部分raw数据,包括:
获取所述目标采集区域对应的部分raw数据的存储地址;
根据所述存储地址,提取所述目标采集区域对应的部分raw数据。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述获取所述目标采集区域对应的部分raw数据的存储地址,包括:
获取所述目标采集区域的中心坐标、高度和宽度;
根据所述中心坐标、所述高度和所述宽度,确定出所述目标采集区域对应的部分raw数据的存储地址。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标采集区域对应的部分raw数据,计算得到所述目标采集区域的G分量统计信息,包括:
根据所述目标采集区域对应的部分raw数据和所述相机的传感器的拜耳模式,计算得到所述目标采集区域的G分量统计信息。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述G分量统计信息与预设低照度条件之间的关系,调节所述镜头的进光量,获取与更新后的raw数据对应的待采集图像,包括:
检测所述G分量统计信息是否满足预设低照度条件;
当所述G分量统计信息满足预设低照度条件时,获取所述raw数据对应的待采集图像;
当所述G分量统计信息不满足预设低照度条件时,调节镜头光圈以改变镜头的进光量,直到所述G分量统计信息满足预设低照度条件,则获取与更新后的raw数据对应的待采集图像。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述当所述G分量统计信息不满足预设低照度条件时,调节镜头光圈以改变镜头的进光量,直到所述G分量统计信息满足预设低照度条件,则获取与更新后的raw数据对应的待采集图像,包括:
当所述G分量统计信息不满足预设低照度条件时,调节镜头光圈以改变镜头的进光量;
返回所述通过镜头采集raw数据的步骤,并将新得到的G分量统计信息确定为更新后的G分量统计信息;
返回所述检测所述G分量统计信息是否满足预设低照度条件的步骤,直到所述G分量统计信息满足预设低照度条件,则获取与更新后的raw数据对应的待采集图像。
8.一种图像采集装置,其特征在于,所述装置包括:
raw数据获取模块,用于通过相机采集raw数据,所述相机包括镜头;
目标数据获取模块,用于获取与所述raw数据对应的待采集图像中的目标采集区域,以及获取所述目标采集区域对应的部分raw数据;
G分量统计模块,用于根据所述目标采集区域对应的部分raw数据,计算得到所述目标采集区域的G分量统计信息;
图像采集模块,用于根据所述G分量统计信息与预设低照度条件之间的关系,调节所述镜头的进光量,获取与更新后的raw数据对应的待采集图像。
9.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010170483.5A CN111479074A (zh) | 2020-03-12 | 2020-03-12 | 图像采集方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010170483.5A CN111479074A (zh) | 2020-03-12 | 2020-03-12 | 图像采集方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111479074A true CN111479074A (zh) | 2020-07-31 |
Family
ID=71748297
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010170483.5A Pending CN111479074A (zh) | 2020-03-12 | 2020-03-12 | 图像采集方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111479074A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115134514A (zh) * | 2021-03-29 | 2022-09-30 | 北京小米移动软件有限公司 | 图像采集方法、装置以及存储介质 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH114453A (ja) * | 1997-06-13 | 1999-01-06 | Sony Corp | カラー撮像装置 |
TW468350B (en) * | 1998-10-28 | 2001-12-11 | Hyundai Electronics Ind | Apparatus and method for automatically controlling exposure time using a mean value of green pixels |
CN102017608A (zh) * | 2006-03-17 | 2011-04-13 | 高通股份有限公司 | 用于曝光控制的***、方法和设备 |
JP2017009395A (ja) * | 2015-06-19 | 2017-01-12 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 撮像装置及び表示制御方法 |
-
2020
- 2020-03-12 CN CN202010170483.5A patent/CN111479074A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH114453A (ja) * | 1997-06-13 | 1999-01-06 | Sony Corp | カラー撮像装置 |
TW468350B (en) * | 1998-10-28 | 2001-12-11 | Hyundai Electronics Ind | Apparatus and method for automatically controlling exposure time using a mean value of green pixels |
CN102017608A (zh) * | 2006-03-17 | 2011-04-13 | 高通股份有限公司 | 用于曝光控制的***、方法和设备 |
JP2017009395A (ja) * | 2015-06-19 | 2017-01-12 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 撮像装置及び表示制御方法 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115134514A (zh) * | 2021-03-29 | 2022-09-30 | 北京小米移动软件有限公司 | 图像采集方法、装置以及存储介质 |
CN115134514B (zh) * | 2021-03-29 | 2024-05-14 | 北京小米移动软件有限公司 | 图像采集方法、装置以及存储介质 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111028189B (zh) | 图像处理方法、装置、存储介质及电子设备 | |
CN108322646B (zh) | 图像处理方法、装置、存储介质及电子设备 | |
JP4186699B2 (ja) | 撮像装置および画像処理装置 | |
JP5398156B2 (ja) | ホワイトバランス制御装置およびその制御方法並びに撮像装置 | |
CN110191291B (zh) | 基于多帧图像的图像处理方法和装置 | |
CN101213828B (zh) | 将虹膜颜色结合到红眼修正中的方法和设备 | |
CN111327824B (zh) | 拍摄参数的选择方法、装置、存储介质及电子设备 | |
CN111028190A (zh) | 图像处理方法、装置、存储介质及电子设备 | |
CN110349163B (zh) | 图像处理方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质 | |
CN105578067B (zh) | 图像生成方法、装置及终端设备 | |
CN108322651B (zh) | 拍摄方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质 | |
CN109194877A (zh) | 图像补偿方法和装置、计算机可读存储介质和电子设备 | |
CN110381263A (zh) | 图像处理方法、装置、存储介质及电子设备 | |
CN105516611A (zh) | 摄像装置和摄影方法 | |
CN110198418A (zh) | 图像处理方法、装置、存储介质及电子设备 | |
CN112822412B (zh) | 曝光方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN109040607A (zh) | 成像控制方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 | |
CN109756680B (zh) | 图像合成方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
CN112312035B (zh) | 曝光参数调节方法、曝光参数调节装置和电子设备 | |
JP2004222231A (ja) | 画像処理装置および画像処理プログラム | |
CN110290325A (zh) | 图像处理方法、装置、存储介质及电子设备 | |
WO2020034739A1 (zh) | 控制方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 | |
CN108198189B (zh) | 图片清晰度的获取方法、装置、存储介质及电子设备 | |
CN111479074A (zh) | 图像采集方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN110276730B (zh) | 图像处理方法、装置、电子设备 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200731 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |