CN112153360B - 头戴设备的曝光参数的确定方法、装置及设备 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种头戴设备的曝光参数的确定方法、装置及设备，其中方法包括：在当前帧图像为第N帧及第N帧以后的图像的情况下，获取当前帧图像感兴趣区域的真实平均亮度值；其中，N为大于等于2的正整数；根据真实平均亮度值、预设平滑算法，确定下一帧图像感兴趣区域的预测平均亮度值；在预测平均亮度值小于第一预设阈值范围的下限值的情况下，在目标曝光列表中依次选择等于以及大于当前曝光参数值的曝光参数值，以组成下一帧图像的目标曝光子列表；在预测平均亮度值大于或等于第一预设阈值范围的上限值的情况下，在目标曝光列表中依次选择等于以及小于当前曝光参数值的曝光参数值，以组成下一帧图像的目标曝光子列表。
Description
技术领域
本申请涉及图像处理领域，更具体地，涉及一种头戴设备的曝光参数的确定方法、一种头戴设备的曝光参数的确定装置、一种头戴设备以及一种计算机可读存储介质。
背景技术
手势识别与追踪、SLAM(simultaneous localization and mapping,即时定位与地图构建)、空间物体识别与追踪、手柄控制器检测与追踪等技术已经成为头戴设备(如混合现实头戴设备、增强现实头戴设备以及混合现实设备)应用中实现人机交互的重要组成部分。而在实现手势识别与追踪、SLAM、空间物体识别与追踪、手柄控制器检测与追踪等技术时，头戴设备中相机成像质量的好坏是直接影响最后的识别与追踪的精度和延时等关键指标。
目前，为了提高手势识别与追踪、SLAM、空间物体识别与追踪、手柄控制器检测与追踪等技术的优良的识别与追踪精度和时延等关键性指标，通常希望相机得到的相邻两帧图像的亮暗度是平滑过渡，而不允许存在前后帧图像有过亮或者过暗的对比差异。而现有的实现相机采集到的相邻两帧图像的亮暗度是平滑过渡的方式通常为：提供预设的曝光表，按照曝光表中的曝光参数值轮循设置曝光参数值，直到利用一组曝光参数值采集到的图像的平均亮度值近似预设的亮度值，结束曝光并输出曝光后的图像。
但是，头戴设备的通常是具有一定速度的自由移动，因此，相邻两帧图像之间的亮暗度变化是相对剧烈的，利用现有的根据曝光表轮循设置曝光参数的方式，很难在短时间内使得采集到的图像的平均亮度值近视预设亮度值。而这对实现手势识别与追踪、SLAM、空间物体识别与追踪、手柄控制器检测与追踪等技术会负面影响。
发明内容
本申请的一个目的是提供一种用于确定头戴设备的曝光参数的新技术方案。
根据本申请的第一方面头戴设备的曝光参数的确定方法，包括：
在当前帧图像为第N帧及第N帧以后的图像的情况下，获取当前帧图像感兴趣区域的真实平均亮度值；其中，N为大于等于2的正整数；
根据所述真实平均亮度值、预设平滑算法，确定下一帧图像感兴趣区域的预测平均亮度值；
在所述预测平均亮度值小于第一预设阈值范围的下限值的情况下，在目标曝光列表中依次选择等于以及大于当前曝光参数值的曝光参数值，以组成下一帧图像的目标曝光子列表；
在所述预测平均亮度值大于或等于所述第一预设阈值范围的上限值的情况下，在目标曝光列表中依次选择等于以及小于所述当前曝光参数值的曝光参数值，以组成下一帧图像的目标曝光子列表。
可选的，所述方法还包括获取当前曝光参数值的步骤，包括：
在当前帧图像为第N帧及第N帧以前的图像的情况下，根据所述目标曝光列表，按照顺序轮循的方式设置曝光参数值，直至利用对应曝光参数值采集到的当前帧图像感兴趣区域的平均亮度值在所述第一预设阈值范围内；
在当前帧图像为第N帧以后的图像的情况下，根据当前帧图像的目标曝光子列表，按照顺序轮循的方式设置曝光参数值，直至利用对应曝光参数值采集到的当前帧图像的感兴趣区域的平均亮度值在所述第一预设阈值范围内；
将当前帧图像所对应的曝光参数值作为所述当前曝光参数值。
可选的，预设平滑算法为三次指数平滑算法。
可选的，所述方法还包括获取目标曝光列表的步骤，包括：
获取所述头戴设备的初始曝光列表；
根据所述初始曝光列表中的增益值，确定所述目标曝光列表中的增益值；
对所述初始曝光列表中的曝光时长进行扩展，得到目标曝光列表中的曝光时长；
其中，所述目标曝光列表中不同曝光时长对应的增益值相同，以及所述目标曝光列表中的曝光参数值根据对应曝光时长升序排列。
可选的，所述方法还包括：
利用所述目标曝光列表中每一组曝光参数值，采集对M个场景的场景图像；M为大于等于1的正整数；
对于每一场景的场景图像，确定对应场景图像感兴趣区域的平均亮度值偏离所述第一预设阈值范围的偏移量；
统计大于预设偏移量的所述偏移量对应的对应场景图像的数量；
在所述数量小于预设阈值的情况下，确定所述头戴设备适用于对应场景；
在当前场景为所述头戴设备适用的场景的情况下，执行所述在当前帧图像为第N帧及第N帧以后的图像的情况下，获取当前帧图像感兴趣区域的真实平均亮度值的步骤。
可选的，所述方法还包括：
对于头戴设备适用的场景的场景图像，确定所述偏移量小于或等于预设偏移量的对应场景图像所对应的最大曝光参数值和最小曝光参数值；
根据所述最大曝光参数值和最小曝光参数值，更新所述目标曝光列表。
可选的，所述头戴设备为混合现实设备、增强现实设备以及虚拟现实设备中的任一个。
根据本申请的第二方面，提供了一种头戴设备的曝光参数的确定装置，包括：
获取模块，用于在当前帧图像为第N帧及第N帧以后的图像的情况下，获取当前帧图像感兴趣区域的真实平均亮度值；其中，N为大于等于2的正整数；
预测模块，用于根据所述真实平均亮度值、预设平滑算法，确定下一帧图像感兴趣区域的预测平均亮度值；
选择模块，用于在所述预测平均亮度值小于第一预设阈值范围的下限值的情况下，在目标曝光列表中依次选择等于以及大于当前曝光参数值的曝光参数值，以组成下一帧图像的目标曝光子列表；
在所述预测平均亮度值大于或等于所述第一预设阈值范围的上限值的情况下，在目标曝光列表中依次选择等于以及小于所述当前曝光参数值的曝光参数值，以组成下一帧图像的目标曝光子列表。
根据本申请的第三方面，提供了一种头戴设备，包括如第二方面所述的装置；或者，
包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机指令，所述处理器用于从所述存储器中调用所述计算机指令，以执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。
根据本申请的第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据第一方面中任一项所述的方法。
在本申请实施例中，在当前帧图像为第N帧以及第N帧以后的图像的情况下，说明头戴设备存在按照一定运动速度运动的可能性。此时，基于当前帧图像感兴趣区域的真实平均亮度值，预测得到下一帧图像的感兴趣区域的预测平均亮度值。在预测平均亮度值小于第一预设阈值范围的下限值的情况下，在目标曝光列表中依次选择等于以及大于当前曝光参数值的曝光参数值，以组成下一帧图像的目标曝光子列表。以及，在预测平均亮度值大于或等于第一预设阈值范围的上限值的情况下，在目标曝光列表中依次选择等于以及小于当前曝光参数值的曝光参数值，以组成下一帧图像的目标曝光子列表。这样，由于目标曝光子列表中的曝光参数的数量小于目标曝光列表中的曝光参数的数量，因此，下一帧图像在曝光过程中所选用的曝光参数值的范围被缩小，这样能够在短时间内使得当前帧图像感兴趣区域的平均亮度值处于第一预设阈值范围内，即能够在短时间内使得当前帧图像感兴趣区域的平均亮度值近似预设的亮度值。
通过以下参照附图对本申请的示例性实施例的详细描述，本申请的其它特征及其优点将会变得清楚。
附图说明
被结合在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本申请的实施例，并且连同其说明一起用于解释本发明的原理。
图1是根据本申请实施例提供的一种实现头戴设备的曝光参数的确定方法的头戴设备的硬件配置的框图；
图2是本申请实施例提供的一种头戴设备的曝光参数的确定方法的流程示意图；
图3是本申请实施例提供的一种头戴设备的曝光参数的确定装置的结构示意图；
图4是本申请实施例提供的一种头戴设备的结构示意图。
具体实施方式
现在将参照附图来详细描述本申请的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本申请的范围。
以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本申请及其应用或使用的任何限制。
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
在这里示出和讨论的所有例子中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它例子可以具有不同的值。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
<硬件配置实施例>
图1是根据本申请实施例提供的一种实现头戴设备的曝光参数的确定方法的头戴设备的硬件配置的框图。
头戴设备1000可以为虚拟现实VR头戴设备，还可以为混合现实MR头戴设备，或增强现实头戴设备。
头戴设备1000可以包括处理器1100、存储器1200、接口装置1300、通信装置1400、显示装置1500、输入装置1600、扬声器1700、麦克风1800，等等。其中，处理器1100可以是中央处理器CPU、微处理器MCU等。存储器1200例如包括ROM(只读存储器)、RAM(随机存取存储器)、诸如硬盘的非易失性存储器等。接口装置1300例如包括USB接口、耳机接口等。通信装置1400例如能够进行有线或无线通信。显示装置2500例如是液晶显示屏、触摸显示屏等。输入装置1600例如可以包括触摸屏、键盘等。用户可以通过扬声器1700和麦克风1800输入/输出语音信息。
尽管在图1中对头戴设备1000均示出了多个装置，但是，本发明可以仅涉及其中的部分装置，例如，头戴设备1000只涉及存储器1200和处理器1100。
应用于本发明的实施例中，头戴设备1000的存储器1200用于存储指令，该指令用于控制处理器1100执行本申请实施例提供的头戴设备的曝光参数的确定方法。
在上述描述中，技术人员可以根据本申请所公开方案设计指令。指令如何控制处理器进行操作，这是本领域公知，故在此不再详细描述。
<方法实施例>
如图2所示，本申请实施例提供了头戴设备的曝光参数的确定方法，其中头戴设备可以为混合现实设备、增强现实设备以及虚拟现实设备中的任一个。
该方法包括如下S2100-S2400：
S2100、在当前帧图像为第N帧以及第N帧以后的图像的情况下，获取当前帧图像感兴趣区域的真实平均亮度值。
其中，N为大于等于2的正整数。
在本申请实施例中，在当前帧图像为第N帧以及第N帧以后的图像的情况下，说明头戴设备存在按照一定运动速度运动的可能性。此时，为了在短时间内使得当前帧图像感兴趣区域的平均亮度值近视预设亮度值，则执行执行本申请实施例提供的头戴设备的曝光参数的确定方法。
另外，对应于上述S2100，在当前帧图像为第N帧以前的图像的情况下，说明头戴设备处于刚刚启动，速度较低的状态，此时根据目标曝光列表按照顺序轮循的方式设置曝光参数值，可快速的使得当前帧图像感兴趣区域的亮度值位于第一预设阈值范围内。
在本申请实施例中，第一预设阈值范围为近似预设亮度值的亮度值取值范围。
在本申请实施例中，利用当前帧图像的感兴趣区域的真实平均亮度值，代表当前帧图像的真实平均亮度值，可有效降低头戴设备的计算量。
在一个实施例中，当前帧图像的感兴趣区域可以为：当前帧图像中与当前帧图像的中心重合，且长度小于当前帧图像的长度，宽度小于当前帧图像的宽度的区域。
在本申请实施例中，由于上述S2100中的真实平均亮度值位于第一预设阈值范围内，因此，也可根据第一预设阈值范围确定上述S2100中的真实平均亮度值。
在本申请实施例中，图像的平均亮度值的计算方式为本领域技术人员熟知的，在此不再赘述。
S2200、根据真实平均亮度值、预设平滑算法，确定下一帧图像感兴趣区域的预测平均亮度值。
在本申请实施例中，预设平滑算法为一种根据本期观察值，求得下一期预测值的方法。其中本期观察值对应上述S2100中的真实平均亮度值，下一期预测值为上述S2200中的预测平均亮度值。
在一个实施例中，预设平滑算法可以为一次指数平滑算法、二次指数平滑算法或者三次指数平滑算法中的任一个。
在一个示例中，以预设平滑算法为三次指数平滑算法为例，通过下述三次指数平滑算法的公式说明上述S2200的具体实现：
Ft+1＝bt+ct+dt/2。
其中，t表示的是帧数；
St 1表示的是当前帧图像的一次指数平滑值，对应于上述S2100中的真实平均亮度值；
α为平滑系数，在本申请实施例中，α可设置为0.88；
bt、ct、dt为三次指数平滑算法的中间量；
Ft+1表示的是上述S2200中的预测平均亮度值；
以及，在t＝1时，
可以理解的是，在
且
已知的情况下，
是已知的。
S2300、在预测平均亮度值小于第一预设阈值范围的下限值的情况下，在目标曝光列表中依次选择等于以及大于当前曝光参数值的曝光参数值，以组成下一帧图像的目标曝光子列表。
其中，目标曝光列表中包括多组曝光参数值，一组曝光参数值中包括一个增益以及一个曝光时长。
在一个实施例中，上述的目标曝光列表可以为头戴设备预先存储的默认的曝光列表。
基于上述内容可知，本申请实施例提供的头戴设备的曝光参数的确定方法，还包括获取当前曝光参数值的步骤。该步骤包括如下S2310-S2312：
S2310、在当前帧图像为第N帧以前的图像的情况下，根据目标曝光列表按照顺序轮循的方式设置曝光参数值，直至利用对应曝光参数值采集到的当前帧图像感兴趣区域的平均亮度值在第一预设阈值范围内。
在本申请实施例中，在当前帧图像为第N帧以前的图像的情况下，表征头戴设备处于刚刚启动，速度较低的状态，此时根据目标曝光列表按照顺序轮循的方式设置曝光参数值，可快速的使得当前帧图像感兴趣区域的亮度值位于第一预设阈值范围内。
S2311、在当前帧图像为第N帧以后的图像的情况下，根据当前帧图像的目标曝光子列表，按照顺序轮循的方式设置曝光参数值，直至利用对应曝光参数值采集到的的当前帧图像感兴趣区域的平均亮度值在第一阈值范围内。
在本申请实施例中，在当前帧图像为N帧以后的图像的情况下，说明头戴设备存在按照一定运动速度运动的可能性，此时，触发了上述S2100-S2400的步骤，可以得到当前帧图像的目标曝光子列表。进一步的，根据该目标曝光子列表，按照顺序轮循的方式曝光参数值，直至利用对应曝光参数值采集到的的当前帧图像感兴趣区域的平均亮度值在第一阈值范围内。
S2312、将当前帧图像所对应的曝光参数值作为当前曝光参数值。
在本申请实施例中，曝光参数值中增益与曝光时长的乘积用于表示曝光参数值的大小。
在本申请实施例中，在预测平均亮度值小于第一预设阈值范围的下限值的情况下，说明在将当前曝光参数值应用于下一帧图像时，下一帧图像感兴趣区域的平均亮度值偏低。因此，下一帧图像的曝光参数值需要大于或等于当前曝光参数。在此基础上，将目标曝光列表中的等于以及大于当前曝光参数值的曝光参数值组成的曝光参数列表，作为适用于下一帧图像的目标曝光子列表。
S2400、在预测平均亮度值大于或等于第一预设阈值范围的上限值的情况下，在目标曝光列表中依次选择等于以及小于当前曝光参数值的曝光参数值，以组成下一帧图像的目标曝光子列表。
在本申请实施例中，在预测平均亮度值大于或等于第一预设阈值范围的上限值的情况下，说明在将当前曝光参数值应用于下一帧图像时，下一帧图像的感兴趣区域的平均亮度值偏高。因此，下一帧图像的曝光参数值需要小于或等于当前曝光参数。在此基础上，将目标曝光列表中的等于以及小于当前曝光参数值的曝光参数值组成的曝光参数列表，作为适用于下一帧图像的目标曝光子列表。
在本申请实施例中，在当前帧图像为第N帧以及第N帧以后的图像的情况下，说明头戴设备存在按照一定运动速度运动的可能性。此时，基于当前帧图像感兴趣区域的真实平均亮度值，预测得到下一帧图像的感兴趣区域的预测平均亮度值。在预测平均亮度值小于第一预设阈值范围的下限值的情况下，在目标曝光列表中依次选择等于以及大于当前曝光参数值的曝光参数值，以组成下一帧图像的目标曝光子列表。以及，在预测平均亮度值大于或等于第一预设阈值范围的上限值的情况下，在目标曝光列表中依次选择等于以及小于当前曝光参数值的曝光参数值，以组成下一帧图像的目标曝光子列表。这样，由于目标曝光子列表中的曝光参数的数量小于目标曝光列表中的曝光参数的数量，因此，下一帧图像在曝光过程中所选用的曝光参数值的范围被缩小，这样能够在短时间内使得当前帧图像感兴趣区域的平均亮度值处于第一预设阈值范围内，即能够在短时间内使得当前帧图像感兴趣区域的平均亮度值近似预设的亮度值。
另外，经实验证明，基于目标曝光子列表设置曝光参数时，通常在执行第二次或者第三次曝光参数值设置时，得到的图像感兴趣区域的平均亮度值可达到第一预设阈值范围。这样，相比于传统的根据目标曝光列表轮循设置曝光参数的方式，能够快速的使得当前帧图像感兴趣区域的平均亮度值处于第一预设阈值范围内。
一个实施例中，上述的目标曝光列表为在头戴设备的默认的曝光列表的基础上变化得到的曝光列表。基于此，本申请实施例还包括获取目标曝光列表的步骤。该步骤包括如下S2510-S2512：
S2510、获取头戴设备的初始曝光列表。
在本申请实施例中，头戴设备的初始曝光列表为头戴设备中预设存储的默认的曝光列表。
S2511、根据初始曝光列表中的增益值，确定目标曝光列表中的增益值。
在本申请实施例中，上述S2511的具体实现可以为将初始曝光列表中的最小增益值，确定为目标曝光列表中的增益值。
上述S2511的具体实现还可以为对初始曝光列表中的所有的增益值进行升序排列，将前预设百分比中的任一增益值作为目标曝光列表中的增益值。
在本申请实施例中，目标曝光列表中的所有增益值是相同的，即目标曝光列表中不同曝光时长对应的增益值相同。
在本申请实施例中，通过选择初始曝光列表中相对较小的增益值作为目标曝光列表中的每一个增益值，这样，可提高头戴设备所采集的图像的信噪比。
S2512、对初始曝光列表中的曝光时长进行扩展，得到目标曝光列表中的曝光时长。
在本申请实施例中，上述S2512的具体实现可以为：对初始曝光列表中的曝光时长拟合，以得到曝光时长的曲线。对曝光时长的曲线的两个端点进行延伸。将曲线中延伸的部分对应的曝光时长增加到初始曝光列表中，以得到目标曝光列表。
其中，目标曝光列表中的曝光参数值根据对应曝光时长升序排列。
在本申请实施例中，通过对初始曝光列表中的曝光时长进行扩展，实现对初始曝光列表的扩展，这样可提高头戴设备所使用的环境的亮度范围。具体的，头戴设备可在更暗，或者更亮的环境中使用。
在一个实施例中，本申请实施例提供的头戴设备的曝光参数的确定方法还包括如下S2520-S2524：
S2520、利用目标曝光列表中每一组曝光参数值，采集M个场景的场景图像。其中，M为大于等于1的正整数。
在本申请实施例中，M个场景可以示例性的分别为：开灯客厅、开灯卧室、开灯办公室、开灯展会会场、开灯工厂、关灯客厅、关灯卧室、关灯办公室、关灯展会会场、关灯工厂等。
需要说明的是，本申请实施例中对M个场景的数量，以及具体的形式不做限定。M个场景最好覆盖头戴设备的所有的应用场景。
在一个例子，目标曝光列表中可包括40组曝光参数值，以及M＝260。这样，基于上述S4320可以得到40*260个曝光后的场景图像。
在一个实施例中，M个场景的场景图像可预先存储在头戴设备中。
S2521、对于每一场景的场景图像，确定对应场景图像感兴趣区域的平均亮度值偏离第一预设阈值范围的偏移量。
S2522、统计大于预设偏移量的偏移量对应的对应场景图像的数量。
在本申请实施例中，偏离第一预设阈值的偏移量，指的是在对应场景图像感兴趣区域的平均亮度值大于第一预设阈值范围的上限值的情况下，对应场景图像感兴趣区域的平均亮度值与上限值的差值。在对应场景图像感兴趣区域的平均亮度值小于第一预设阈值范围的下限值的情况下，对应场景图像感兴趣区域的平均亮度值与下限值的差值。
在本申请实施例中，预设偏移量可根据经验进行设置，在一个示例中，预设偏移量可设置为5，或者7。
S2523、在数量小于预设阈值的情况下，确定头戴设备适用对应场景。
对应于上述S2523，在数量大于或等于预设阈值的情况下，确定头戴设备不适用对应场景。
在本申请实施例中，预设阈值可根据经验进行设置。
基于上述S2510-S2523可以确定出M个场景中头戴设备所适用的场景。
S2524、在当前场景为头戴设备适用的场景的情况下，执行在当前帧图像为第N帧及第N帧以后的图像的情况下，获取当前帧图像感兴趣区域的真实平均亮度值的步骤。
在本申请实施例中，头戴设备的当前场景可由用户手动输入至头戴设备中。
在本申请实施例中，在头戴设备的当前场景为头戴设备适用的场景的情况下，执行在当前帧图像为第N帧及第N帧以后的图像的情况下，获取当前帧图像感兴趣区域的真实平均亮度值的步骤。对应的，在头戴设备的当前场景不是头戴设备适用的场景的情况下，则不执行在当前帧图像为第N帧及第N帧以后的图像的情况下，获取当前帧图像感兴趣区域的真实平均亮度值的步骤。这样可提高头戴设备的靶向性和智能性。
在上一实施例的基础上，本申请实施例提供的头戴设备的曝光参数的确定方法还包括如下S2525和S2526：
S2525、对于头戴设备适用的场景的场景图像，确定偏移量小于或等于预设偏移量的对应场景图像所对应的最大曝光参数值和最小曝光参数值。
在本申请实施例中，在基于上述S2523的基础上，确定出头戴设备使用的场景后，将不适用的场景对应的场景图像剔除，得到上述S2525中适用的场景的场景图像。
S2526、根据最大曝光参数值和最小曝光参数值，更新目标曝光参数列表。
在一个实施例中，上述S2526的具体实现可以为：将目标曝光列表中等于上述S2525中确定出的最大曝光参数值的曝光参数值、等于上述S2525中确定出的最小曝光参数值的曝光参数值、以及等于上述S2525中确定出的最大曝光参数值的曝光参数值和等于上述S2525中确定出的最小曝光参数值的曝光参数值之间的曝光参数值，作为目标曝光列表中的曝光参数值。
在另一个实施例中，上述S2526的具体实现还可以为：在上述S2525中确定出的最大曝光参数值并非目标曝光列表中的最大曝光参数值，且上述S2525中确定出的最小曝光参数值并非目标曝光列表中的最小曝光参数值的情况下，将目标曝光列表中位于上述S2525中确定出的最大曝光参数值的下一个曝光参数值、目标曝光列表中位于上述S2525中确定出的最小曝光参数值的前一个曝光参数值、该下一个曝光参数值和该前一个曝光参数值之间的参数值，作为目标曝光列表中的曝光参数值。
在本申请实施例中，通过上述S2525和S2526可进一步的减少目标曝光列表中曝光参数值的数，这样能够实现在更短时间内使得当前帧图像感兴趣区域的平均亮度值近似预设的亮度值。
<装置实施例>
本申请实施例提供了一种头戴设备的曝光参数的确定装置30，如图3所示，该装置30包括获取模块31、预测模块32以及选择模块33。其中：
获取模块31，用于在当前帧图像为第N帧及第N帧以后的图像的情况下，获取当前帧图像感兴趣区域的真实平均亮度值；其中，N为大于等于2的正整数；
预测模块32，用于根据所述真实平均亮度值、预设平滑算法，确定下一帧图像感兴趣区域的预测平均亮度值；
选择模块33，用于在所述预测平均亮度值小于第一预设阈值范围的下限值的情况下，在目标曝光列表中依次选择等于以及大于当前曝光参数值的曝光参数值，以组成下一帧图像的目标曝光子列表；以及，
在所述预测平均亮度值大于或等于所述第一预设阈值范围的上限值的情况下，在目标曝光列表中依次选择等于以及小于所述当前曝光参数值的曝光参数值，以组成下一帧图像的目标曝光子列表。
在一个实施例中，获取模块31还用于：在当前帧图像为第N帧及第N帧以前的图像的情况下，根据所述目标曝光列表，按照顺序轮循的方式设置曝光参数值，直至利用对应曝光参数值采集到的当前帧图像感兴趣区域的平均亮度值在所述第一预设阈值范围内；
在当前帧图像为第N帧以后的图像的情况下，根据当前帧图像的目标曝光子列表，按照顺序轮循的方式设置曝光参数值，直至利用对应曝光参数值采集到的当前帧图像的感兴趣区域的平均亮度值在所述第一预设阈值范围内；
将当前帧图像所对应的曝光参数值作为所述当前曝光参数值。
在一个实施例中，预设平滑算法为三次指数平滑算法。
在一个实施例中，获取模块31还用于：
获取所述头戴设备的初始曝光列表；
根据所述初始曝光列表中的增益值，确定所述目标曝光列表中的增益值；
对所述初始曝光列表中的曝光时长进行扩展，得到目标曝光列表中的曝光时长；
其中，所述目标曝光列表中不同曝光时长对应的增益值相同，以及所述目标曝光列表中的曝光参数值根据对应曝光时长升序排列。
在一个实施例中，头戴设备的曝光参数的确定装置30还包括执行模块，执行模块用于：
利用所述目标曝光列表中每一组曝光参数值，采集对M个场景的场景图像；M为大于等于1的正整数；
对于每一场景的场景图像，确定对应场景图像感兴趣区域的平均亮度值偏离所述第一预设阈值范围的偏移量；
统计大于预设偏移量的所述偏移量对应的对应场景图像的数量；
在所述数量小于预设阈值的情况下，确定所述头戴设备适用于对应场景；
在当前场景为所述头戴设备适用的场景的情况下，执行所述在当前帧图像为第N帧及第N帧以后的图像的情况下，获取当前帧图像感兴趣区域的真实平均亮度值的步骤。
在一个实施例中，头戴设备的曝光参数的确定装置30还包括更新模块，更新模块用于：
对于头戴设备适用的场景的场景图像，确定所述偏移量小于或等于预设偏移量的对应场景图像所对应的最大曝光参数值和最小曝光参数值；
根据所述最大曝光参数值和最小曝光参数值，更新所述目标曝光列表。
在一个实施例中，所述头戴设备为混合现实设备、增强现实设备以及虚拟现实设备中的任一个。
<设备实施例>
本申请实施例还提供了一种头戴设备40，如图4所示，该头戴设备40包括如图3所示的头戴设备的曝光参数的确定装置30。
或者，包括存储器41和处理器42，所述存储器41用于存储计算机指令，所述处理器42用于从所述存储器41中调用所述计算机指令，以执行如上述方法实施例中提供的任一种头戴设备的曝光参数的确定方法。
<存储介质实施例>
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据上述方法实施例中提供的任一种头戴设备的曝光参数的确定方法。
本发明可以是***、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本发明的各个方面的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
用于执行本发明操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本发明的各个方面。
这里参照根据本发明实施例的方法、装置(***)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本发明的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。
这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。对于本领域技术人员来说公知的是，通过硬件方式实现、通过软件方式实现以及通过软件和硬件结合的方式实现都是等价的。
以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。本发明的范围由所附权利要求来限定。
Claims (10)
1.一种头戴设备的曝光参数的确定方法，其特征在于，包括：
在当前帧图像为第N帧及第N帧以后的图像的情况下，获取当前帧图像感兴趣区域的真实平均亮度值；其中，N为大于等于2的正整数；
根据所述真实平均亮度值、预设平滑算法，确定下一帧图像感兴趣区域的预测平均亮度值；
在所述预测平均亮度值小于第一预设阈值范围的下限值的情况下，在目标曝光列表中依次选择等于以及大于当前曝光参数值的曝光参数值，以组成下一帧图像的目标曝光子列表；
在所述预测平均亮度值大于或等于所述第一预设阈值范围的上限值的情况下，在目标曝光列表中依次选择等于以及小于所述当前曝光参数值的曝光参数值，以组成下一帧图像的目标曝光子列表。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括获取当前曝光参数值的步骤，包括：
在当前帧图像为第N帧及第N帧以前的图像的情况下，根据所述目标曝光列表，按照顺序轮循的方式设置曝光参数值，直至利用对应曝光参数值采集到的当前帧图像感兴趣区域的平均亮度值在所述第一预设阈值范围内；
在当前帧图像为第N帧以后的图像的情况下，根据当前帧图像的目标曝光子列表，按照顺序轮循的方式设置曝光参数值，直至利用对应曝光参数值采集到的当前帧图像的感兴趣区域的平均亮度值在所述第一预设阈值范围内；
将当前帧图像所对应的曝光参数值作为所述当前曝光参数值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，预设平滑算法为三次指数平滑算法。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括获取目标曝光列表的步骤，包括：
获取所述头戴设备的初始曝光列表；
根据所述初始曝光列表中的增益值，确定所述目标曝光列表中的增益值；
对所述初始曝光列表中的曝光时长进行扩展，得到目标曝光列表中的曝光时长；
其中，所述目标曝光列表中不同曝光时长对应的增益值相同，以及所述目标曝光列表中的曝光参数值根据对应曝光时长升序排列。
5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
利用所述目标曝光列表中每一组曝光参数值，采集对M个场景的场景图像；M为大于等于1的正整数；
对于每一场景的场景图像，确定对应场景图像感兴趣区域的平均亮度值偏离所述第一预设阈值范围的偏移量；
统计大于预设偏移量的所述偏移量对应的对应场景图像的数量；
在所述数量小于预设阈值的情况下，确定所述头戴设备适用于对应场景；
在当前场景为所述头戴设备适用的场景的情况下，执行所述在当前帧图像为第N帧及第N帧以后的图像的情况下，获取当前帧图像感兴趣区域的真实平均亮度值的步骤。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对于头戴设备适用的场景的场景图像，确定所述偏移量小于或等于预设偏移量的对应场景图像所对应的最大曝光参数值和最小曝光参数值；
根据所述最大曝光参数值和最小曝光参数值，更新所述目标曝光列表。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述头戴设备为混合现实设备、增强现实设备以及虚拟现实设备中的任一个。
8.一种头戴设备的曝光参数的确定装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于在当前帧图像为第N帧及第N帧以后的图像的情况下，获取当前帧图像感兴趣区域的真实平均亮度值；其中，N为大于等于2的正整数；
预测模块，用于根据所述真实平均亮度值、预设平滑算法，确定下一帧图像感兴趣区域的预测平均亮度值；
选择模块，用于在所述预测平均亮度值小于第一预设阈值范围的下限值的情况下，在目标曝光列表中依次选择等于以及大于当前曝光参数值的曝光参数值，以组成下一帧图像的目标曝光子列表；以及，
在所述预测平均亮度值大于或等于所述第一预设阈值范围的上限值的情况下，在目标曝光列表中依次选择等于以及小于所述当前曝光参数值的曝光参数值，以组成下一帧图像的目标曝光子列表。
9.一种头戴设备，其特征在于，包括如权利要求8所述的装置；或者，
包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机指令，所述处理器用于从所述存储器中调用所述计算机指令，以执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-7中任一项所述的方法。
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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