拍摄方法、电子设备和可读存储介质技术

本申请涉及拍摄技术领域，特别涉及一种拍摄方法、电子设备和可读存储介质，该方法包括：在电子设备的拍摄过程中，图像信号处理器获取镜头采集的图像数据；图像信号处理器获取与图像数据所属的场景类型所对应的图像风格参数的参数值，场景类型的图像风格参数的参数值是基于电子设备上存储的图像确定的；图像信号处理器根据图像风格参数的参数值，对图像数据进行处理，得到目标图像数据；电子设备将目标图像数据对应的目标图像作为拍摄结果，向用户显示。本申请提供的拍照方法，无需用户手动操作即可得到用户偏好的图像风格类型，提高用户的使用体验。使用体验。使用体验。

【技术实现步骤摘要】
拍摄方法、电子设备和可读存储介质


[0001]本专利技术涉及拍摄
，具体涉及一种拍摄方法、电子设备和可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着图像处理类产业的发展，人们越来越习惯对手机、平板电脑等终端类电子设备拍摄的图像添加滤镜，以得到自己喜欢的图像风格类型。由此，一些拍摄应用和图像处理应用陆续出现。例如，参考图1a所示，用户在使用手机100进行拍摄时，可以打开拍摄应用的界面10，并在其提供的多种滤镜中选择自己喜欢的滤镜3，然后调整好拍摄应用的取景区域101至用户需要的范围，点击拍摄按钮102。手机100显示出的照片103的图像风格类型与滤镜3对应的图像风格类型相同。再例如，参考图1b所示，用户操作手机100打开相机的界面11，调整好相机取景区域101至用户需要的范围，然后点击拍摄按钮102，得到图像104。用户可以打开图像处理应用的界面12，在图像处理应用提供的多种滤镜中，选择自己喜欢的滤镜3，使得拍摄的照片的图像风格类型与滤镜3的图像风格类型相同，得到添加滤镜后的照片105。
[0003]然而，上述图1a至图1b所示的图像处理的过程中，无论是采用拍摄应用添加的滤镜，还是拍摄好图像后添加滤镜，均需要用户手动为图像添加滤镜，以得到用户偏好的图像风格类型，操作比较繁琐，用户体验感不高。

技术实现思路

[0004]为解决上述用户需要手动选择滤镜、体验感不高的问题，本申请实施例提供了一种拍摄方法、电子设备和可读存储介质。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种拍摄方法，应用于电子设备，电子设备包括镜头和图像信号处理器，该方法包括：在电子设备的拍摄过程中，图像信号处理器获取镜头采集的图像数据；图像信号处理器获取与图像数据所属的场景类型所对应的图像风格参数的参数值，场景类型的图像风格参数的参数值是基于电子设备上存储的图像确定的；图像信号处理器根据图像风格参数的参数值，对图像数据进行处理，得到目标图像数据；电子设备将目标图像数据对应的目标图像作为拍摄结果，向用户显示。
[0006]可以理解，电子设备中预设有多种场景类型，图像数据所属的场景类型为电子设备中预设的多种场景类型之一。预设的场景类型可以根据不同的拍摄对象进行划分，例如风景场景类型、人像场景类型、动物场景类型等，还可以根据不同的天气进行划分，例如雨景场景类型、晴天场景类型、雪景场景类型等，还可以结合拍摄对象和天气进行划分，例如风景场景类型根据不同的天气进行进一步划分等，本申请对此不作限制。
[0007]可以理解，其中的拍摄结果可以为由单张图像的图像数据得到的图像，还可以为多张连续的图像的图像数据得到的视频或动图，本申请对此不作限制。
[0008]可以理解，图像风格参数为图像信号处理器在对镜头采集的图像进行处理时，可以理解为下文中的ISP参数，不同的图像风格参数的参数值对应不同的图像风格类型。电子
设备在拍摄前，可以根据设备中存储的图像，确定各场景类型对应的图像风格参数的参数值，进而在电子设备拍摄的过程中，图像信号处理器可以根据各场景类型对应的图像风格参数的参数值，对镜头采集的图像数据进行处理，得到对应场景类型下用户偏好的图像风格类型。可以理解，本申请实施例中的拍摄方法，无需用户手动操作，电子设备即可将图像数据处理成用户偏好的图像风格类型，提高用户使用体验。
[0009]在上述第一方面的一种可能的实现方式中，图像风格参数包括下列中的至少一种：黑电平补偿的参数、坏点矫正的参数、自动白平衡的参数、镜头矫正的参数、降噪的参数、边缘增强的参数、亮度调整的参数、对比度调整的参数、色度调整的参数、颜色矫正的参数、伽玛矫正的参数。
[0010]可以理解，黑电平补偿、坏点矫正、自动白平衡、镜头矫正、降噪、边缘增强、亮度调整、对比度调整、色度调整、颜色矫正和伽玛矫正对应于图像信号处理器的通用功能模块中的不同子模块，不同的子模块会对图像数据的不同参数作调整。可以理解，图像数据所述的场景类型对应的图像风格参数可以是上述参数中的任意之一，也可以是上述参数中的多个参数，还可以是上述所有的参数。
[0011]可以理解，上述图像风格参数为本申请实施例中的一种举例，本申请实施例中的图像风格参数还可以包括比上述更多或更少的参数，在此不作限制。
[0012]在上述第一方面的一种可能的实现方式中，图像信号处理器获取与图像数据所属的场景类型所对应的图像风格参数，包括：图像信号处理器提取图像数据的第一特征信息，并根据第一特征信息判断图像数据所属的场景类型。
[0013]可以理解，第一特征信息为图像信号处理器在确定图像数据的场景类型时，对图像数据进行特征提取得到的信息，第一特征信息可以包括：物体特征信息、环境特征信息、光线特征信息等。其中，物体特征信息可以包括物体类别信息、物体颜色信息、物体比例信息，物体类别信息可以是人物、风景、动物、植物、物品等的类似信息；物体颜色信息可以是彩色物品、黑白物品等的类似信息，物体比例信息是指物体占整体图片的比例。环境特征可以是如室内、室外、草原、大海、沙漠等的类似信息，光线特征可以是如白天、阴天、黑夜等的类似信息。在一些实施例中，第一特征信息还可以包括信息之外其他特征信息，上述第一特征信息是本申请实施例中的一种举例，本申请对此不作限制。
[0014]可以理解，电子设备中预设多个场景类型，根据第一特征信息判断图像数据所属的场景类型为，根据第一特征信息，在预设的多个场景类型中确定第一特征信息对应的场景类型。
[0015]在上述第一方面的一种可能的实现方式中，电子设备还包括神经网络处理器，图像风格参数的参数值是通过以下方式预先确定：神经网络处理器获取电子设备存储的多张图像；神经网络处理器确定多张图像中各图像所属的场景类型；神经网络处理器确定多张图像的图像风格参数的参数值，并根据各场景类型下各图像的图像风格参数的参数值，确定各场景类型对应的图像风格参数的参数值。
[0016]可以理解，神经网络处理器确定多张图像中各图像所属的场景类型为，神经网络处理器确定各图像与电子设备中预设的多个场景类型的对应关系。
[0017]在上述第一方面的一种可能的实现方式中，神经网络处理器确定多张图像中各图像所属的场景类型，包括：神经网络处理器通过机器学习算法提取多张图像中各图像的第
二特征信息，并确定第二特征信息与各场景类型的对应关系。
[0018]可以理解，第二特征信息为图像信号处理器在确定多张图像的场景类型时，对图像数据进行特征提取得到的信息，第二特征信息与上文中的第一特征信息可以为同种特征信息，其区别在于对应的图像不同，在此不作赘述。
[0019]在上述第一方面的一种可能的实现方式中，机器学习算法包括场景分类学习算法或场景聚类算法。
[0020]可以理解，在一些实施例中，获取的多张图像的图像数据量过大，例如获取的多张图像为电子设备存储的所有图像，可以先采用场景聚类算法对多张图像的第二特征信息进行聚类，并确定每个类别对应的场景类型。在另一些实施例中，获取的多张图像的图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种拍摄方法，应用于电子设备，所述电子设备包括镜头和图像信号处理器，其特征在于，所述方法包括：在所述电子设备的拍摄过程中，所述图像信号处理器获取所述镜头采集的图像数据；所述图像信号处理器获取与所述图像数据所属的场景类型所对应的图像风格参数的参数值，所述场景类型的图像风格参数的参数值是基于所述电子设备上存储的图像确定的；所述图像信号处理器根据所述图像风格参数的参数值，对所述图像数据进行处理，得到目标图像数据；所述电子设备将所述目标图像数据对应的目标图像作为拍摄结果，向用户显示。2.根据权利要求1所述的拍摄方法，其特征在于，所述图像风格参数包括下列中的至少一种：黑电平补偿的参数、坏点矫正的参数、自动白平衡的参数、镜头矫正的参数、降噪的参数、边缘增强的参数、亮度调整的参数、对比度调整的参数、色度调整的参数、颜色矫正的参数、伽玛矫正的参数。3.根据权利要求1所述的拍摄方法，其特征在于，所述图像信号处理器获取与所述图像数据所属的场景类型所对应的图像风格参数，包括：所述图像信号处理器提取所述图像数据的第一特征信息，并根据所述第一特征信息判断所述图像数据所属的场景类型。4.根据权利要求1所述的拍摄方法，其特征在于，所述电子设备还包括神经网络处理器，所述图像风格参数的参数值是通过以下方式预先确定：所述神经网络处理器获取所述电子设备存储的多张图像；所述神经网络处理器确定所述多张图像中各图像所属的场景类型；所述神经网络处理器确定所述多张图像的图像风格参数的参数值，并根据所述各场景类型下所述各图像的图像风格参数的参数值，确定所述各场景类型对应的图像风格参数的参数值。5.根据权利要求4所述的拍摄方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑晓明，
申请(专利权)人：安谋科技中国有限公司，
类型：发明
国别省市：