[发明专利]一种选择待输出照片的方法、拍照方法及其对应装置

说明书

技术领域

本发明涉及通讯领域，特别是涉及一种选择待输出照片的方法、拍照方法及其对应装置。

背景技术

在现有的图像(照片)处理过程中，通常是以整个图像的清晰度作为衡量标准。例如，目前选择图像输出的方法中，有一种方法就是同时缓存多帧图像，并计算每一帧图像的高频响应值作为清晰性值，进而选取最清晰的一帧图像作为输出，从而实现防抖目的。上述的基于多帧优选高频响应值的方法，是针对整幅图像的清晰度进行计算，会使得不感兴趣或者不重要的物体参与计算，因此，如何选择要输出的图像就显得更为关键。

然而，现有的选择输出图像的方式，只能选择整幅图像清晰性最好的进行输出，此种方式会使用户不感兴趣或者不重要的物体参与计算，输出的图像可能并非用户想要的，用户体验较低。

发明内容

本发明提供一种选择待输出照片的方法、拍照方法及其对应装置，用以解决现有技术选择输出图像的方式只能选择整幅图像清晰性最好的进行输出，此种方式会使用户不感兴趣或者不重要的物体参与计算，输出的图像可能并非用户想要的，用户体验较低的问题。

为解决上述技术问题，一方面，本发明提供一种选择待输出照片的方法，包括：计算每个缓存帧图像感兴趣区域(Region of Interest，简称为ROI)的度 量值，其中，所述度量值用于度量所述ROI内图像的平均清晰度；在所有度量值中选择最大的度量值；获取所述最大的度量值对应的缓存帧，并将所述缓存帧对应的图像进行输出。

进一步，计算每个缓存帧图像ROI的度量值，包括：根据所述ROI中每个像素点的像素值确定每个像素点对应的清晰度；用所述ROI中所有像素点的清晰度之和除以所有像素点的个数，得到所述ROI的平均清晰度，以作为所述ROI的度量值。

进一步，计算每个缓存帧图像ROI的度量值，包括：根据预设模板计算所述ROI的高频响应值，其中，所述预设模板至少包括以下之一：Sobel模板、梯度模板、双边全变差模板；或者，采用傅里叶变换或小波变换得到所述ROI的高频响应值。

进一步，根据所述Sobel模板计算所述ROI的高频响应值，包括根据Sobel模板计算所述ROI内各个像素点的卷积响应值；选择卷积响应值大于预设卷积阈值的像素点，并统计已选择的像素点的总个数与卷积响应值之和；将所述卷积响应值之和除以所述总个数以得到所述ROI内像素的平均卷积响应值，以将所述平均卷积响应值为所述ROI的度量值。

进一步，所述ROI的确定方法包括以下之一：将所述图像的焦点区域作为所述ROI；将用户手动选择的区域作为所述ROI。

另一方面，本发明提供一种拍照方法，包括：在接收到拍照指令之前，获取缓存帧对应的图像及图像的ROI；计算每个缓存帧图像ROI的度量值，其中，所述度量值用于度量所述ROI内图像的平均清晰度；在所有度量值中选择最大的度量值；在接收到拍照指令时，将所述最大的度量值对应的图像进行输出，以作为拍照结果。

进一步，计算每个缓存帧图像ROI的度量值，包括：根据所述ROI中每个像素点的像素值确定每个像素点对应的清晰度；用所述ROI中所有像素点的清晰度之和除以所有像素点的个数，得到所述ROI的平均清晰度，以作为所述 ROI的度量值。

进一步，计算每个缓存帧图像ROI的度量值，包括：根据预设模板计算所述ROI的高频响应值，其中，所述预设模板至少包括以下之一：Sobel模板、梯度模板、双边全变差模板；或者，采用傅里叶变换或小波变换得到所述ROI的高频响应值。

进一步，根据所述Sobel模板计算所述ROI的高频响应值，包括根据Sobel模板计算所述ROI内各个像素点的卷积响应值；选择卷积响应值大于预设卷积阈值的像素点，并统计已选择的像素点的总个数与卷积响应值之和；将所述卷积响应值之和除以所述总个数以得到所述ROI内像素的平均卷积响应值，以将所述平均卷积响应值为所述ROI的度量值。

进一步，在所有度量值中选择最大的度量值，包括：判断当前缓存帧的ROI的度量值是否大于预存储的历史最大度量值；在所述ROI的度量值大于所述历史最大度量值的情况下，将所述历史最大度量值修改为所述ROI的度量值对应的值，以更新所述历史最大度量值；在所述ROI的度量值不大于所述历史最大度量值的情况下，保留所述历史最大度量值；继续判断下一个当前缓存帧的ROI的度量值与所述历史最大度量值的大小，直至拍照发生时刻停止判断，并将当前的所述历史最大度量值作为所述最大的度量值。