[发明专利]防抖方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质在审

专利信息
申请号: 201910790673.4 申请日: 2019-08-26
公开(公告)号: CN110493522A 公开(公告)日: 2019-11-22
发明(设计)人: 贾玉虎 申请(专利权)人: OPPO广东移动通信有限公司
主分类号: H04N5/232 分类号: H04N5/232;H04N5/235
代理公司: 44224 广州华进联合专利商标代理有限公司 代理人: 杨欢<国际申请>=<国际公布>=<进入国
地址: 523860 广东*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 图像集合 图像 计算机可读存储介质 方法和装置 电子设备 模糊参数 曝光时长 离散度 防抖 拍摄 集合 模糊 获取图像 集合确定 目标时段 目标图像 运动模糊 检测 申请
【权利要求书】:

1.一种防抖方法,其特征在于,包括:

获取图像集合;所述图像集合包括当前时刻拍摄的第一图像和目标时段内拍摄的至少一个第二图像;

对所述图像集合进行运动模糊检测,得到所述图像集合对应的模糊参数集合;

根据所述模糊参数集合确定所述第一图像的模糊程度相对于所述第二图像的模糊程度的离散度;

根据所述离散度确定目标曝光时长;

基于所述目标曝光时长拍摄,得到目标图像。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述图像集合进行运动模糊检测,得到所述图像集合对应的模糊参数集合的方式,包括以下任意一种:

获取所述图像集合中的各帧图像,计算各帧图像的图像梯度,并根据所述图像梯度的边缘的直方图分布进行分析,得到模糊参数集合;所述模糊参数集合中的模糊参数用于表征所述图像的模糊程度;

获取所述图像集合中的各帧图像,对各帧图像进行拉普拉斯变换,得到各个中间值,并对各个所述中间值进行均方误差,得到所述图像的模糊参数集合;

获取所述图像集合中的各帧图像,采用机器学习训练离线模型,并根据训练完成的离线模型检测图像集合的模糊参数集合。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述模糊参数集合中包括第一参数和第二参数,所述第一参数用于表征所述第一图像的模糊程度,所述第二参数用于表征所述第二图像的模糊程度;

所述根据所述模糊参数集合确定所述第一图像的模糊程度相对于所述第二图像的离散度的模糊程度,包括:

确定各个所述第二参数的平均值;

将所述第二参数的平均值与所述第一参数进行差值运算,得到差值;

将所述差值的绝对值作为所述第一图像与各个所述第二图像的离散度。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述离散度确定目标曝光时长,包括:

根据所述离散度获取第一调整因子;

获取参考曝光时长;

根据所述第一调整因子和所述参考曝光时长确定目标曝光时长。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述离散度获取第一调整因子,包括:

当所述离散度大于或等于离散阈值时,获取第一子调整因子;所述第一子调整因子与所述离散度的值相同;

所述根据所述第一调整因子和所述参考曝光时长确定目标曝光时长,包括:

根据所述第一子调整因子和所述参考曝光时长确定第一目标曝光时长;所述第一目标曝光时长小于所述参考曝光时长。

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:

当所述离散度小于所述离散阈值时,获取第二子调整因子;

所述根据所述第一调整因子和所述参考曝光时长确定目标曝光时长,包括:

根据所述第二子调整因子和所述参考曝光时长确定第二目标曝光时长;所述第二目标曝光时长等于所述参考曝光时长。

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

将所述目标图像作为当前时刻拍摄的第一图像,返回执行所述获取图像集合步骤。

8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

获取姿态传感器所采集的第一姿态数据;

基于所述第一姿态数据将所述目标图像进行图像转换,得到视频帧图像;

根据各个所述视频帧图像生成目标视频。

9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一姿态数据将所述目标图像进行图像转换,得到视频帧图像,包括:

将所述第一姿态数据进行滤波处理,得到第二姿态数据;

获取第二调整因子;

根据所述第一姿态数据、第二姿态数据和第二调整因子得到目标姿态数据;

根据所述目标姿态数据将所述目标图像进行图像转换,得到视频帧图像。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于OPPO广东移动通信有限公司,未经OPPO广东移动通信有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910790673.4/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top