[发明专利]一种拍摄方法及终端、计算机可读存储介质

说明书

本申请实施例公开了一种拍摄方法及终端、计算机可读存储介质，包括：通过设置的图像传感器采集目标对象的初始预览图像，以及获取环境绝对亮度特征；利用预设空间滤波器，对初始预览图像进行滤波，得到初始预览图像中弱梯度范围内的像素；弱梯度范围表征可以提取特征的梯度强度范围；对弱梯度范围内的像素进行颜色特征提取，得到弱梯度范围内的像素的颜色特征；对弱梯度范围内的像素进行亮度特征提取，得到弱梯度范围内的像素的亮度特征；利用预设场景分类器，对环境绝对亮度特征、颜色特征以及亮度特征进行分类，得到场景信息；根据场景信息对应的预设图像优化参数，对初始预览图像进行优化，得到拍摄预览图像并显示。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种拍摄方法及终端、计算机可读存储介质。

背景技术

随着图像处理技术的发展，智能终端在进行拍摄时，可以先利用自动白平衡(AutoWhite Balance，AWB)对拍摄预览图像进行色彩还原和色调处理，再利用插值算法、降噪算法以及人工智能(Artificial Intelligence，AI)等对拍摄预览图像进一步处理得到效果较好的拍摄预览图像，最后接收拍摄指令，以获得效果较好的拍摄图像。

智能终端在进行拍摄时，需要先利用图像处理算法从拍摄预览图像中提取出结构性特征，并根据这些结构性特征对当前场景进行识别，区分出当前场景是室外场景还是室内场景，然后再根据不同场景所对应的优化参数对拍摄预览图像进行图像优化。然而，智能终端在对拍摄预览图像进行优化时是先利用细节较少的小尺寸图像进行处理，由于在小尺寸图像上所提取的结构性特征的精度较低，会使得场景识别的准确率较低，对拍摄预览图像的优化效果造成影响，并且，当结构性特征的数目较多时，会降低场景识别的处理速度，为拍摄预览图像的优化实时性造成影响。

发明内容

本申请提供一种拍摄方法及终端、计算机可读存储介质，能够提高场景识别的准确率和实时性，进而提升图像优化的效果和实时性。

本申请的技术方案是这样实现的：

第一方面，本申请实施例提供了一种拍摄方法，包括：

通过设置的图像传感器采集目标对象的初始预览图像，以及获取环境绝对亮度特征；

利用预设空间滤波器，对所述初始预览图像进行滤波，得到所述初始预览图像中弱梯度范围内的像素；所述弱梯度范围表征可以提取特征的梯度强度范围；

对所述弱梯度范围内的像素进行颜色特征提取，得到所述弱梯度范围内的像素的颜色特征；

对所述弱梯度范围内的像素进行亮度特征提取，得到所述弱梯度范围内的像素的亮度特征；

利用预设场景分类器，对所述环境绝对亮度特征、所述颜色特征以及所述亮度特征进行分类，得到场景信息；

根据所述场景信息对应的预设图像优化参数，对所述初始预览图像进行优化，得到拍摄预览图像并显示。

在上述方案中，所述预设空间滤波器包括预设横向滤波器和预设纵向滤波器；所述利用预设空间滤波器，对所述初始预览图像进行滤波，得到所述初始预览图像中弱梯度范围内的像素，包括：

利用所述预设横向滤波器，对所述初始预览图像进行横向卷积，得到所述初始预览图像的横向梯度信息；

利用所述预设纵向滤波器，对所述初始预览图像进行纵向卷积，得到所述初始预览图像的纵向梯度信息；

根据所述横向梯度信息与所述纵向梯度信息，计算出所述初始预览图像的每个像素的梯度强度；

根据预设弱梯度范围，以及所述初始预览图像每个像素的梯度强度，确定出所述弱梯度范围内的像素。

在上述方案中，所述对所述弱梯度范围内的像素进行颜色特征提取，得到所述弱梯度范围内的像素的颜色特征，包括：