CN104135609B - 辅助拍照方法、装置及终端 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种辅助拍照方法、装置及终端。上述方法包括：在进行场景拍摄时，实时地获取图像帧；将当前获取的所述图像帧实时地与关于所述场景对应的模板图像进行匹配；实时地输出匹配得到的匹配度。根据本发明提供的技术方案，通过实时输出上述匹配度，可以辅助用户获取被拍摄对象的位置和姿态基本一致的多张照片，从而有效提高用户体验。

Description

辅助拍照方法、装置及终端

技术领域

本发明涉及通信领域，具体而言，涉及一种辅助拍照方法、装置及终端。

背景技术

在工作和生活中，通常有如下拍照需求：对同一被拍摄对象，每隔一段时间需要进行一次拍照，然后将拍照结果组成图像序列，从而进行比较或记录。例如，每天在同一位置对场景进行拍摄，并根据拍摄场景分析天气的变化。

由于需要进行比较或为了更好地观察效果，需要被拍摄对象在图像中的位置和姿态是基本一致的，即拍摄设备的拍摄位置和角度是基本一致的。相关技术中，通过将相机进行固定在一个位置，且固定为一种姿态，从而拍摄到上述一组图像。对于这种处理方式，拍照间隔时间较短则比较容易操作，然而如果拍照间隔时间较长，则很难将相机固定在一个位置，且固定为一种姿态，所以可能不具备可操作性。

因此，在拍摄过程中，如何帮助用户获取被拍摄对象的位置和姿态基本一致的多张照片，是目前亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的，在于提供一种辅助拍照方法、装置及终端，以解决上述问题至少之一。

根据本发明的第一方面，提供了一种辅助拍照方法。

根据本发明的辅助拍照方法包括：在进行场景拍摄时，实时地获取图像帧；将当前获取的上述图像帧实时地与上述场景对应的模板图像进行匹配；实时地输出匹配得到的匹配度。

将上述图像帧实时地与上述模板图像进行匹配包括：获取上述模板图像的第一特征点；获取上述图像帧的第二特征点；使用上述第一特征点与上述第二特征点实时地进行匹配得到上述匹配度。

获取上述第一特征点和上述第二特征点包括：分别对上述图像帧和上述模板图像提取轮廓特征；在提取的轮廓特征中，删除长度小于第一阈值的轮廓特征；删除响应小于第二阈值的图像角点；将执行删除操作后的轮廓特征和角点确定为特征点；对特征点进行筛选处理，直至特征点均衡分布，并确定各特征点邻域内的边缘方向，得到最终特征点。

将上述图像帧实时地与上述模板图像进行匹配包括：通过图像纹理分析，分别将上述图像帧和上述模板图像划分为多个纹理单一的区域；对于上述图像帧和上述模板图像中划分后的各块区域，逐块进行匹配。

在将上述图像帧实时地与上述模板图像进行匹配之前，还包括：响应用户操作，设置上述模板图像各个选择区域的匹配权重；将上述图像帧实时地与上述模板图像进行匹配包括：根据上述匹配权重确定上述匹配度。

在将当前获取的上述图像帧实时地与预设的模板图像进行匹配之前，还包括：在对上述场景第一次拍照后，将得到的照片确定为上述模板图像；从对上述场景第二次拍照开始，在每次拍照后，将当前拍摄得到的所有照片求平均，获取平均后的照片，确定为上述模板图像。

在实时地获取图像帧之前，还包括：对上述模板图像进行处理，得到拍摄参考图像，其中，上述拍摄参考图像为从上述模板图像中获取的第一特征点，或者上述拍摄参考图像为半透明的上述模板图像；将上述拍摄参考图像与上述终端实时拍摄的图像叠加。

在输出匹配得到的上述匹配度时，还包括：通过特征点匹配，获取将上述图像帧变换至上述模板图像的变换矩阵；采用上述变换矩阵对上述当前的图像帧进行变换处理，以变换到上述模板图像的姿态。

根据本发明的第二方面，提供了一种辅助拍照装置。

根据本发明的辅助拍照装置包括：第一获取模块，用于在进行场景拍摄时，实时地获取图像帧；匹配模块，用于在将当前获取的上述图像帧实时地与上述场景对应的模板图像进行匹配；输出模块，用于实时地输出匹配得到的匹配度。

上述匹配模块包括：第一获取单元，用于提取上述模板图像的第一特征点；第二获取单元，用于获取上述图像帧的第二特征点；第一匹配单元，用于使用上述第一特征点与上述第二特征点实时地进行匹配得到上述匹配度。

上述匹配模块包括：纹理分析模块，用于通过图像纹理分析，分别将上述图像帧和上述模板图像划分为多个纹理单一的区域；第二匹配单元，用于对于上述图像帧和上述模板图像中划分后的各块区域，逐块进行匹配。

上述装置还包括：设置模块，用于响应用户操作，设置上述模板图像中各个选择区域的匹配权重；上述匹配模块还包括：确定单元，用于根据上述匹配权重确定上述匹配度。

上述装置还包括：第一确定模块，用于在对上述场景第一次拍照后，将得到的照片确定为上述模板图像；第二确定模块，用于从对上述场景第二次拍照开始，在每次拍照后，将当前拍摄得到的所有照片求平均，获取平均后的照片，确定为上述模板图像。

上述装置还包括：第二获取模块，用于对上述模板图像进行处理，得到拍摄参考图像，其中，上述拍摄参考图像包括从上述模板图像中获取的第一特征点，或者上述拍摄参考图像为半透明的上述模板图像；叠加模块，用于将上述拍摄参考图像与上述终端实时拍摄的图像叠加。

上述装置还包括：第三获取模块，用于通过特征点匹配，获取将上述图像帧变换至上述模板图像的变换矩阵；处理模块，用于采用上述变换矩阵对上述当前的图像帧进行变换处理，以变换到上述模板图像的姿态。

根据本发明的第三方面，提供了一种终端。

根据本发明的终端包括：一个或多个处理器；存储器；和一个或多个模块，上述一个或多个模块存储于上述存储器中并被配置成由上述一个或多个处理器执行，上述一个或多个模块用于：在进行场景拍摄时，实时地获取图像帧；将当前获取的上述图像帧实时地与上述场景对应的模板图像进行匹配；实时地输出匹配得到的匹配度。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：与现有技术中的当拍照间隔时间较长，很难将相机固定在一个位置且固定为一种姿态，因而不具备可操作性相比，在对场景拍摄时，将当前获取的上述图像帧实时地与上述场景对应的模板图像进行匹配，实时地输出匹配得到的匹配度，可以辅助用户获取被拍摄对象的位置和姿态基本一致的多张照片，从而有效提高用户体验。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本公开。

附图说明

图1为根据本发明实施例的辅助拍照方法的流程图；

图2为根据本发明实施例一的辅助拍照方法的流程图；

图3为根据本发明实施例一的辅助拍照方法的流程图；

图4为根据本发明实施例的辅助拍照装置的结构框图；

图5为根据本发明实施例一的辅助拍照装置的结构框图；

图6为根据本发明实施例二的辅助拍照装置的结构框图；以及

图7为根据本发明实施例的终端的结构示意图。

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

具体实施方式

下面通过具体的实施例子并结合附图对本发明做进一步的详细描述。

图1为根据本发明实施例的辅助拍照方法的流程图。如图1所示，该辅助拍照方法主要包括以下处理：

在步骤S101中，在进行场景拍摄时，实时地获取图像帧；

在步骤S103中，将当前获取的上述图像帧实时地与上述场景对应的模板图像进行匹配；

在步骤S105中，实时地输出匹配得到的匹配度。

图1所示的方法中，在进行场景拍摄时，将当前获取的上述图像帧实时地与上述场景对应的模板图像进行匹配，实时地输出匹配得到的匹配度，可以辅助用户获取被拍摄对象的位置和姿态基本一致的多张照片，从而有效提高用户体验。

上文所述的模板图像可以通过以下方式确定：在针对上述场景第一次拍照后，将得到的照片确定为上述模板图像；从针对上述场景第二次拍照开始，在每次拍照后，将当前拍摄得到的所有照片加权求平均，获取平均后的照片，确定为上述模板图像。

通过上述处理，从终端第二次拍照开始，在每次拍照后，由于是将当前拍摄得到的所有照片加权求平均后的照片中更新为上述模板图像，因此，有效保证了针对场景拍摄得到的各张照片之间被拍摄对象的位置和姿态更加接近。

其中，对于图像的求平均方法，可以如下：

以用户共拍照得到10张照片为例，需要对于每个像素点进行如下处理：

将每张图片中对应的像素点的像素值(例如RGB值)相加，并除以10得到平均像素值。

在对每个像素进行处理后，将全部处理后的像素点组成平均图像。

其中，在对图像求平均时，可以进行加权，也可以不进行加权。

当然，在具体实现过程中，也可以始终将第一次拍照后得到的照片确定为上述模板图像，这种方案更简单，更易于实现。

在实时地获取图像帧之前，还可以包括以下处理：对上述模板图像进行处理，得到拍摄参考图像，其中，该拍摄参考图像为从模板图像中获取的第一特征点(本文中第一特征点指从模板图像中获取的特征点，第二特征点指从当前获取的图像帧中获取的特征点)，或者上述拍摄参考图像为半透明的上述模板图像；将上述拍摄参考图像与上述终端实时拍摄的图像叠加，具体地，将拍摄参考图像叠加在上述终端实时拍摄的图像上层并输出给用户。

为了更好地辅助用户得到与模板图像中被拍摄对象的位置和姿态更为接近的照片，可以在实时拍摄的图像上叠加拍摄参考图像，引导用户调整到最佳位置，从而获取与模板图像更为匹配的照片。

可以采用多种方式获取拍摄参考图像来引导用户调整到最佳位置。例如，方式一：从上述模板图像中获取第一特征点，将第一特征点叠加在上述终端实时拍摄的图像上层并输出给用户，用户在针对上述场景的拍摄过程中，根据第一特征点不断调整拍摄位置；方式二：对模板图像进行半透明化处理，得到半透明化的模板图像，并半透明化的该模板图像叠加在终端实时拍摄的图像上层，用户在针对上述场景的拍摄过程中，根据半透明化的模板图像不断调整拍摄位置。

上述步骤S103中，可以采用多种方式将上述图像帧实时地与上述模板图像进行匹配。例如：

方式一：获取上述模板图像的第一特征点；获取上述图像帧的第二特征点；使用上述第一特征点与上述第二特征点将上述模板图像与上述图像帧实时地进行匹配得到上述匹配度。

上述获取模板图像的第一特征点可以进一步包括以下处理：

1、对上述模板图像提取轮廓特征；

2、在提取的轮廓特征中，删除长度小于第一阈值的轮廓特征和响应小于第二阈值的图像角点；

3、将执行删除操作后的轮廓特征和角点确定为特征点，对特征点进行筛选处理，直至特征点均衡分布，并确定各特征点邻域内的边缘方向，得到最终特征点。

同理，上述获取图像帧的第二特征点也可以进一步包括以下处理：

1、对上述图像帧提取轮廓特征；

2、在提取的轮廓特征中，删除长度小于第一阈值的轮廓特征和响应小于第二阈值的图像角点；

3、将执行删除操作后的轮廓特征和角点确定为特征点，对特征点进行筛选处理，直至特征点均衡分布，并确定各特征点邻域内的边缘方向，得到最终特征点。

可以采用以下方式从模板图像或者图像帧中提取轮廓特征：对模板图像或图像帧进行二值化处理，将模板图像或图像帧转换为只包括黑白两种颜色的图像，以区分各图像的目标区域与背景区域。从该二值化处理后的模板图像或图像帧的目标区域中提取轮廓特征。

使用上述第一特征点与上述第二特征点将上述模板图像与上述图像帧实时地进行匹配可以进一步包括以下处理：

首先对需要匹配的两幅图像(模板图像和当前获取的图像帧)分别提取特征点，得到两个特征点集合。以每一个特征点为中心，计算该特征点领域内的边缘方向，将其邻域内的像素值作为该特征点的描述符，确定模板图像中每一个特征点的坐标位置，分别在上述图像帧查找以该坐标位置对应的局部区域内存在的以特征点为中心的邻域。计算对应的两个邻域的重叠部分的像素差的平方和。根据平方和的计算结果确定对应的两个邻域的匹配度。综合两幅图像中对应的邻域的匹配度计算结果，确定两幅图像的匹配度。

方式二：通过图像纹理分析，分别将上述图像帧和上述模板图像划分为多个纹理单一的区域；对于上述图像帧和上述模板图像中划分后的各块区域，逐块进行匹配。

其中，纹理分析指的是通过一定的图像处理技术抽取出纹理特征，从而获得纹理的定量或定性描述的处理过程。具体地，需要对图像进行纹理特征分析，按照纹理相似性程度进行区域生长，将图像帧和上述模板图像分别分割成多个纹理单一区域。

对于上述图像帧和上述模板图像中划分后的各块区域，逐块进行匹配可以进一步包括以下处理：确定模板图像中每一个纹理区域的坐标位置，分别在上述图像帧中查找与该坐标位置对应的局部区域内的纹理区域。计算对应的两个纹理区域的视差值,得到纹理单一区域的稠密视差图。根据计算结果确定对应的两个纹理区域的匹配度。综合两幅图像中对应的纹理区域的匹配度计算结果，确定两幅图像的匹配度。

在将上述图像帧实时地与上述模板图像进行匹配之前，还可以包括以下处理：响应用户操作，设置上述模板图像各个选择区域的匹配权重；将上述图像帧实时地与上述模板图像进行匹配包括：根据上述匹配权重确定上述匹配度。

用户可以在模板图像(例如，第一拍摄后的照片)中手动选择需要重点匹配的区域，或者非重点匹配的区域，构造一个匹配权重图，重点匹配区域拥有较大权重，非重点区域权重较小。例如，上面提到的综合两幅图像中对应的纹理区域的匹配度计算结果，确定两幅图像的匹配度时，可以考虑匹配权重图中各个区域对应的权重值，即需要重点匹配的区域对应的权重值较大，非重点匹配的区域对应的权重值较小，甚至有些无需关注的区域对应的权重值可以设置为零。因此，由于在计算两幅图像的匹配度时结合了权重值这个参数，进一步优化了匹配结果。

在输出匹配得到的上述匹配度时，还可以包括以下处理：通过特征点匹配，获取将上述图像帧变换至上述模板图像的变换矩阵；采用上述变换矩阵对上述当前的图像帧进行变换处理，以变换到上述模板图像的姿态。

上面提到的方案中，虽然在用户拍摄时，可以实时给出当前匹配度(例如，匹配分数)，但仍需要用户手动调整，来找到一个精确的位置。使用特征点匹配技术，获取当前图像向模板图像的变换矩阵，将当前图像变换到模板图像的姿态。这样，用户在调整时无需非常精确，只需要大概对齐即可，因而有效提高了用户体验。

以下结合图2和图3进一步描述上述实施方式。

图2为根据本发明实施例一的辅助拍照方法的流程图。如图2所示，终端第一次拍摄图像帧时，该辅助拍照方法主要包括以下处理：

在步骤S201中，在对上述场景第一次拍照后，得到图像帧。

在步骤S203中，对得到的图像帧进行模糊、降采样处理。

由于本发明中每两次拍摄时间间隔较长，拍摄景物除主体不变外，可能会有小幅变动，如景物中花草树木的变化、颜色变化、有运动物体干扰等。本发明只关注图像中大尺度上的匹配，对于细微变化不予以关注，所以可以将图像进行高斯模糊、然后降采样，这样既可以去除噪声、又降低了处理复杂度。

在步骤S205中，对得到的图像帧去除光照影响。

由于两次拍摄天气、光照可能有很大区别，从而影响到图像匹配，所以匹配前需要对图像进行处理以去除光照影响。例如，可以采用Retinex图像增强方法，降低光照对图像的影响。

在步骤S207中，对得到的图像帧提取特征点。

提取特征点可以进一步包括以下处理：

1、对上述图像帧提取轮廓特征。

2、在提取的轮廓特征中，删除长度小于第一阈值的边缘轮廓和响应小于第二阈值的图像角点。其中，上述第一阈值和第二阈值可以根据实际情况动态设置。

3、将执行删除操作后的轮廓特征和角点确定为特征点，对特征点进行筛选处理，直至特征点均衡分布，即整张图像上单位面积内特征点的个数差别不应该过大，以防在图像的某个区域过度聚集，造成匹配时过度倾向于密集纹理区域。

4、计算各特征点邻域内的边缘方向。

在步骤S209中，将提取的特征点进行保存，其中，将当前图像帧设置为上文所述的模板图像。

在对图像帧进行上述处理后，可以有效去除噪声、降低处理复杂度，并降低光照对图像的影响。此外，对特征点进行筛选处理，均衡特征点分布，可以防止在图像的某个区域过度聚集，造成匹配时过度倾向于密集纹理区域。因此，通过上述处理，便于后续更有效地执行图像匹配。

图3为根据本发明实施例二的辅助拍照方法的流程图。如图3所示，除终端第一次拍摄图像帧之外，其余每次拍摄图像帧，主要包括以下处理：

在步骤S301中，上述终端针对上述场景拍照后，得到图像帧。

在步骤S303中，对得到的图像帧进行模糊、降采样处理。

在步骤S305中，对得到的图像帧去除光照影响。

在步骤S307中，对得到的图像帧提取特征点。具体可以参见上述步骤S207的描述，此处不再赘述。

在步骤S309中，使用该图像帧中提取的特征点与模板图像中提取的特征点进行图像匹配，得到匹配分数。

在步骤S311中，通过匹配分数，引导用户将终端调整到最佳位置(即对应匹配分数最大的位置)，拍摄图像。

在步骤S313中，计算序列图像平均图(即将当前拍摄得到的所有照片求平均)并更新为模板图像，按照步骤S303，步骤S305，以及步骤S307提取序列图像平均图的特征点，并进行保存。

通过图2和图3的处理，终端针对场景拍摄多次后，可以得到被拍摄对象位置和姿态基本一致的一个序列图像，该序列图像可以进行方便的比较，整个序列图像除平铺展开外，更适合的展现方式是进行动态展现，如存为GIF格式或短视频。

图4为根据本发明实施例的辅助拍照装置的结构框图。如图4所示，该辅助拍照装置主要包括：第一获取模块40，用于进行场景拍摄时，实时地获取图像帧；匹配模块42，与上述第一获取模块40相连接，用于在将当前获取的上述图像帧实时地与关于上述场景对应的模板图像进行匹配；输出模块44，与上述匹配模块42相连接，用于实时地输出匹配得到的匹配度。

图4所示的装置中，在进行场景拍摄时，匹配模块32将当前获取的上述图像帧实时地与上述场景对应的模板图像进行匹配，输出模块44实时地输出匹配得到的匹配度，可以辅助用户获取被拍摄对象的位置和姿态基本一致的多张照片，从而有效提高用户体验。

如图5所示，上述匹配模块42可以进一步包括：第一获取单元420，用于提取上述模板图像的第一特征点；第二获取单元422，用于获取上述图像帧的第二特征点；第一匹配单元424，分别于第一获取单元420和第二获取单元422相连接，用于使用上述第一特征点与上述第二特征点实时地进行匹配得到上述匹配度。

如图6所示，上述匹配模块42可以进一步包括：纹理分析模块426，用于通过图像纹理分析，分别将上述图像帧和上述模板图像划分为多个纹理单一的区域；第二匹配单元428，与纹理分析模块426相连接，用于对于上述图像帧和上述模板图像中划分后的各块区域，逐块进行匹配。

如图5和图6所示，上述装置还可以包括：设置模块46，与上述匹配模块42相连接，用于响应用户操作，设置上述模板图像中各个选择区域的匹配权重；则上述匹配模块42还可以包括确定单元430，用于根据上述匹配权重确定上述匹配度。

如图5和图6所示，上述装置还可以包括：第一确定模块48，与上述匹配模块42相连接，用于在对上述场景第一次拍照后，将得到的照片确定为上述模板图像；第二确定模块50，与上述匹配模块42相连接，用于从对上述场景第二次拍照开始，在每次拍照后，将当前拍摄得到的所有照片求平均，获取平均后的照片，确定为上述模板图像。

如图5和图6所示，上述装置还可以包括：第二获取模块52，与所述输出模块44相连接，用于对上述模板图像进行处理，得到拍摄参考图像，其中，上述拍摄参考图像包括从上述模板图像中获取的第一特征点，或者上述拍摄参考图像为半透明的上述模板图像；叠加模块，用于将上述拍摄参考图像与上述终端实时拍摄的图像叠加。

如图5和图6所示，上述装置还可以包括：第三获取模块54，与匹配模块42相连接，用于通过特征点匹配，获取将上述图像帧变换至上述模板图像的变换矩阵；处理模块56，与上述第三获取模块54相连接，用于采用上述变换矩阵对上述当前的图像帧进行变换处理，以变换到上述模板图像的姿态。

上述装置中各模块，各单元相互结合的实施方式具体可以参见图1至图3的描述，此处不再赘述。

图7为根据本发明实施例的终端的结构示意图。如图7所示，该终端可以用于实施上述实施例中提供的辅助拍照方法。其中，该终端可以为手机、数码相机、平板电脑pad、穿戴式移动设备(如智能眼镜)等。

终端可以包括通信单元710、包括有一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器720、输入单元730、显示单元740、传感器750、音频电路760、无线保真(wirelessfidelity，简称为WiFi)模块770、包括有一个或者一个以上处理核心的处理器780、以及电源790等部件。本领域技术人员可以理解，图7中示出的终端结构并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中：

通信单元710可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，该通信单元710可以为射频(Radio Frequency，简称为RF)电路、路由器、调制解调器、等网络通信设备。特别地，当通信单元710为RF电路时，将基站的下行信息接收后，交由一个或者一个以上处理器780处理；另外，将涉及上行的数据发送给基站。通常，作为通信单元的RF电路包括但不限于天线、至少一个放大器、调谐器、一个或多个振荡器、用户身份模块(SIM)卡、收发信机、耦合器、低噪声放大器(Low Noise Amplifier，简称为LNA)、双工器等。此外，通信单元710还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通讯系统(Global System of Mobile communication，简称为GSM)、通用分组无线服务(General Packet Radio Service，简称为GPRS)、码分多址(CodeDivision Multiple Access，简称为CDMA)、宽带码分多址(Wideband Code DivisionMultiple Access,简称为WCDMA)、长期演进(Long Term Evolution,简称为LTE)、电子邮件、短消息服务(Short Messaging Service，简称为SMS)等。存储器720可用于存储软件程序以及模块，处理器780通过运行存储在存储器720的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器720可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器720可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器720还可以包括存储器控制器，以提供处理器780和输入单元730对存储器720的访问。

输入单元730可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。输入单元730可包括触敏表面731以及其他输入设备732。触敏表面731，也称为触摸显示屏或者触控板，可收集

用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触敏表面731上或在触敏表面731附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。

可选的，触敏表面731可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器780，并能接收处理器780发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触敏表面731。除了触敏表面731，输入单元730还可以包括其他输入设备732。

其他输入设备732可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。

显示单元740可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及终端的各种图形用户接口，这些图形用户接口可以由图形、文本、图标、视频和其任意组合来构成。显示单元740可包括显示面板741，可选的，可以采用液晶显示器、有机发光二极管等形式来配置显示面板741。进一步的，触敏表面731可覆盖显示面板741，当触敏表面731检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器780以确定触摸事件的类型，随后处理器780根据触摸事件的类型在显示面板741上提供相应的视觉输出。虽然在图7中，触敏表面731与显示面板741是作为两个独立的部件来实现输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触敏表面731与显示面板741集成而实现输入和输出功能。

终端还可包括至少一种传感器750，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板741的亮度，接近传感器可在终端移动到耳边时，关闭显示面板741和/或背光。作为运动传感器的一种，重力加速度传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于终端还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。

音频电路760、扬声器761，传声器762可提供用户与终端之间的音频接口。音频电路760可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器761，由扬声器761转换为声音信号输出；另一方面，传声器762将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路760接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器180处理后，经RF电路710以发送给比如另一终端设备，或者将音频数据输出至存储器720以便进一步处理。音频电路760还可能包括耳塞插孔，以提供外设耳机与终端的通信。

为了实现无线通信，该终端设备上可以配置有无线通信单元770，该无线通信单元770可以为WiFi模块。WiFi属于短距离无线传输技术，终端通过无线通信单元770可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图7示出了无线通信单元770，但是可以理解的是，其并不属于终端的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。

处理器780是终端的控制中心，利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器720内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器720内的数据，执行终端的各种功能和处理数据，从而对手机进行整体监控。可选的，处理器780可包括一个或多个处理核心；优选的，处理器780可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器780中。

终端还包括给各个部件供电的电源790(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理系统与处理器780逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源790还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。

尽管未示出，终端还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。

在本实施例中，终端设备的显示单元是触摸屏显示器，终端设备还包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：

在对场景拍摄时，实时地获取图像帧；

将当前获取的上述图像帧实时地与上述场景对应的模板图像进行匹配；以及

实时地输出匹配得到的匹配度。

将上述图像帧实时地与上述模板图像进行匹配包括：获取上述模板图像的第一特征点；获取上述图像帧的第二特征点；使用上述第一特征点与上述第二特征点实时地进行匹配得到上述匹配度。这是本发明关键点，还应写具体一点

获取上述第一特征点和上述第二特征点包括：分别对上述图像帧和上述模板图像提取轮廓特征；在提取的轮廓特征中，删除长度小于第一阈值的轮廓特征和响应小于第二阈值的图像角点；将执行删除操作后的轮廓特征和角点确定为特征点；对特征点进行筛选处理，直至特征点均衡分布，并确定各特征点邻域内的边缘方向，得到最终特征点。

将上述图像帧实时地与上述模板图像进行匹配包括：通过图像纹理分析，分别将上述图像帧和上述模板图像划分为多个纹理单一的区域；对于上述图像帧和上述模板图像中划分后的各块区域，逐块进行匹配。

在将上述图像帧实时地与上述模板图像进行匹配之前，还包括：响应用户操作，设置上述模板图像各个选择区域的匹配权重；将上述图像帧实时地与上述模板图像进行匹配包括：根据上述匹配权重确定上述匹配度。

上述指令还可以包括：在上述终端针对上述场景第一次拍照后，将得到的照片确定为上述模板图像；从上述终端针对上述场景第二次拍照开始，在每次拍照后，将当前拍摄得到的所有照片求平均，获取平均后的照片，确定为上述模板图像。

在实时地获取图像帧之前，还可以包括：对上述模板图像进行处理，得到拍摄参考图像，其中，上述拍摄参考图像为从上述模板图像中获取的第一特征点，或者上述拍摄参考图像为半透明的上述模板图像；将上述拍摄参考图像与上述终端实时拍摄的图像叠加。

在输出匹配得到的上述匹配度时，还包括：通过特征点匹配，获取将上述图像帧变换至上述模板图像的变换矩阵；采用上述变换矩阵对上述当前的图像帧进行变换处理，以变换到上述模板图像的姿态。

综上所述，借助本发明提供的实施例，终端不同时间多次拍摄同一场景时，无需固定该终端，实时给出与模板图像的匹配度，引导用户将终端调整到最佳位置，或者使用特征点匹配技术，找到当前图像向模板图像的变换矩阵，将当前图像变换到模板姿态。进而辅助用户获取被拍摄对象的位置和姿态基本一致的多张照片。此外，为了更好地辅助用户得到与模板图像中被拍摄对象的位置和姿态更为接近的照片，在实时拍摄的图像上叠加拍摄参考图像，引导用户将终端调整到最佳位置，进一步提高了用户体验。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例方法中的全部或部分处理是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中。

本领域普通技术人员可以理解上述方法实施例中的全部或部分处理是可以通过程序指令相关的硬件完成，前述的程序可以存储于一种计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括前述方法实施例的步骤，而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种辅助拍照方法，其特征在于，包括：

在进行场景拍摄时，实时地获取图像帧；

将当前获取的所述图像帧实时地与所述场景对应的模板图像进行匹配；

实时地输出匹配得到的匹配度；

其中，将所述图像帧实时地与所述场景对应的模板图像进行匹配包括：

对于所述图像帧和所述模板图像中划分后的各块区域，确定所述模板图像中每一个纹理区域的坐标位置；

在所述图像帧中查找与所述坐标位置对应的局部区域内的纹理区域；

计算包含所述纹理区域在内的、相互对应的两个纹理区域的视差值，得到纹理单一区域的稠密视差图；

根据所述稠密视差图确定所述两个纹理区域的匹配度；

根据所述匹配度将所述图像帧与所述模板图像进行匹配；

其中，在对所述场景第一次拍照后，将得到的照片确定为所述模板图像；

从对所述场景第二次拍照开始，在每次拍照后，将当前拍摄得到的所有照片求平均，获取平均后的照片，确定为所述模板图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述图像帧实时地与所述模板图像进行匹配，还可以为：

获取所述模板图像的第一特征点；

获取所述图像帧的第二特征点；

使用所述第一特征点与所述第二特征点实时地进行匹配得到所述匹配度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取所述第一特征点和所述第二特征点，包括：

分别对所述图像帧和所述模板图像提取轮廓特征；

在提取的轮廓特征中，删除长度小于第一阈值的轮廓特征；

删除响应小于第二阈值的图像角点；

将执行删除操作后的轮廓特征和角点确定为特征点；

对特征点进行筛选处理，直至特征点均衡分布，并确定各特征点邻域内的边缘方向，得到最终特征点。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

在将所述图像帧实时地与所述模板图像进行匹配之前，还包括：响应用户操作，设置所述模板图像各个选择区域的匹配权重；

将所述图像帧实时地与所述模板图像进行匹配包括：根据所述匹配权重确定所述匹配度。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在实时地获取图像帧之前，还包括：

对所述模板图像进行处理，得到拍摄参考图像，其中，所述拍摄参考图像为从所述模板图像中获取的第一特征点，或者所述拍摄参考图像为半透明的所述模板图像；

将所述拍摄参考图像与终端实时拍摄的图像叠加。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，在输出匹配得到的所述匹配度时，还包括：

通过特征点匹配，获取将所述图像帧变换至所述模板图像的变换矩阵；

采用所述变换矩阵对所述当前的图像帧进行变换处理，以变换到所述模板图像的姿态。

7.一种辅助拍照装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于在进行场景拍摄时，实时地获取图像帧；

匹配模块，用于在将当前获取的所述图像帧实时地与所述场景对应的模板图像进行匹配；

输出模块，用于实时地输出匹配得到的匹配度；

其中，所述匹配模块包括：纹理分析模块和第二匹配单元；

纹理分析模块，用于通过图像纹理分析，分别将所述图像帧和所述模板图像划分为多个纹理单一的区域；

第二匹配单元，用于对于所述图像帧和所述模板图像中划分后的各块区域，确定所述模板图像中每一个纹理区域的坐标位置；在所述图像帧中查找与所述坐标位置对应的局部区域内的纹理区域；计算包含所述纹理区域在内的、相互对应的两个纹理区域的视差值，得到纹理单一区域的稠密视差图；根据所述稠密视差图确定所述两个纹理区域的匹配度；根据所述匹配度将所述图像帧与所述模板图像进行匹配；

其中，所述装置还包括：

第一确定模块，用于在对所述场景第一次拍照后，将得到的照片确定为所述模板图像；

第二确定模块，用于从对所述场景第二次拍照开始，在每次拍照后，将当前拍摄得到的所有照片求平均，获取平均后的照片，确定为所述模板图像。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述匹配模块还可以包括：

第一获取单元，用于提取所述模板图像的第一特征点；

第二获取单元，用于获取所述图像帧的第二特征点；

第一匹配单元，用于使用所述第一特征点与所述第二特征点实时地进行匹配得到所述匹配度。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：设置模块，用于响应用户操作，设置所述模板图像中各个选择区域的匹配权重；

所述匹配模块还包括：确定单元，用于根据所述匹配权重确定所述匹配度。

10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：

第二获取模块，用于对所述模板图像进行处理，得到拍摄参考图像，其中，所述拍摄参考图像包括从所述模板图像中获取的第一特征点，或者所述拍摄参考图像为半透明的所述模板图像；

叠加模块，用于将所述拍摄参考图像与终端实时拍摄的图像叠加。

11.根据权利要求7至10中任一项所述的装置，其特征在于，还包括：

第三获取模块，用于通过特征点匹配，获取将所述图像帧变换至所述模板图像的变换矩阵；

处理模块，用于采用所述变换矩阵对所述当前的图像帧进行变换处理，以变换到所述模板图像的姿态。

12.一种终端，其特征在于，包括：一个或多个处理器；存储器；和一个或多个模块，所述一个或多个模块存储于所述存储器中并被配置成由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个模块用于：

在进行场景拍摄时，实时地获取图像帧；

将当前获取的所述图像帧实时地与所述场景对应的模板图像进行匹配；

实时地输出匹配得到的匹配度；

其中，在对所述场景第一次拍照后，将得到的照片确定为所述模板图像；

其中，将所述图像帧实时地与所述场景对应的模板图像进行匹配包括：

对于所述图像帧和所述模板图像中划分后的各块区域，确定所述模板图像中每一个纹理区域的坐标位置；

在所述图像帧中查找与所述坐标位置对应的局部区域内的纹理区域；

计算包含所述纹理区域在内的、相互对应的两个纹理区域的视差值，得到纹理单一区域的稠密视差图；

根据所述稠密视差图确定所述两个纹理区域的匹配度；

根据所述匹配度将所述图像帧与所述模板图像进行匹配；

从对所述场景第二次拍照开始，在每次拍照后，将当前拍摄得到的所有照片求平均，获取平均后的照片，确定为所述模板图像。