CN110177221B - 高动态范围图像的拍摄方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种高动态范围图像的拍摄方法及装置。所述方法包括：采用第一摄像头对拍摄区域进行测光，得到目标正常曝光值，根据目标正常曝光值和拍摄区域的场景信息，确定第一欠曝曝光值和第一过曝曝光值，采用第二摄像头对拍摄区域的过暗区域进行测光，得到第二欠曝曝光值，采用第三摄像头对拍摄区域的过亮区域进行测光，得到第二过曝曝光值，基于第二过曝曝光值对第一过曝曝光值进行校正，生成过曝校正值，基于第二欠曝曝光值对第一欠曝曝光值进行校正，生成欠曝校正值，依据过曝校正值、目标正常曝光值和欠曝校正值对拍摄区域进行拍摄，生成高动态范围图像。本发明可以使得到的高动态范围图像整体亮度适中，影调关系准确。
Description
技术领域
本发明涉及移动通信技术领域，特别是涉及一种高动态范围图像的拍摄方法及装置。
背景技术
随着智能手持设备的广泛应用，越来越多的用户选择使用手持设备进行拍照。而由于手持设备内置的摄像头传感器的动态范围的限制，大多数手持设备在高动态范围场景下拍照时会采用HDR(High-Dynamic Range，高动态范围图像)成像技术，该技术需要拍摄不同曝光参数的图像序列，最后融合出一张高动态范围的图像。不同曝光参数的图像序列的曝光参数对于最后融合成的图像的动态范围，整体亮度和影调关系起着至关重要的作用。
而当前大部分手持设备的HDR成像技术的采集图像序列的曝光参数均是采用固定EV值，这种曝光策略无法适应不同动态范围的场景。在高动态范围场景下将导致融合出的图像动态范围不足，而在低动态范围场景下可能导致融合图像的整体亮度偏高或偏低，导致影调关系出现反转。
发明内容
本发明实施例提供一种高动态范围图像的拍摄方法、装置、移动终端及存储介质，以解决现有技术中的HDR成像技术，可能导致融合出的图像动态范围不足，或影调关系出现反转的问题。
为了解决上述技术问题，本发明实施例是这样实现的：
第一方面，本发明实施例提供了一种高动态范围图像的拍摄方法，包括：采用所述第一摄像头对拍摄区域进行测光，确定目标正常曝光值；根据所述目标正常曝光值和所述拍摄区域的场景信息，确定第一欠曝曝光值和第一过曝曝光值；采用所述第二摄像头对所述拍摄区域的过暗区域进行测光，得到第二欠曝曝光值；所述过暗区域为所述拍摄区域内亮度值小于第一亮度阈值的区域；采用所述第三摄像头对所述拍摄区域的过亮区域进行测光，得到第二过曝曝光值；所述过亮区域为所述拍摄区域内亮度值大于第二亮度阈值的区域，所述第二亮度阈值大于所述第一亮度阈值；基于所述第二过曝曝光值对所述第一过曝曝光值进行校正，生成过曝校正值；基于所述第二欠曝曝光值对所述第一欠曝曝光值进行校正，生成欠曝校正值；依据所述过曝校正值、所述目标正常曝光值和所述欠曝校正值对所述拍摄区域进行拍摄，生成高动态范围图像。
第二方面，本发明实施例提供了一种高动态范围图像的拍摄装置，包括：目标曝光值确定模块，用于采用所述第一摄像头对拍摄区域进行测光，确定目标正常曝光值；第一曝光值获取模块，用于根据所述目标正常曝光值和所述拍摄区域的场景信息，确定第一欠曝曝光值和第一过曝曝光值；第二欠曝值获取模块，用于采用所述第二摄像头对所述拍摄区域的过暗区域进行测光，得到第二欠曝曝光值；所述过暗区域为所述拍摄区域内亮度值小于第一亮度阈值的区域；第二过曝值获取模块，用于采用所述第三摄像头对所述拍摄区域的过亮区域进行测光，得到第二过曝曝光值；所述过亮区域为所述拍摄区域内亮度值大于第二亮度阈值的区域，所述第二亮度阈值大于所述第一亮度阈值；过曝校正值生成模块，用于基于所述第二过曝曝光值对所述第一过曝曝光值进行校正，生成过曝校正值；欠曝校正值生成模块，用于基于所述第二欠曝曝光值对所述第一欠曝曝光值进行校正，生成欠曝校正值；动态图像生成模块，用于依据所述过曝校正值、所述目标正常曝光值和所述欠曝校正值对所述拍摄区域进行拍摄，生成高动态范围图像。
第三方面，本发明实施例提供了一种移动终端，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述高动态范围图像的拍摄方法的步骤。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述高动态范围图像的拍摄方法的步骤。
在本发明实施例中，采用第一摄像头对拍摄区域进行测光，得到目标正常曝光值，根据目标正常曝光值和拍摄区域的场景信息，确定第一欠曝曝光值和第一过曝曝光值，采用第二摄像头对拍摄区域的过暗区域进行测光，得到第二欠曝曝光值，采用第三摄像头对拍摄区域的过亮区域进行测光，得到第二过曝曝光值，基于第二过曝曝光值对第一过曝曝光值进行校正，生成过曝校正值，并基于第二欠曝曝光值对第一欠曝曝光值进行校正，生成欠曝校正值，进而，依据过曝校正值、目标正常曝光值和欠曝校正值对拍摄区域进行拍摄，以生成高动态范围图像。本发明实施例通过对场景暗区和场景亮区进行测光，用测光值对计算出的过曝曝光值和欠曝曝光值进行校正，能准确地预估当前场景的动态范围并使用动态的曝光参数获取不同的高光图像序列，将这些图像进行融合后可得到高动态范围图像，使得到的高动态范围图像整体亮度适中，影调关系准确。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种高动态范围图像的拍摄方法的步骤流程图；
图2是本发明实施例提供的一种高动态范围图像的拍摄方法的步骤流程图；
图3是本发明实施例提供的一种高动态范围图像的拍摄装置的结构示意图；
图4是本发明实施例提供的一种高动态范围图像的拍摄装置的结构示意图；
图5是本发明实施例提供的一种移动终端的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
参照图1，示出了本发明实施例提供的一种高动态范围图像的拍摄方法的步骤流程图，该高动态范围图像的拍摄方法可以应用于移动终端，移动终端包括第一摄像头、第二摄像头和第三摄像头，该高动态范围图像的拍摄方法具体可以包括如下步骤：
步骤101：采用所述第一摄像头对拍摄区域进行测光，确定目标正常曝光值。
在本发明实施例中，移动终端可以为手机、PAD(Portable Android Device，平板电脑)等移动电子设备。
第一摄像头可以为移动终端上预先设置的一个主摄像头，第二摄像头和第三摄像头可以为移动终端上预先设置的两个辅摄像头，本发明实施例即是通过一个主摄像头和两个辅摄像头进行的曝光参数的调整。
可以理解地，在HDR成像技术通常是选择三个EV(Exposure Values)值，分别采集高动态范围的图像进行的融合，即EV0、EV+和EV-，其中，EV0即是正常曝光值。
拍摄区域即是一个处于动态范围的区域，即本发明中的待拍摄区域。
目标正常曝光值是指在采用HDR成像技术进行动态图像融合时，对拍摄区域进行测光而得到的EV0值，也即基准图像对应的曝光值。
在确定拍摄区域之后，可以采用移动终端上设置的第一摄像头对拍摄区域不断的测光，具体地，可以由拍摄人员对启动第一摄像头对拍摄区域进行测光，即利用移动终端自身的测光系统准确的对拍摄环境的光线强度进行检测，从而自动计算出正确的光圈值+快门速度的组合，这样既可得到准确的曝光值，该曝光值即为目标正常曝光值。
在采用第一摄像头对拍摄区域进行测光确定目标正常曝光值之后，执行步骤102。
步骤102：根据所述目标正常曝光值和所述拍摄区域的场景信息，确定第一欠曝曝光值和第一过曝曝光值。
第一欠曝曝光值是指基于目标正常曝光值计算得到的用于对拍摄区域进行暗度补偿的曝光值。
第一过曝曝光值是指基于目标正常曝光值计算得到的用于对拍摄区域进行亮度补偿的曝光值。
可以理解地，在目标正常曝光值为EV0时，第一欠曝曝光值即为EV1-，第一过曝曝光值即为EV1+。
拍摄区域的场景信息是指当前拍摄时，所拍摄区域对应的场景信息，场景信息可以是如室内、室外、夜景和卖场等场景，具体地，可以根据实际情况而定，本发明实施例对此不加以限制。
而对于获取拍摄区域的场景信息的方式，可以是在移动终端开启拍照模式之后，由移动终端采集拍摄区域的光线亮度、声音嘈杂程度等参数信息，从而以这些参数进行分析，确定拍摄区域的场景信息。
当然，在具体实现中，本领域技术人员还可以采用其它方式获取拍摄区域的场景信息，本发明实施例对此也不加以限制。
在对拍摄区域进行测光得到目标正常曝光值和拍摄区域的场景信息之后，可以结合目标正常曝光值和拍摄区域的场景信息，确定出第一欠曝曝光值和第一过曝曝光值，具体地：在采用第一摄像头对拍摄区域进行测光得到目标正常曝光值之后，可以根据该拍摄区域的场景信息，将拍摄区域的场景信息和目标正常曝光值输入预先训练好的关系模型中，从而由关系模型输出第一欠曝曝光值和第一过曝曝光值。
在根据目标正常曝光值和拍摄区域的场景信息，确定第一欠曝曝光值和第一过曝曝光值之后，执行步骤103和步骤104。
步骤103：采用所述第二摄像头对所述拍摄区域的过暗区域进行测光，得到第二欠曝曝光值；所述过暗区域为所述拍摄区域内亮度值小于第一亮度阈值的区域。
第一亮度阈值可以是由业务人员预先设置的与拍摄区域的亮度对应的阈值。
而对于第一亮度阈值的具体数值可以结合实际拍摄场景预先进行设置，本发明实施例对此不加以限制。
过暗区域是指拍摄区域内亮度值小于第一亮度阈值的区域，即过暗区域为拍摄区域内亮度较低的区域。
第二欠曝曝光值是指对过暗区域进行测光而得到的曝光值。
在确定拍摄区域内的过暗区域之后，可以开启第二摄像头以对过暗区域进行测光，具体地，可以由拍摄人员对启动第二摄像头对过暗区域进行测光，即利用移动终端自身的测光系统准确的对过暗环境的光线强度进行检测，从而自动计算出正确的光圈值+快门速度的组合，这样既可得到准确的曝光值，该曝光值即为拍摄区域所对应的欠曝曝光值，即第二欠曝曝光值。
步骤104：采用所述第三摄像头对所述拍摄区域的过亮区域进行测光，得到第二过曝曝光值；所述过亮区域为所述拍摄区域内亮度值大于第二亮度阈值的区域，所述第二亮度阈值大于所述第一亮度阈值。
第二亮度阈值可以是由业务人员预先设置的与拍摄区域的亮度对应的阈值。
而对于第二亮度阈值的具体数值可以结合实际拍摄场景预先进行设置，本发明实施例对此不加以限制。
过亮区域是指拍摄区域内亮度值大于第二亮度阈值的区域，即过亮区域为拍摄区域内亮度较高的区域。
可以理解地，上述第二亮度阈值时大于第一亮度阈值，也即过暗区域为拍摄区域内的较暗区域，而过亮区域即为拍摄区域内的较亮区域。
第二过曝曝光值是指对过亮区域进行测光而得到的曝光值。
在确定拍摄区域内的过亮区域之后，可以开启第三摄像头以对过亮区域进行测光，具体地，可以由拍摄人员对启动第三摄像头对过亮区域进行测光，即利用移动终端自身的测光系统准确的对过亮环境的光线强度进行检测，从而自动计算出正确的光圈值+快门速度的组合，这样既可得到准确的曝光值，该曝光值即为拍摄区域所对应的过曝曝光值，即第二过曝曝光值。
可以理解地，上述步骤103和上述步骤104的执行顺序无先后之分，即可以先执行步骤103，再执行步骤104，也可以先执行步骤104，再执行步骤103，具体地，可以根据实际情况而定。
在基于上述步骤103和上述步骤104，在测光得到第二过曝曝光值之后，执行步骤105；而在测光得到第二欠曝曝光值之后，执行步骤106。
步骤105：基于所述第二过曝曝光值对所述第一过曝曝光值进行校正，生成过曝校正值。
在对过亮区域进行测光得到第二过曝曝光值之后，可以采用第二过曝曝光值对第一过曝曝光值进行校正，从而生成过曝校正值。
对于上述校正过程，可以结合第二过曝曝光值与第二过曝曝光值对应的常数的乘积，及第一过曝曝光值与第一过曝曝光值对应的常数的乘积，将两个乘积的和除以两个常数的和值，即得到过曝校正值。
对于上述计算过程将在下述实施例二中进行详细描述，本发明实施例在此不再加以赘述。
本发明实施例通过采用第二过曝曝光值对第一过曝曝光值，可以得到相对精确的过曝校正值。
步骤106：基于所述第二欠曝曝光值对所述第一欠曝曝光值进行校正，生成欠曝校正值。
在对过暗区域进行测光得到第二欠曝曝光值之后，可以采用第二欠曝曝光值对第一欠曝曝光值进行校正，从而生成欠曝校正值。
对于上述校正过程，可以结合第二欠曝曝光值与第二欠曝曝光值对应的常数的乘积，及第一欠曝曝光值与第一欠曝曝光值对应的常数的乘积，将两个乘积的和除以两个常数的和值，即得到欠曝校正值。
对于上述计算过程将在下述实施例二中进行详细描述，本发明实施例在此不再加以赘述。
本发明实施例通过采用第二欠曝曝光值对第一欠曝曝光值，可以得到相对精确的欠曝校正值。
可以理解地，上述步骤105和上述步骤106的执行顺序无先后之分，即可以先执行步骤105，再执行步骤106，也可以先执行步骤106，再执行步骤105，具体地，可以根据实际情况而定。
在基于上述步骤105和上述步骤106，得到欠曝校正值和过曝校正值之后，执行步骤107。
步骤107：依据所述过曝校正值、所述目标正常曝光值和所述欠曝校正值对所述拍摄区域进行拍摄，生成高动态范围图像。
高动态范围图像(High-Dynamic Range，HDR)可以提供更多的动态范围和图像细节，根据不同的曝光时间的LDR(Low-Dynamic Range)图像，利用每个曝光时间相对应最佳细节的LDR图像来合成最终HDR图像。
在得到过曝校正值和欠曝校正值之后，可以依据过曝校正值和欠曝校正值结合目标正常曝光值，对拍摄区域进行拍摄，从而生成相应的图像序列(即三张图像)，并对图像序列进行动态融合，以生成高动态范围图像。
即上述过程中，是结合EV-(欠曝校正值)、EV0(目标正常曝光值)和EV+(过曝校正值)分别对拍摄区域进行拍摄，从而生成三张图像，采用三张图像进行融合以生成高动态范围图像。
本发明实施例的方案通过对场景暗区和场景亮区进行测光，用测光值对计算出的过曝曝光值和欠曝曝光值进行校正，能准确地预估当前场景的动态范围并使用动态的曝光参数获取不同的高光图像序列，将这些图像进行融合后可得到高动态范围图像，使得得到的高动态范围图像整体亮度适中，影调关系准确。
本发明实施例提供的高动态范围图像的拍摄方法，采用第一摄像头对拍摄区域进行测光，得到目标正常曝光值，根据目标正常曝光值和拍摄区域的场景信息，确定第一欠曝曝光值和第一过曝曝光值，采用第二摄像头对拍摄区域的过暗区域进行测光，得到第二过曝曝光值，采用第三摄像头对拍摄区域的过亮区域进行测光，得到第二欠曝曝光值，基于第二过曝曝光值对第一过曝曝光值进行校正，生成过曝校正值，并基于第二欠曝曝光值对第一欠曝曝光值进行校正，生成欠曝校正值，进而，依据过曝校正值、目标正常曝光值和欠曝校正值对拍摄区域进行拍摄，以生成高动态范围图像。本发明实施例通过对场景暗区和场景亮区进行测光，用测光值对计算出的过曝曝光值和欠曝曝光值进行校正，能准确地预估当前场景的动态范围并使用动态的曝光参数获取不同的高光图像序列，将这些图像进行融合后可得到高动态范围图像，使得得到的高动态范围图像整体亮度适中，影调关系准确。
实施例二
参照图2，示出了本发明实施例提供的一种高动态范围图像的拍摄方法的步骤流程图，该高动态范围图像的拍摄方法可以应用于移动终端，移动终端包括第一摄像头、第二摄像头和第三摄像头，该高动态范围图像的拍摄方法具体可以包括如下步骤：
步骤201：采用所述第一摄像头对拍摄区域进行测光，确定目标正常曝光值。
在本发明实施例中，移动终端可以为手机、PAD(Portable Android Device，平板电脑)等移动电子设备。
第一摄像头可以为移动终端上预先设置的一个主摄像头，第二摄像头和第三摄像头可以为移动终端上预先设置的两个辅摄像头，本发明实施例即是通过一个主摄像头和两个辅摄像头进行的曝光参数的调整。
可以理解地，在HDR成像技术通常是选择三个EV(Exposure Values)值，分别采集高动态范围的图像进行的融合，即EV0、EV+和EV-，其中，EV0即是正常曝光值。
拍摄区域即是一个处于动态范围的区域，即本发明中的待拍摄区域。
目标正常曝光值是指在采用HDR成像技术进行动态图像融合时，对拍摄区域进行测光而得到的EV0值，也即基准图像对应的曝光值。
在确定拍摄区域之后，可以采用移动终端上设置的第一摄像头对拍摄区域不断的测光，具体地，可以由拍摄人员对启动第一摄像头对拍摄区域进行测光，即利用移动终端自身的测光系统准确的对拍摄环境的光线强度进行检测，从而自动计算出正确的光圈值+快门速度的组合，这样既可得到准确的曝光值，该曝光值即为目标正常曝光值。
步骤202：将采用多个曝光值、对应多个场景信息的多张训练图像作为素材，训练得到目标关系模型。
目标关系模型是指用于根据正常曝光值和拍摄场景信息，确定正常曝光值和拍摄场景共同对应的过曝曝光值和欠曝曝光值的模型。
场景信息可以是指室内、室外、夜景和卖场等场景信息，具体地，可以根据实际情况而定，本发明实施例对此不加以限制。
在本发明中，可以采用多个曝光值，针对每个场景信息分别采集多张图像，进而，将多个场景信息分别对应的多张训练图像作为素材，训练得到目标关系模型，对于训练目标关系模型的详细过程可以参照下述优选实施例的描述。
在本发明的一种优选实施例中，上述步骤202可以包括：
子步骤A1：针对每个所述场景信息对应的多张所述训练图像，依次获取每张所述训练图像对应的灰度图像。
在本发明实施例中，对应于一种拍摄场景，可以分别采用多个曝光值采集该拍摄场景的拍摄图像，具体地，EV值的范围为：-5EV～+5EV，本发明实施例中，即采用-5EV～+5EV共5个曝光值采集每种拍摄场景对应的11帧不同曝光参数的图像，相邻两帧图像的曝光值间隔为1EV。
而在训练样本的采集过程中，可以拍摄0EV图像，0EV图像曝光参数通过自动曝光(AE)算法进行计算。然后锁定光圈和ISO(Sensitivity，感光度)，通过改变时间获取其余10帧不同曝光值的图像。
在采用多个曝光值采集每个场景信息的多张图像之后，可以将每个场景信息的多张图像作为训练图像，进而，在后续过程中训练目标关系模型。
灰度图像通常是在单个电磁波频谱(如可见光)内测量每个像素的亮度得到的。用于显示的灰度图像通常用每个采样像素8位的非线性尺度来保存，这样可以有256级灰度。这种精度刚刚能够避免可见的条带失真，并且非常易于编程。
在得到每个场景信息对应的多张训练图像之后，可以依次获取每个场景信息对应的多张图像的灰度图像。
而获取图像对应的灰度图像的方案已经是本领域较为成熟的技术，而获取每个场景信息对应的多张图像的灰度图像的具体过程，本发明实施例在此不再加以赘述。
在针对每个场景信息对应的多张训练图像，依次获取每张训练图像对应的灰度图像之后，执行子步骤A2。
子步骤A2：统计得到每张所述灰度图像对应的像素比例。
本发明中，像素比例是指每张灰度图像的长宽像素的比例。
在得到每个场景信息对应的多张训练图像的灰度图像之后，可以统计每张灰度图像的像素比例。
具体地，可以将每张灰度图像分解为直方图信息，直方图信息包括直方图的极值点位置(fextermpoint)，以及直方图相邻极值点之间的斜率(fgradient)；统计灰度图像的像素比例，灰度图像的中位数(fMedian)和众数(fMode)以及平均值等信息。从而根据每张灰度图像对应的直方图信息可以直接获取到相应的像素比例。
可以理解地，上述示例仅是为了更好地理解本发明实施例的技术方案而列举的示例，不作为对本发明实施例的唯一限制。
在统计得到每张灰度图像对应的像素比例之后，执行子步骤A3。
子步骤A3：依据各所述像素比例，从多张所述灰度图像中获取第一灰度图像和第二灰度图像。
在统计得到每张灰度图像对应的像素比例之后，可以才用计算程序对每组图像从-5EV图像到+5EV图像依次进行遍历，挑选出每组图像中大于250和小于5像素比例最少的图像，并记录该图像的EV值为该组图像的EVRef；使用计算程序对每组图像从0EV图像到+5EV灰度图像依次进行遍历，当遍历到一帧灰度图像不存在小于5的图像时终止并记录下此组图像的EV值为EV+，并将该灰度图像作为第二灰度图像。
对每组图像从0EV到-5EV依次进行遍历，当遍历到一帧灰度图像不存在大于255的图像时终止并记录下此组图像的EV值为EV-，并将该灰度图像作为第一灰度图像。
而对于第一灰度图像和第二灰度图像的获取方式，可以参照下述优选实施例进行详细描述。
在本发明的另一种优选实施例中，上述子步骤A4可以包括：
子步骤B1：从所述多张灰度图像中，提取出采用第三欠曝曝光值采集的多个第一图像，及采用第三过曝曝光值采集的多个第二图像。
在本发明实施例中，第三欠曝曝光值和第三过曝曝光值是指上述采集训练图像的过程中，多个曝光值中的一个过曝曝光值和欠曝曝光值。
第一图像是指采用第三欠曝曝光值采集的图像，第二图像是指采用第三过曝曝光值采集的图像。
即本发明实施例的步骤旨在针对每个场景信息，采用不同曝光值采集的训练图像，即建立不同曝光值与不同训练图像之间的关联关系。
可以理解地，上述示例中已经指出采用-5EV～5EV的曝光值采集每个场景信息的多张训练图像，第一图像对应的欠曝曝光值和第二图像对应的过曝曝光值是对应的，例如，在第一图像对应的欠曝曝光值为-5EV时，第二图像对应的过曝曝光值为5EV；而在第一图像对应的欠曝曝光值为-3EV时，第二图像对应的过曝曝光值为3EV。
可以理解地，上述示例仅是为了更好地理解本发明实施例的技术方案而列举的示例，不作为对本发明实施例的唯一限制。
在从多张灰度图像中，提取出采用第三欠曝曝光值采集的多个第一图像，及采用第三过曝曝光值采集的多个第二图像之后，执行子步骤B2。
子步骤B2：依据各所述第一图像的像素比例，从各所述第一图像中获取像素比例小于第一预设像素比例的所述第一灰度图像。
在统计得到每张灰度图像对应的像素比例之后，可以才用计算程序对每组图像从-5EV图像到+5EV图像依次进行遍历，挑选出每组图像中大于250和小于5像素比例最少的图像，并记录该图像的EV值为该组图像的EVRef；使用计算程序对每组图像从0EV图像到+5EV灰度图像依次进行遍历，对每组图像从0EV到-5EV依次进行遍历，当遍历到一帧灰度图像不存在大于255的图像时终止并记录下此组图像的EV值为EV-，并将该灰度图像作为第一灰度图像。
子步骤B3：依据各所述第二图像的像素比例，从各所述第二图像中获取像素比例大于第二预设像素比例的所述第二灰度图像。
当遍历到一帧灰度图像不存在小于5的图像时终止并记录下此组图像的EV值为EV+，并将该灰度图像作为第二灰度图像。
可以理解地，上述优选实施例仅是为了更好地理解本发明实施例的技术方案而列举的一种获取第一灰度图像和第二灰度图像的方式，在实际应用中，本领域技术人员还可以采用其它方式获取第一灰度图像和第二灰度图像，本发明实施例对此不加以限制。
在依据各像素比例，从多张灰度图像中获取第一灰度图像和第二灰度图像之后，执行子步骤A4。
子步骤A4：获取所述第一灰度图像对应的目标欠曝曝光值，及所述第二灰度图像对应的目标过曝曝光值。
目标欠曝曝光值是指采集第一灰度图像所采用的曝光值。
目标过曝曝光值是指采集第二灰度图像所采用的曝光值。
在获取第一灰度图像之后，可以根据第一灰度图像获取采集第一灰度图像对应的欠曝曝光值，即目标欠曝曝光值。
在获取第二灰度图像之后，可以根据第二灰度图像获取采集第二灰度图像对应的过曝曝光值，即目标过曝曝光值。
即该步骤计算出的EVRef，EV1+和EV1-为该场景下该组图像理想曝光值(Groundtruth)，EV1+和EV1-分别为目标过曝曝光值和目标欠曝曝光值。
在获取到目标欠曝曝光值和目标过曝曝光值之后，执行子步骤A5。
子步骤A5：将每个所述场景信息对应的所述目标欠曝曝光值和所述目标过曝曝光值作为素材，训练得到所述目标关系模型。
在获取到每个场景信息对应的目标欠曝曝光值和目标过曝曝光值之后，可以将多个曝光值、每个场景信息对应的目标欠曝曝光值和目标过曝曝光值作为训练素材进行训练，以得到目标关系模型。
从而，在确定拍摄区域的场景和目标正常曝光值，可以直接将拍摄区域的场景和目标正常曝光值输入到目标关系模型，从而能够得出对应的第一欠曝曝光值和第一过曝曝光值(下述步骤中进行描述)
步骤203：将所述目标正常曝光值和所述拍摄区域的场景信息输入所述目标关系模型，得到所述第一欠曝曝光值和所述第一过曝曝光值。
在本发明实施例中，第一欠曝曝光值是指基于目标正常曝光值计算得到的用于对拍摄区域进行暗度补偿的曝光值。
第一过曝曝光值是指基于目标正常曝光值计算得到的用于对拍摄区域进行亮度补偿的曝光值。
可以理解地，在目标正常曝光值为EV0时，第一欠曝曝光值即为EV1-，第一过曝曝光值即为EV1+。
拍摄区域的场景信息是指当前拍摄时，所拍摄区域对应的场景信息，场景信息可以是如室内、室外、夜景和卖场等场景，具体地，可以根据实际情况而定，本发明实施例对此不加以限制。
而对于获取拍摄区域的场景信息的方式，可以是在移动终端开启拍照模式之后，由移动终端采集拍摄区域的光线亮度、声音嘈杂程度等参数信息，从而以这些参数进行分析，确定拍摄区域的场景信息。
当然，在具体实现中，本领域技术人员还可以采用其它方式获取拍摄区域的场景信息，本发明实施例对此也不加以限制。
在对拍摄区域进行测光得到目标正常曝光值和拍摄区域的场景信息之后，可以将目标正常曝光值和拍摄区域的场景信息输入上述目标关系模型中，由于目标关系模型中预先保存了各种不同拍摄场景与过曝曝光值和欠曝曝光值之间的映射关系，因此，在将目标正常曝光值和拍摄区域的场景信息输入目标关系模型之后，目标关系模型可以输出相应的第一过曝曝光值和第一欠曝曝光值。
步骤204：采用所述第二摄像头对所述拍摄区域的过暗区域进行测光，得到第二欠曝曝光值；所述过暗区域为所述拍摄区域内亮度值小于第一亮度阈值的区域。
第一亮度阈值可以是由业务人员预先设置的与拍摄区域的亮度对应的阈值。
而对于第一亮度阈值的具体数值可以结合实际拍摄场景预先进行设置，本发明实施例对此不加以限制。
过暗区域是指拍摄区域内亮度值小于第一亮度阈值的区域，即过暗区域为拍摄区域内亮度较低的区域。
第二欠曝曝光值是指对过暗区域进行测光而得到的曝光值。
在确定拍摄区域内的过暗区域之后，可以开启第二摄像头以对过暗区域进行测光，具体地，可以由拍摄人员对启动第二摄像头对过暗区域进行测光，即利用移动终端自身的测光系统准确的对过暗环境的光线强度进行检测，从而自动计算出正确的光圈值+快门速度的组合，这样既可得到准确的曝光值，该曝光值即为拍摄区域所对应的欠曝曝光值，即第二欠曝曝光值。
步骤205：采用所述第三摄像头对所述拍摄区域的过亮区域进行测光，得到第二过曝曝光值；所述过亮区域为所述拍摄区域内亮度值大于第二亮度阈值的区域，所述第二亮度阈值大于所述第一亮度阈值。
第二亮度阈值可以是由业务人员预先设置的与拍摄区域的亮度对应的阈值。
而对于第二亮度阈值的具体数值可以结合实际拍摄场景预先进行设置，本发明实施例对此不加以限制。
过亮区域是指拍摄区域内亮度值大于第二亮度阈值的区域，即过亮区域为拍摄区域内亮度较高的区域。
可以理解地，上述第二亮度阈值时大于第一亮度阈值，也即过暗区域为拍摄区域内的较暗区域，而过亮区域即为拍摄区域内的较亮区域。
第二过曝曝光值是指对过亮区域进行测光而得到的曝光值。
在确定拍摄区域内的过亮区域之后，可以开启第三摄像头以对过亮区域进行测光，具体地，可以由拍摄人员对启动第三摄像头对过亮区域进行测光，即利用移动终端自身的测光系统准确的对过亮环境的光线强度进行检测，从而自动计算出正确的光圈值+快门速度的组合，这样既可得到准确的曝光值，该曝光值即为拍摄区域所对应的过曝曝光值，即第二过曝曝光值。
可以理解地，上述步骤204和上述步骤205的执行顺序无先后之分，即可以先执行步骤204，再执行步骤205，也可以先执行步骤205，再执行步骤204，具体地，可以根据实际情况而定。
步骤206：基于所述第二过曝曝光值对所述第一过曝曝光值进行校正，生成过曝校正值。
在对过亮区域进行测光得到第二过曝曝光值之后，可以采用第二过曝曝光值对第一过曝曝光值进行校正，从而生成过曝校正值。
对于上述校正过程，可以结合第二过曝曝光值与第二过曝曝光值对应的常数的乘积，及第一过曝曝光值与第一过曝曝光值对应的常数的乘积，将两个乘积的和除以两个常数的和值，即得到过曝校正值。
具体地计算过程可以为：
1、计算得到第一过曝曝光值和第一预设常数之间的第一乘积值，及第二过曝曝光值和第二预设常数之间的第二乘积值；
第一预设常数是与第一过曝曝光值对应的常数，第二预设常数是与第二过曝曝光值对应的常数。
可以理解地，第一预设常数和第二预设常数是与拍摄场景及正常曝光值相关联的，而对于第一预设常数和第二预设场景的具体数值可以由业务人员根据业务需求预先设定，本发明实施例对此不加以限制。
第一乘积值是指第一过曝曝光值和第一预设常数之间的乘积值，即第一乘积值＝第一过曝曝光值×第一预设常数。
第二乘积值是指第二过曝曝光值和第二预设常数之间的乘积值，即第二乘积值＝第二过曝曝光值×第二预设常数。
在得到第一过曝曝光值和第二过曝曝光值之后，可以分别计算得到第一过曝曝光值和第一预设常数之间的第一乘积值，及第二过曝曝光值和第二预设常数之间的第二乘积值。
2、计算得到第一乘积值和第二乘积值之间的第一和值，及第一预设常数和第二预设常数之间的第二和值；
第一和值是指第一乘积值和第二乘积值相加得到的和值，即第一和值＝第一乘积值+第二乘积值。
第二和值是指第一预设常数和第二预设常数相加得到的和值，即第二和值＝第一预设常数+第二预设常数。
在上述过程中，计算得到第一乘积值和第二乘积值之后，可以计算得到第一乘积值和第二乘积值之间的第一和值，并计算得到第一预设常数和第二预设常数之间的第二和值。
3、计算得到第一和值和第二和值之间的第一比值，并将第一比值作为过曝校正值；
第一比值是指第一和值和第二和值之间的比值，即第一比值＝第一和值/第二和值。
在上述步骤中得到第一和值和第二和值之后，可以计算得到第一和值和第二和值之间的第一比值，将而，可以将该第一比值作为过曝校正值。
通过上述步骤206～步骤208，上述计算过曝校正值的过程，可以按照下述公式(1)表示：
EV+＝(a*(EV1+)+b*(EV2+))/(a+b) (1)
上述公式(1)中，EV+表示过曝校正值，EV1+表示第一过曝曝光值，EV2+表示第二过曝曝光值，a表示第一预设常数，b表示第二预设常数。
步骤207：基于所述第二欠曝曝光值对所述第一欠曝曝光值进行校正，生成欠曝校正值。
在对过暗区域进行测光得到第二欠曝曝光值之后，可以采用第二欠曝曝光值对第一欠曝曝光值进行校正，从而生成欠曝校正值。
对于上述校正过程，可以结合第二欠曝曝光值与第二欠曝曝光值对应的常数的乘积，及第一欠曝曝光值与第一欠曝曝光值对应的常数的乘积，将两个乘积的和除以两个常数的和值，即得到欠曝校正值。
具体地计算过程可以为：
1、计算得到第一欠曝曝光值和第一预设常数之间的第三乘积值，及第二欠曝曝光值和第二预设常数之间的第四乘积值；
第三乘积值是指第一欠曝曝光值和第一预设常数之间的乘积值，即第三乘积值＝第一欠曝曝光值×第一预设常数。
第四乘积值是指第二欠曝曝光值和第二预设常数之间的乘积值，即第四乘积值＝第二欠曝曝光值×第二预设常数。
在得到第一欠曝曝光值和第二欠曝曝光值之后，可以计算得到第一欠曝曝光值和第一预设常数之间的第三乘积值，并计算得到第二欠曝曝光值和第二预设常数之间的第四乘积值。
2、计算得到第三乘积值和第四乘积值之间的第三和值；
第三和值是指第三乘积值和第四乘积值之间的和值，即第三和值＝第三乘积值+第四乘积值。
在上述步骤中得到第三乘积值和第四乘积值之后，可以计算得到第三乘积值和第四乘积值之间的第三和值。
3、计算得到第三和值和第二和值之间的第二比值，并将第二比值作为欠曝校正值；
第二比值是指第三和值和第二和值之间的比值，即第二比值＝第三和值/第二和值。
在上述步骤中得到第二和值和第三和值之后，可以计算得到第三和值和第二和值之间的第二比值，并将第二比值作为欠曝校正值。
通过上述步骤209～步骤211，上述计算欠曝校正值的过程，可以按照下述公式(2)表示：
EV-＝(a*(EV1-)+b*(EV2-))/(a+b) (2)
上述公式(2)中，EV-表示欠曝校正值，EV1-表示第一欠曝曝光值，EV2-表示第二欠曝曝光值，a表示第一预设常数，b表示第二预设常数。
步骤208：依据所述过曝校正值、所述目标正常曝光值和所述欠曝校正值对所述拍摄区域进行拍摄，生成高动态范围图像。
高动态范围图像(High-Dynamic Range，HDR)可以提供更多的动态范围和图像细节，根据不同的曝光时间的LDR(Low-Dynamic Range)图像，利用每个曝光时间相对应最佳细节的LDR图像来合成最终HDR图像。
在得到过曝校正值和欠曝校正值之后，可以依据过曝校正值和欠曝校正值结合目标正常曝光值，对拍摄区域进行拍摄，从而生成相应的图像序列(即三张图像)，并对图像序列进行动态融合，以生成高动态范围图像。
即上述过程中，是结合EV-(欠曝校正值)、EV0(目标正常曝光值)和EV+(过曝校正值)分别对拍摄区域进行拍摄，从而生成三张图像，采用三张图像进行融合以生成高动态范围图像。
本发明实施例的方案通过对场景暗区和场景亮区进行测光，用测光值对计算出的过曝曝光值和欠曝曝光值进行校正，能准确地预估当前场景的动态范围并使用动态的曝光参数获取不同的高光图像序列，将这些图像进行融合后可得到高动态范围图像，使得得到的高动态范围图像整体亮度适中，影调关系准确。
本发明实施例提供的高动态范围图像的拍摄方法，除了具备上述实施例一提供的高动态范围图像的拍摄方法所具备的有益效果外，还可以通过大量数据统计以及分类和回归训练计算出的动态范围曝光参数，相较于传统的HDR固定曝光参数，本发明实时具有曝光准确的优点。
实施例三
参照图3，示出了本发明实施例提供的一种高动态范围图像的拍摄装置的结构示意图，该高动态范围图像的拍摄装置包括第一摄像头、第二摄像头和第三摄像头，该高动态范围图像的拍摄装置具体还可以包括如下模块：
目标曝光值确定模块310，用于采用所述第一摄像头对拍摄区域进行测光，确定目标正常曝光值；
第一曝光值获取模块320，用于根据所述目标正常曝光值和所述拍摄区域的场景信息，确定第一欠曝曝光值和第一过曝曝光值；
第二欠曝值获取模块330，用于采用所述第二摄像头对所述拍摄区域的过暗区域进行测光，得到第二欠曝曝光值；所述过暗区域为所述拍摄区域内亮度值小于第一亮度阈值的区域；
第二过曝值获取模块340，用于采用所述第三摄像头对所述拍摄区域的过亮区域进行测光，得到第二过曝曝光值；所述过亮区域为所述拍摄区域内亮度值大于第二亮度阈值的区域，所述第二亮度阈值大于所述第一亮度阈值；
过曝校正值生成模块350，用于基于所述第二过曝曝光值对所述第一过曝曝光值进行校正，生成过曝校正值；
欠曝校正值生成模块360，用于基于所述第二欠曝曝光值对所述第一欠曝曝光值进行校正，生成欠曝校正值；
动态图像生成模块370，用于依据所述第一过曝曝光值、所述目标正常曝光值和所述第一欠曝曝光值对所述拍摄区域进行拍摄，生成高动态范围图像。
本发明实施例提供的高动态范围图像的拍摄装置，采用第一摄像头对拍摄区域进行测光，得到目标正常曝光值，根据目标正常曝光值和拍摄区域的场景信息，确定第一欠曝曝光值和第一过曝曝光值，采用第二摄像头对拍摄区域的过暗区域进行测光，得到第二欠曝曝光值，采用第三摄像头对拍摄区域的过亮区域进行测光，得到第二过曝曝光值，基于第二过曝曝光值对第一过曝曝光值进行校正，生成过曝校正值，并基于第二欠曝曝光值对第一欠曝曝光值进行校正，生成欠曝校正值，进而，依据过曝校正值、目标正常曝光值和欠曝校正值对拍摄区域进行拍摄，以生成高动态范围图像。本发明实施例通过对场景暗区和场景亮区进行测光，用测光值对计算出的过曝曝光值和欠曝曝光值进行校正，能准确地预估当前场景的动态范围并使用动态的曝光参数获取不同的高光图像序列，将这些图像进行融合后可得到高动态范围图像，使得得到的高动态范围图像整体亮度适中，影调关系准确。
实施例四
参照图4，示出了本发明实施例提供的一种高动态范围图像的拍摄装置的结构示意图，该高动态范围图像的拍摄装置包括第一摄像头、第二摄像头和第三摄像头，该高动态范围图像的拍摄装置具体还可以包括如下模块：
目标曝光值确定模块410，用于采用所述第一摄像头对拍摄区域进行测光，确定目标正常曝光值；
目标关系模型获取模块420，用于将采用多个曝光值、对应多个场景信息的多张训练图像作为素材，训练得到目标关系模型；
第一曝光值获取模块430，用于获取与所述目标正常曝光值匹配的第一欠曝曝光值和第一过曝曝光值；
第二欠曝值获取模块440，用于采用所述第二摄像头对所述拍摄区域的过暗区域进行测光，得到第二欠曝曝光值；所述过暗区域为所述拍摄区域内亮度值小于第一亮度阈值的区域；
第二过曝值获取模块450，用于采用所述第三摄像头对所述拍摄区域的过亮区域进行测光，得到第二过曝曝光值；所述过亮区域为所述拍摄区域内亮度值大于第二亮度阈值的区域，所述第二亮度阈值大于所述第一亮度阈值；
过曝校正值生成模块460，用于基于所述第二过曝曝光值对所述第一过曝曝光值进行校正，生成过曝校正值；
欠曝校正值生成模块470，用于基于所述第二欠曝曝光值对所述第一欠曝曝光值进行校正，生成欠曝校正值；
动态图像生成模块480，用于依据所述过曝校正值、所述目标正常曝光值和所述欠曝校正值对所述拍摄区域进行拍摄，生成高动态范围图像。
优选地，所述第一曝光值获取模块430包括：
第一曝光值获取子模块4301，用于将所述目标正常曝光值和所述拍摄区域的场景信息输入所述目标关系模型，得到所述第一欠曝曝光值和所述第一过曝曝光值。
优选地，所述目标关系模型获取模块420包括：
灰度图像获取子模块，用于针对每个所述场景信息对应的多张所述训练图像，依次获取每张所述训练图像对应的灰度图像；
像素比例统计子模块，用于统计得到每张所述灰度图像对应的像素比例；
灰度图像提取子模块，用于依据各所述像素比例，从多张所述灰度图像中获取第一灰度图像和第二灰度图像；
目标曝光值获取子模块，用于获取所述第一灰度图像对应的目标欠曝曝光值，及所述第二灰度图像对应的目标过曝曝光值；
目标关系模型获取子模块，用于将每个所述场景信息对应的所述目标欠曝曝光值和所述目标过曝曝光值作为素材，训练得到所述目标关系模型。
优选地，所述灰度图像提取子模块包括：
图像提取子模块，用于从所述多张灰度图像中，提取出采用第三欠曝曝光值采集的多个第一图像，及采用第三过曝曝光值采集的多个第二图像；
第一灰度图像获取子模块，用于依据各所述第一图像的像素比例，从各所述第一图像中获取像素比例小于第一预设像素比例的所述第一灰度图像；
第二灰度图像获取子模块，用于依据各所述第二图像的像素比例，从各所述第二图像中获取像素比例大于第二预设像素比例的所述第二灰度图像
本发明实施例提供的高动态范围图像的拍摄装置，除了具备上述实施例三提供的高动态范围图像的拍摄装置所具备的有益效果外，还可以通过大量数据统计以及分类和回归训练计算出的动态范围曝光参数，相较于传统的HDR固定曝光参数，本发明实时具有曝光准确的优点。
实施例五
参照图5，为实现本发明各个实施例的一种移动终端的硬件结构示意图。
该移动终端500包括但不限于：射频单元501、网络模块502、音频输出单元503、输入单元504、传感器505、显示单元506、用户输入单元507、接口单元508、存储器509、处理器510、以及电源511等部件。本领域技术人员可以理解，图5中示出的移动终端结构并不构成对移动终端的限定，移动终端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。在本发明实施例中，移动终端包括但不限于手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、车载终端、可穿戴设备、以及计步器等。
处理器510，用于采用所述第一摄像头对拍摄区域进行测光，确定目标正常曝光值；根据所述目标正常曝光值和所述拍摄区域的场景信息，确定第一欠曝曝光值和第一过曝曝光值；采用所述第二摄像头对所述拍摄区域的过暗区域进行测光，得到第二欠曝曝光值；所述过暗区域为所述拍摄区域内亮度值小于第一亮度阈值的区域；采用所述第三摄像头对所述拍摄区域的过亮区域进行测光，得到第二过曝曝光值；所述过亮区域为所述拍摄区域内亮度值大于第二亮度阈值的区域，所述第二亮度阈值大于所述第一亮度阈值；基于所述第二过曝曝光值对所述第一过曝曝光值进行校正，生成过曝校正值；基于所述第二欠曝曝光值对所述第一欠曝曝光值进行校正，生成欠曝校正值；依据所述过曝校正值、所述目标正常曝光值和所述欠曝校正值对所述拍摄区域进行拍摄，生成高动态范围图像。
在本发明实施例中，采用第一摄像头对拍摄区域进行测光，得到目标正常曝光值，根据目标正常曝光值和拍摄区域的场景信息，确定第一欠曝曝光值和第一过曝曝光值，采用第二摄像头对拍摄区域的过暗区域进行测光，得到第二欠曝曝光值，采用第三摄像头对拍摄区域的过亮区域进行测光，得到第二过曝曝光值，基于第二过曝曝光值对第一过曝曝光值进行校正，生成过曝校正值，并基于第二欠曝曝光值对第一欠曝曝光值进行校正，生成欠曝校正值，进而，依据过曝校正值、目标正常曝光值和欠曝校正值对拍摄区域进行拍摄，以生成高动态范围图像。本发明实施例通过对场景暗区和场景亮区进行测光，用测光值对计算出的过曝曝光值和欠曝曝光值进行校正，能准确地预估当前场景的动态范围并使用动态的曝光参数获取不同的高光图像序列，将这些图像进行融合后可得到高动态范围图像，使得得到的高动态范围图像整体亮度适中，影调关系准确。
应理解的是，本发明实施例中，射频单元501可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，具体的，将来自基站的下行数据接收后，给处理器510处理；另外，将上行的数据发送给基站。通常，射频单元501包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。此外，射频单元501还可以通过无线通信系统与网络和其他设备通信。
移动终端通过网络模块502为用户提供了无线的宽带互联网访问，如帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等。
音频输出单元503可以将射频单元501或网络模块502接收的或者在存储器509中存储的音频数据转换成音频信号并且输出为声音。而且，音频输出单元503还可以提供与移动终端500执行的特定功能相关的音频输出(例如，呼叫信号接收声音、消息接收声音等等)。音频输出单元503包括扬声器、蜂鸣器以及受话器等。
输入单元504用于接收音频或视频信号。输入单元504可以包括图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)5041和麦克风5042，图形处理器5041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。处理后的图像帧可以显示在显示单元506上。经图形处理器5041处理后的图像帧可以存储在存储器509(或其它存储介质)中或者经由射频单元501或网络模块502进行发送。麦克风5042可以接收声音，并且能够将这样的声音处理为音频数据。处理后的音频数据可以在电话通话模式的情况下转换为可经由射频单元501发送到移动通信基站的格式输出。
移动终端500还包括至少一种传感器505，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器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5061的亮度，接近传感器可在移动终端500移动到耳边时，关闭显示面板5061和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计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，可用于识别移动终端姿态(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；传感器505还可以包括指纹传感器、压力传感器、虹膜传感器、分子传感器、陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等，在此不再赘述。
显示单元506用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息。显示单元506可包括显示面板5061，可以采用液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode,OLED)等形式来配置显示面板5061。
用户输入单元507可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与移动终端的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，用户输入单元507包括触控面板5071以及其他输入设备5072。触控面板5071，也称为触摸屏，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控面板5071上或在触控面板5071附近的操作)。触控面板5071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510，接收处理器510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控面板5071。除了触控面板5071，用户输入单元507还可以包括其他输入设备5072。具体地，其他输入设备5072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，在此不再赘述。
进一步的，触控面板5071可覆盖在显示面板5061上，当触控面板5071检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器510以确定触摸事件的类型，随后处理器510根据触摸事件的类型在显示面板5061上提供相应的视觉输出。虽然在图5中，触控面板5071与显示面板5061是作为两个独立的部件来实现移动终端的输入和输出功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板5071与显示面板5061集成而实现移动终端的输入和输出功能，具体此处不做限定。
接口单元508为外部装置与移动终端500连接的接口。例如，外部装置可以包括有线或无线头戴式耳机端口、外部电源(或电池充电器)端口、有线或无线数据端口、存储卡端口、用于连接具有识别模块的装置的端口、音频输入/输出(I/O)端口、视频I/O端口、耳机端口等等。接口单元508可以用于接收来自外部装置的输入(例如，数据信息、电力等等)并且将接收到的输入传输到移动终端500内的一个或多个元件或者可以用于在移动终端500和外部装置之间传输数据。
存储器509可用于存储软件程序以及各种数据。存储器509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手机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509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。
处理器510是移动终端的控制中心，利用各种接口和线路连接整个移动终端的各个部分，通过运行或执行存储在存储器509内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器509内的数据，执行移动终端的各种功能和处理数据，从而对移动终端进行整体监控。处理器510可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器510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510中。
移动终端500还可以包括给各个部件供电的电源511(比如电池)，优选的，电源511可以通过电源管理系统与处理器510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。
另外，移动终端500包括一些未示出的功能模块，在此不再赘述。
优选的，本发明实施例还提供一种移动终端，包括处理器510，存储器509，存储在存储器509上并可在所述处理器510上运行的计算机程序，该计算机程序被处理器510执行时实现上述高动态范围图像的拍摄方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述高动态范围图像的拍摄方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，所述的计算机可读存储介质，如只读存储器(Read-OnlyMemory，简称ROM)、随机存取存储器(Random AccessMemory，简称RAM)、磁碟或者光盘等。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本发明的保护之内。
Claims (6)
1.一种高动态范围图像的拍摄方法，应用于移动终端，所述移动终端包括第一摄像头、第二摄像头和第三摄像头，其特征在于，所述方法包括：
采用所述第一摄像头对拍摄区域进行测光，确定目标正常曝光值；
根据所述目标正常曝光值和所述拍摄区域的场景信息，确定第一欠曝曝光值和第一过曝曝光值；
采用所述第二摄像头对所述拍摄区域的过暗区域进行测光，得到第二欠曝曝光值；所述过暗区域为所述拍摄区域内亮度值小于第一亮度阈值的区域；
采用所述第三摄像头对所述拍摄区域的过亮区域进行测光，得到第二过曝曝光值；所述过亮区域为所述拍摄区域内亮度值大于第二亮度阈值的区域，所述第二亮度阈值大于所述第一亮度阈值；
基于所述第二过曝曝光值对所述第一过曝曝光值进行校正，生成过曝校正值；
基于所述第二欠曝曝光值对所述第一欠曝曝光值进行校正，生成欠曝校正值；
依据所述过曝校正值、所述目标正常曝光值和所述欠曝校正值对所述拍摄区域进行拍摄，生成高动态范围图像；
所述根据所述目标正常曝光值和所述拍摄区域的场景信息，确定第一欠曝曝光值和第一过曝曝光值之前，所述方法还包括：
将采用多个曝光值、每个所述曝光值对应多个场景信息的多张训练图像作为素材，训练得到目标关系模型；
所述根据所述目标正常曝光值和所述拍摄区域的场景信息，确定第一欠曝曝光值和第一过曝曝光值，包括：
将所述目标正常曝光值和所述拍摄区域的场景信息输入所述目标关系模型，得到所述第一欠曝曝光值和所述第一过曝曝光值；
所述将采用多个曝光值、每个所述曝光值对应多个场景信息的多张训练图像作为素材，训练得到目标关系模型，包括：
针对每个所述场景信息对应的多张所述训练图像，依次获取每张所述训练图像对应的灰度图像；
统计得到每张所述灰度图像的像素比例；所述像素比例是指所述灰度图像中的长宽像素的比例；
依据各所述像素比例，从多张所述灰度图像中获取第一灰度图像和第二灰度图像；
获取所述第一灰度图像对应的目标欠曝曝光值，及所述第二灰度图像对应的目标过曝曝光值；
将每个所述场景信息对应的所述目标欠曝曝光值和所述目标过曝曝光值作为素材，训练得到所述目标关系模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述像素比例，从多张所述灰度图像中获取第一灰度图像和第二灰度图像，包括：
从所述多张灰度图像中，提取出采用第三欠曝曝光值采集的多个第一图像，及采用第三过曝曝光值采集的多个第二图像；
依据各所述第一图像的像素比例，从各所述第一图像中获取像素比例小于第一预设像素比例的所述第一灰度图像；
依据各所述第二图像的像素比例，从各所述第二图像中获取像素比例大于第二预设像素比例的所述第二灰度图像。
3.一种高动态范围图像的拍摄装置，所述装置包括第一摄像头、第二摄像头和第三摄像头，其特征在于，所述装置还包括：
目标曝光值确定模块，用于采用所述第一摄像头对拍摄区域进行测光，确定目标正常曝光值；
第一曝光值获取模块，用于根据所述目标正常曝光值和所述拍摄区域的场景信息，确定第一欠曝曝光值和第一过曝曝光值；
第二欠曝值获取模块，用于采用所述第二摄像头对所述拍摄区域的过暗区域进行测光，得到第二欠曝曝光值；所述过暗区域为所述拍摄区域内亮度值小于第一亮度阈值的区域；
第二过曝值获取模块，用于采用所述第三摄像头对所述拍摄区域的过亮区域进行测光，得到第二过曝曝光值；所述过亮区域为所述拍摄区域内亮度值大于第二亮度阈值的区域，所述第二亮度阈值大于所述第一亮度阈值；
过曝校正值生成模块，用于基于所述第二过曝曝光值对所述第一过曝曝光值进行校正，生成过曝校正值；
欠曝校正值生成模块，用于基于所述第二欠曝曝光值对所述第一欠曝曝光值进行校正，生成欠曝校正值；
动态图像生成模块，用于依据所述过曝校正值、所述目标正常曝光值和所述欠曝校正值对所述拍摄区域进行拍摄，生成高动态范围图像；
所述装置还包括：
目标关系模型获取模块，用于将采用多个曝光值、每个所述曝光值对应多个场景信息的多张训练图像作为素材，训练得到目标关系模型；
所述第一曝光值获取模块包括：
第一曝光值获取子模块，用于将所述目标正常曝光值和所述拍摄区域的场景信息输入所述目标关系模型，得到所述第一欠曝曝光值和所述第一过曝曝光值；
所述目标关系模型获取模块包括：
灰度图像获取子模块，用于针对每个所述场景信息对应的多张所述训练图像，依次获取每张所述训练图像对应的灰度图像；
像素比例统计子模块，用于统计得到每张所述灰度图像的像素比例；所述像素比例是指灰度图像中的长宽像素的比例；
灰度图像提取子模块，用于依据各所述像素比例，从多张所述灰度图像中获取第一灰度图像和第二灰度图像；
目标曝光值获取子模块，用于获取所述第一灰度图像对应的目标欠曝曝光值，及所述第二灰度图像对应的目标过曝曝光值；
目标关系模型获取子模块，用于将每个所述场景信息对应的所述目标欠曝曝光值和所述目标过曝曝光值作为素材，训练得到所述目标关系模型。
4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述灰度图像提取子模块包括：
图像提取子模块，用于从所述多张灰度图像中，提取出采用第三欠曝曝光值采集的多个第一图像，及采用第三过曝曝光值采集的多个第二图像；
第一灰度图像获取子模块，用于依据各所述第一图像的像素比例，从各所述第一图像中获取像素比例小于第一预设像素比例的所述第一灰度图像；
第二灰度图像获取子模块，用于依据各所述第二图像的像素比例，从各所述第二图像中获取像素比例大于第二预设像素比例的所述第二灰度图像。
5.一种移动终端，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至2中任一项所述的高动态范围图像的拍摄方法的步骤。
6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至2中任一项所述的高动态范围图像的拍摄方法的步骤。
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