CN202172446U - 一种广角拍照装置 - Google Patents

Abstract

本实用新型实施例涉及一种广角拍照装置，以实现低成本有效率的广角拍照。所述广角拍照装置包括：双摄像模组和图像处理器。双摄像模组包括摄像头A和摄像头B，二者分别沿水平线以成像点为中心向两侧旋转，用于基础图像的采集，采集结果记为图像A和图像B；图像处理器包括特征点提取单元，用于提取图像A和图像B的特征点；映射矩阵计算单元，用于计算图像A和图像B之间的映射关系；图像融合及处理单元，用于实现图像A与图像B之间的融合。

Description

一种广角拍照装置

技术领域

本实用新型实施例涉及移动通信终端领域，特别是一种广角拍照装置。

背景技术

随着摄影技术的不断发展，人们对照片拍摄的效果和便利性的要求越来越高。一般来说，普通镜头的视角已经难以满足人们在风光拍摄、建筑拍摄以及室内拍摄中的需要。人们为了在照片拍摄的过程中获得更广阔的视野，就需要使用广角镜头。广角镜头的焦距一般为38-24毫米，视角为60-84度，由于其焦距短，视角大，在较短的拍摄距离范围内，能拍摄到较大面积的物体，并具有较大的景深，能够产生不同于普通镜头的独特视觉效果，受到人们的普遍欢迎。

但由于广角镜头具有较高的制作成本，因而无法大规模适用于普通手机、平板电脑等终端设备中。受制于成本的考量，目前在各种终端设备中普遍采用的还是装载有非广角镜头的普通摄像头。因此，现有技术中提供了一种通过软件融合形成广角图像的技术，即采用以拍摄者为中心、旋转一定视角的方式拍摄多幅具有重合部分的照片，最后利用软件算法将上述多幅照片融合成为一张照片，以实现广角拍照。但是，上述广角拍照方式需要旋转摄像头，因而不能一次成像，拍摄周期较长，无法实现抓拍，并对拍摄者的拍照技术要求较高。

发明内容

本实用新型的实施例提供了一种广角拍摄装置，包括双摄像模组与图像处理器。其中，所述双摄像模组包括摄像头A与摄像头B，所述摄像头A与摄像头B分别沿水平线以成像点为中心向两侧旋转，使二者之间形成夹角。所述图像处理器用于将双摄像模组拍摄的两张照片融合为一张广角照片。

通过上述本实用新型实施例提供的技术方案，可以实现在终端设备上使用两个成本较低的普通摄像头拍摄广角照片，且上述过程方便快捷，可一次成像，具有较高的拍摄效率。

附图说明

为了更清楚地说明本实用新型实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本实用新型的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1本实用新型实施例公开的广角拍摄装置的结构图；

图2本实用新型实施例中双摄像模组的工作流程；

图3本实用新型实施例中图像处理器的工作流程；

图4本实用新型实施例中双摄像模组中摄像头A、B的结构关系；

图5本实用新型实施例中可旋转摄像头的双摄像模组的结构图；

图6本实用新型实施例中图像处理器的结构图。

具体实施方式

为使本实用新型的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本实用新型具体实施例做进一步的详细描述。

如图1所示，本实用新型的实施例提供一种广角拍摄装置，包括：双摄像头模组11和图像处理器12。其中，双摄像模组11包括摄像头A和摄像头B，如图2所示，摄像头A和摄像头B同时以同样的参数进行拍摄，得到图像A和图像B，图像A和图像B的视角不同但其画面有所重合。所述图像A和图像B一起传输至图像处理器12中进行处理。图像处理器12接收到图像A和图像B后，如图3所示，通过特征点提取，映射矩阵计算和图像融合处理，将图像A和图像B拼接融合为一张过渡较为自然的照片。

图4为本实用新型实施例中双摄像头模组11的示意图。摄像头A、B的视角均为α，其成像点之间的距离为d，摄像头与拍摄对象之间的距离为h。摄像头A位于模组左侧，沿水平线以成像点为中心进行逆时针旋转Δα；摄像头B位于模组右侧，沿水平线以成像点为中心进行顺时针旋转Δα。为保证摄像头A、B的成像之间具有相互重合的部分以完成图像的拼合，Δα的范围应当大于0°，同时小于一个最大角度Δα_max，通过计算可知该最大角度为

例如d为0.015m时，如果需要在0.15m处成像，根据计算可以得到Δα_max≈20°，即最大旋转角度为20°。

摄像头A、B旋转后，二者形成的视角最大可达∠GOH，记为γ_max；与此相对应的是，拍摄的最小视角为γ_min。一般的，当拍摄景距为h时，视角记为γ_h，由此，通过计算可以得到：

${\mathrm{\γ}}_{\max }=2{\tan }^{-1}(\tan (\frac{\mathrm{\α}}{2}+\mathrm{\Δ\α})+\tan (\frac{\mathrm{\α}}{2}-\mathrm{\Δ\α}))$ 式1.1

γ_min＝α        式1.2

${\mathrm{\γ}}_h=2{\tan }^{-1}(\tan (\frac{\mathrm{\α}}{2}+\mathrm{\Δ\α})+\frac{d}{2h})$ 式1.3

例如，当单模组的视角α为45°，Δα为20°，h为3m，d＝1.5cm时，通过上述公式可以计算出：γ_max≈88°，γ_h≈85°，γ_min＝α＝45°。因此可以看出，本实用新型实施例确实能够通过两个摄像头视角的合并获得了比单个摄像头更宽的视角范围，实现广角的效果。

由于图像处理器对于照片的处理要求两个摄像头的成像具有相关性，即图像A和图像B之间的内容需要具有重合的部分，因此整个系统对d与h的关系有一定的限制，他们之间的关系如下：

假设当α为45°，Δα为20°，h在0.15m以上处成像时，计算结果d＜0.13m，即两个摄像头之间相距不能超过0.13m。

上述摄像头A和摄像头B之间的关系既可以是固定角度的，也可以是可调整角度的。对于可调整角度的摄像头，其调整可以通过设置旋转轴的方式实现，如图5所示，该双摄像模组还包括第一旋转轴、第二旋转轴及旋转控制装置。所述旋转控制装置既可以分别控制摄像头A和摄像头B，也可以采用联动装置统一控制摄像头A和摄像头B。

图5为本实用新型实施例中图像处理器12的结构示意图。图像处理器12包括特征点提取单元、映射矩阵计算单元和图像融合及处理单元。其中：

所述特征点提取单元用于提取图像A和图像B的特征点。特征点是图像上的一些特殊的点，比如物体的轮廓点、一些灰度跳变点等，在这些点的位置上，图像的一维或二维微分具有极大值或极小值。特征点的具体的定义方式与获取特征点所用的算子有关。例如，使用Harris角点检测算子计算特征点的算子如下：

$M=\underset{x,y}{\mathrm{\Σ}}w(x,y)\left[\begin{array}{cc}{I}_x^2& I_x{I}_y\\ I_x{I}_y& I_y^2\end{array}\right]=w(x,y)\left[\begin{array}{cc}{I}_x^2& I_x{I}_y\\ I_x{I}_y& I_y^2\end{array}\right]$

其中I(x，y)为图像A或图像B上点(x，y)处的灰度值，w(x，y)为高斯函数，Ix、Iy分别为点(x，y)上x、y方向上的微分。矩阵M的两个特征值的大小表示了此点(x，y)的突显程度，该特征值的大小与矩阵的主曲率成正比。对图像中的每一点计算相关矩阵M的特征值，若两个特征值都大就是角点，即特征点；若两个特征值一大一小就是线；若两个特征值都小，就是变化缓慢的图像区域。

特征值大小的判定使用下述公式：

R＝detM-k(traceM)²

其中detM为矩阵M的行列式，等于两个特征值的乘积；traceM为矩阵的迹，为两个特征值的和；k为一个试验参数值，在k取0.04时，R与M的两个特征值的相关性最强。判断方法为：用R与设定的阈值进行比较，若大于阈值则视为特征点。上述阈值是一个实验数据，来自多次实验后得出的合理的临界值数据，并在进一步的实验中得到修正。

在实现时，基于效率的考虑，可以只计算图像A右半部分的点与图像B左半部分的点。

所述映射矩阵计算单元用于计算图像A与图像B之间的映射关系。首先，由于将特征点提取单元中提取的单独特征点进行对比匹配会产生较大的误差，因此在计算映射矩阵前需先将特征点进行分组处理。首先按照R值的大小对特征点进行排序，然后依序将特征点按每组N个进行分组，并对分组后的特征点计算其物理中心。这样会得出一组较少且误差较小的特征值。上述N的数值，根据所需图像的质量及图像处理器的运算能力而有所不同。

之后，在两幅图像之间对于上述特征值进行匹配及映射。两幅图像之间的映射关系如下：

$\left[\begin{array}{c}{x}^{\′}\\ y^{\′}\\ 1\end{array}\right]=H\left[\begin{array}{c}x\\ y\\ 1\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}{h}_0& h_1& h_2\\ h_3& h_4& h_5\\ h_6& h_7& 1\end{array}\right]*\left[\begin{array}{c}x\\ y\\ 1\end{array}\right]$

其中H为图像映射的位置关系，H有8个自由度，最少仅需要四对特征点即可计算出H，实现图像A与图像B的匹配。

所述图像融合及处理单元用于实现图像A与图像B之间的融合。在上述H的数值确定后，即确定了图像A和图像B之间的映射位置关系，可以根据H的数值在图像融合及处理单元中将两幅图像融合在一起。在融合时，考虑到图像拼接部分的自然过渡，需要在融合边缘区域进行特殊处理。例如，可以采用透明度叠加(α-blending)的方式进行处理。

假设融合基准图为图像A，参考图为图像B，在融合时需要将图像B的数据映射到图像A中，并对重叠的像素部分进行透明叠加。设I_a为图像A中的点，I_b为图像B中的点，I为叠加后的点，则叠加的公式为：

I＝(1-β)I_a(x，y)+βI_b(x，y)

其中β＝d(x，o)/w，d(x，o)为(x，y)点在x距离基准图A在x方向的中心点的距离，w为图像A宽度的一半。

通过上述三个单元的运算，图像处理器就将上述双摄影模组中拍摄到的两张照片拼接融合为一张过渡较为自然的照片了。本实用新型实施例在不使用昂贵广角镜头的情况下，实现了按一次快门，输出广角照片的功能，提高了终端设备进行广角拍照的效率。

以上实施例仅用以说明本实用新型的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本实用新型进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本实用新型各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (11)

1.一种拍照装置，其特征在于，所述拍照装置包括双摄像模组及图像处理器，所述双摄像模组包括摄像头A和摄像头B，所述摄像头A和摄像头B中间相隔一定距离d并列设置。

2.如权利要求1所述的拍照装置，其特征在于，所述双摄像模组中摄像头A和摄像头B的旋转角度Δα应当大于0°，同时小于其中h为双摄像模组与拍摄对象之间的距离，d为摄像头A与摄像头B的成像点之间的距离，α为摄像头A、B的视角。

3.如权利要求1所述的拍照装置，其特征在于，摄像头A与摄像头B之间的距离d应当小于

其中h为双摄像模组与拍摄对象之间的距离，α为摄像头A、B的视角，Δα为摄像头A、B向外侧旋转的角度。

4.如权利要求1所述的拍照装置，其特征在于，所述双摄像模组还包括第一旋转轴、第二旋转轴及旋转控制装置，用于实现对摄像头A、摄像头B的角度控制。

5.如权利要求4所述的拍照装置，其特征在于，所述旋转控制装置分别控制摄像头A和摄像头B。

6.如权利要求4所述的拍照装置，其特征在于，所述旋转控制装置中包含联动装置，可实现对摄像头A及摄像头B的联合控制。

7.如权利要求1所述的拍照装置，其特征在于，所述摄像头A与摄像头B以固定角度安装在所述双摄像模组中。

8.如权利要求1所述的拍照装置，其特征在于，所述图像处理器由以下三个单元组成：

特征点提取单元，用于提取图像中的特征点；

映射矩阵计算单元，用于计算两幅图像之间的映射关系矩阵；

图像融合及处理单元，用于图像融合及边缘处理。

9.如权利要求8所述的拍照装置，其特征在于，所述特征点提取单元使用Harris角点检测算子计算特征点。

10.如权利要求8所述的拍照装置，其特征在于，所述映射矩阵计算单元对上述特征点进行分组并计算映射关系。

11.如权利要求8所述的拍照装置，其特征在于，所述图像融合及处理单元将图像A与图像B融合在一起并对边缘区域进行特殊处理以实现自然过渡。

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