拍摄参数的确定方法、装置及电子设备与流程

1.本技术属于拍摄技术领域，具体涉及一种拍摄参数的确定方法、装置及电子设备。


背景技术：

2.随着电子技术的飞速发展，智能手机以及平板电脑等电子设备已越来越普及，并逐渐成为人们日常生活中不可缺少的工具。其中，拍摄功能作为电子设备最重要的功能之一，可以实现通过电子设备的摄像头模组拍摄图像(如照片或者视频)，已记录用户所处的场景中的场景信息(如景物等)。但是，在电子设备拍摄图像的过程中，可能出现因电子设备处于运动而导致拍摄到的图像模糊不清，进而降低拍摄的图像的图像质量。


技术实现要素：

3.本技术实施例的目的是提供一种拍摄参数的确定方法、装置及电子设备，能够解决目前电子设备拍摄的图像的图像质量低的问题。
4.第一方面，本技术实施例提供了一种拍摄参数的确定方法，包括：
5.获取第一图像和第二图像，其中，所述第一图像为显示于拍摄预览界面的预览图像，所述第二图像为在所述第一图像的前一帧采集的预览图像；
6.计算所述第一图像与所述第二图像之间的第一运动矩阵，其中，所述第一运动矩阵为像素坐标变换矩阵；
7.基于所述第一运动矩阵，预测第三图像与所述第一图像之间的帧间运动像素值，其中，所述第三图像为所述第一图像后一帧的预览图像，所述帧间运动像素值用于表示所述第三图像与所述第一图像之间发生相对运动的距离；
8.确定与所述帧间运动像素值对应的拍摄参数，其中，所述拍摄参数为采集所述第三图像的参数。
9.第二方面，本技术实施例提供了一种拍摄参数的确定装置，包括：
10.预览图像获取模块，用于获取第一图像和第二图像，其中，所述第一图像为显示于拍摄预览界面的预览图像，所述第二图像为在所述第一图像的前一帧采集的预览图像；
11.运动矩阵计算模块，用于计算所述第一图像与所述第二图像之间的第一运动矩阵，其中，所述第一运动矩阵为像素坐标变换矩阵；
12.预测模块，用于基于所述第一运动矩阵，预测第三图像与所述第一图像之间的帧间运动像素值，其中，所述第三图像为所述第一图像后一帧的预览图像，所述帧间运动像素值用于表示所述第三图像与所述第一图像之间发生相对运动的距离；
13.拍摄参数确定模块，用于确定与所述帧间运动像素值对应的拍摄参数，其中，所述拍摄参数为采集所述第三图像的参数。
14.第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、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程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。
15.第四方面，本技术实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。
16.第五方面，本技术实施例提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现如第一方面所述的方法。
17.在本技术实施例中，通过获取当前采集的第一图像以及第一图像的上一帧的第二图像，计算第一图像和第二图像之间的第一运动矩阵，并基于第一运动矩阵，预测第一图像的下一帧的第三图像与第一图像之间的帧间运动像素值，并确定与帧间运动像素值对应的拍摄参数，从而可以通过确定的拍摄参数采集该第三图像。如此，通过本技术实施例的拍摄参数的确定方法，可以在显示拍摄预览界面的情况下，通过前两帧采集的预览图像之间的运动矩阵，预测即将采集的下一帧预览图像的拍摄参数，使得在电子设备处于运动时，可以确定合适的拍摄参数采集图像，从而提升拍摄得到的图像的图像质量。
附图说明
18.图1是本技术实施例提供的拍摄参数的确定方法的流程示意图；
19.图2是本技术实施例提供的拍摄参数的确定装置的结构示意图；
20.图3是本技术实施例提供的电子设备的结构示意图之一；
21.图4是本技术实施例提供的电子设备的结构示意图之二。
具体实施方式
22.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
23.本技术的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便本技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、“第二”等所区分的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。此外，说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
24.下面结合附图，通过具体的实施例及其应用场景对本技术实施例提供的拍摄参数的确定方法进行详细地说明。
25.请参见图1，本技术实施例提供一种拍摄参数的确定方法，该拍摄参数的确定方法应用于电子设备，如图1所示，上述方法可以包括如下步骤：
26.步骤101、获取第一图像和第二图像，其中，第一图像为显示于预览界面的预览图像，第二图像为在第一图像的前一帧采集的预览图像；
27.步骤102、计算第一图像与第二图像之间的第一运动矩阵，其中，第一运动矩阵为像素坐标变换矩阵；
28.步骤103、基于第一运动矩阵，预测第三图像与第一图像之间的帧间运动像素值，其中，第三图像为第一图像后一帧的预览图像，帧间运动像素值用于表示第三图像与第一
图像之间发生相对运动的距离；
29.步骤104、确定与帧间运动像素值对应的拍摄参数，其中，拍摄参数为采集第三图像的参数。
30.基于此，通过获取当前采集的第一图像以及第一图像的上一帧的第二图像，计算第一图像和第二图像之间的第一运动矩阵，并基于第一运动矩阵，预测第一图像的下一帧的第三图像与第一图像之间的帧间运动像素值，并确定与帧间运动像素值对应的拍摄参数，从而可以通过确定的拍摄参数采集该第三图像。如此，通过本技术实施例的拍摄参数的确定方法，可以在显示拍摄预览界面的情况下，通过前两帧采集的预览图像之间的运动矩阵，预测即将采集的下一帧预览图像的拍摄参数，使得在电子设备处于运动时，可以确定合适的拍摄参数采集图像，从而提升拍摄得到的图像的图像质量。
31.在上述步骤101中，在电子设备显示拍摄预览界面的情况下，电子设备可以获取在拍摄预览界面采集的第一图像和第二图像。
32.需要说明的是，在电子设备开启摄像头并显示拍摄预览界面的情况下，电子设备的摄像头可以按照预设帧率采集显示于拍摄预览界面中的图像。其中，上述第一图像为电子设备当前帧在拍摄预览界面中显示并采集的预览图像；上述第二图像为在第一图像的上一帧在拍摄预览界面中显示并采集的预览图像。
33.示例性地，假设电子设备在拍摄预览界面中采集图像的帧率为xfps(即每秒钟采集x帧图像，x为大于2的整数)，在电子设备的拍摄预览界面中当前显示第n(n为大于1且小于x的整数)帧预览图像的情况下，电子采集该第n帧预览图像，并读取其存储的在上一帧采集的第n
‑
1帧预览图像。
34.在上述步骤102中，在电子设备获取到上述第一图像和第二图像之后，电子设备计算第一图像和第二图像之间的第一运动矩阵。
35.其中，上述第一运动矩阵为第一图像和第二图像之间的像素坐标变换矩阵，即第一运动矩阵用于表征第一图像和第二图像之间的运动量。
36.另外，上述计算第一图像和第二图像之间的第一运动矩阵，可以是通过光流估算法估计第一图像和第二图像之间的像素坐标变换矩阵，该像素坐标变换矩阵可以包括刚性变换、放射变换、透视变换以及非线性变换等中的至少一项。由于光流估算法的计算过程为本领域技术人员熟知，在此并不进行赘述。
37.在一些实施方式中，在上述步骤102之前，上述方法还可以包括：对上述第一图像和第二图像进行对齐处理，以消除因用户手持电子设备产生抖动而造成两帧图像之间的背景图像部分的运动，从而提升计算得到的第一运动矩阵的准确性。
38.需要说明的是，上述对第一图像和第二图像进行对齐处理，可以是通过任意的图像配准对齐方法实现，由于本技术对于图像配准对象方法并未作改进，在此并不进行赘述。
39.在一些实施方式中，在上述步骤102之前，上述方法还可以包括：对上述第一图像和第二图像进行下采样，并将第一图像和第二图像更新为下采样后的图像。如此，通过下采样后的图像计算上述第一运动矩阵，可以降低电子设备的计算量，提升电子设备的处理速度。
40.示例性地，假设上述第一图像和上述第二图像为3000*4000的图像，可以对第一图像和第二图像进行下采样，将第一图像和第二图像更新为300*400的图像。
41.在上述步骤103中，在计算得到上述第一图像和第二图像之间的第一运动矩阵之后，第一电子设备可以基于第一运动矩阵，预测第一图像后一帧的第三图像与第一图像之间的帧间运动像素值。
42.其中，上述第三图像可以是第一图像的后一帧即将在预览界面中显示的预览图像。示例性，在上述第一图像为第n帧预览图像的情况下，上述第三图像为即将在拍摄预览界面中显示的第n+1帧预览图像。
43.需要说明的是，上述帧间运动像素值用于表示第三图像与第一图像之间发生相对运动的距离，且该距离是通过像素点的个数进行衡量。
44.另外，上述基于第一运动矩阵，预测第三图像与第一图像之间的帧间运动像素值，可以是仅依赖第一运动矩阵对帧间运动像素值进行预测。
45.或者，在一些实施方式中，上述步骤103之前，还可以包括：
46.在预览界面中的被拍摄对象包括至少一个目标对象的情况下，确定各目标对象的第一图像区域和第二图像区域，其中，目标对象为部分部位发生运动的对象，第一图像区域包括目标对象在第一图像中的图像区域，第二图像区域包括目标对象在第二图像中的图像区域；
47.获取各目标对象的第一图像区域与第二图像区域之间的第二运动矩阵，其中，第二运动矩阵为关键部位图像的像素坐标变换矩阵，关键部位图像为目标对象发生运动的部位的图像；
48.基于第一运动矩阵和至少一个目标对象的第二运动矩阵，更新第一运动矩阵。
49.基于此，在上述预览界面中包括至少一个目标对象的情况下，通过获取各目标对象发生运动的关键部位在第一图像和第二图像中的图像之间第二运动矩阵，并基于第一运动矩阵和该至少一个目标对象的第二运动矩阵，更新第一运动矩阵，从而使得在预测上述帧间运动像素值的过程中，可以考虑被拍摄对象的自身运动对预测值带来的影响，进一步提升预测得到的帧间运动像素值的准确性，进而提升拍摄的图像的图像质量。
50.其中，上述至少一个目标对象中每一目标对象可以是任意的部分部位发生运动的对象。示例性地，假设拍摄预览界面中的拍摄对象包括行走的人、跑动的动物以及静止的建筑物等对象的情况下，由于人在行走过程中手臂会发生甩动，以及动物在跑动中腿部会发生运动，因此，可以将上述拍摄预览界面中的人和动物作为上述至少一个目标对象。
51.另外，上述获取各目标对象的第一图像区域和第二图像区域，可以是电子设备通过图像分割算法，分别在第一图像和第二图像中分割出该目标对象所在的图像区域作为上述第一图像区域和第二图像区域。
52.示例性地，在上述第一图像和第二图像均包括行走的人的情况下，电子设备可以通过图像分割算法，将第一图像中包括人的像素点的图像区域确定为上述第一图像区域，以及，将第二图像中包括人的像素点的图像区域确定为上述第二图像区域。
53.本实施方式中，在上述电子设备获取目标对象的第一图像区域和第二图像区域之后，电子设备可以计算各目标对象的第一图像区域和第二图像区域之间的第二运动矩阵。
54.其中，上述第二运动矩阵为目标对象发生运动的部位的图像的像素坐标变换矩阵，那么，上述计算各目标对象的第一图像区域和第二图像区域之间的第二运动矩阵，可以是电子设备计算第一图像区域和第二图像区域中目标对象发生运动的部位的图像的位置，
并通过第一图像区域和第二图像区域中目标对象发生运动的部位的图像的位置，计算得到上述第二运动矩阵。同样地，该计算过程可以采用光流估算法实现，在此并不进行赘述。
55.示例性地，在上述目标对象为行走的人的情况下，电子设备可以计算上述第一图像区域和第二图像区域中目标对象甩动的手臂的图像的位置，并通过第一图像区域和第二图像区域中目标对象甩动的手臂的图像的位置，计算得到行走的人的第二运动矩阵，等等。
56.需要说明的是，上述获取各目标对象的第一图像区域与第二图像区域之间的第二运动矩阵之前，该方法还可以包括：对第一图像区域和第二图像区域进行上采样，分别得到第一图像和第二图像，且第一图像和第二图像分别与第一图像和第二图像的大小相同，从而可以提升第二变换矩阵的准确性。
57.本技术实施例中，上述基于第一运动矩阵和至少一个目标对象的第二运动矩阵，确定第三图像与第一图像之间的帧间运动像素值，可以是确定第一运动矩阵中与各第二运动矩阵相对应的元素，并将第一运动矩阵中与第二运动矩阵相对应的元素的元素值更新为第二运动矩阵的元素值。其中，上述第一运动矩阵中与第二运动矩阵相对应的元素，可以理解为两者之间相对应的元素为预览图像中同一像素的元素。
58.或者，在一些实施方式中，上述基于第一运动矩阵和至少一个目标对象的第二运动矩阵，更新第一运动矩阵，可以包括：
59.生成包括至少一个目标对象的第二运动矩阵的权重矩阵，其中，权重矩阵为与第一运动矩阵尺寸相同的矩阵；各目标对象的第二运动矩阵在权重矩阵中的位置，与目标对象的第一图像区域在第一图像中的位置相同；
60.计算权重矩阵与第一运动矩阵的加权矩阵；
61.将第一运动矩阵更新为加权矩阵。
62.基于此，通过至少一个目标对象的第二运动矩阵，构建与第一运动矩阵尺寸相同的权重矩阵，计算权重矩阵与第一运动矩阵的加权矩阵，并将第一运动矩阵更新为加权矩阵，从而使预测得到的帧间运动像素值更准确。
63.其中，上述生成包括上述至少一个目标对象的第二运动矩阵的权重矩阵，可以是构造一个与第一运动矩阵相同大小的初始矩阵，并将初始矩阵中与各第二运动矩阵相对应的元素的元素值，更新为第二运动矩阵的元素值，得到上述第二权重矩阵，即各第二运动矩阵在权重矩阵中的位置，与该第二运动矩阵所对应的目标对象的图像在第一图像中的位置相同。需要说明的是，上述初始矩阵可以是零矩阵。
64.另外，上述计算权重矩阵与第一运动矩阵的加权矩阵，可以是电子设备中预设有加权矩阵和第一运动矩阵的权重，电子设备将权重矩阵与其权重的乘积以及第一运动矩阵与其权重的乘积之和，作为上述加权矩阵。
65.本技术实施例中，上述基于第一运动矩阵，预测第三图像与第一图像之间的帧间运动像素值，可以是电子设备中预设有预测模型，电子设备直接将第一运动矩阵作为该预测模型的输入，而预测模型的输出为上述帧间运动像素值。上述预测模型可以是混合高斯模型等，由于预测模型的处理过程为本领域技术人员熟知，在此并不进行赘述。
66.或者，在一些实施方式中，上述基于第一运动矩阵，确定第三图像与第一图像之间的帧间运动像素值，包括：
67.将第一运动矩阵划分为多个矩阵块；
68.获取多个矩阵块中各矩阵块的运动值，其中，运动值与其所对应的矩阵块的元素值关联；
69.基于多个矩阵块的运动值，预测第三图像与第一图像之间的帧间运动像素值。
70.基于此，通过将第一运动矩阵划分为多个矩阵块，并获取多个矩阵块中各矩阵块的运动值，最终通过多个矩阵块的运动值，预测上述帧间运动像素值，从而使得预测过程中输入预测模型中的输入量的数量级降低，提升预测效率。
71.其中，上述将第一运动矩阵划分为多个矩阵块，可以是电子设备中预设有目标数量，电子设备将该第一运动矩阵划分为该预设数量的矩阵块。示例性地，可以将3000*4000维度的矩阵划分为若干15*20的矩阵块，等等。
72.需要说明的是，上述划分为多个矩阵块的第一运动矩阵，可以是由第一图像和第二图像确定的第一运动矩阵，也可以是更新为上述加权矩阵之后的第一运动矩阵，在此并不进行限定。
73.另外，上述获取多个矩阵块中各矩阵块的运动值，可以是将各矩阵块中元素的平均值作为上述运动值。
74.或者，在一些实施方式中，上述获取多个矩阵块中各矩阵块的运动值，包括：
75.将多个矩阵块中各矩阵块的最大元素值作为运动值。
76.基于此，通过将多个矩阵块中各矩阵块的最大元素值作为运动值，可以进一步提升上述帧间运动像素值的准确性。
77.在一些实施方式中，上述将第一运动矩阵划分为多个矩阵块之前，还包括：
78.对第一运动矩阵进行掩膜平均处理。
79.基于此，通过对第一运动矩阵进行掩膜平均处理，可以剔除矩阵中的异常值，从而进一步提升帧间运动像素值的准确性。
80.其中，上述对第一运动矩阵进行掩膜平均处理，可以是将第一运动矩阵划分为预设尺寸的矩阵块，并将各矩阵块中的元素进行掩膜平均。
81.示例性地，可以是将第一运动矩阵划分为3*3的矩阵块，且将每一3*3的矩阵块中的元素值替换为该矩阵块中元素的平均值，例如，在上述3*3的矩阵块为[[1,2,3],[3,2,5],[18,3,6]]的情况下，该矩阵块的平均值为5，那么，可以将该3*3的矩阵块的所有元素值更换为5，等等。
[0082]
在上述步骤104中，在电子设备预测到上述帧间运动像素值之后，电子设备可以确定与该帧间运动像素值对应的拍摄参数。
[0083]
其中，上述确定与帧间运动像素值对应的拍摄参数，可以是电子设备中预先设置有不同帧间运动像素值与拍摄参数的对应关系，电子设备可以根据预设关系，确定与预测得到的帧间运动像素值存在对应关系的拍摄参数。
[0084]
另外，上述拍摄参数可以包括曝光时间和感光度等中的至少一项。示例性地，在上述预测得到的帧间运动像素值为5时，可以确定曝光之间为1/250秒，感光度为1000，等等。
[0085]
需要说明的是，在电子设备确定上述拍摄参数之后，电子设备在第一图像的下一帧采集预览图像时，可以通过该拍摄参数采集该下一帧预览图像，得到上述第三图像。
[0086]
当然，若电子设备在第一图像的下一帧接收到用户的拍摄输入，则电子设备可以通过该拍摄参数采集上述第三图像并输出为拍摄图片。
[0087]
需要说明的是，本技术实施例提供的拍摄参数的确定方法，执行主体可以为拍摄参数的确定装置，或者该拍摄参数的确定装置中的用于执行拍摄参数的确定方法的控制模块。本技术实施例中以拍摄参数的确定装置执行拍摄参数的确定方法为例，说明本技术实施例提供的拍摄参数的确定装置。
[0088]
请参见图2，本技术实施例提供一种拍摄参数的确定装置，如图2所示，该拍摄参数的确定装置200包括：
[0089]
预览图像获取模块201，用于获取第一图像和第二图像，其中，所述第一图像为显示于拍摄预览界面的预览图像，所述第二图像为在所述第一图像的前一帧采集的预览图像；
[0090]
运动矩阵计算模块202，用于计算所述第一图像与所述第二图像之间的第一运动矩阵，其中，所述第一运动矩阵为像素坐标变换矩阵；
[0091]
预测模块203，用于基于所述第一运动矩阵，预测第三图像与所述第一图像之间的帧间运动像素值，其中，所述第三图像为所述第一图像后一帧的预览图像，所述帧间运动像素值用于表示所述第三图像与所述第一图像之间发生相对运动的距离；
[0092]
拍摄参数确定模块204，用于确定与所述帧间运动像素值对应的拍摄参数，其中，所述拍摄参数为采集所述第三图像的参数。
[0093]
基于此，通过获取当前采集的第一图像以及第一图像的上一帧的第二图像，计算第一图像和第二图像之间的第一运动矩阵，并基于第一运动矩阵，预测第一图像的下一帧的第三图像与第一图像之间的帧间运动像素值，并确定与帧间运动像素值对应的拍摄参数，从而可以通过确定的拍摄参数采集该第三图像。如此，通过本技术实施例的拍摄参数的确定方法，可以在显示拍摄预览界面的情况下，通过前两帧采集的预览图像之间的运动矩阵，预测即将采集的下一帧预览图像的拍摄参数，使得在电子设备处于运动时，可以确定合适的拍摄参数采集图像，从而提升拍摄得到的图像的图像质量。
[0094]
在一些实施方式中，所述装置200，还包括：
[0095]
图像区域确定模块，用于在所述预览界面中的被拍摄对象包括至少一个目标对象的情况下，确定各所述目标对象的第一图像区域和第二图像区域，其中，所述目标对象为部分部位发生运动的对象，所述第一图像区域包括所述目标对象在所述第一图像中的图像区域，所述第二图像区域包括所述目标对象在所述第二图像中的图像区域；
[0096]
运动矩阵获取模块，用于获取各所述目标对象的第一图像区域与第二图像区域之间的第二运动矩阵，其中，所述第二运动矩阵为关键部位图像的像素坐标变换矩阵，所述关键部位图像为所述目标对象发生运动的部位的图像；
[0097]
运动矩阵更新模块，用于基于所述第一运动矩阵和所述至少一个目标对象的第二运动矩阵，更新所述第一运动矩阵。
[0098]
基于此，在上述预览界面中包括至少一个目标对象的情况下，通过获取各目标对象发生运动的关键部位在第一图像和第二图像中的图像之间第二运动矩阵，并基于第一运动矩阵和该至少一个目标对象的第二运动矩阵，更新第一运动矩阵，从而使得在预测上述帧间运动像素值的过程中，可以考虑被拍摄对象的自身运动对预测值带来的影响，进一步提升预测得到的帧间运动像素值的准确性，进而提升拍摄的图像的图像质量。
[0099]
在一些实施方式中，所述运动矩阵更新模块，包括：
[0100]
权重矩阵生成单元，用于生成包括所述至少一个目标对象的第二运动矩阵的权重矩阵，其中，所述权重矩阵为与所述第一运动矩阵尺寸相同的矩阵；各所述目标对象的第二运动矩阵在所述权重矩阵中的位置，与所述目标对象的第一图像区域在所述第一图像中的位置相同；
[0101]
加权矩阵计算单元，用于计算所述权重矩阵与所述第一运动矩阵的加权矩阵；
[0102]
运动矩阵更新单元，用于将所述第一运动矩阵更新为所述加权矩阵。
[0103]
基于此，通过至少一个目标对象的第二运动矩阵，构建与第一运动矩阵尺寸相同的权重矩阵，计算权重矩阵与第一运动矩阵的加权矩阵，并将第一运动矩阵更新为加权矩阵，从而使预测得到的帧间运动像素值更准确。
[0104]
在一些实施方式中，所述预测模块203，包括：
[0105]
矩阵划分单元，用于将所述第一运动矩阵划分为多个矩阵块；
[0106]
运动值获取单元，用于获取所述多个矩阵块中各所述矩阵块的运动值，其中，所述运动值与其所对应的矩阵块的元素值关联；
[0107]
预测单元，用于基于所述多个矩阵块的运动值，预测第三图像与所述第一图像之间的帧间运动像素值。
[0108]
基于此，通过将第一运动矩阵划分为多个矩阵块，并获取多个矩阵块中各矩阵块的运动值，最终通过多个矩阵块的运动值，预测上述帧间运动像素值，从而使得预测过程中输入预测模型中的输入量的数量级降低，提升预测效率。
[0109]
在一些实施方式中，所述运动值获取单元，具体用于：
[0110]
将所述多个矩阵块中各所述矩阵块的最大元素值作为运动值。
[0111]
基于此，通过将多个矩阵块中各矩阵块的最大元素值作为运动值，可以进一步提升上述帧间运动像素值的准确性。
[0112]
在一些实施方式中，所述预测模块，还包括：
[0113]
掩膜平均处理单元，用于对所述第一运动矩阵进行掩膜平均处理。
[0114]
基于此，通过对第一运动矩阵进行掩膜平均处理，可以剔除矩阵中的异常值，从而进一步提升帧间运动像素值的准确性。
[0115]
本技术实施例中的拍摄参数的确定装置可以是装置，也可以是终端中的部件、集成电路、或芯片。该装置可以是移动电子设备，也可以为非移动电子设备。示例性的，移动电子设备可以为手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、车载电子设备、可穿戴设备、超级移动个人计算机(ultra
‑
mobile personal computer，umpc)、上网本或者个人数字助理(personal digital assistant，pda)等，非移动电子设备可以为服务器、网络附属存储器(network attached storage，nas)、个人计算机(personal computer，pc)、电视机(television，tv)、柜员机或者自助机等，本技术实施例不作具体限定。
[0116]
本技术实施例中的拍摄参数的确定装置可以为具有操作系统的装置。该操作系统可以为安卓(android)操作系统，可以为ios操作系统，还可以为其他可能的操作系统，本技术实施例不作具体限定。
[0117]
本技术实施例提供的拍摄参数的确定装置能够实现图1的方法实施例实现的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。
[0118]
可选地，如图3所示，本技术实施例还提供一种电子设备300，包括处理器301，存储
器302，存储在存储器302上并可在所述处理器301上运行的程序或指令，该程序或指令被处理器301执行时实现上述拍摄参数的确定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。
[0119]
需要说明的是，本技术实施例中的电子设备包括上述所述的移动电子设备和非移动电子设备。
[0120]
图4为实现本技术实施例的一种电子设备的硬件结构示意图。
[0121]
该电子设备400包括但不限于：射频单元401、网络模块402、音频输出单元403、输入单元404、传感器405、显示单元406、用户输入单元407、接口单元408、存储器409、以及处理器410等部件。
[0122]
本领域技术人员可以理解，电子设备400还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，电源可以通过电源管理系统与处理器410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。图4中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，电子设备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，在此不再赘述。
[0123]
其中，处理器410，用于：
[0124]
获取第一图像和第二图像，其中，所述第一图像为显示于拍摄预览界面的预览图像，所述第二图像为在所述第一图像的前一帧采集的预览图像；
[0125]
计算所述第一图像与所述第二图像之间的第一运动矩阵，其中，所述第一运动矩阵为像素坐标变换矩阵；
[0126]
基于所述第一运动矩阵，预测第三图像与所述第一图像之间的帧间运动像素值，其中，所述第三图像为所述第一图像后一帧的预览图像，所述帧间运动像素值用于表示所述第三图像与所述第一图像之间发生相对运动的距离；
[0127]
确定与所述帧间运动像素值对应的拍摄参数，其中，所述拍摄参数为采集所述第三图像的参数。
[0128]
基于此，通过获取当前采集的第一图像以及第一图像的上一帧的第二图像，计算第一图像和第二图像之间的第一运动矩阵，并基于第一运动矩阵，预测第一图像的下一帧的第三图像与第一图像之间的帧间运动像素值，并确定与帧间运动像素值对应的拍摄参数，从而可以通过确定的拍摄参数采集该第三图像。如此，通过本技术实施例的拍摄参数的确定方法，可以在显示拍摄预览界面的情况下，通过前两帧采集的预览图像之间的运动矩阵，预测即将采集的下一帧预览图像的拍摄参数，使得在电子设备处于运动时，可以确定合适的拍摄参数采集图像，从而提升拍摄得到的图像的图像质量。
[0129]
在一些实施方式中，处理器410，还用于：
[0130]
在所述预览界面中的被拍摄对象包括至少一个目标对象的情况下，确定各所述目标对象的第一图像区域和第二图像区域，其中，所述目标对象为部分部位发生运动的对象，所述第一图像区域包括所述目标对象在所述第一图像中的图像区域，所述第二图像区域包括所述目标对象在所述第二图像中的图像区域；
[0131]
获取各所述目标对象的第一图像区域与第二图像区域之间的第二运动矩阵，其中，所述第二运动矩阵为关键部位图像的像素坐标变换矩阵，所述关键部位图像为所述目标对象发生运动的部位的图像；
[0132]
基于所述第一运动矩阵和所述至少一个目标对象的第二运动矩阵，更新所述第一运动矩阵。
[0133]
基于此，在上述预览界面中包括至少一个目标对象的情况下，通过获取各目标对象发生运动的关键部位在第一图像和第二图像中的图像之间第二运动矩阵，并基于第一运动矩阵和该至少一个目标对象的第二运动矩阵，更新第一运动矩阵，从而使得在预测上述帧间运动像素值的过程中，可以考虑被拍摄对象的自身运动对预测值带来的影响，进一步提升预测得到的帧间运动像素值的准确性，进而提升拍摄的图像的图像质量。
[0134]
在一些实施方式中，处理器410，还用于：
[0135]
生成包括所述至少一个目标对象的第二运动矩阵的权重矩阵，其中，所述权重矩阵为与所述第一运动矩阵尺寸相同的矩阵；各所述目标对象的第二运动矩阵在所述权重矩阵中的位置，与所述目标对象的第一图像区域在所述第一图像中的位置相同；
[0136]
计算所述权重矩阵与所述第一运动矩阵的加权矩阵；
[0137]
将所述第一运动矩阵更新为所述加权矩阵。
[0138]
基于此，通过至少一个目标对象的第二运动矩阵，构建与第一运动矩阵尺寸相同的权重矩阵，计算权重矩阵与第一运动矩阵的加权矩阵，并将第一运动矩阵更新为加权矩阵，从而使预测得到的帧间运动像素值更准确。
[0139]
在一些实施方式中，处理器410，还用于：
[0140]
将所述第一运动矩阵划分为多个矩阵块；
[0141]
获取所述多个矩阵块中各所述矩阵块的运动值，其中，所述运动值与其所对应的矩阵块的元素值关联；
[0142]
基于所述多个矩阵块的运动值，预测第三图像与所述第一图像之间的帧间运动像素值。
[0143]
基于此，通过将第一运动矩阵划分为多个矩阵块，并获取多个矩阵块中各矩阵块的运动值，最终通过多个矩阵块的运动值，预测上述帧间运动像素值，从而使得预测过程中输入预测模型中的输入量的数量级降低，提升预测效率。
[0144]
在一些实施方式中，处理器410，还用于：
[0145]
将所述多个矩阵块中各所述矩阵块的最大元素值作为运动值。
[0146]
基于此，通过将多个矩阵块中各矩阵块的最大元素值作为运动值，可以进一步提升上述帧间运动像素值的准确性。
[0147]
在一些实施方式中，处理器410，还用于：
[0148]
对所述第一运动矩阵进行掩膜平均处理。
[0149]
基于此，通过对第一运动矩阵进行掩膜平均处理，可以剔除矩阵中的异常值，从而进一步提升帧间运动像素值的准确性。
[0150]
应理解的是，本技术实施例中，输入单元404可以包括图形处理器(graphics processing unit，gpu)4041和麦克风4042，图形处理器4041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。显示单元406可包括显示面板4061，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4061。用户输入单元407包括触控面板4071以及其他输入设备4072。触控面板4071，也称为触摸屏。触控面板4071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其他输入设备4072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。存储器409可用于存储软件程序以及各种数据，包括但不限于应用程序和操作系统。处理器410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410中。
[0151]
本技术实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有程序或指令，该程序或指令被处理器执行时实现上述拍摄参数的确定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。
[0152]
其中，所述处理器为上述实施例中所述的电子设备中的处理器。所述可读存储介质，包括计算机可读存储介质，如计算机只读存储器(read
‑
only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等。
[0153]
本技术实施例另提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现上述拍摄参数的确定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。
[0154]
应理解，本技术实施例提到的芯片还可以称为系统级芯片、系统芯片、芯片系统或片上系统芯片等。
[0155]
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。此外，需要指出的是，本技术实施方式中的方法和装置的范围不限按示出或讨论的顺序来执行功能，还可包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序来执行功能，例如，可以按不同于所描述的次序来执行所描述的方法，并且还可以添加、省去、或组合各种步骤。另外，参照某些示例所描述的特征可在其他示例中被组合。
[0156]
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，本技术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计算机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，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述的方法。
[0157]
上面结合附图对本技术的实施例进行了描述，但是本技术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技术的启示下，在不脱离本技术宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本技术的保护之内。