一种改善Ai智慧摄影场景优化策略的实现方法与流程

本发明涉及手机ai智慧拍摄领域，特别是涉及一种改善ai智慧摄影场景优化策略的实现方法。

背景技术：

现在的手机已经开始了ai智慧摄影的场景优化初始阶段，可以根据从取景画面中识别出来的场景类型，自动施加相对应的画面特效渲染和影像优化策略，使得最终的拍摄画面看起来更迎合我们的期望。

但目前的场景优化基本上还处于一个“单一场景识别+单一优化策略”的模式，只能对整个画面施加一个整体的视觉效果。

而这样一个整体的视觉效果渲染，对于一个具有多重场景类型组合的取景画面来说，就会很容易造成顾此失彼、优化失策的现象，特别是对画面中的主体部分会产生很不利的影响。比如：识别到天空场景，然后整体添加蓝色，结果空中云彩、飞机等等都变蓝了；再如：识别到沙漠场景，就直接给整幅画面增加饱和度和暖色，结果把沙漠中的主体人物也一起渲染变色，肌肤失真了。

但实际上，对于摄影师来说，面对一个非单一场景类型的拍摄画面，都会考虑采用分区隔离的实拍和后期处理手法，在优先考虑画面主体的前提下，再对各主要组成的场景类型施加相匹配的优化方案。

另外，对于摄影师来说，所谓的场景优化并不仅仅只是停留在视觉特效美化的层面，而是涵盖到被摄主体和被摄场景的瞬间凝固、光影造型、影调画质乃至透视校正等前期拍摄和后期修饰的各个方面，所以，调整和改善目前手机的场景优化策略，使得手机能进一步模拟摄影师的拍摄技法和后期处理技巧，才能实现更广泛意义上的ai智慧摄影。

技术实现要素：

本发明主要解决的技术问题是提供一种改善ai智慧摄影场景优化策略的实现方法，能够最大程度地减少手机在自动场景优化中出现的失误，提高手机拍出好照片的成功率，为手机智慧摄影提供实时准确的拍摄技法和视觉优化方案。

为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种改善ai智慧摄影场景优化策略的实现方法，通过从当前取景画面中优先进行主体识别并获取主体优化参数的同时，进行多重场景识别并获取场景优化参数，然后将主体优化参数和场景优化参数整合为当前取景画面的整体优化方案，实施最后的拍摄操作。

本发明的有效效果是：通过将【主体识别】从【场景识别】中分离出来单独进行主体优化的方式，可以确保被摄主体的拍摄效果和视觉效果不受外围人为的场景优化因素的干扰，突出被摄主体在摄影画面中的独立性和真实性；同时将场景识别由原有的单一模式修正为多个组成部分的多重场景识别模式，可以获得更加准确的取景画面实际场景描述，以便于实施更加精准有效的组合场景优化效果；基于这种主体优化和场景优化的双重策略，最终实现能模拟摄影师一样去运用实拍经验和后期技巧的ai智慧拍摄技能。

附图说明

图1是本发明一种改善ai智慧摄影场景优化策略的实现方法一较佳实施例的流程示意图；

图2是本发明一种改善ai智慧摄影场景优化策略的实现方法所示的在一个t台上拍摄移动模特时进行单一主体优化的具体实施例示意图；

图3是本发明一种改善ai智慧摄影场景优化策略的实现方法所示的在一个风光画面拍摄中进行多重组合场景优化的具体实施例示意图；

附图中各部件的标记如下：mk_1、单一主体优化模块；mk_2、复合主体优化模块；mk_3、组合场景优化模块；mk_4、单一场景优化模块；5、取景画面整体融合优化模块；zt_01、初始t台取景识别画面；zt_02、持续锁定检测主体模特；zt_03、没有实施移动主体拍摄优化策略的实拍结果；zt_04、实施移动主体拍摄优化策略的拍摄结果；cj_01、包含多重场景的风光取景画面；cj_02、分区域实施场景优化策略；cj_03、多重组合场景优化的拍摄结果。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的较佳实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。

请参阅图1，本发明实施例包括一种改善ai智慧摄影场景优化策略的实现方法，能够最大程度地减少手机在自动场景优化中出现的失误，提高手机拍出好照片的成功率，为手机智慧摄影提供实时准确的拍摄技法和视觉优化方案；通过从当前取景画面中优先进行主体识别并获取主体优化参数的同时，进行多重场景识别并获取场景优化参数，然后将主体优化参数和场景优化参数整合为当前取景画面的整体优化方案，实施最后的拍摄操作。

具体的实施方式如下：

步骤1，在开启ai智慧场景优化功能后，拍摄系统自动开始对取景视野内的画面进行主体识别和场景识别；

步骤2，在主体识别中，如果检测到画面中存在单一的拍摄主体，则启用mk_1单一主体优化模块；

步骤3，在主体识别中，如果检测到画面中存在多重复合的拍摄主体，在可进一步分解为【绝对主角】和【完全配角】时，将【绝对主角】归入mk_1单一主体优化模块流程，同时将【完全配角】归入场景识别流程；

步骤4，在主体识别中，如果检测到画面中存在多重复合的拍摄主体，并且无法再进行复合主体的分解，则启用mk_2复合主体优化模块；

步骤5，在场景识别中，如果检测到画面中存在单一的拍摄场景，则启用mk_4单一场景优化模块；

步骤6，在场景识别中，如果检测到画面中存在多重组合的拍摄场景，则启用mk_3组合场景优化模块；

步骤7，单一主体优化模块或复合主体优化模块的运作结果，结合主体分布区域定位追踪参数，可创建出主体优化的参数模型；

步骤8，单一场景优化模块或组合场景优化模块的运作结果，结合场景分布区域定位追踪参数，可创建出场景优化的参数模型；

步骤9，在主体优化享有参数优先和视效独立的前提下，通过取景画面整体融合优化模块的运作，将主体优化参数模型和场景优化参数模型进行融合协作，创建取景画面整体融合优化参数模型；

步骤10，执行整体画面优化策略拍摄操作；

步骤11，如果在取景画面只有可优化的主体而无可优化的场景，则执行主体优化策略拍摄操作；

步骤12，如果在取景画面中只有可优化的场景而无可优化的主体，则执行场景优化策略拍摄操作；

步骤13，如果在取景画面中检测不到可优化的主体和场景，则执行系统默认的参数状态拍摄操作。

请参阅图2，本发明在一个t台上拍摄移动模特时进行单一主体优化的具体实施例：

步骤1，通过人脸识别，获取了当前取景画面中的多重复合人物主体；

步骤2，通过场景识别，确定当前是舞台、t台拍摄场景；

步骤3，通过对复合人物主体作进一步动静状态和大小差别的相对分析，区分出处于前景中的正在移动的模特为【绝对主角】，处于背景中观众为【完全配角】（本例中不作具体展开）；

步骤4，对【绝对主角】启动单一主体优化模块，根据成像预测，获得模特的曝光参数为(iso100，f1.7，1/30s)，但显然1/30s的快门速度不足以凝固此时正在t台上移动的模特（直接拍摄的将是一个模糊的结果）；

步骤5，对正处于移动中的模特执行动静侦查，启用动态伺服机制，持续对焦并锁定移动主体模特；

步骤6，同时实时测量模特的移动速度，匹配出一个合理的安全快门速度1/100s（同时相应地提高感光度）作为拍摄的曝光参数；

步骤7，再根据光照甄别的光效增强参数、成像预测的画质改善参数和人物类型的特效优化参数，结合主体模特在取景画面中的分布区域参数，最终创建一个主体优化参数模型；

步骤8，利用这个主体优化参数模型执行拍摄，在t台的暗光条件下确保成功拍摄记录下移动走秀的模特的瞬间清晰明快的影像。

请参阅图3，本发明在一个风光画面拍摄中进行多重组合场景优化的具体实施例：

步骤1，对取景画面进行识别，获得无明显独立主体的多重组合场景；

步骤2，分析当前多重组合场景，包含的场景类型有：a【逆光】场景，b【蓝天+白云】场景，c【草原+牧羊】场景；

步骤3，启动组合场景优化模块，进行分区域优化操作：通过光照甄别和类型识别，获取a逆光场景的光效增强和特效优化参数；

步骤4，同时在保证有效成像画质的基础上，分别获取b蓝天白云和c草原牧羊场景类别的特效优化参数；

步骤5，将a、b、c优化参数进行组合协调，特别是b和c的分布区域，在组合协调中需要在交界区域实行互为渐变过渡；

步骤6，创建整个场景画面的优化参数模型；

步骤7，执行场景优化策略拍摄操作。

以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。