。
[0036]实施例二
[0037]图2为本发明实施例二提供的一种高动态范围图像的生成方法的流程示意图，本实施例以上述实施例为基础进行优化，在本实施例中，将步骤“提升待处理图像中亮度值低于第二亮度阈值的区域的亮度，并生成HDR图像”优化为:根据待处理图像的亮度统计数据计算伽马参数;根据伽马参数对待处理图像进行调整，以提升待处理图像中亮度值低于第二亮度阈值的区域的亮度，得到样本图像;根据样本图像生成HDR图像。
[0038]相应的，本实施例的方法包括如下步骤:
[0039 ]步骤201、计算当前缓存图像的亮度加权平均值。
[0040]其中，亮度值高于第一亮度阈值的区域的权重高于其他区域的权重。
[0041]步骤202、根据由亮度加权平均值确定的曝光参数来控制摄像头捕捉图像，作为待处理图像。
[0042]步骤203、根据待处理图像的亮度统计数据计算伽马参数。
[0043]示例性的，待处理图像的亮度统计数据可包括:待处理图像的子区域亮度平均值和待处理图像的亮度直方图。例如，可将待处理图像平均分成N个子区域，子区域i(l < i <N)的亮度平均值为子区域i中包含的所有像素的亮度的平均值。亮度直方图，又称色阶，是以亮度值为横坐标、以像素数量为纵坐标的图像，亮度直方图用图形表示了图像的每个亮度级别的像素的数量，展现了像素在图像中的分布情况。
[0044]示例性的，Gamma参数可包括Gamma曲线或Gamma值。Gamma曲线是一种特殊的色调曲线，当Ga_a值等于I的时候，曲线为与坐标轴成45°的直线，这个时候表示输入和输出密度相同。高于I的Ga_a值将会造成输出暗化，低于I的Ga_a值将会造成输出亮化。在现有方案中，Gamma参数通常为预先设置好的固定值，或根据不同的拍照模式直接选取相应的Gamma参数;而在本实施例中，根据待处理图像的亮度统计数据重新计算Gamma参数，以便于后续对待处理图像进行调整。
[0045]步骤204、根据伽马参数对待处理图像进行调整，以提升待处理图像中亮度值低于第二亮度阈值的区域的亮度，得到样本图像。
[0046]示例性的，根据步骤203中计算出来的Gamma参数对待处理图像进行调整后，可提升待处理图像中暗处区域的亮度。
[0047]步骤205、根据样本图像生成HDR图像。
[0048]本发明实施例二提供的高动态范围图像的生成方法，根据待处理图像的亮度统计数据计算Gamma参数，并根据Gamma参数对待处理图像进行调整，以提升待处理图像中暗处区域的亮度，最终生成HDR图像，能够进一步提升HDR图像的图像质量，展现更多的图像细节，满足用户需求。此外，基于亮度统计数据来对待处理图像进行调整，对处理器的消耗很少，从而可降低处理器的使用率，进一步优化用户体验。
[0049]在上述实施例的基础上，步骤“根据样本图像生成HDR图像”可进一步优化为:对样本图像进行降噪处理，并生成HDR图像。这样做的好处在于，根据Gamma参数对待处理图像进行调整时，可能会引入噪声，为了进一步提升照片质量，可对样本图像先进行降噪处理，再生成HDR图像。
[0050]进一步的，可利用小波降噪算法和/或多帧降噪算法对样本图像进行降噪处理，并生成HDR图像。所述利用多帧降噪算法对样本图像进行降噪处理，具体可包括:获取当前样本图像之前或之后的多张其他样本图像，对当前样本图像和所述多张其他样本图像进行合成降噪处理。
[0051]优选的，可对多张样本图像分别利用小波降噪算法进行降噪处理后，再利用多帧降噪算法进行降噪处理，最终生成HDR图像，可进一步提升降噪效果。
[0052]实施例三
[0053]图3为本发明实施例三提供的一种优选的高动态范围图像的生成方法的流程示意图，该方法尤其适用于O秒延迟(Zero Second Delay，ZSD;又称Zero Second Later，ZSL)拍照模式。如图3所示，该方法包括如下步骤:
[0054]步骤301、计算当前缓存图像的亮度加权平均值。
[0055]其中，亮度值高于第一亮度阈值的区域的权重高于其他区域的权重。
[0056]示例性的，ZSD拍照模式可理解为所拍即所得，用户按下拍照键那一刻拍到的照片就是用户在预览界面中所看到的照片，它是相对于普通模式拍照来讲的。在普通模式下拍照，按下拍照键后需要进行一系列地处理和校正，如对焦、调整曝光、调整白平衡等操作，然后再进行编码生成照片。例如，在预览30每秒传输帧(Frames Per Second，fps)的情况下，用户按下拍照键时是在第I帧，而实际上拍下的照片可能是第8帧的图像。而在ZSD模式下，会缓存若干帧图像，在用户按下拍照键那一刻，直接提取缓存帧进行编码并生成照片。例如，在预览30fps的情况下，用户按下拍照键时是在第I帧，则实际上拍得的照片也是第I帧的图像。
[0057]示例性的，本步骤可由自动曝光参数控制(Automatic Exposure Control，AEC)算法来完成，具体可采用全局测光方式获取测光数据，并根据测光数据计算得出所述亮度加权平均值。
[0058]步骤302、根据由亮度加权平均值确定的曝光参数来控制摄像头捕捉图像，作为待处理图像。
[0059]步骤303、根据待处理图像的亮度统计数据计算伽马参数。
[0060]示例性的，可由Gamma调整算法根据待处理图像的子区域亮度平均值和亮度直方图来计算用于提升待处理图像中暗处区域亮度的Ga_a参数。
[0061]步骤304、根据伽马参数对待处理图像进行调整，以提升待处理图像中亮度值低于第二亮度阈值的区域的亮度，得到样本图像。
[0062]步骤305、控制预览界面实时显示样本图像。
[0063]示例性的，可将计算得到的Gamma参数写入图像信号处理器(Image SignalPrOCeSSOr，ISP)，并由ISP控制预览界面实时显示样本图像，使用户能够在预览界面看到具有HDR效果的图像，方便用户捕捉自己喜欢的画面。
[0064]步骤306、判断是否接收到拍照指令，若是，则执行步骤307;否则，继续执行步骤306。
[0065]示例性的，当用户按下拍照键(或快门键)时，可接收到拍照指令。
[0066]步骤307、获取预览界面显示的当前样本图像。
[0067]步骤308、对当前样本图像进行降噪处理，并生成HDR图像。
[0068]进一步的，可利用小波降噪算法和/或多帧降噪算法对样本图像进行降噪处理，并生成HDR图像。
[0069]本发明实施例三提供的高动态范围图像的生成方法，能够在预览界面实时显示具备HDR效果的样本图像，可适用于ZSD拍照模式，当用户在预览界面看到自己满意的样本图像时，按下拍照键，移动终端就会获取当前样本图像，并对当前样本图像进行降噪处理，生成HDR图像。该方法与ZSD拍照模式相结合，让用户轻松实现通过观察预览界面来拍摄HDR照片，可进一步提升用户拍摄体验。
[0070]实施例四
[0071]图4为本发明实施例四提供的一种高动态范围图像的生成装置的结构框图，该装置可由软件和/或硬件实现，一般集成在移动设备中，可通过执行高动态范围图像的生成方法来实现拍摄HDR照片。如图4所示，该装置包括:亮度加权平均值计算模块401、图像捕捉控制模块402和HDR图像生成模块403。
[0072]其中，亮度加权平均值计算模块401，用于计算当前缓存图像的亮度加权平均值，其中，亮度值高于第一亮度阈值的区域的权重高于其他区域的权重；图像捕捉控制模块402，用于根据由所述亮度加权平均值确定的曝光参数来控制摄像头捕捉图