申请/专利权人：深圳三基同创电子有限公司

申请日：2024-01-05

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117528223B

主分类号：H04N23/611

分类号：H04N23/611;H04N23/67;H04N23/68;H04N23/70

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2024.02.27#实质审查的生效;2024.02.06#公开

摘要：本发明公开了一种带有升降旋转摄像头的智能手表拍照控制方法及系统，涉及智能手表领域，包括：建立曝光调整模型；使用基本判断模型对拍摄特征进行分析对比，得到拍照曝光强度的调整值；使用曝光强度的调整值对曝光强度进行调整，得到实际曝光强度，使用实际曝光强度进行实拍；判断是否有人脸存在，若是，则自动对人脸进行对焦，得到实际焦距；若否，则使用语音识别获取拍摄主体，自动对拍摄主体进行对焦，得到实际焦距；使用实际焦距进行实拍；使用反向补偿函数对摄像头进行位置补偿。通过设置曝光调整模块、对焦调整模块和抖动补偿模块，保证对焦的精度，对手臂的轻微抖动进行反向补偿，保证拍照效果。

主权项：1.一种带有升降旋转摄像头的智能手表拍照控制方法，其特征在于，包括：分别获取至少一个白天标准拍照画面和至少一个夜晚标准拍照画面；在白天标准拍照画面中提取拍摄物体的基本轮廓，汇总为白天判断模型；在夜晚标准拍照画面中提取拍摄物体的基本轮廓，汇总为夜晚判断模型；白天判断模型和夜晚判断模型合并为基本判断模型；建立曝光调整模型；所述建立曝光调整模型包括以下步骤：获取白天的外部光源强度的强度区间；等距分割强度区间为至少一个等分点，获取等分点的外部光源强度；将等分点的光源强度作为外部光源强度，对于白天判断模型中的拍摄物体进行拍摄，以预设间隔，调整拍照的曝光强度，判断调整后得到的拍摄物体的画面色度与白天判断模型中拍摄物体的基本轮廓的平均色度是否一致，若是，则将当前拍照的曝光强度与外部光源强度及平均色度配对，若否，则继续调整拍照的曝光强度；汇总拍照的曝光强度与外部光源强度及平均色度配对关系，得到白天曝光调整模型；获取夜晚的外部光源强度的强度区间；等距分割强度区间为至少一个识别点，获取识别点的外部光源强度；将识别点的光源强度作为外部光源强度，对于夜晚判断模型中的拍摄物体进行拍摄，以预设间隔，调整拍照的曝光强度，判断调整后得到的拍摄物体的画面色度与夜晚判断模型中拍摄物体的基本轮廓的平均色度是否一致，若是，则将当前拍照的曝光强度与外部光源强度及平均色度配对，若否，则继续调整拍照的曝光强度；汇总拍照的曝光强度与外部光源强度及平均色度配对关系，得到夜晚曝光调整模型；白天曝光调整模型和夜晚曝光调整模型合并为曝光调整模型；进行预拍照，获得预拍照画面，提取预拍照画面中的至少一个拍摄特征，使用基本判断模型对拍摄特征进行分析对比，得到拍照曝光强度的调整值；进行分析对比时，获取外部光源，根据外部光源强度，判断当前时刻为白天或夜晚，若当前时刻为白天，则使用基本判断模型中的白天判断模型，若当前时刻为夜晚，则使用基本判断模型中的夜晚判断模型；使用曝光强度的调整值对曝光强度进行调整，得到实际曝光强度，使用实际曝光强度进行实拍；在预拍照画面中进行人物脸部识别，判断是否有人脸存在，若是，则自动对人脸进行对焦，得到实际焦距，对焦采用调整算法；若否，则接收使用者发出的语音，使用语音识别获取拍摄主体，在预拍照画面中识别拍摄主体，自动对拍摄主体进行对焦，得到实际焦距，对焦采用调整算法；所述对焦采用调整算法包括以下步骤：以预设焦距作为调整间隔，对摄像头的焦距调整，对调整焦距后的图片进行模糊识别，若图片模糊，则继续对摄像头的焦距调整，若图片不模糊，则将当前的摄像头的焦距作为实际焦距；所述模糊识别包括以下步骤：对调整焦距后的图片进行边缘识别；获得边缘的每个像素点的灰度，计算相邻所述像素点的灰度的方差，累加所述方差，得到总和方差；若总和方差大于预设方差，则判断图片不模糊，若否，则判断图片模糊；使用实际焦距进行实拍；获取至少一个连续的摄像画面，分析摄像画面，得出手臂微小抖动的函数；所述分析摄像画面，得出手臂微小抖动的函数包括以下步骤：获取至少一个连续的摄像画面，相邻所述摄像画面的时间间隔为预设时间t，在至少一个摄像画面中识别相同的参考特征；获取参考特征的中心在摄像画面中的特征坐标，作出相邻摄像画面中的特征坐标的差值，得到差值坐标（a，b），将相邻摄像画面的拍摄时间的均值T与差值坐标配对，得到三维坐标（T，a，b）；拟合得出a关于T的函数a=g（T），拟合得出b关于T的函数b=k（T），汇总得到手臂微小抖动的函数；生成反向补偿函数；生成反向补偿函数包括以下步骤：获取手臂微小抖动的函数a=g（T）和b=k（T）；将函数a=—g（T）和b=—k（T），作为反向补偿函数；使用反向补偿函数对摄像头进行位置补偿；使用反向补偿函数对摄像头进行位置补偿包括以下步骤：获取手臂微小抖动的函数的最小周期L；在手臂微小抖动的一个周期完成时，对摄像头的位置按反向补偿函数产生的坐标进行位置补偿。

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