專利名稱：一種手持式相機設備的圖像拍攝防抖方式的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及手持式照像設備，尤其涉及防止手持式照像設備在拍照時抖動的方法。
背景技術：
眾所周知，相機獲取圖像的過程是外部場景的光線通過光學鏡頭而在圖像傳感器上形成光學圖像(即圖像的明暗細節(jié)的二維分布)，并通過一定時間的積分，使得光學圖像轉化為電學圖像。在這個過程中，必須保持光學圖像在圖像傳感器上的靜態(tài)性，否則獲得的積分圖像就會發(fā)生模糊，使得圖像的質量受到嚴重影響。在黑暗環(huán)境中，為了獲取適合亮度的圖像，圖像傳感器的曝光時間也需要相應變長。如果此時使用的相機是手持式拍攝設備，人手固有的抖動將不可避免地對拍攝過程帶來影響。目前業(yè)界采用的防抖方法主要光學防抖與電子防抖。光學防抖方法可以分為鏡頭端方法和傳感器端方法，它們的主要區(qū)別在于圖像抖動補償發(fā)生的位置不同。鏡頭端方法是通過相機機身上自帶的陀螺儀獲取相機的抖動方向以后，再通過一片特殊的浮動鏡片來進行圖像穩(wěn)定校正，而傳感器端方法則是直接通過驅動傳感器向圖像運動的同向移動來補償抖動。使用光學防抖的方法能獲得的效果較好，能在保證圖像無明顯抖動模糊的情況下提高將近4-8倍的曝光時間，獲得的圖像具有較好的質量。電子防抖的方法眾多，最為常見的簡單方式是修改自動曝光程序的曝光參數(shù)組合，當被拍攝場景較暗時，通過提高圖像傳感器輸出信號的模擬或者數(shù)字增益，以此來減少對曝光時間增加的需求，也即減少了獲取圖像抖動模糊的可能性，具有防抖的效果。隨著 MEMS加速計等慣性傳感器的微型化和成本大幅度降低，也出現(xiàn)了通過這些傳感器來感知當前相機的抖動情況，從而實現(xiàn)防抖功能。另外，業(yè)界也提出了一種電子防抖新的方式，即在拍攝時對曝光時間和相機抖動并不做限制，通過后期的圖像反解卷積的方式，從單幅或者多幅模糊圖像中恢復出清晰的圖像。電子防抖的主要優(yōu)勢是實現(xiàn)上較為簡單，如上述通過提高增益、減少曝光時間的方法。但是這種方式的缺點是獲取的圖像噪聲非常大，往往不能符合用戶的要求。而采用了加速度計等傳感器的方法需要增加一定硬件成本，在加速度計等傳感器還未成為中低端手機的標準配備的現(xiàn)狀下，大規(guī)模的應用還是有一定難度。而通過后期對抖動模糊圖像反解卷積處理的方法尚處于學術研究階段，其對所獲取圖像類型的要求嚴格，并且實際處理效果也還沒達到商業(yè)化應用的水平。相關的現(xiàn)有技術也可參考已授權的中國專利CN200510108036. 2與 CN200510108037.7，這些專利提出了使用視頻壓縮編碼中的運動估計方法，通過獲取幀間圖像的全局相對運動矢量來判讀當前圖像是否存在抖動，并通過此全局相對運動矢量對圖像進行抖動補償。這種方法巧妙地利用了現(xiàn)有手持式相機設備都具有的預覽(preview)
3功能來判斷相機自身是否存在抖動，并避免使用了加速度計等額外的硬件設備，降低了方案成本。但這些專利具有如下不足之處(1)這些方法只能簡單補償圖像的簡單平移帶來的視頻流視場抖動，即如果單幅圖像發(fā)生了模糊，這種方法無法解決，但實際相機拍攝過程中，我們需要防止的并不是視頻中的前后圖像抖動，而正是防止單幅圖像自身的模糊；(2) 這些方法提出的全局矢量提取方式在大部分低成本手機相機平臺上并不可靠。為了降低成本，低成本手機上采用的圖像傳感器大都采用滾動快門(rolling shutter)的曝光方式，在相機存在抖動的情況下，幀間圖像將發(fā)生一些不可預料的扭曲形變，因此全局矢量提取并補償?shù)暮唵畏绞讲⒉贿m用；C3)這些方法中采用的通過前面幾幀預測得到的當前幀全局運動矢量和實際估計得到的當前幀運動矢量的差值的方式來判斷當前幀是否存在抖動的方式只適用于判斷相機在穩(wěn)定運動時是否存在微量的抖動，而在絕大部分情況下，使用者都是在手持相機并力求相機穩(wěn)定的情況進行防抖，因此這些方法無法應對這種情況；(4)這些方法中采用的運動補償帶來的圖像截取操作必然會帶來圖像內容的損失。而尚在審查中的中國專利申請CN200910188891. 7提出了使用加速度計判斷相機是否存在抖動作為一級防抖措施，同時通過獲取多幅在一級防抖以后拍攝的圖像的特征信息，合成一張相對清晰的圖像的方式作為二級防抖措施。但這種方式采用的所謂的特征合成獲取清晰圖像的方式跟反解卷積相比而言并不是一種可靠的獲取清晰圖像的方式，實際效果不佳，并且還存在以下的不足(1)此種方法需要額外的硬件，增大了方案的實現(xiàn)成本，只適合高端手機平臺采用；( 更為嚴重的是，所謂的第二級防抖采用的方法的效果不佳，同樣只能應對幀間錯位的補償，無法防止單幅圖像自身的模糊。

發(fā)明內容
本發(fā)明要解決的技術問題在于提出一種防止手持式照像設備在拍照時抖動的方法，用以解決現(xiàn)有的防止手持式照像設備在拍照時抖動的方法所需的硬件成本過高，并且無法避免單幀圖像出現(xiàn)模糊的問題。為實現(xiàn)上述目的，實施本發(fā)明的防止手持式照像設備在拍照時抖動的方法包括如下步驟判斷當前場景的亮度所需要的正?？扉T速度是否已經(jīng)超過手持式照像設備的安全快門速度；如果否，則可以直接釋放快門而進行拍攝；如果是，則基于預覽模式下的高速圖像序列分析，來確定當前手持式照像設備發(fā)生抖動的大??；探測得到的平均抖動大小后，根據(jù)預先設定的閾值范圍，確定當前的抖動是否大于設定的閾值，如果當前的抖動小于設定的閾值，則允許用戶按下快門進行拍攝；如果抖動在一定時間內持續(xù)較大，不滿足快門釋放的條件，則自動調整曝光參數(shù)，即自動增大增益， 同時減小曝光時間，并且將用來判斷抖動程度的閾值相應地變大，使得拍攝更容易達到允許的抖動范圍內。依據(jù)上述主要特征，在將增益自動增大，同時減小曝光時間，并且將用來判斷抖動程度的閾值相應地變大的步驟之后，該方法還還包括判斷后續(xù)一段時間內抖動是否變小，如果抖動變小，則將曝光時間、增益及閾值恢復初始值。依據(jù)上述主要特征，確定當前手持式照像設備發(fā)生抖動的大小的方法包括如下步驟首先對每一幅圖像進行雙邊濾波降噪處理；將當前幀的圖像劃分為多個宏塊；使用類似視頻壓縮算法中的基于塊估計的運動估計算法對符合運動估計的標準的宏塊進行處理，估計該塊的運動矢量并記錄；對所有求得的有效運動矢量進行均值處理確定手持式照像設備發(fā)生抖動的大小。依據(jù)上述主要特征，判斷當前的宏塊是否符合運動估計的標準是a)塊圖像的平均亮度大于一定的閾值；b)塊圖像的梯度圖像平均強度大于平均亮度乘以一定的閾值。依據(jù)上述主要特征，確定當前手持式照像設備發(fā)生抖動的大小的方法中采用25 點運動矢量估計方法確定相機發(fā)生抖動的大小。依據(jù)上述主要特征，采用25點運動矢量估計方法確定手持式照像設備發(fā)生抖動的大小時是在25點所在塊采用具有1/4像素精度的運動矢量估計算法進行探測。依據(jù)上述主要特征，對手持式照像設備所拍攝的圖像的處理方法包括如下具體步驟可以在快門被按下進行獲取的完整圖像進行處理時，先降低增加的增益取得一幅圖像；采用正常曝光時間，再拍攝一副圖像；分別統(tǒng)計兩幅圖像的直方圖，并通過直方圖匹配的方法，將第一副圖像的直方圖匹配成第二幅圖像的直方圖，將第一副較暗但保證無模糊的圖像校正到正常的亮度和色彩飽和度水平；通過去噪算法進行處理，去除多余噪聲。與現(xiàn)有技術相比較，本發(fā)明具有如下有益效果(1)本發(fā)明降低了硬件上的成本，使得無需另外增加加速度計或者陀螺儀即可以感知手持式照像設備是否存在抖動，并將此信息用于后續(xù)的防抖拍攝流程。(2)本發(fā)明在常規(guī)的塊匹配運動矢量估計的算法基礎上，采用了只利用有效塊的運動矢量作為相機抖動的判斷依據(jù)。不同于之前類似的技術，它們使用了容易受到干擾的全局運動矢量估計。(3)本發(fā)明只對特定位置的25點進行亞像素精度的運動矢量估計，在不明顯降低準確度的前提下大大提高了算法的實時性。(4)在判斷相機是否抖動的判斷上，本發(fā)明采用了對于靜止圖像防抖拍攝而言更加可靠的方法。之前的類似技術采用的預測全局矢量和實際估計全局矢量的方法只適用于視頻圖像的防抖動，對于靜止圖像的防抖不適用。(5)本發(fā)明無需對得到的圖像進行剪裁處理，因此沒有現(xiàn)有技術存在的內容損失的問題。(6)本發(fā)明可以減少甚至防止單幅靜止圖像的拍攝中出現(xiàn)的抖動模糊，而現(xiàn)有技術不能解決此問題。(7)本發(fā)明在事先避免抖動模糊圖像的產(chǎn)生，獲得的圖像質量好；而現(xiàn)有技術依靠對已經(jīng)得到的抖動模糊后期處理提高清晰度的方法不但效率低而且效果差。(8)本發(fā)明同時利用了抖動探測，避免手持式照像設備自身的抖動給圖像拍攝帶來影響和通過拍攝兩幅不同曝光參數(shù)的圖像進行直方圖匹配這兩種方法，進一步減少了拍攝圖像中出現(xiàn)抖動模糊的可能。(9)本發(fā)明經(jīng)過直方圖匹配后再進行去噪處理，不但減少了圖像處理前自有的噪聲，還降低了去噪處理算法的難度，只需要使用常規(guī)去噪處理方法即可實現(xiàn)，相對其他單純提高圖像增益再進行去噪處理的技術，大大降低了算法的復雜度。


圖1為為本發(fā)明的主要流程圖。圖2為判斷相機是否發(fā)生抖動的流程圖。圖3為特定的25點運動矢量分布圖。圖4為對圖像進行處理的流程圖。
具體實施例方式以下結合附圖對本發(fā)明具體實施方式
進行說明。手持式相機設備(如相機)的抖動雖然是時刻存在的，但是當被拍攝的場景為白天室外等照明充足的情況下，曝光時間較短時它對圖像清晰度的影響是可以忽略不計的。 但是在照明不足的室內或者晚上的情況下，隨著曝光時間的增加，抖動對圖像清晰度的影響卻不可忽略。對于傳統(tǒng)膠片相機，業(yè)界有一個計算安全快門速度的經(jīng)驗公式為快門速度不能低于鏡頭焦距長度的倒數(shù)。對于手機相機，由于傳感器大小跟膠片相機不同，不能直接套用此公式，但可以通過等比例換算計算得到類似的結果。例如5兆像素的手機相機用圖像傳感器的對角線尺寸大致為5. 8mm，配套的鏡頭的有效焦距長度為4. ^mm,而膠片相機的膠片對角線長度大致為40mm，如此可以按比例計算得到此手機相機的安全快門速度大致為1/30秒。通常在手機相機在處于取景模式時，預覽(preview)的幀率可以達到每秒30 幀以上或者更高，因此此時單幅圖像中的模糊程度基本可以忽略，不會對本發(fā)明的后續(xù)抖動識別帶來問題。請參閱圖1所示，為本發(fā)明的主要流程圖，包括如下步驟步驟SOl 判斷當前場景的亮度所需要的正?？扉T速度是否已經(jīng)超過手持式照像設備(如相機)的安全快門速度，其中相機的安全快門速度可依上段揭示的方法計算得到， 而判斷當前場景的亮度所需要的正?？扉T速度則是通過一自動曝光程序進行確定，該自動曝光程序通過對預覽(preview)圖像的亮度分布進行統(tǒng)計后，自動確定合適的曝光時間等曝光參數(shù)，此一點現(xiàn)有技術中多有描述，此處不再詳細說明；如果否，則表明當前場景的亮度所需要的正?？扉T速度沒有超過相機的安全快門速度，則進行步驟S02，即可以直接釋放快門而進行拍攝；如果是，則基于預覽(preview)模式下的高速圖像序列分析，來確定當前相機發(fā)生抖動的大小，即步驟S03 ；探測得到的平均位移大小后，根據(jù)預先設定的閾值范圍，確定當前的抖動是否大于設定的閾值，即步驟S04 ；如果當前的抖動小于設定的閾值，則允許用戶按下快門進行拍攝，即執(zhí)行步驟S02 ；如果抖動大小在一定時間內持續(xù)較大，不滿足快門釋放的條件，則自動調整曝光
6參數(shù)，即自動增大增益，同時減小曝光時間，并且將用來判斷抖動程度的閾值相應地變大， 使得拍攝更容易達到允許的抖動范圍內，即步驟S05 ；之后執(zhí)行步驟S03與S04，此時因為閾值變大，所以使得拍攝更容易達到允許的抖動范圍內，從而更易于釋放快門。當然，在步驟S05之后，可以再判斷后續(xù)一段時間內抖動是否變小，如果抖動變小，則沒有必要再使用上述已減小的曝光時間與增大的增益，同時也沒必要按調大后的閾值判斷是否釋放快門，即將曝光時間、增益及閾值恢復初始值，如此避免因使用較大的曝光參數(shù)進行曝光而產(chǎn)生的圖像噪聲較大的問題。請參閱圖2所示，為判斷相機是否發(fā)生抖動的流程圖，包括如下步驟首先，由于此時預覽(preview)圖像為了保證足夠的亮度，增益較大，每幀圖像具有較高的噪聲，所以首先對每一幅圖像進行雙邊濾波(Bilateral filtering)降噪處理， 即步驟S20，使用Bilateral filtering的原因其速度相對較快，且去噪和保持圖像邊緣的能力較為均衡；以下的處理是使用類似視頻壓縮算法中的基于塊估計的運動估計算法，計算出一些特定塊的運動矢量，具體是首先將當前幀圖像劃分為多個宏塊，在本實施例中宏塊的大小可為16X16，即步驟S21 ；判斷是否已處理完所有的宏塊，即步驟S22 ；如否則判斷當前的宏塊是否符合運動估計的標準(具體的標準如后所述)，即步驟S23，如否則轉到步驟S22 ；如是，則估計該塊的運動矢量并記錄，即步驟S24，之后再返回步驟S22 ；在步驟S23中，判斷當前的宏塊是否符合運動估計的標準是a)塊圖像的平均亮度大于一定的閾值；b)塊圖像的梯度圖像平均強度大于平均亮度乘以一定的閾值，這兩點能夠保證選取的塊是具有一定圖像細節(jié)信息，且亮度足夠、受到噪聲影響較小的塊，從這些塊估計得到的前后幀的相對運動矢量較為準確。而對于不滿足條件的塊的運動矢量不作估計。將所有宏塊處理完后，對所有求得的有效運動矢量進行均值處理，以得到平均位移以用于抖動判斷，即步驟S25。這種探測位移的方式，避免了復雜運動和曝光方式帶來的全局運動矢量不明顯的問題的出現(xiàn)，它只估計可靠區(qū)域內運動矢量，而這些矢量足以判斷當前相機是否存在抖動。對于運動估計的算法，從運算復雜度和系統(tǒng)實時性要求考慮，沒必要也并不能簡單的采用視頻壓縮中對所有塊均計算運動矢量的方式。根據(jù)拍攝時景物主題大部分時間均在視場中心位置，另外考慮到相機旋轉運動只在視場邊緣有較大的位移，我們采用了如圖3 中所示的特定的25點運動矢量，一方面提取出最有代表意義的運動矢量，另一方面降低了運算復雜度，使得算法在相機上的實時實現(xiàn)成為可能。另外，由于用于判斷的運動大小的預覽(preview)模式分辨率較低，為了準確的探測出對高分辨拍攝(capture)模式下可能存在影響的運動，可以在25點所在塊采用具有 1/4像素精度的運動矢量估計算法進行探測。在增加圖像的增益以后，圖像中的噪聲較大，對圖像的質量有一定的影響，直接應用常見的高ISO去噪聲(High ISO denoise)算法往往很難達到一個既消除噪聲，又保留圖像細節(jié)的效果，為此可按圖4所示的流程進行處理，包括如下具體步驟可以在快門被按下進行獲取的完整圖像進行處理時，先降低增加的增益取得一幅圖像，此時圖像中含有的噪聲相應的減少，但圖像整體亮度和色彩飽和度減少，即步驟S40 ；采用正常曝光時間，再拍攝一副圖像，此圖像即使因為較長的曝光時間發(fā)生模糊也可以，即步驟S41 ；分別統(tǒng)計兩幅圖像的直方圖，并通過直方圖匹配的方法，將第一副圖像的直方圖匹配成第二幅圖像的直方圖，如此可以將第一副較暗但保證無模糊的圖像校正到正常的亮度和色彩飽和度水平，這種轉化的過程可以在特定的顏色空間中進行，具有較好的效果， 即步驟S42 ；因轉化后的圖像噪聲略有增大，可以通過一些常規(guī)的去噪算法進行處理，去除多余噪聲，即步驟S43。綜上所述，本發(fā)明利用相機取景模式的高速圖像序列，首先對圖像進行Bilateral 邊界保持和去噪處理，避免接下來的運動矢量估計失誤，之后通過圖像梯度和均值強度判斷當前宏塊是否是有效宏塊，只估計相鄰幀圖像有效宏塊間的局部運動矢量，提高了運動矢量估計的準確性，避免估計全局運動矢量造成抖動錯誤判斷，可以有效的判斷當前手持式相機是否存在抖動及抖動程度的大小，同時在上述過程中應用類似多點自動對焦的方式，采用了在25點具有代表性的位置上進行亞像素精度運動矢量估計的方式進行抖動大小的判斷，提高算法實時性同時保證探測的準確性。另外，本發(fā)明根據(jù)手持式相機的拍攝特點，探測到抖動超過預設定的閾值即不允許快門的釋放，在事先避免單幀抖動模糊的發(fā)生，從而不需要求助于目前并不成熟的反卷積去模糊技術。最后通過拍攝兩幅圖像，一副降低圖像增益的大小，圖像的亮度和色彩飽和度不正確但不存在抖動模糊，另一幅圖像正確曝光但是可能存在抖動模糊，將第一副圖像以第二幅圖像的直方圖為目標進行直方圖匹配，以校正第一副圖像至正常曝光，其后再對該第一副圖像進行去噪處理，即可以得到曝光正確，噪聲影響較小且沒有抖動模糊的拍攝圖像。與現(xiàn)有技術相比較，本發(fā)明具有如下優(yōu)點(1)本發(fā)明降低了硬件上的成本，使得無需另外增加加速度計或者陀螺儀即可以感知相機是否存在抖動，并將此信息用于后續(xù)的防抖拍攝流程。(2)本發(fā)明在常規(guī)的塊匹配運動矢量估計的算法基礎上，采用了只利用有效塊的運動矢量作為相機抖動的判斷依據(jù)。不同于之前類似的技術，它們使用了容易受到干擾的全局運動矢量估計。(3)本發(fā)明只對特定位置的25點進行亞像素精度的運動矢量估計，在不明顯降低準確度的前提下大大提高了算法的實時性。(4)在判斷相機是否抖動的判斷上，本發(fā)明采用了對于靜止圖像防抖拍攝而言更加可靠的方法。之前的類似技術采用的預測全局矢量和實際估計全局矢量的方法只適用于視頻圖像的防抖動，對于靜止圖像的防抖不適用。(5)本發(fā)明無需對得到的圖像進行剪裁處理，因此沒有現(xiàn)有技術存在的內容損失的問題。(6)本發(fā)明可以減少甚至防止單幅靜止圖像的拍攝中出現(xiàn)的抖動模糊，而現(xiàn)有技術不能解決此問題。(7)本發(fā)明在事先避免抖動模糊圖像的產(chǎn)生，獲得的圖像質量好；而現(xiàn)有技術依靠對已經(jīng)得到的抖動模糊后期處理提高清晰度的方法不但效率低而且效果差。(8)本發(fā)明同時利用了抖動探測，避免相機自身的抖動給圖像拍攝帶來影響和通過拍攝兩幅不同曝光參數(shù)的圖像進行直方圖匹配這兩種方法，進一步減少了拍攝圖像中出現(xiàn)抖動模糊的可能。(9)本發(fā)明經(jīng)過直方圖匹配后再進行去噪處理，不但減少了圖像處理前自有的噪聲，還降低了去噪處理算法的難度，只需要使用常規(guī)去噪處理方法即可實現(xiàn)，相對其他單純提高圖像增益再進行去噪處理的技術，大大降低了算法的復雜度?？梢岳斫獾氖牵瑢Ρ绢I域普通技術人員來說，可以根據(jù)本發(fā)明的技術方案及其發(fā)明構思加以等同替換或改變，而所有這些改變或替換都應屬于本發(fā)明所附的權利要求的保護范圍。
權利要求
1.一種防止手持式照像設備在拍照時抖動的方法，包括如下步驟判斷當前場景的亮度所需要的正?？扉T速度是否已經(jīng)超過手持式照像設備的安全快門速度；如果否，則可以直接釋放快門而進行拍攝；如果是，則基于預覽模式下的高速圖像序列分析，來確定當前手持式照像設備發(fā)生抖動的大?。惶綔y得到的平均抖動大小后，根據(jù)預先設定的閾值范圍，確定當前的抖動是否大于設定的閾值，如果當前的抖動小于設定的閾值，則允許用戶按下快門進行拍攝；如果抖動在一定時間內持續(xù)較大，不滿足快門釋放的條件，則自動調整曝光參數(shù)，即自動增大增益，同時減小曝光時間，并且將用來判斷抖動程度的閾值相應地變大，使得拍攝更容易達到允許的抖動范圍內。
2.如權利要求1所述的防止手持式照像設備在拍照時抖動的方法，其特征在于在將增益自動增大，同時減小曝光時間，并且將用來判斷抖動程度的閾值相應地變大的步驟之后，該方法還還包括判斷后續(xù)一段時間內抖動是否變小，如果抖動變小，則將曝光時間、增益及閾值恢復初始值。
3.如權利要求1所述的防止手持式照像設備在拍照時抖動的方法，其特征在于確定當前手持式照像設備發(fā)生抖動的大小的方法包括如下步驟首先對每一幅圖像進行雙邊濾波降噪處理；將當前幀的圖像劃分為多個宏塊；使用類似視頻壓縮算法中的基于塊估計的運動估計算法對符合運動估計的標準的宏塊進行處理，估計該塊的運動矢量并記錄；對所有求得的有效運動矢量進行均值處理確定手持式照像設備發(fā)生抖動的大小。
4.如權利要求3所述的防止手持式照像設備在拍照時抖動的方法，其特征在于判斷當前的宏塊是否符合運動估計的標準是a)塊圖像的平均亮度大于一定的閾值；b)塊圖像的梯度圖像平均強度大于平均亮度乘以一定的閾值。
5.如權利要求4所述的防止手持式照像設備在拍照時抖動的方法，其特征在于確定當前手持式照像設備發(fā)生抖動的大小的方法中采用25點運動矢量估計方法確定手持式照像設備發(fā)生抖動的大小。
6.如權利要求5所述的防止手持式照像設備在拍照時抖動的方法，其特征在于采用 25點運動矢量估計方法確定手持式照像設備發(fā)生抖動的大小時是在25點所在塊采用具有 1/4像素精度的運動矢量估計算法進行探測。
7.如權利要求1所述的防止手持式照像設備在拍照時抖動的方法，其特征在于對手持式照像設備所拍攝的圖像的處理方法包括如下具體步驟在快門被按下進行獲取的完整圖像進行處理時，先降低增加的增益取得一幅圖像；采用正常曝光時間，再拍攝一副圖像；分別統(tǒng)計兩幅圖像的直方圖，并通過直方圖匹配的方法，將第一副圖像的直方圖匹配成第二幅圖像的直方圖，將第一副較暗但保證無模糊的圖像校正到正常的亮度和色彩飽和度水平；通過去噪算法進行處理，去除多余噪聲。
全文摘要
一種防止手持式照像設備在拍照時抖動的方法，通過判斷當前場景的亮度所需要的正?？扉T速度是否已經(jīng)超過手持式照像設備的安全快門速度；如果否，則可以直接釋放快門而進行拍攝；如果是，則基于預覽模式下的高速圖像序列分析來確定當前手持式照像設備發(fā)生抖動的大小，并根據(jù)預先設定的閾值范圍，確定當前的抖動是否大于設定的閾值，如果當前的抖動小于設定的閾值，則允許用戶按下快門進行拍攝；如果抖動在一定時間內持續(xù)較大，不滿足快門釋放的條件，則自動調整曝光參數(shù)，即自動增大增益，同時減小曝光時間，并且將用來判斷抖動程度的閾值相應地變大，使得拍攝更容易達到允許的抖動范圍內。
文檔編號H04N5/14GK102457675SQ20101052651
公開日2012年5月16日 申請日期2010年10月27日 優(yōu)先權日2010年10月27日
發(fā)明者林福輝, 陳遠 申請人:展訊通信(上海)有限公司