双镜头设备的拍照方法及双镜头设备

摘要

一种双镜头设备的拍照方法包括：获取与第一镜头对应的第一图像传感器在第一时刻采集的第一图像和与第二镜头对应的第二图像传感器在第一时刻采集的第二图像(101)；对第一图像和/或第二图像进行场景识别，并对第一图像和第二图像进行深度估计以确定拍照环境(102)；根据拍照环境确定多帧算法(103)；在接收到拍照操作的指令时，采用多帧算法生成图片(104)。采用多帧算法进行拍照时能够同时采集两幅图像，能够减小抖动或目标物体移动产生的影响，不需要进行鬼影检测和消除算法，从而减小拍照时间。

说明书

id="p0001" num="0001"> 双镜头设备的拍照方法及双镜头设备 技术领域

本发明实施例涉及图像处理领域， 并且更具体地， 涉及一种双镜头设备 的拍照方法及双镜头设备。 背景技术

随着智能设备的普及， 越来越多的设备配备了照相机功能。 一般是在设 备的后表面上配备一个单镜头照相机， 或者同时在设备的前表面上配备另一 个单镜头照相机。

常见的照相机功能均包括预览图像功能， 即， 将镜头当前获取的图像动 态地显示在设备的内置显示器或外接显示器上。 例如， 当用户觉得当前的预 览图像比较满意时， 可以按下特定的按键， 如设备上配备的硬件按键或者照 相应用模拟的按键， 从而向设备给出拍照操作的指令。 设备在接收到该拍照 操作的指令时， 对当前的预览图像进行处理并生成照片。

多帧技术是目前拍照领域的技术趋势， 通过多帧拍照得到多帧图像， 采 用合成算法对得到的多帧图像进行合成， 能有效提升拍照质量。 单镜头照相 机多帧技术已经在现在的相机、 移动终端等设备上广泛使用， 但是单镜头照 相机只能分时采集多帧图像， 并且在采集多帧图像的过程中， 会有单镜头照 相机的抖动或者目标物体的移动， 这样在对多帧图像进行合成算法时， 在不 是夜景的情况下，需要进行鬼影检测和 /或采用补偿算法来消除单镜头照相机 抖动或者目标物体移动对图像的影响。 发明内容

本发明实施例提供了一种双镜头设备的拍照方法及双镜头设备，在不是 夜景的情况下， 能够减少相机抖动或者目标物体移动对图像的影响。

第一方面， 提供了一种双镜头设备的拍照方法， 所述双镜头设备包括在 所述双镜头设备的同一平面上布置的第一镜头和第二镜头， 所述拍照方法包 括： 获取与所述第一镜头对应的第一图像传感器在第一时刻采集的第一图像 和与所述第二镜头对应的第二图像传感器在所述第一时刻采集的第二图像； 对所述第一图像和 /或所述第二图像进行场景识别，并对所述第一图像和所述 第二图像进行深度估计以确定拍照环境， 所述拍照环境包括以下至少一种： 宽景深场景、 远景而且是高动态范围 （ High Dynamic Range, HDR )场景、 远景而且是细节丰富的场景； 根据所述拍照环境确定多帧算法； 在接收到拍 照操作的指令时， 采用所述多帧算法将第三图像和第四图像合成以生成图 片。

结合第一方面， 在第一种可能的实现方式中， 所述根据所述拍照环境确 定多帧算法， 包括： 当所述拍照环境为所述宽景深场景时， 确定所述多帧算 法为扩展景深（Extended Depth of Field, EDOF ) 算法。

结合第一方面或者第一方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的 实现方式中， 所述根据所述拍照环境确定多帧算法， 还包括： 当所述拍照环 境为所述远景而且是 HDR场景时， 确定所述多帧算法为 HDR算法。

结合第一方面或者上述第一方面的任一种种可能的实现方式，在第三种 可能的实现方式中， 所述根据所述拍照环境确定多帧算法， 还包括： 当所述 拍照环境为所述远景而且是细节丰富的场景时，确定所述多帧算法为超分辨 率算法。

结合第一方面， 在第四种可能的实现方式中， 所述方法还包括： 当根据 所述第一图像和 /或所述第二图像进行场景识别确定所述拍照环境为夜景时， 确定所述多帧算法为多帧降噪算法。

结合第一方面或者上述第一方面的任一种可能的实现方式，在第五种可 能的实现方式中， 所述拍照方法还包括： 当所述拍照环境不为所述夜景、 所 述宽景深场景、 所述远景而且是 HDR场景和所述远景而且是细节丰富的场 景中任一种时， 在接收到拍照操作的指令时， 根据所述第一图像或者所述第 二图像生成照片。

第二方面， 提供了一种双镜头设备， 所述双镜头设备包括处理器、 在所 述双镜头设备的同一平面上布置的第一镜头和第二镜头、与所述第一镜头对 应的第一图像传感器以及与所述第二镜头对应的第二图像传感器， 所述第一 图像传感器， 用于通过所述第一镜头采集第一图像； 所述第二图像传感器， 用于通过所述第二镜头采集第二图像； 所述处理器， 用于获取所述第一图像 传感器在第一时刻采集的所述第一图像和所述第二图像传感器在所述第一 时刻采集的所述第二图像， 对所述第一图像和 /或所述第二图像进行场景识 另¹>

结合第二方面， 在第一种可能的实现方式中， 所述处理器， 具体用于当 所述拍照环境为所述宽景深场景时， 确定所述多帧算法为 EDOF算法。

结合第二方面或者第二方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的 实现方式中，所述处理器，具体用于当所述拍照环境为所述远景而且是 HDR 场景时， 确定所述多帧算法为 HDR算法。

结合第二方面或者上述第二方面的任一种可能的实现方式，在第三种可 能的实现方式中， 所述处理器， 具体用于当所述拍照环境为所述远景而且是 细节丰富的场景时， 确定所述多帧算法为超分辨率算法。

结合第二方面， 在第四种可能的实现方式中， 所述处理器还用于： 当根 据所述第一图像和 /或所述第二图像进行场景识别确定所述拍照环境为夜景 时， 确定所述多帧算法为多帧降噪算法。

结合第二方面或者上述第二方面的任一种可能的实现方式，在第五种可 能的实现方式中， 所述处理器， 具体用于当所述拍照环境不为所述夜景、 所 述宽景深场景、 所述远景而且是 HDR场景和所述远景而且是细节丰富的场 景中任一种时， 在接收到所述拍照操作的指令时， 根据所述第一图像或者所 述第二图像生成照片。

本发明实施例使用双镜头设备，在采用多帧算法进行拍照时能够同时采 集两帧图像， 能够减少由于设备抖动或者目标物体移动产生的对图像的影 响， 不需要进行鬼影检测和消除算法。 附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案， 下面将对实施例或现有技 术描述中所需要使用的附图作筒单地介绍， 显而易见地， 下面描述中的附图 仅仅是本发明的一些实施例， 对于本领域普通技术人员来讲， 在不付出创造 性劳动性的前提下， 还可以根据这些附图获得其他的附图。

图 1是本发明实施例的双镜头设备的拍照方法的流程图；

图 2是本发明另一实施例的双镜头设备的拍照方法的流程图； 图 3是本发明实施例的双镜头设备的结构图。 具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行 清楚、 完整地描述， 显然， 所描述的实施例是本发明一部分实施例， 而不是 全部的实施例。 基于本发明中的实施例， 本领域普通技术人员在没有作出创 造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例， 都属于本发明保护的范围。

本发明实施例中， 双镜头设备可以安装在手机、 平板电脑、 手持便携式 设备等移动终端上， 可以是安装在移动设备的背面作为后置的双镜头设备， 也可以是安装在移动设备的正面作为前置的双镜头设备，也可以分别在移动 设备的正面和背面安装一个镜头设备， 根据用户需要， 旋转其中一个镜头设 备， 使得两个镜头被设置在一个平面上。 本发明对此不作限定。

本发明实施例中的术语 "和 /或"，仅仅是一种描述关联对象的关联关系， 表示可以存在三种关系。 例如， A和 /或 B, 可以表示： 单独存在 A, 同时存 在 A和 B, 单独存在 B这三种情况。

应注意， 以下描述中，在两个元件"连接"时， 这两个元件可以直接连接， 也可以通过一个或多个中间元件间接地连接。 两个元件连接的方式可包括接 触方式或非接触方式。本领域技术人员可以对以下描述的示例连接方式进行 等价替换或修改， 这样的替换或修改均落入本发明的范围内。

图 1是本发明实施例的双镜头设备的拍照方法的流程图。该双镜头设备 包括在该双镜头设备的同一平面上布置的第一镜头和第二镜头， 该双镜头设 备的拍照方法包括：

101 , 获取与该第一镜头对应的第一图像传感器在第一时刻采集的第一 图像和与该第二镜头对应的第二图像传感器在该第一时刻采集的第二图像。

102, 对该第一图像和 /或该第二图像进行场景识别， 并对该第一图像和 该第二图像进行深度估计以确定拍照环境， 该拍照环境包括以下至少一种： 宽景深场景、 远景而且是高动态范围 （ High Dynamic Range, HDR )场景、 远景而且是细节丰富的场景。

103, 根据该拍照环境确定多帧算法。

104, 在接收到拍照操作的指令时， 采用该多帧算法将第三图像和第四 图像合成以生成图片。 本发明实施例使用双镜头设备，在采用多帧算法进行拍照时能够同时采 集两帧图像， 能够减少由于设备抖动或者目标物体移动产生的对图像的影 响， 不需要进行鬼影检测和消除算法。

本发明实施例中， 第一图像传感器与第一镜头连接， 第二图像传感器与 第二镜头连接。 连接可以是电连接， 也可以是其他形式的连接。

本发明实施例中，多帧算法可以为 HDR算法、扩展景深（ Extended Depth of Field, EDOF ) 算法、 超分辨率（Super-Resolution )算法或多帧降噪算法 中的至少一种。

本发明实施例中， 图片可以是相机在执行拍照操作后生成的照片， 也可 以是在摄影图像中的一帧图片， 本发明对此不作限定。

本发明实施例中， 双镜头设备可以是安装在手机、 手持电脑等移动终端 上的双镜头照相机， 可以是其他固定设备上的双镜头摄像机， 或者也可以是 其他形式的双镜头设备， 本发明对此不作限定。

本发明实施例的双镜头设备所采用的两个镜头布置在同一平面上， 例如 可以均布置在设备后表面上或者可以均布置在设备前表面上。 这样， 两个镜 头所针对的场景或环境是基本类似的， 因此两个镜头同时采集的两帧图像是 基本一致的。

本发明实施例中， 双镜头设备的第一镜头和第二镜头可以采用相同的参 数， 也可以是采用不同的 。 本发明对此不作限定。 其中， 参数可以包括 但不限于焦距参数、 光圈参数和图像稳定性参数。

在步骤 101中， 第一图像是第一图像传感器采集到的一帧图像， 第二图 像是由第二图像传感器在同一时刻采集到的另一帧图像。

具体地， 在步骤 102中， 对第一图像和 /或第二图像进行场景识别， 可以 识别场景为以下中的一个： 夜景、 宽景、 HDR场景、 细节丰富的场景。

可选地， 作为一个实施例， 在步骤 102中， 当根据第一图像和 /或第二图 像确定拍照环境为夜景时， 可在步骤 103中确定多帧算法为多帧降噪算法。 并进一步地， 在步骤 104中， 在接收到拍照操作的指令时， 采用该多帧降噪 算法将第三图像和第四图像合成以生成图片。

本发明实施例中， 第三图像是在接收到拍照操作的指令时， 第一图像传 感器通过第一镜头采集到的多帧图像， 第四图像是与第三图像对应地由第二 图像传感器通过第二镜头同时采集到的多帧图像。 也就是说， 第三图像的每 一帧与第四图像的每一帧是对应地同时采集的。

具体地， 步骤 104中，若多帧降噪算法合成多帧图像，例如，要合成 100 帧图像， 此时可将第一图像传感器采集到的 50帧图像以及同时由第二图像 传感器采集到的 50帧图像进行合成。 其中， 第一图像传感器采集到的 50帧 图像即步骤 104中所说的第三图像， 第二图像传感器采集到的 50帧图像即 步骤 104中所说的第四图像。

当在步骤 102中， 通过场景识别确定的场景为宽景、 HDR场景和细节 丰富的场景的其中之一时， 对第一图像和第二图像进行深度估计， 可以确定 场景为远景或者为深场景。

由于使用单目采集的图像中的像素点坐标相对于真实的三维坐标来说， 其深度并不是唯一的， 也就是说会造成深度信息的丢失。 本发明采用深度估 计可以确定被测物体的深度信息。 具体地， 深度估计也可称之为双目深度估 计， 双目深度估计是利用成像设备从两个不同的位置获取被测物体的两幅图 像， 并基于视差原理， 通过计算图像对应点间的位置偏差， 来获取被测物体 的三维几何信息的方法。这样，利用同时采集到的同一被测物体的两个图像， 通过三角测量原理计算图像像素间的位置偏差， 能够复原被测物体在三维世 界坐标中的深度信息。

也就是说，当根据该第一图像和 /或该第二图像确定的拍照环境不是夜景 时， 可首先对该第一图像和该第二图像进行深度估计以获取拍照环境的深度 信息， 进一步根据该深度信息确定拍照环境是否为宽景深场景。 如果拍照环 境不是宽景深场景， 可进一步根据该深度信息确定拍照环境是否为远景。 通 过场景识别和深度估计两者结合可确定拍照环境为以下之一： 宽景深场景、 远景而且是 HDR场景、 远景而且是细节丰富的场景。

可选地， 作为另一个实施例， 在步骤 102中， 如果通过场景识别确定是 宽景， 可进一步通过深度估计确定是否为深场景， 如果是， 则拍照环境为宽 景深场景； 如果通过场景识别确定是 HDR场景， 可进一步通过深度估计确 定是否为远景， 如果是， 则拍照环境为远景而且是 HDR场景； 如果通过场 景识别确定是细节丰富的场景， 可进一步通过深度估计确定是否为远景， 如 果是， 则拍照环境为远景而且是细节丰富的场景。

可选地， 作为另一个实施例， 在步骤 102中， 可首先判断拍照环境是否 为夜景； 如果不是夜景， 再判断拍照环境是否为宽景深场景； 如果也不是宽 景深场景， 再进一步判断拍照环境是否为远景而且是 HDR场景； 如果也不 是远景而且是 HDR场景， 再进一步判断拍照环境是否为远景而且是细节丰 富的场景。

也就是说， 在判断拍照环境时， 可先进行场景识别再进行深度估计， 也 可以两者结合同时进行判断， 本发明对此不作限定。

可选地， 作为一个实施例， 在步骤 103中， 当步骤 102确定的拍照环境 为宽景深场景时， 可确定多帧算法为 EDOF算法。 可选地， 作为另一个实施 例， 在步骤 104之后， 还可根据用户的指令， 对步骤 104中生成的图片重新 选择焦点位置进行后期对焦（ReFocus )操作。

可选地， 作为另一个实施例， 在步骤 103中， 当步骤 102确定的拍照环 境为远景而且是 HDR场景时， 可确定多帧算法为 HDR算法。

可选地， 作为另一个实施例， 在步骤 103中， 当步骤 102确定的拍照环 境为远景而且是细节丰富的场景时， 可确定多帧算法为超分辨率算法。

可选地， 作为另一个实施例， 在步骤 103和步骤 104中， 当步骤 102确 定的拍照环境不是夜景、 宽景深场景、 远景而且是 HDR场景、 远景而且是 细节丰富的场景中任何一个拍照环境时， 在接收到拍照操作的指令时， 可根 据该第一图像或者该第二图像生成图片。 具体地， 在接收到拍照操作的指令 时， 可以将该第一图像生成图片， 或者也可以将该第二图像生成图片。 该拍 照操作可类似于单镜头相机的拍照操作。

具体地， 双镜头设备的拍照环境与所对应的多帧算法见表 1所示。

表 1

如表 1所示， 当采用与拍照环境对应的多帧算法进行拍照时， 能够提高 图片的质量。

可选地，作为一个实施例，在步骤 104中，在接收到拍照操作的指令时, 根据步骤 103确定的多帧算法， 可以对第三图像和第四图像进行合成处理， 进一步生成图片。

具体地， 可获取第一图像传感器采集的多帧图像， 可称之为第三图像； 以及同时由第二图像传感器采集的多帧图像， 可称之为第四图像。 并通过步 骤 103确定的多帧算法对第三图像和第四图像进行合成处理以生成图片。例 如， 采用多帧算法合成 100帧图像， 可将第一图像传感器采集到的 50帧图 像以及同时由第二图像传感器采集到的 50帧图像进行合成。 其中， 第一图 像传感器采集到的 50帧图像即步骤 104中所说的第三图像， 第二图像传感 器采集到的 50帧图像即步骤 104中所说的第四图像。 并且， 采用多帧降噪 算法合成多张图像生成的图片， 比单张图像的去噪效果更好； 采用 HDR算 法合成多张图像生成的图片， 比单张图像的亮度动态范围更大； 采用超分辨 率算法合成多张图像生成的图片， 比单张图像的解析力更高。

应注意， 步骤 104中的拍照操作可以是用户执行的拍照操作， 例如按下 特定的按键； 也可以是双镜头设备预配置的拍照操作， 例如设置了自动拍照 的每一次拍照操作； 也可以是其他形式的拍照操作， 本发明对此不作限定。

本发明实施例中， 双镜头设备的两个镜头能够同时采集两帧图像， 这样 在采用多帧算法进行拍照时， 能够减少拍照时间。并且， 由于减少拍照时间， 能够减少由于设备抖动或者目标物体移动产生的影响， 这样在对多帧图像进 行合成算法时， 可以不进行鬼影检测和消除算法， 可以进一步减少了拍照时 间。 另外， 由于不同的多帧算法适用于不同的拍照环境， 本发明实施例在采 用多帧算法进行拍照操作之前， 要首先确定拍照环境， 并根据拍照环境确定 所需采用的多帧算法。

图 2是本发明另一实施例的双镜头设备的拍照方法的流程图。该双镜头 设备包括在该双镜头设备的同一平面上布置的第一镜头和第二镜头， 该方法 包括：

201 , 获取与该第一镜头对应的第一图像传感器在第一时刻采集的第一 图像和与该第二镜头对应的第二图像传感器在该第一时刻采集的第二图像。

202, 根据该第一图像进行场景识别， 如果确定拍照环境为夜景， 则执 行步骤 203 , 否则执行步骤 204。

可选地， 作为另一个实施例， 在步骤 202中， 也可根据第二图像进行场 景识别确定拍照环境为夜景， 或者， 也可根据第一图像和第二图像进行场景 识别确定拍照环境为夜景。 203 , 在接收到拍照操作的指令时， 采用多帧降噪算法将第三图像和第 四图像合成以生成图片 211。

204, 对该第一图像和 /或该第二图像进行场景识别， 并对该第一图像和 / 或该第二图像进行深度估计以确定拍照环境， 该拍照环境包括以下至少一 种： 宽景深场景、 远景而且是 HDR场景、 远景而且是细节丰富的场景。

具体地， 在步骤 204中， 可对第一图像和 /或第二图像进行场景识别， 可 以识别场景是否为宽景、 也可以识别场景是否为 HDR场景、 也可以识别场 景是否为细节丰富的场景。 对第一图像和第二图像进行深度估计， 可以估计 场景是否为远景、 也可以估计场景是否为深场景。 进而结合场景识别和深度 估计即可确定拍照环境。

205, 当该拍照环境为宽景深场景时， 确定多帧算法为 EDOF算法并执 行步骤 206 , 否则执行步骤 207。

具体地，在步骤 204中，如果对该第一图像和 /或该第二图像进行场景识 别确定的场景为宽景，再对该第一图像和该第二图像进行深度估计以获取深 度信息， 进一步根据该深度信息确定否为深场景。 从而可确定拍照环境是否 为宽景深场景。

206, 在接收到拍照操作的指令时， 采用 EDOF算法将第三图像和第四 图像合成以生成图片 211。

207,当该拍照环境不是宽景深场景，并且该拍照环境为远景而且是 HDR 场景时， 确定多帧算法为 HDR算法并执行步骤 208, 否则执行步骤 209。

具体地，在步骤 204中，如果对该第一图像和 /或该第二图像进行场景识 别确定的场景为 HDR场景， 再对该第一图像和该第二图像进行深度估计以 获取深度信息， 进一步根据深度信息确定是否为远景。 从而可确定拍照环境 是否为远景而且是 HDR场景。

208, 在接收到拍照操作的指令时， 采用 HDR算法将第三图像和第四图 像合成以生成图片 211。

209, 当该拍照环境不是 HDR场景， 并且该拍照环境为远景而且是细节 丰富的场景时， 确定多帧算法为超分辨率算法并执行步骤 210, 否则执行步 骤 212。

具体地，在步骤 204中，如果对该第一图像和 /或该第二图像进行场景识 别确定的场景为细节丰富场景时，进一步对该第一图像和该第二图像进行深 度估计以获取深度信息， 进一步根据深度信息确定是否为远景。 从而可确定 拍照环境是否为远景而且是细节丰富的场景。

210, 在接收到拍照操作的指令时， 采用超分辨率算法将第三图像和第 四图像合成以生成图片 211。

211 , 生成的图片。

212, 在接收到拍照操作的指令时， 根据该第一图像或者该第二图像， 并生成图片 211。

步骤 212也可理解为， 当拍照环境不是夜景、 宽景深场景、 远景而且是 HDR 场景、 远景而且是细节丰富的场景中的任一种时， 不采用上述的多帧 算法， 并在接收到拍照操作的指令时， 直接根据该第一图像或者该第二图像 生成图片 211。也可以理解为， 采用类似于单镜头设备的拍照方法进行拍照。

本发明实施例使用双镜头设备，在采用多帧算法进行拍照时能够同时采 集两帧图像， 能够减少由于设备抖动或者目标物体移动产生的对图像的影 响， 不需要进行鬼影检测和消除算法， 从而能够减少拍照时间。

应注意，图 2仅是本发明的一个实施例。本领域技术人员应该能够理解， 图 2中所示的拍照环境的确定顺序不是唯一的， 即使将拍照环境的确定顺序 进行变换， 仍然落入本发明实施例的范围内。

图 3是本发明实施例的双镜头设备的结构图。图 3所示的双镜头设备 300 包括处理器 301、 存储器 303、 在双镜头设备 300的同一平面上布置的第一 镜头 304和第二镜头 305、 与第一镜头 304对应的第一图像传感器 306以及 与第二镜头 305对应的第二图像传感器 307。

第一图像传感器 306用于通过第一镜头 304采集第一图像。

第二图像传感器 307用于通过第二镜头 305采集第二图像。

处理器 301用于获取第一图像传感器 306在第一时刻采集的第一图像和 第二图像传感器 307在第一时刻采集的第二图像；对该第一图像和 /或该第二 图像进行场景识别， 并对该第一图像和该第二图像进行深度估计以确定拍照 环境， 该拍照环境包括以下至少一种： 宽景深场景、 远景而且是 HDR场景、 远景而且是细节丰富的场景； 根据该拍照环境确定多帧算法； 在接收到拍照 操作的指令时， 采用多帧算法将第三图像和第四图像合成以生成图片。

本发明实施例使用双镜头设备，在采用多帧算法进行拍照时能够同时采 集两帧图像， 能够减少由于设备抖动或者目标物体移动产生的对图像的影 响， 不需要进行鬼影检测和消除算法， 从而能够减少拍照时间。

本发明实施例中， 双镜头设备 300还可包括显示器 308, 显示器 308可 用于显示预览图像， 该预览图像可以为该第一图像或者该第二图像， 该预览 图像也可以为第一图像传感器在其他时刻采集的其他图像或者第二图像传 感器在另一时刻采集的另一图像。 显示器 308也可用于显示生成的图片。

双镜头设备 300中的各个组件通过总线系统 302耦合在一起，其中总线 系统 302除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。 但是为了清楚说明起见， 在图 3中将各种总线都标为总线系统 302。

可选地， 作为一个实施例， 该处理器 301可用于当该拍照环境为宽景深 场景时， 确定多帧算法为 EDOF算法。

可选地， 作为另一个实施例， 该处理器 301还可用于当该拍照环境为远 景而且是 HDR场景时， 确定多帧算法为 HDR算法。

可选地， 作为另一个实施例， 该处理器 301还可用于当该拍照环境为远 景而且是细节丰富的场景时， 确定多帧算法为超分辨率算法。

可选地， 作为另一个实施例， 拍照环境还可包括夜景， 处理器 301还可 用于当根据该第一图像和 /或该第二图像确定该拍照环境为夜景时，确定多帧 算法为多帧降噪算法。

可选地， 作为另一个实施例， 该处理器 301还可用于当该拍照环境不为 夜景、 宽景深场景、 远景而且是 HDR场景和远景而且是细节丰富的场景任 一种时，在接收到拍照操作的指令时，根据第一图像或者第二图像生成图片。

本发明实施例中， 处理器 301 可以是双镜头设备中的图像信号处理器 ( Image Signal Processor , ISP ) , 也可以是双镜头设备中的中央处理器 ( Central Processing Unit, CPU ), 也可以是双镜头设备中的 ISP和 CPU。 本 发明对此不作限定。

上述本发明实施例揭示的方法可以应用于处理器 301中，或者由处理器

301实现。 处理器 301可能是一种集成电路芯片， 具有信号的处理能力。 在 实现过程中， 上述方法的各步骤可以通过处理器 301中的硬件的集成逻辑电 路或者软件形式的指令完成。 上述的处理器 301可以是通用处理器、 数字信 号处理器（ Digital Signal Processor, DSP )、专用集成电路（ Application Specific Integrated Circuit, ASIC )、现成可编程门阵列（ Field Programmable Gate Array, FPGA )或者其他可编程逻辑器件、 分立门或者晶体管逻辑器件、 分立硬件 通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结 合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行 完成， 或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。 软件模块可以 位于随机存取存储器（Random Access Memory, RAM ), 闪存、 只读存储器 ( Read-Only Memory, ROM ), 可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储 器、 寄存器等本领域成熟的存储介质中。 该存储介质位于存储器 303 , 处理 器 301读取存储器 303中的信息， 结合其硬件完成上述方法的步骤。

应注意， 虽然图 3将显示器 308描绘为双镜头设备 300的一部分， 但本 发明实施例对显示器 308的位置不作限制。 例如， 显示器 308可以是外置显 示器， 通过图像接口与双镜头设备 300连接， 从而显示双镜头设备 300获取 的图像。 而且， 显示器 308可以通过各种技术向用户呈现图像， 例如液晶阵 歹I、 等离子单元、 阴极射线管等， 本发明实施例对显示器 308的实现方式不 作限制。

应注意， 显示器 308也可以是触摸屏， 该触摸屏可以接收用户的输入操 作。 处理器 301接收到的拍照操作的指令， 可以是从双镜头设备 300的其他 硬件传递过来的， 或者也可以是处理器 301的内部软件预设置的。 本发明对 此不作限定。 其中， 上述所说的双镜头设备 300的其他硬件可以是一个特定 的按鈕， 或者也可以是上述所说的具有触摸功能的显示器 308。 例如， 拍照 操作可以是用户按下特定的按鈕， 或者用户点击显示器 308上的特定位置。 用户执行的拍照操作可通过压力传感器传送至处理器 301 , 以使处理器 301 接收到拍照操作的指令。

双镜头设备 300能够实现图 1或图 2实施例中的各个过程，为避免重复， 这里不再赘述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各 示例的单元及算法步骤， 能够以电子硬件、 或者计算机软件和电子硬件的结 合来实现。 这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行， 取决于技术方案的特 定应用和设计约束条件。 专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方 法来实现所描述的功能， 但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到， 为描述的方便和筒洁， 上述描 述的系统、 装置和单元的具体工作过程， 可以参考前述方法实施例中的对应 过程， 在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中， 应该理解到， 所揭露的系统、 装置和 方法， 可以通过其它的方式实现。 例如， 以上所描述的装置实施例仅仅是示 意性的， 例如， 所述单元的划分， 仅仅为一种逻辑功能划分， 实际实现时可 以有另外的划分方式， 例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个 系统， 或一些特征可以忽略， 或不执行。 另一点， 所显示或讨论的相互之间 的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口， 装置或单元的间接耦合 或通信连接， 可以是电性， 机械或其它的形式。 为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元， 即可以位于一个地方， 或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或 者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外， 在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元 中， 也可以是各个单元单独物理存在， 也可以两个或两个以上单元集成在一 个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使 用时， 可以存储在一个计算机可读取存储介质中。 基于这样的理解， 本发明 的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部 分可以以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 中， 包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机， 服务器， 述的存储介质包括： U盘、 移动硬盘、 ROM, RAM, 磁碟或者光盘等各种 可以存储程序代码的介质。

以上所述， 仅为本发明的具体实施方式， 但本发明的保护范围并不局限 于此， 任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内， 可轻易 想到变化或替换， 都应涵盖在本发明的保护范围之内。 因此， 本发明的保护 范围应以权利要求的保护范围为准。