本發(fā)明屬于攝像技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種攝影設備的控制方法。
背景技術(shù)：
近些年來，數(shù)字相機等具備攝影功能的便攜設備(攝影設備)得以普及。該種攝影設備具備lcd等顯示面板和電子取景器。電子取景器具備顯示攝像圖像的小型lcd面板和目鏡部，用戶從目鏡部觀察lcd面板，從而能夠進行攝像圖像的確認。另外，顯示面板例如設置于攝影設備的背面，能夠進行與電子取景器同樣的顯示，以往，具有設有用于使被攝體像成像的攝影光學系統(tǒng)的鏡頭鏡筒、拍攝靜態(tài)圖像和動態(tài)圖像等的照相機等攝影設備一般得到實用化并得到廣泛普及。在這種以往的攝影設備中，為了極其便于攜帶而始終有小型化的要求，并且為了應對各種攝影狀況而進行多功能化的趨勢近年來顯著。
但當例如由于逆光導致太暗或太亮時，傳統(tǒng)的數(shù)字攝影設備不能識別對象的臉部。換句話說，臉部識別算法通常適合于僅在有限的環(huán)境中執(zhí)行。
綜上所述，現(xiàn)有的攝影設備的控制方法得到的照片清晰度不高，不能有效的去噪；不能對攝影裝置的自動變焦與對焦，不能對人面部的自動識別，儲存拍攝的影像易丟失，智能化程度低。
技術(shù)實現(xiàn)要素：
本發(fā)明為解決現(xiàn)有的攝影設備的控制方法得到的照片清晰度不高；不能有效的去噪；不能對攝影裝置的自動變焦與對焦，不能對人面部的自動識別，儲存拍攝的影像易丟失，智能化程度低的技術(shù)問題而提供一種攝影設備的控制方法。
本發(fā)明為解決公知技術(shù)中存在的技術(shù)問題所采取的技術(shù)方案是：一種攝影設備的控制方法，包括距離測量模塊，所述距離測量模塊與變焦模塊連接；所述變焦模塊用于調(diào)整拍攝圖像的清晰度；所述變焦模塊包括光圈位置移動模塊和對焦模塊，所述光圈位置移動模塊和對焦模塊均通過導線與距離測量模塊連接，所述光圈位置移動模塊用于自動調(diào)整光圈的位置，所述對焦模塊用于自動調(diào)整與攝影圖像的對焦清晰度；
所述變焦模塊與光照強度測量模塊連接；所述光照強度測量模塊用于測量拍攝環(huán)境下的光照強度；所述光照強度測量模塊包括補光模塊，所述補光模塊用于對拍攝狀態(tài)的光照強度進行補充；
所述光照強度測量模塊與快門控制模塊連接，所述快門控制模塊用于控制攝像裝置開啟和關(guān)閉，所述快門控制模塊包括攝影模式調(diào)整模塊與參數(shù)設定模塊，所述快門控制模塊與攝像模塊連；，所述攝像模塊用于拍攝影像，所述攝像模塊與臉部識別模塊連接；所述臉部識別模塊用于識別被拍攝者的面部，所述臉部識別模塊與ccd模塊連接；
所述ccd模塊用于將拍攝的圖像轉(zhuǎn)換為電信號，所述ccd模塊與圖像處理模塊連接，所述圖像處理模塊用于將轉(zhuǎn)化的電信號再轉(zhuǎn)化成圖像信號，所述圖像處理模塊與儲存模塊連接，所述儲存模塊用于對拍攝的圖像進行儲存，所述儲存模塊與顯示模塊連接，所述顯示模塊用于顯示拍攝的圖像。
進一步，所述補光模塊根據(jù)光照強度測量模塊測得的光照強度調(diào)整補光強度的大小。
所述攝影模式調(diào)整模塊需要手動進行調(diào)節(jié)，所述參數(shù)設定模塊可自動調(diào)節(jié)。
所述儲存模塊的內(nèi)存至少為32gb。
進一步，圖像處理模塊的處理方法包括：
利用高通/低通濾波器對灰度圖像進行濾波處理以構(gòu)造待評價圖像的參考圖像，采用3*3均值濾波器，利用濾波模板遍歷圖像每個像素，每次將模板中心置于當前像素，以模板內(nèi)所有像素的平均值作為當前像素新值，模板如下：
分別計算圖像濾波前后各自邊緣灰度信息，濾波處理前的待評價圖像f統(tǒng)計信息為sum_orig，濾波處理后的參考圖像f2統(tǒng)計信息為sum_filter，具體計算公式如下：
其中，w1與w2是根據(jù)離中心像素的距離設定的權(quán)值，w1＝1，w2＝1/3；
將得出的圖像濾波前后邊緣灰度統(tǒng)計信息的比值作為模糊度指標，為方便評價，取較大的為分母，較小的為分子，保持該值介于(0，1)之間；
根據(jù)最佳視覺效果的dmos范圍得出對應的一個模糊度指標范圍[min，max]；
若圖像模糊度指標小于min，說明圖像濾波前后變化很大，原圖像過于銳化，則利用低通濾波器進行濾波調(diào)整；同理若大于max，說明圖像濾波前后變化很小，原圖像過于模糊，則利用高通濾波器進行濾波調(diào)整，以達到更佳視覺效果。
進一步，所述根據(jù)最佳視覺效果的dmos范圍得出對應的一個模糊度指標范圍[min，max]，具體包括：利用得出的圖像濾波前后邊緣灰度統(tǒng)計信息的比值作為模糊度指標，然后利用擬合工具plot(value，dmos)建立評價值value與dmos之間的映射關(guān)系，根據(jù)最佳視覺效果對應的dmos范圍得出對應的一個模糊評價值范圍[min，max]。
進一步，臉部識別模塊的識別方法包括：
接收人臉圖像并生成人臉圖像的信號；
根據(jù)接收人臉圖像的信號的特征譜確定決策平面；
判斷接收人臉圖像的信號的通信信道是否呈現(xiàn)準用靜態(tài)變換特性；
在所述通信信道呈現(xiàn)準用靜態(tài)變換特性時，利用支持向量機方法在所述決策平面中選出決策邊界；
在通信信道沒有呈現(xiàn)準用靜態(tài)變換特性時，利用模糊聚類方法在所述決策平面中選出決策邊界；
將選出決策邊界的人臉圖像保存在臉部識別模塊設置的圖像數(shù)據(jù)庫中；
將保存在臉部識別模塊設置的圖像數(shù)據(jù)庫中的人臉圖像進行預處理；
提取預處理后的人臉圖像的特征點，并根據(jù)所述特征點計算相對于所述特征點的特征值；
根據(jù)所計算的相對于所述特征點的特征值、以及原始人臉圖像數(shù)據(jù)庫中的原始人臉圖像樣本的特征值，判斷人臉圖像中的人臉是否為已注冊人臉。
進一步，根據(jù)所述酉變換矩陣中的主對角線元素和副對角線元素計算出接收信號的能量特征譜包括：
對副對角線元素組成的矩陣進行平方并乘以主對角線元素組成的矩陣，得到接收信號的能量特征譜；
從所述能量特征譜中獲取決策平面包括：
根據(jù)所述能量特征譜的能量集中度、波形對稱性和局部波形函數(shù)方差從所述能量特征譜中提取至少一組特征向量；
按照模式分類的方式從提取的特征向量中獲取作為決策平面的特征向量；
所述接收信號的離散信號向量通過奈奎斯特定律采樣得到，并且采樣長度涵蓋接收信號的預定比例能量；
所述根據(jù)接收信號的特征譜確定決策平面包括：
對接收信號的離散信號向量進行線性變換得到酉變換矩陣；
根據(jù)所述酉變換矩陣中的主對角線元素和副對角線元素計算出接收信號的能量特征譜；
從所述能量特征譜中獲取決策平面。
所述對接收信號的離散信號向量進行線性變換得到酉變換矩陣中，對接收信號的離散信號向量s(t)進行線性變換，按如下公式進行：
將
其中，a表示信號的幅度，a(m)表示信號的碼元符號，p(t)表示成形函數(shù)，fc表示信號的載波頻率，
進一步，所述將保存在臉部識別模塊設置的圖像數(shù)據(jù)庫中的人臉圖像進行預處理包括：
將人臉圖像進行大小歸一化處理，使得人臉圖像的大小與原始人臉圖像樣本庫中的原始人臉圖像樣本的大小相同；
將進行了大小歸一化處理后的人臉圖像進行光照補償處理，使得人臉圖像的亮度、對比度和直方圖分布均勻化；將進行了光照補償處理后的人臉圖像進行去噪處理，使得減少人臉圖像的噪聲；
所述將進行了光照補償處理后的人臉圖像進行去噪處理包括：
將人臉圖像分別按照行、列、左對角以及右對角方向進行一維展開得到四個向量；將四個向量中的每一個分別進行中值濾波去噪；
將四個向量中的每一個分別進行emd去噪；
根據(jù)中值濾波去噪后的四個向量獲得四個方向上的中值濾波去噪圖像；
根據(jù)emd去噪后的四個向量獲得四個方向上的emd去噪圖像；
將四個方向上的中值濾波去噪圖像和四個方向上的emd去噪圖像進行加和平均得到最終的去噪圖像；
所述特征點的特征值包括以下參數(shù)值：位置、距離、角度、弧度、曲率、形狀、直方圖。
進一步，中值濾波的方法為：給定圖像f(x，y)中的每一個點(m，n)的鄰域a，設a含有n個像素{a1，a2，---，an}，將按像素大小排序，若n是奇數(shù)時，則位于中間的那個像素值就是修改后圖像g(x，y)在f(m，n)處的像素值，若n是偶數(shù)時，則取中間兩個像素的平均值就是修改后圖像g(x，y)在(m，n)處的像素值，具體表達式如下：
本發(fā)明具有的優(yōu)點和積極效果是：由于本發(fā)明實現(xiàn)了在低光照強度下的補光和、人臉的識別和自動對焦的功能，操作簡單，照片清晰度高；距離測量模塊測量了攝影裝置和被拍攝對象的距離，便于變焦模塊進行調(diào)焦處理；變焦模塊實現(xiàn)了對攝影裝置的自動變焦與對焦，提高了攝影圖像的清晰度；臉部識別模塊實現(xiàn)了對被拍攝對象為人物時，對人面部的自動識別，提高了臉的清晰度；ccd模塊用于將拍攝的圖像轉(zhuǎn)化為電信號，實現(xiàn)了影像數(shù)字化的轉(zhuǎn)化；儲存模塊將拍攝的影像儲存起來，留作紀念，防止了影響的丟失。
本發(fā)明提供的圖像處理方法，不同于傳統(tǒng)的方法，本發(fā)明利用濾波器構(gòu)造待評價圖像的參考圖像，計算變化前后圖像邊緣統(tǒng)計信息的比值作為評價指標。本發(fā)明的原理簡單，實現(xiàn)了圖像模糊度評價的內(nèi)容無關(guān)性和實時性，可以快速準確評價比較任何圖像之間的模糊度，從而得出清晰的圖像。
在本發(fā)明中，所述將進行了光照補償處理后的人臉圖像進行中值濾波和emd去噪的圖像，通過對經(jīng)過大小歸一化和光照補償處理后使得去噪效果顯著提高。本發(fā)明的人臉識別方法，實現(xiàn)了對人臉圖像的快速識別、準確識別以及較強的自適應識別能力。
附圖說明
圖1是本發(fā)明實施例提供的攝影設備的控制方法結(jié)構(gòu)示意圖。
圖中：1、距離測量模塊；2、變焦模塊；3、光照強度測量模塊；4、快門控制模塊；5、攝像模塊；6、臉部識別模塊；7、ccd模塊；8、圖像處理模塊；9、儲存模塊；10、顯示模塊；11、光圈位置移動模塊；12、對焦模塊；13、補光模塊；14、攝影模式調(diào)整模塊；15、參數(shù)設定模塊。
具體實施方式
為能進一步了解本發(fā)明的發(fā)明內(nèi)容、特點及功效，茲例舉以下實施例，并配合附圖詳細說明如下。
下面結(jié)合附圖1對本發(fā)明的結(jié)構(gòu)作詳細的描述。
本發(fā)明實施例提供的攝影設備的控制方法，包括距離測量模塊1，所述距離測量模塊1與變焦模塊2連接；所述變焦模塊2用于調(diào)整拍攝圖像的清晰度，所述變焦模塊2包括光圈位置移動模塊11和對焦模塊12，所述光圈位置移動模塊和對焦模塊均通過導線與距離測量模塊連接，所述光圈位置移動模塊用于自動調(diào)整光圈的位置，所述對焦模塊用于自動調(diào)整與攝影圖像的對焦清晰度；
所述變焦模塊2與光照強度測量模塊3連接；所述光照強度測量模塊3用于測量拍攝環(huán)境下的光照強度；
所述光照強度測量模塊3包括補光模塊13，所述補光模塊13用于對拍攝狀態(tài)的光照強度進行補充，所述補光模塊13根據(jù)光照強度測量模塊3測得的光照強度調(diào)整補光強度的大??；所述光照強度測量模塊3與快門控制模塊4連接，所述快門控制模塊4用于控制攝像裝置開啟和關(guān)閉；所述快門控制模塊4包括攝影模式調(diào)整模塊14與參數(shù)設定模塊15；
所述攝影模式調(diào)整模塊14需要手動進行調(diào)節(jié)，所述參數(shù)設定模塊15可自動調(diào)節(jié)，所述快門控制模塊4與攝像模塊5連接，所述攝像模塊5用于拍攝影像，所述攝像模塊5與臉部識別模塊6連接；
所述臉部識別模塊6用于識別被拍攝者的面部，所述臉部識別模塊6與ccd模塊7連接，所述ccd模塊7用于將拍攝的圖像轉(zhuǎn)換為電信號，所述ccd模塊7與圖像處理模塊8連接；所述圖像處理模塊8用于將轉(zhuǎn)化的電信號再轉(zhuǎn)化成圖像信號；
所述圖像處理模塊8與儲存模塊9連接，所述儲存模塊9用于對拍攝的圖像進行儲存，所述儲存模塊9的內(nèi)存至少為32gb；
所述儲存模塊9與顯示模塊10連接，所述顯示模塊10用于顯示拍攝的圖像。
進一步，圖像處理模塊的處理方法包括：
利用高通/低通濾波器對灰度圖像進行濾波處理以構(gòu)造待評價圖像的參考圖像，采用3*3均值濾波器，利用濾波模板遍歷圖像每個像素，每次將模板中心置于當前像素，以模板內(nèi)所有像素的平均值作為當前像素新值，模板如下：
分別計算圖像濾波前后各自邊緣灰度信息，濾波處理前的待評價圖像f統(tǒng)計信息為sum_orig，濾波處理后的參考圖像f2統(tǒng)計信息為sum_filter，具體計算公式如下：
其中，w1與w2是根據(jù)離中心像素的距離設定的權(quán)值，w1＝1，w2＝1/3；
將得出的圖像濾波前后邊緣灰度統(tǒng)計信息的比值作為模糊度指標，為方便評價，取較大的為分母，較小的為分子，保持該值介于(0，1)之間；
根據(jù)最佳視覺效果的dmos范圍得出對應的一個模糊度指標范圍[min，max]；
若圖像模糊度指標小于min，說明圖像濾波前后變化很大，原圖像過于銳化，則利用低通濾波器進行濾波調(diào)整；同理若大于max，說明圖像濾波前后變化很小，原圖像過于模糊，則利用高通濾波器進行濾波調(diào)整，以達到更佳視覺效果。
進一步，所述根據(jù)最佳視覺效果的dmos范圍得出對應的一個模糊度指標范圍[min，max]，具體包括：利用得出的圖像濾波前后邊緣灰度統(tǒng)計信息的比值作為模糊度指標，然后利用擬合工具plot(value，dmos)建立評價值value與dmos之間的映射關(guān)系，根據(jù)最佳視覺效果對應的dmos范圍得出對應的一個模糊評價值范圍[min，max]。
進一步，臉部識別模塊的識別方法包括：
接收人臉圖像并生成人臉圖像的信號；
根據(jù)接收人臉圖像的信號的特征譜確定決策平面；
判斷接收人臉圖像的信號的通信信道是否呈現(xiàn)準用靜態(tài)變換特性；
在所述通信信道呈現(xiàn)準用靜態(tài)變換特性時，利用支持向量機方法在所述決策平面中選出決策邊界；
在通信信道沒有呈現(xiàn)準用靜態(tài)變換特性時，利用模糊聚類方法在所述決策平面中選出決策邊界；
將選出決策邊界的人臉圖像保存在臉部識別模塊設置的圖像數(shù)據(jù)庫中；
將保存在臉部識別模塊設置的圖像數(shù)據(jù)庫中的人臉圖像進行預處理；
提取預處理后的人臉圖像的特征點，并根據(jù)所述特征點計算相對于所述特征點的特征值；
根據(jù)所計算的相對于所述特征點的特征值、以及原始人臉圖像數(shù)據(jù)庫中的原始人臉圖像樣本的特征值，判斷人臉圖像中的人臉是否為已注冊人臉。
進一步，根據(jù)所述酉變換矩陣中的主對角線元素和副對角線元素計算出接收信號的能量特征譜包括：
對副對角線元素組成的矩陣進行平方并乘以主對角線元素組成的矩陣，得到接收信號的能量特征譜；
從所述能量特征譜中獲取決策平面包括：
根據(jù)所述能量特征譜的能量集中度、波形對稱性和局部波形函數(shù)方差從所述能量特征譜中提取至少一組特征向量；
按照模式分類的方式從提取的特征向量中獲取作為決策平面的特征向量；
所述接收信號的離散信號向量通過奈奎斯特定律采樣得到，并且采樣長度涵蓋接收信號的預定比例能量；
所述根據(jù)接收信號的特征譜確定決策平面包括：
對接收信號的離散信號向量進行線性變換得到酉變換矩陣；
根據(jù)所述酉變換矩陣中的主對角線元素和副對角線元素計算出接收信號的能量特征譜；
從所述能量特征譜中獲取決策平面。
所述對接收信號的離散信號向量進行線性變換得到酉變換矩陣中，對接收信號的離散信號向量s(t)進行線性變換，按如下公式進行：
將
其中，a表示信號的幅度，a(m)表示信號的碼元符號，p(t)表示成形函數(shù)，fc表示信號的載波頻率，
進一步，所述將保存在臉部識別模塊設置的圖像數(shù)據(jù)庫中的人臉圖像進行預處理包括：
將人臉圖像進行大小歸一化處理，使得人臉圖像的大小與原始人臉圖像樣本庫中的原始人臉圖像樣本的大小相同；
將進行了大小歸一化處理后的人臉圖像進行光照補償處理，使得人臉圖像的亮度、對比度和直方圖分布均勻化；將進行了光照補償處理后的人臉圖像進行去噪處理，使得減少人臉圖像的噪聲；
所述將進行了光照補償處理后的人臉圖像進行去噪處理包括：
將人臉圖像分別按照行、列、左對角以及右對角方向進行一維展開得到四個向量；將四個向量中的每一個分別進行中值濾波去噪；
將四個向量中的每一個分別進行emd去噪；
根據(jù)中值濾波去噪后的四個向量獲得四個方向上的中值濾波去噪圖像；
根據(jù)emd去噪后的四個向量獲得四個方向上的emd去噪圖像；
將四個方向上的中值濾波去噪圖像和四個方向上的emd去噪圖像進行加和平均得到最終的去噪圖像；
所述特征點的特征值包括以下參數(shù)值：位置、距離、角度、弧度、曲率、形狀、直方圖。
進一步，中值濾波的方法為：給定圖像f(x，y)中的每一個點(m，n)的鄰域a，設a含有n個像素{a1，a2，---，an}，將按像素大小排序，若n是奇數(shù)時，則位于中間的那個像素值就是修改后圖像g(x，y)在f(m，n)處的像素值，若n是偶數(shù)時，則取中間兩個像素的平均值就是修改后圖像g(x，y)在(m，n)處的像素值，具體表達式如下：
下面結(jié)合工作原理對本發(fā)明的結(jié)構(gòu)作進一步描述。
本發(fā)明拍攝時，距離測量模塊1對拍攝位置和被拍攝者的距離進行測量，變焦模塊2根據(jù)測得的距離控制光圈位置移動模塊11調(diào)整光圈，然后再用對焦模塊12進行對焦，提高照片清晰度，光照強度測量模塊3測量拍攝地的光照強度，用補光模塊13根據(jù)測得的光照強度進行補光，然后根據(jù)快門控制模塊4進行參數(shù)的設定和拍攝模式的調(diào)整，快門控制模塊4開啟拍攝模塊5對其進行拍攝，臉部識別模塊6在拍攝過程中，對拍攝到的人物面部進行識別，ccd模塊7對拍攝的影像進行轉(zhuǎn)化，將影像轉(zhuǎn)化為電信號，圖像處理模塊8再將電信號轉(zhuǎn)化為圖像，儲存模塊9對處理過的圖像進行儲存，顯示模塊10將拍攝的影像顯示出來；本發(fā)明實現(xiàn)了在低光照強度下的補光和、人臉的識別和自動對焦的功能，操作簡單，照片清晰度高；距離測量模塊1測量了攝影裝置和被拍攝對象的距離，便于變焦模塊進行調(diào)焦處理；變焦模塊2實現(xiàn)了對攝影裝置的自動變焦與對焦，提高了攝影圖像的清晰度；臉部識別模塊6實現(xiàn)了對被拍攝對象為人物時，對人面部的自動識別，提高了臉的清晰度；ccd模塊7用于將拍攝的圖像轉(zhuǎn)化為電信號，實現(xiàn)了影像數(shù)字化的轉(zhuǎn)化；儲存模塊9將拍攝的影像儲存起來，留作紀念，防止了影響的丟失。
以上所述僅是對本發(fā)明的較佳實施例而已，并非對本發(fā)明作任何形式上的限制，凡是依據(jù)本發(fā)明的技術(shù)實質(zhì)對以上實施例所做的任何簡單修改，等同變化與修飾，均屬于本發(fā)明技術(shù)方案的范圍內(nèi)。