一种场景预测方法及终端、存储介质技术

本申请实施例提供了一种场景预测方法及终端、存储介质，包括：通过色温传感器获取目标频率通道的目标直流分量；基于目标直流分量，获取第一光频率信息和第二光频率信息；获取与第一光频率信息对应的第一光强信息，第一光频率信息为目标直流分量中幅值最大的光频率信息；获取与第二光频率信息对应的第二光强信息，第二光频率信息的幅值与第一光频率信息的幅值相邻；根据当前图像信息的可交换图像文件信息，获取拍摄亮度特征；将拍摄亮度特征、第一光频率信息、第一光强信息、第二光频率信息和第二光强信息输入预设分类模型中，得到场景预测结果。

【技术实现步骤摘要】
一种场景预测方法及终端、存储介质
本申请涉及图像处理领域，尤其涉及一种场景预测方法及终端、存储介质。
技术介绍
在进行图像处理时，如果可以确定出当前图像所处的场景，如室内场景或室外场景，便有助于获得更高的图像还原效果。也就是说，场景预测会成为终端进行图像处理时所需要的重要功能之一。目前，终端在进行场景预测时，既可以通过部署一些额外的辅助设备采集特定数据后进行室内外场景的识别；还可以借助图像处理的方法进行室内外场景的区分。然而，借助额外的辅助设备进行场景预测，在部署阶段代价较高并且准备工作复杂，极大地限制了场景预测的普适性和易用性，便捷性较差；而目前基于图像处理进行场景预测的方法，具有较高的计算复杂度，降低了预测效率，且场景预测的精确度较差。
技术实现思路
本申请实施例提供一种场景预测方法及终端、存储介质，能够减低预测的复杂度，提高预测效率和场景预测的精确度。本申请的技术方案是这样实现的：本申请实施例提供一种场景预测方法，所述方法包括：通过色温传感器获取目标频率通道的目标直流分量；基于所述目标直流分量，获取第一光频率信息和第二光频率信息；获取与所述第一光频率信息对应的第一光强信息，所述第一光频率信息为所述目标直流分量中幅值最大的光频率信息；获取与所述第二光频率信息对应的第二光强信息，所述第二光频率信息的幅值与所述第一光频率信息的幅值相邻；根据当前图像信息的可交换图像文件信息，获取拍摄亮度特征；将所述拍摄亮度特征、所述第一光频率信息、所述第一光强信息、所述第二光频率信息和所述第二光强信息输入预设分类模型中，得到场景预测结果。在上述方法中，所述通过色温传感器获取目标频率通道的目标直流分量，包括：通过所述色温传感器，获取所述目标频率通道的第一时域信息；对所述第一时域信息进行时频变换操作，得到第一频域信息；对所述目标频率通道的所述第一频域信息取直流分量，得到所述目标直流分量。在上述方法中，所述将所述拍摄亮度特征、所述第一光频率信息、所述第一光强信息、所述第二光频率信息和所述第二光强信息输入预设分类模型中，得到场景预测结果，包括：对所述拍摄参数进行归一化处理，得到归一化后的所述拍摄参数；按照预设频率值，分别对所述第一光频率信息和所述第二光频率信息进行归一化处理，得到归一化后的所述第一光频率信息和归一化后的所述第二光频率信息；按照预设光强值，分别对所述第一光强信息和所述第二光强信息进行归一化处理，得到归一化后的所述第一光强信息和归一化后的所述第二光强信息；利用所述预设分类模型训练得到的分类参数，对所述归一化后的所述拍摄亮度特征、归一化后的所述第一光频率信息、归一化后的所述第一光强信息、归一化后的所述第二光频率信息和归一化后的所述第二光强信息进行场景预测，得到所述场景预测结果。在上述方法中，所述将所述拍摄亮度特征、所述第一光频率信息、所述第一光强信息、所述第二光频率信息和所述第二光强信息输入预设分类模型中，得到场景预测结果之前，所述方法还包括：获取训练样本图像的训练样本数据和所述训练样本图像的训练样本场景；将所述训练样本数据输入初始分类模型中，得到样本分类结果；将所述训练样本场景和所述样本分类结果输入预设损失函数中，得到损失函数值；利用所述损失函数值，对所述初始分类模型进行训练，得到预设分类模型和所述分类参数。在上述方法中，所述获取训练样本图像的训练样本数据，包括：获取所述训练样本图像中目标频率通道的目标样本直流分量；从所述目标样本直流分量中，提取第一样本光频率信息和第二样本光频率信息，并获取所述第一样本光频率信息对应的所述第一样本光强信息和所述第二样本光频率信息对应的所述第二样本光强信息；从所述训练样本图像的样本可交换图像文件信息中，获取样本拍摄亮度特征；将所述样本拍摄亮度特征、所述第一样本光频率信息、所述第一样本光强信息、所述第二样本光频率信息和所述第二样本光强信息确定为所述训练样本数据。在上述方法中，所述将所述训练样本数据输入初始分类模型中，得到样本分类结果，包括：将所述样本拍摄亮度特征、所述第一样本光频率信息、所述第一样本光强信息、所述第二样本光频率信息和所述第二样本光强信息输入所述初始分类模型中，得到所述样本分类结果。在上述方法中，所述拍摄亮度特征包括：光圈值、快门速度和感光度。本申请实施例提供一种终端，所述终端包括：获取单元，用于通过色温传感器获取目标频率通道的目标直流分量；基于所述目标直流分量，获取第一光频率信息和第二光频率信息；获取与所述第一光频率信息对应的第一光强信息，所述第一光频率信息为所述目标直流分量中幅值最大的光频率信息；获取与所述第二光频率信息对应的第二光强信息，所述第二光频率信息的幅值与所述第一光频率信息的幅值相邻；根据当前图像信息的可交换图像文件信息，获取拍摄亮度特征；场景预测单元，用于将所述拍摄亮度特征、所述第一光频率信息、所述第一光强信息、所述第二光频率信息和所述第二光强信息输入预设分类模型中，得到场景预测结果。本申请实施例提供一种终端，所述终端包括：处理器、存储器及通信总线；所述处理器执行存储器存储的运行程序时实现如上述任一项所述的方法。本申请实施例提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，应用于终端，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的方法。本申请实施例提供了一种场景预测方法及终端、存储介质，该方法包括：通过色温传感器获取目标频率通道的目标直流分量；基于目标直流分量，获取第一光频率信息和第二光频率信息；获取与第一光频率信息对应的第一光强信息，第一光频率信息为目标直流分量中幅值最大的光频率信息；获取与第二光频率信息对应的第二光强信息，第二光频率信息的幅值与第一光频率信息的幅值相邻；根据当前图像信息的可交换图像文件信息，获取拍摄亮度特征；将拍摄亮度特征、第一光频率信息、第一光强信息、第二光频率信息和第二光强信息输入预设分类模型中，得到场景预测结果。采用上述实现方案，终端利用单通道的光频率信息和频率强度作为分类特征参与室内外分类，并利用拍摄亮度特征作为辅助分类特征参与室内外分类，能够根据室内外场景对应的不同的拍摄亮度特征进行室内外分类，进而提高场景预测的精确度，且终端利用拍摄亮度值、第一光强信息、第二光频率信息和第二光强信息进行场景预测，降低了预测的复杂度，进而提高了预测效率。附图说明图1为本申请实施例提供的一种场景预测方法的流程图一；图2为本申请实施例提供的一种示例性的色温传感器在终端显示屏一侧的摆放位置示意图；图3为本申请实施例提供的一种示例性的色温传感器在终端后置摄像头一侧的摆放位置示意图；图4为本申请实施例提供的一种示例性的频率通道对应的时域信息示意图；图5为本申请实施例提供的一种示例性的对时域信息进行时频转换得到的频域信息的示意图；图6为本本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种场景预测方法，其特征在于，所述方法包括：/n通过色温传感器获取目标频率通道的目标直流分量；/n基于所述目标直流分量，获取第一光频率信息和第二光频率信息；/n获取与所述第一光频率信息对应的第一光强信息，所述第一光频率信息为所述目标直流分量中幅值最大的光频率信息；/n获取与所述第二光频率信息对应的第二光强信息，所述第二光频率信息的幅值与所述第一光频率信息的幅值相邻；/n根据当前图像信息的可交换图像文件信息，获取拍摄亮度特征；/n将所述拍摄亮度特征、所述第一光频率信息、所述第一光强信息、所述第二光频率信息和所述第二光强信息输入预设分类模型中，得到场景预测结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种场景预测方法，其特征在于，所述方法包括：
通过色温传感器获取目标频率通道的目标直流分量；
基于所述目标直流分量，获取第一光频率信息和第二光频率信息；
获取与所述第一光频率信息对应的第一光强信息，所述第一光频率信息为所述目标直流分量中幅值最大的光频率信息；
获取与所述第二光频率信息对应的第二光强信息，所述第二光频率信息的幅值与所述第一光频率信息的幅值相邻；
根据当前图像信息的可交换图像文件信息，获取拍摄亮度特征；
将所述拍摄亮度特征、所述第一光频率信息、所述第一光强信息、所述第二光频率信息和所述第二光强信息输入预设分类模型中，得到场景预测结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过色温传感器获取目标频率通道的目标直流分量，包括：
通过所述色温传感器，获取所述目标频率通道的第一时域信息；
对所述第一时域信息进行时频变换操作，得到第一频域信息；
对所述目标频率通道的所述第一频域信息取直流分量，得到所述目标直流分量。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述拍摄亮度特征、所述第一光频率信息、所述第一光强信息、所述第二光频率信息和所述第二光强信息输入预设分类模型中，得到场景预测结果，包括：
对所述拍摄参数进行归一化处理，得到归一化后的所述拍摄参数；
按照预设频率值，分别对所述第一光频率信息和所述第二光频率信息进行归一化处理，得到归一化后的所述第一光频率信息和归一化后的所述第二光频率信息；
按照预设光强值，分别对所述第一光强信息和所述第二光强信息进行归一化处理，得到归一化后的所述第一光强信息和归一化后的所述第二光强信息；
利用所述预设分类模型训练得到的分类参数，对所述归一化后的所述拍摄亮度特征、归一化后的所述第一光频率信息、归一化后的所述第一光强信息、归一化后的所述第二光频率信息和归一化后的所述第二光强信息进行场景预测，得到所述场景预测结果。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述拍摄亮度特征、所述第一光频率信息、所述第一光强信息、所述第二光频率信息和所述第二光强信息输入预设分类模型中，得到场景预测结果之前，所述方法还包括：
获取训练样本图像的训练样本数据和所述训练样本图像的训练样本场景；
将所述训练样本数据输入初始分类模型中，得到样本分类结果；

【专利技术属性】
技术研发人员：王琳，
申请(专利权)人：OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44