优化包围曝光方法、系统、存储介质及其计算机设备与流程

1.本发明涉及图像拍摄技术领域，尤其涉及一种优化包围曝光方法、系统、存储介质及其计算机设备。


背景技术：

2.传统包围曝光，根据固定ev(exposure values，反映曝光多少的一个量)步长进行取帧，为了获取更多信息，可能需要采集很多帧，导致画面信息冗余，同时降低后期融合速度，增加了融合难度。
3.现有技术提供了一种基于最优曝光的最小包围曝光集合获取方法和流程，但其需要预选一个静态场景进行参数调试。
4.综上可知，现有的方法在实际使用上，存在着较多的问题，所以有必要加以改进。


技术实现要素：

5.针对上述的缺陷，本发明的目的在于提供一种优化包围曝光方法，系统、存储介质及其计算机设备，能够大幅降低服务成本，提高业务系统的运行效率；无需再为访问不同系统切换浏览器。
6.为了实现上述目的，本发明提供一种优化包围曝光方法，包括：
7.获取步骤，获取实时预览图像；
8.统计分析步骤，将所述预览图像的图象亮度进行统计分析，以分别获得所述预览图像的高光和低光的占比信息；
9.划分拍摄步骤，根据所述占比信息以划分出至少一roi(region of interest，感兴趣区域)，对划分后的所述roi分别进行测光并拍摄图像数据；
10.图像处理步骤，对所述图像数据进行增强和/或合成处理，以生成最终图像。
11.可选的，所述统计分析步骤进一步包括：
12.根据所述预览图像的所述图象亮度以建立直方图，并对所述直方图统计分析获得所述占比信息。
13.所述统计分析步骤包括：
14.滤波步骤，读取yuv(一种颜色编码方法)格式的所述预览图像，并对所述预览图像的明亮度进行高斯滤波；
15.占比统计步骤，统计分析所述明亮度为240～255的高光占比以及所述明亮度为0～10的低光占比。
16.所述划分拍摄步骤包括：
17.划分步骤，若所述高光占比大于预设的第一阈值和/或所述低光占比大于预设的第二阈值，则划分出所述预览图像的高光roi和/或低光roi；
18.拍摄步骤，分别将所述高光roi和/或所述低光roi设为测光区以拍摄一帧高光图像数据和/或一帧低光图像数据。
19.还提供了一种优化包围曝光系统，包括有：
20.获取单元，用于获取实时预览图像；
21.统计分析单元，用于将所述预览图像的图象亮度进行统计分析，以分别获得所述预览图像的高光和低光的占比信息；
22.划分拍摄单元，用于根据所述占比信息以划分出至少一roi，对划分后的所述roi分别进行测光并拍摄图像数据；
23.图像处理单元，用于对所述图像数据进行增强和/或合成处理，以生成最终图像。
24.可选的，所述统计分析单元进一步用于：
25.根据所述预览图像的所述图象亮度以建立直方图，并对所述直方图统计分析获得所述占比信息。
26.所述统计分析单元包括有：
27.滤波子单元，用于读取yuv格式的所述预览图像，并对所述预览图像的明亮度进行高斯滤波；
28.占比统计子单元，用于统计分析所述明亮度为240～255的高光占比以及所述明亮度为0～10的低光占比。
29.所述划分拍摄单元包括有：
30.划分子单元，用于若所述高光占比大于预设的第一阈值和/或所述低光占比大于预设的第二阈值，则划分出所述预览图像的高光roi和/或低光roi；
31.拍摄子单元，用于分别将所述高光roi和/或所述低光roi设为测光区以拍摄一帧高光图像数据和/或一帧低光图像数据。
32.另外，还提供了一种存储介质和计算机设备，所述存储介质用于存储一种用于执行上述优化包围曝光方法的计算机程序。
33.所述计算机设备包括存储介质、处理器以及存储在所述存储介质上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的优化包围曝光方法。
34.本发明所述的优化包围曝光方法及其系统，通过获取实时预览图像，对预览图像的高光和低光进行统计分析，根据统计分析结果划分最优高光、中间、低光roi；进而针对划分后的roi拍摄图像数据，并将获取的图像数据进行增强和/或合成处理。借此，可提升超级夜景、hdr(high-dynamic range，高动态范围图像)图像质量；减少超级夜景图像、hdr画质调试工作量，提升超级夜景、hdr算法集成效率。
附图说明
35.图1为本发明优选实施例所述优化包围曝光方法的步骤流程图；
36.图2为本发明优选实施例所述优化包围曝光方法的所述统计分析步骤可选的步骤流程图；
37.图3为本发明优选实施例所述优化包围曝光方法的所述划分拍摄步骤可选的步骤流程图；
38.图4为本发明优选实施例所述优化包围曝光系统的结构示意框图；
39.图5为本发明优选实施例所述优化包围曝光系统优选的所述统计分析单元的结构
框图；
40.图6为本发明优选实施例所述优化包围曝光系统优选的所述划分拍摄单元的结构框图；
41.图7为本发明优选实施例所述优化包围曝光方法具体流程示意框图。
具体实施方式
42.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
43.需要说明的，本说明书中针对“一个实施例”、“实施例”、“示例实施例”等的引用，指的是描述的该实施例可包括特定的特征、结构或特性，但是不是每个实施例必须包含这些特定特征、结构或特性。此外，这样的表述并非指的是同一个实施例。进一步，在结合实施例描述特定的特征、结构或特性时，不管有没有明确的描述，已经表明将这样的特征、结构或特性结合到其它实施例中是在本领域技术人员的知识范围内的。
44.此外，在说明书及后续的权利要求当中使用了某些词汇来指称特定组件或部件，所属领域中具有通常知识者应可理解，制造商可以用不同的名词或术语来称呼同一个组件或部件。本说明书及后续的权利要求并不以名称的差异来作为区分组件或部件的方式，而是以组件或部件在功能上的差异来作为区分的准则。在通篇说明书及后续的权利要求书中所提及的“包括”和“包含”为一开放式的用语，故应解释成“包含但不限定于”。以外，“连接”一词在此系包含任何直接及间接的电性连接手段。间接的电性连接手段包括通过其它装置进行连接。
45.图1示出本发明优选实施例所述的优化包围曝光方法，包括步骤：
46.s101：获取实时预览图像；
47.s102：将预览图像的图象亮度进行统计分析，以分别获得预览图像的高光和低光的占比信息；通过读取该预览图像的信息来获取到图像呈现的图像亮度，统计分析其中的高光和低光占图像的占比信息。
48.s103：根据所述占比信息以划分出至少一roi，对划分后的roi分别进行测光并拍摄图像数据；根据获取到的占比信息判断是否存在过曝或欠曝的情况，例如高光的占比较高则存在过曝情况，低光的占比较高则存在欠曝情况，进而通过占比信息将高光区域和/或低光区域划分为图像感兴趣区域，针对划分后的感兴趣区域分别拍摄对应的图像数据。
49.s104：对图像数据进行增强和/或合成处理，以生成最终图像。通过上述获取到的至少一图像数据进行增强处理，若获取到多个图像数据则将其进行多帧合成处理，以获取最优的曝光组合，避免了前期的参数调试，避免人工调试。即所述优化包围曝光根据场景画面统计分析结果，获取1～3帧图像即可以满足提升画面质量的效果，避免固定ev步长取帧导致信息不足或冗余的问题。
50.可选的，步骤s102进一步包括：根据预览图像的图象亮度以建立直方图，并对直方图统计分析获得所述占比信息。通过对预览图像进行直方图统计分析，根据获取到的直方图信息，将预览图像划分为1～3的roi，若预览图像中高光的占比较高，则划分出对应的高光区域；若预览图像中低光的占比较高，则划分出对应的低光区域；其余即不满足高光和低
光的区域划分为中间区域。因此，本实施例至少划分出一roi，即上述的中间区域；至多可划分出三个roi，分别对应高光、中间和低光的区域。
51.参见图2，可选的，步骤s102包括有：
52.s1021：读取yuv格式的预览图像，并对预览图像的明亮度进行高斯滤波；yuv是编译true-color颜色空间(color space)的种类，其中“y”表示明亮度(luminance或luma)，也就是灰阶值，“u”和“v”表示的则是色度(chrominance或chroma)，作用是描述影像色彩及饱和度，用于指定像素的颜色。通过读取yuv格式的预览图像以获取到其明亮度，即亮度分量y值；进而对获取到的y值进行高斯滤波，以避免噪声影响；结合到上述直方图统计分析中，高斯滤波可避免噪声影响直方图统计。
53.s1022：统计分析明亮度为240～255的高光占比以及明亮度为0～10的低光占比。即通过统计分析获得y值在240～255之间即为高光，y值在0～10之间的即为低光，两者中间即为中间正常曝光。根据上述y值的分类来统计该预览图像中的高光和低光的占比。
54.参见图3，可选的，步骤s103包括：
55.s1031：若高光占比大于预设的第一阈值和/或低光占比大于预设的第二阈值，则划分出预览图像的高光roi和/或低光roi；提前预设分别对应高光和低光的第一阈值和第二阈值；当高光占比超过该第一阈值，即判定其对应存在过曝情况；当低光占比超过第二阈值，则判定其对应存在欠曝情况。因此根据判定结果存在的过曝和/或欠曝情况，来划分出预览图像中的高光roi和/或低光roi。例如预览图像中即存在部分位置过曝情况，又存在部分位置欠曝情况，则将其对应划分出一高光roi和低光roi。若仅存在过曝情况则对应划分出高光roi，反之若仅存在欠曝情况，则对应划分出低光roi。
56.可选的，步骤s1031进一步包括：通过积分图技术计算出预览图像中的所述高光roi和/或低光roi。采用积分图技术，快速分别计算最大高光区域和最大低光区域，作为roi，即是高光区、低光区。
57.s1032：分别将高光roi和/或低光roi设为测光区以拍摄一帧高光图像数据和/或一帧低光图像数据。针对划分出的高光roi和/或低光roi分别进行拍摄来获取对应高光和/或低光的图像数据。
58.可选的，步骤s1032进一步包括：根据所述高光roi和/或低光roi的面积占比以设置曝光补偿参数，并结合所述测光区以拍摄一帧高光图像数据和/或一帧低光图像数据。如果存在高光区，则设定该区域为测光区域并且根据高光区的面积占比设置曝光补偿参数，拍摄1帧，以获取高光区的细节信息。如果存在低光区，则设定该区域为测光区域和并根据低光区的面积占比设置曝光补偿参数，拍摄1帧，以获取暗部细节信息。针对划分的roi分别测光，设置曝光及isp(image signal processing，图像信号处理)参数，拍照获取1～3帧图像数据。
59.进一步的，步骤s104包括：将高光roi和/或低光roi以外的预览图像的正常曝光图像数据，与所述高光图像数据和/或低光图像数据进行多帧融合并增强处理，以生成最终图像。处于高光roi和/或低光roi之外的区域拍摄的为正常曝光图像数据，将其与上述获得的高光图像数据和/或低光图像数据进行多帧融合并增强处理，以获取最优的曝光组合，避免了前期的参数调试，避免人工调试；即所述优化包围曝光根据场景画面统计分析结果，获取1～3帧图像即可以满足提升画面质量的效果，避免固定ev步长取帧导致信息不足或冗余的
问题。
60.一种实施例中，可选的，步骤s103还包括：若高光占比小于所述第一阈值且低光占比小于所述第二阈值，则将预览图像的范围覆盖为所述roi并进行拍摄。即此时不存在高光区和低光区，则认为当前图像能覆盖场景的动态范围，为正确曝光(图像已包含场景所有细节信息，即最优曝光)，不需要增加帧数，仅需将预览图像的整个范围作为roi进行测光拍摄。步骤s104进一步的包括：将预览图像拍摄的数据进行增强处理，以生成所述最终图像。
61.因此，步骤s104可根据前面获取的1～3帧图像，进行合成，增强处理，生成包含场景更多细节信息的图像。
62.参见图7，本实施例优选采用如下步骤流程：
63.1、获取实时预览图像；2、读取预览图像中的数据；3、建立直方图进行直方图统计分析；4、根据分析获得的直方图信息以根据实际场景划分出中间区和/或高光区和/或低光区；5、分别针对高光区、中间区和/或低光区测光拍照；6、获取的1～3帧的图像数据进行多帧融合处理，从而得到的最终图像。该方法根据场景自适应以实现优化包围曝光，即提升超级夜景、hdr图像质量；又减少超级夜景图像、hdr画质调试工作量，提升超级夜景、hdr算法集成效率。
64.图4示出了本发明优选实施例所述的优化包围曝光系统100，包括有获取单元10、统计分析单元20、划分拍摄单元30以及图像处理单元40，其中：
65.获取单元10用于获取实时预览图像；统计分析单元20用于将预览图像的图象亮度进行统计分析，以分别获得预览图像的高光和低光的占比信息；划分拍摄单元30用于根据所述占比信息以划分出至少一roi，对划分后的roi分别进行测光并拍摄图像数据；图像处理单元40用于对图像数据进行增强和/或合成处理，以生成最终图像。
66.通过读取该预览图像的信息来获取到图像呈现的图像亮度，统计分析其中的高光和低光占图像的占比信息。根据获取到的占比信息判断是否存在过曝或欠曝的情况，例如高光的占比较高则存在过曝情况，低光的占比较高则存在欠曝情况，进而通过占比信息将高光区域和/或低光区域划分为图像感兴趣区域，针对划分后的感兴趣区域分别拍摄对应的图像数据。通过上述获取到的至少一图像数据进行增强处理，若获取到多个图像数据则将其进行多帧合成处理，以获取最优的曝光组合，避免了前期的参数调试，避免人工调试。即所述优化包围曝光根据场景画面统计分析结果，获取1～3帧图像即可以满足提升画面质量的效果，避免固定ev步长取帧导致信息不足或冗余的问题。
67.可选的，统计分析单元20进一步用于：根据预览图像的图象亮度以建立直方图，并对所述直方图统计分析获得占比信息。
68.参见图5，可选的，统计分析单元20包括有滤波子单元21和占比统计子单元22，其中：
69.滤波子单元21用于读取yuv格式的预览图像，并对预览图像的明亮度进行高斯滤波；占比统计子单元22用于统计分析明亮度为240～255的高光占比以及明亮度为0～10的低光占比。通过读取yuv格式的预览图像以获取到其明亮度，即亮度分量y值；进而对获取到的y值进行高斯滤波，以避免噪声影响；结合到上述直方图统计分析中，高斯滤波可避免噪声影响直方图统计。统计分析获得y值在240～255之间即为高光，y值在0～10之间的即为低光，两者中间即为中间正常曝光。根据上述y值的分类来统计该预览图像中的高光和低光的
占比。
70.参见图6，可选的，划分拍摄单元30包括有划分子单元31和拍摄子单元32，其中：
71.划分子单元31用于若高光占比大于预设的第一阈值和/或低光占比大于预设的第二阈值，则划分出预览图像的高光roi和/或低光roi；拍摄子单元32用于分别将所述高光roi和/或低光roi设为测光区以拍摄一帧高光图像数据和/或一帧低光图像数据。当高光占比超过该第一阈值，即判定其对应存在过曝情况；当低光占比超过第二阈值，则判定其对应存在欠曝情况。因此根据判定结果存在的过曝和/或欠曝情况，来划分出预览图像中的高光roi和/或低光roi。例如预览图像中即存在部分位置过曝情况，又存在部分位置欠曝情况，则将其对应划分出一高光roi和低光roi。若仅存在过曝情况则对应划分出高光roi，反之若仅存在欠曝情况，则对应划分出低光roi。
72.可选的，图像处理单元40进一步用于：将所述高光roi和/或低光roi以外的预览图像的正常曝光图像数据，与所述高光图像数据和/或低光图像数据进行多帧融合并增强处理，以生成所述最终图像。
73.可选的，划分子单元31进一步用于：通过积分图技术计算出预览图像中的所述高光roi和/或低光roi。具体可采用积分图技术，快速分别计算最大高光区域和最大低光区域，作为roi，即是高光区、低光区。
74.可选的，拍摄子单元32进一步用于：根据所述高光roi和/或低光roi的面积占比以设置曝光补偿参数，并结合所述测光区以拍摄一帧高光图像数据和/或一帧低光图像数据。如果存在高光区，则设定该区域为测光区域并且根据高光区的面积占比设置曝光补偿参数，拍摄1帧，以获取高光区的细节信息。如果存在低光区，则设定该区域为测光区域和并根据低光区的面积占比设置曝光补偿参数，拍摄1帧，以获取暗部细节信息。针对划分的roi分别测光，设置曝光及isp参数，拍照获取1～3帧图像数据。
75.一种实施例中，可选的，划分拍摄单元30进一步用于：若高光占比小于第一阈值且低光占比小于第二阈值，则将预览图像的范围覆盖为所述roi并进行拍摄。进一步的，图像处理单元40用于：将预览图像拍摄的数据进行增强处理，以生成所述最终图像。此时不存在高光区和低光区，则认为当前图像能覆盖场景的动态范围，为正确曝光(图像已包含场景所有细节信息，即最优曝光)，不需要增加帧数，仅需将预览图像的整个范围作为roi进行测光拍摄。
76.图像处理单元40可根据前面获取的1～3帧图像，进行合成，增强处理，生成包含场景更多细节信息的图像。
77.本发明还提供一种存储介质，用于存储如图1～图3所述优化包围曝光方法的计算机程序。例如计算机程序指令，当其被计算机执行时，通过该计算机的操作，可以调用或提供根据本技术的方法和/或技术方案。而调用本技术的方法的程序指令，可能被存储在固定的或可移动的存储介质中，和/或通过广播或其他信号承载媒体中的数据流而被传输和/或被存储在根据程序指令运行的计算机设备的存储介质中。在此，根据本技术的一个实施例包括如图4所示优化包围曝光系统的计算机设备，所述计算机设备优选包括用于存储计算机程序的存储介质和用于执行计算机程序的处理器，其中，当该计算机程序被该处理器执行时，触发该计算机设备执行基于前述多个实施例中的方法和/或技术方案。
78.需要注意的是，本技术可在软件和/或软件与硬件的组合体中被实施，例如，可采
用专用集成电路(asic)、通用目的计算机或任何其他类似硬件设备来实现。在一个实施例中，本技术的软件程序可以通过处理器执行以实现上文步骤或功能。同样地，本技术的软件程序(包括相关的数据结构)可以被存储到计算机可读记录介质中，例如，ram存储器，磁或光驱动器或软磁盘及类似设备。另外，本技术的一些步骤或功能可采用硬件来实现，例如，作为与处理器配合从而执行各个步骤或功能的电路。
79.根据本发明的方法可以作为计算机实现方法在计算机上实现、或者在专用硬件中实现、或以两者的组合的方式实现。用于根据本发明的方法的可执行代码或其部分可以存储在计算机程序产品上。计算机程序产品的示例包括存储器设备、光学存储设备、集成电路、服务器、在线软件等。优选地，计算机程序产品包括存储在计算机可读介质上以便当所述程序产品在计算机上执行时执行根据本发明的方法的非临时程序代码部件。
80.在优选实施例中，计算机程序包括适合于当计算机程序在计算机上运行时执行根据本发明的方法的所有步骤的计算机程序代码部件。优选地，在计算机可读介质上体现计算机程序。
81.综上所述，本发明所述的优化包围曝光方法及其系统，通过获取实时预览图像，对预览图像的高光和低光进行统计分析，根据统计分析结果划分最优高光、中间、低光roi；进而针对划分后的roi拍摄图像数据，并将获取的图像数据进行增强和/或合成处理。借此，可提升超级夜景、hdr图像质量；减少超级夜景图像、hdr画质调试工作量，提升超级夜景、hdr算法集成效率。
82.当然，本发明还可有其它多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。
83.本发明还提供了a1、一种优化包围曝光方法，包括：
84.获取步骤，获取实时预览图像；
85.统计分析步骤，将所述预览图像的图象亮度进行统计分析，以分别获得所述预览图像的高光和低光的占比信息；
86.划分拍摄步骤，根据所述占比信息以划分出至少一roi，对划分后的所述roi分别进行测光并拍摄图像数据；
87.图像处理步骤，对所述图像数据进行增强和/或合成处理，以生成最终图像。
88.a2、根据a1所述的优化包围曝光方法，所述统计分析步骤进一步包括：
89.根据所述预览图像的所述图象亮度以建立直方图，并对所述直方图统计分析获得所述占比信息。
90.a3、根据a1所述的优化包围曝光方法，所述统计分析步骤包括：
91.滤波步骤，读取yuv格式的所述预览图像，并对所述预览图像的明亮度进行高斯滤波；
92.占比统计步骤，统计分析所述明亮度为240～255的高光占比以及所述明亮度为0～10的低光占比。
93.a4、根据a3所述的优化包围曝光方法，所述划分拍摄步骤包括：
94.划分步骤，若所述高光占比大于预设的第一阈值和/或所述低光占比大于预设的第二阈值，则划分出所述预览图像的高光roi和/或低光roi；
95.拍摄步骤，分别将所述高光roi和/或所述低光roi设为测光区以拍摄一帧高光图像数据和/或一帧低光图像数据。
96.a5、根据a4所述的优化包围曝光方法，所述划分步骤进一步包括：
97.通过积分图技术计算出所述预览图像中的所述高光roi和/或所述低光roi。
98.a6、根据a4所述的优化包围曝光方法，所述拍摄步骤进一步包括：
99.根据所述高光roi和/或所述低光roi的面积占比以设置曝光补偿参数，并结合所述测光区以拍摄一帧高光图像数据和/或一帧低光图像数据。
100.a7、根据a4所述的优化包围曝光方法，所述图像处理步骤进一步包括：
101.将所述高光roi和/或所述低光roi以外的所述预览图像的正常曝光图像数据，与所述高光图像数据和/或所述低光图像数据进行多帧融合并增强处理，以生成所述最终图像。
102.a8、根据a4所述的优化包围曝光方法，所述划分拍摄步骤进一步包括：
103.若所述高光占比小于所述第一阈值且所述低光占比小于所述第二阈值，则将所述预览图像的范围覆盖为所述roi并进行拍摄。
104.a9、根据a8所述的优化包围曝光方法，所述图像处理步骤包括：
105.将所述预览图像拍摄的数据进行增强处理，以生成所述最终图像。
106.还提供了b10、一种优化包围曝光系统，包括有：
107.获取单元，用于获取实时预览图像；
108.统计分析单元，用于将所述预览图像的图象亮度进行统计分析，以分别获得所述预览图像的高光和低光的占比信息；
109.划分拍摄单元，用于根据所述占比信息以划分出至少一roi，对划分后的所述roi分别进行测光并拍摄图像数据；
110.图像处理单元，用于对所述图像数据进行增强和/或合成处理，以生成最终图像。
111.b11、根据b10所述的优化包围曝光系统，所述统计分析单元进一步用于：
112.根据所述预览图像的所述图象亮度以建立直方图，并对所述直方图统计分析获得所述占比信息。
113.b12、根据b10所述的优化包围曝光系统，所述统计分析单元包括有：
114.滤波子单元，用于读取yuv格式的所述预览图像，并对所述预览图像的明亮度进行高斯滤波；
115.占比统计子单元，用于统计分析所述明亮度为240～255的高光占比以及所述明亮度为0～10的低光占比。
116.b13、根据b12所述的优化包围曝光系统，所述划分拍摄单元包括有：
117.划分子单元，用于若所述高光占比大于预设的第一阈值和/或所述低光占比大于预设的第二阈值，则划分出所述预览图像的高光roi和/或低光roi；
118.拍摄子单元，用于分别将所述高光roi和/或所述低光roi设为测光区以拍摄一帧高光图像数据和/或一帧低光图像数据。
119.b14、根据b13所述的优化包围曝光系统，所述划分子单元进一步用于：
120.通过积分图技术计算出所述预览图像中的所述高光roi和/或所述低光roi。
121.b15、根据b13所述的优化包围曝光系统，所述拍摄子单元进一步用于：
122.根据所述高光roi和/或所述低光roi的面积占比以设置曝光补偿参数，并结合所述测光区以拍摄一帧高光图像数据和/或一帧低光图像数据。
123.b16、根据b13所述的优化包围曝光系统，所述图像处理单元进一步用于：
124.将所述高光roi和/或所述低光roi以外的所述预览图像的正常曝光图像数据，与所述高光图像数据和/或所述低光图像数据进行多帧融合并增强处理，以生成所述最终图像。
125.b17、根据b13所述的优化包围曝光系统，所述划分拍摄单元进一步用于：
126.若所述高光占比小于所述第一阈值且所述低光占比小于所述第二阈值，则将所述预览图像的范围覆盖为所述roi并进行拍摄。
127.b18、根据b17所述的优化包围曝光系统，所述图像处理单元用于：
128.将所述预览图像拍摄的数据进行增强处理，以生成所述最终图像。
129.还提供了c19、一种存储介质，用于存储一种用于执行a1～a9中任意一种所述优化包围曝光方法的计算机程序。
130.还提供了d20、一种计算机设备，包括存储介质、处理器以及存储在所述存储介质上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现a1～a9任一项所述的优化包围曝光方法。