[发明专利]相位差的获取方法和装置、电子设备

权利要求书

1.一种相位差的获取方法，其特征在于，应用于电子设备，所述电子设备包括图像传感器，所述图像传感器包括阵列排布的多个像素点组，每个所述像素点组包括阵列排布的M*N个像素点；每个像素点对应一个感光单元，其中，M和N均为大于或等于2的自然数；所述方法包括：

对拍摄图像进行场景检测，得到场景类型；

通过所述图像传感器获取与所述场景类型对应的相位差值，所述相位差值为第一方向的相位差值或第二方向的相位差值；所述第一方向与所述第二方向成预设角度；

所述通过所述图像传感器获取与所述场景类型对应的相位差值，包括：

根据每个所述像素点组包括的像素点的亮度值获取目标亮度图；

对所述目标亮度图进行切分处理，得到第一切分亮度图和第二切分亮度图，并根据所述第一切分亮度图和所述第二切分亮度图中相互匹配的像素的位置差异，确定所述相互匹配的像素的相位差值；

根据所述相互匹配的像素的相位差值确定第一方向的相位差值或第二方向的相位差值；

对于每个所述目标亮度图，根据所述相互匹配的像素的相位差生成与所述目标亮度图对应的中间相位差图；

从每个所述中间相位差图中确定相同位置处的像素，得到多个相位差像素集合，其中，每个所述相位差像素集合包括的像素在中间相位差图中的位置均相同；

对于每个所述相位差像素集合，将所述相位差像素集合中的像素进行拼接，得到与所述相位差像素集合对应的子相位差图；

将得到的多个所述子相位差图进行拼接得到目标相位差图，所述目标相位差图中包括第一方向的相位差值或第二方向的相位差值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对拍摄图像进行场景检测，得到场景类型，包括：

通过人工智能模型对拍摄图像进行场景检测，得到所述场景类型，所述人工智能模型为采用包含场景类型的样本图像训练得到的。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对拍摄图像进行场景检测，得到场景类型，包括：

通过边缘算子检测拍摄图像的场景中的总边缘点数量、第一方向边缘点数量和第二方向边缘点数量；

根据所述第一方向边缘点占总边缘点数量的比值，以及所述第二方向边缘点数量占所述总边缘点数量的比值，确定所述拍摄图像的场景类型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述图像传感器获取与所述场景类型对应的相位差值，包括：

当所述场景类型为水平纹理场景，则通过所述图像传感器获取第二方向的相位差值；

当所述场景类型为竖直纹理场景，则通过所述图像传感器获取第一方向的相位差值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标亮度图进行切分处理，得到第一切分亮度图和第二切分亮度图，包括：

对所述目标亮度图进行切分处理，得到多个亮度图区域，每个所述亮度图区域包括所述目标亮度图中的一行像素，或者，每个所述亮度图区域包括所述目标亮度图中的一列像素；

从所述多个亮度图区域中获取多个第一亮度图区域和多个第二亮度图区域，所述第一亮度图区域包括所述目标亮度图中偶数行的像素，或者，所述第一亮度图区域包括所述目标亮度图中偶数列的像素，所述第二亮度图区域包括所述目标亮度图中奇数行的像素，或者，所述第二亮度图区域包括所述目标亮度图中奇数列的像素；

利用所述多个第一亮度图区域组成所述第一切分亮度图，利用所述多个第二亮度图区域组成所述第二切分亮度图。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一切分亮度图和所述第二切分亮度图中相互匹配的像素点的位置差异，确定相互匹配的像素的相位差，包括：

当所述亮度图区域包括所述目标亮度图中的一行像素时，在所述第一切分亮度图包括的每行像素中确定第一邻近像素集合，所述第一邻近像素集合包括的像素与同一像素点组对应；

对于每个所述第一邻近像素集合，在所述第二切分亮度图中搜索与所述第一邻近像素集合对应的第一匹配像素集合；

根据每个所述第一邻近像素集合与每个所述第一匹配像素集合的位置差异，确定相互对应的所述第一邻近像素集合和所述第一匹配像素集合的相位差，得到第二方向的相位差值。