1.一种基于imu信息的手机夜拍方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1.在手机上安装一个陀螺仪，在夜拍时，手机对同一目标连续拍摄5幅图像{Ai|i＝

1,…,5，}与此同时，陀螺仪输出每幅图像的imu信息；

S2.使用imu 信息对每幅图像进行校正，得到新的5幅源图像{Bi|i＝1,…,5}，方法如下：已知手机拍照的焦距是f，将手机拍摄的第k帧和第k-1帧图像分别设为参考帧和当前帧；当前帧图像的imu 信息为(ωkx,ωky)，当前帧图像的imu 信息是第k帧图像相对于第k-

1帧图像的平移信息；那么第k帧图像相对于第1帧图像的平移信息为： 将第k帧图像Ak进行平移，平移矢量为 即得到新的第k帧图像Bk；

对手机拍摄的5幅图像都进行上述处理，得到新的5幅源图像{Bi|i＝1,…,5}；

S3.对5幅源图像{Bi|i＝1,…,5}进行融合，得到初始融合图像Ball；

S4.采用基于源图像高质量区域检测的方法对初始融合图像Ball进行改进，得到最终融合图像newBall。

2.根据权利要求1所述的基于imu信息的手机夜拍方法，其特征在于，S3中采用基于塔形分解的图像融合方法或基于小波变换的图像融合方法对5幅源图像{Bi|i＝1,…,5}进行融合，得到初始融合图像Ball。

3.根据权利要求1所述的基于imu信息的手机夜拍方法，其特征在于，S3中采用基于小波变换的图像融合方法对5幅图像{Bi|i＝1,…,5}进行融合，方法如下：分别对5幅源图像{Bi|i＝1,…,5}选择Haar小波进行二维离散小波分解，得到源图像的低频分量和高频分量，其中高频分量包含三个分量：水平高频分量、垂直高频分量和主对角高频分量；也即对其中任一幅图像Bk，经过二维离散小波分解可以得到一个低频分量BkLL，三个方向的高频分量BkLH、BkHL、BkHH；

对低频分量采用平均的方式进行处理，记处理后的低频分量为BallLL：对三个高频分量分别采用绝对值取最大的方式进行处理，记处理后的高频分量分别为BallLH、BallHL、BallHH：然后对处理后的低频分量BallLL和高频分量BallLH、BallHL、BallHH进行小波重构，得到一幅融合图像，记为初始融合图像Ball。

4.根据权利要求1所述的基于imu信息的手机夜拍方法，其特征在于，S4包含以下步骤：S4.1分别计算初始融合图像Ball和源图像{Bi|i＝1,…,5}的相似程度，共得到5个相似度{SADi(x,y)|i＝1,…,5}；

S4.2通过到5个相似度{SADi(x,y)|i＝1,…,5}来判断每个源图像的高质量区域，得到所有像素点对应的高质量索引index(x,y)；

S4.3通过每个像素点的高质量索引index(x,y)，对融合图像Ball进行改进，得到最终的融合结果，记为newBall。

5.根据权利要求4所述的基于imu信息的手机夜拍方法，其特征在于，S4.1中采用绝对误差和准则SAD来计算两幅图像的相似度：其中m、n分别表示对像素点(x,y)的偏移量，取值范围从-2到2；

对每个像素点(x,y)，采用邻域5×5内的所有像素的绝对误差和来表示在该点两幅图像的相似度，一共可以得到5个相似度{SADi(x,y)|i＝1,…,5}，SAD值越小，说明相似程度越大。

6.根据权利要求4所述的基于imu信息的手机夜拍方法，其特征在于，S4.2中，对融合图像上的每个像素点(x,y)，一共可以得到5个相似度取值{SADi(x,y)|i＝1,…,5}；将其中最小的SAD值对应的序号作为此像素点的高质量索引index(x,y)，用公式表示如下：index(x,y)＝k

SAD值最小，说明在该点这幅源图像Bk和融合图像Ball的相似程度最大，也即说明在该点质量最好的图像信息在源图像Bk上，遍历融合图像上所有的像素点，可以得到所有像素点对应的高质量索引index(x,y)。

7.根据权利要求4所述的基于imu信息的手机夜拍方法，其特征在于，在S4.3中，通过每个像素点的高质量索引index(x,y)，对融合图像Ball进行改进的方法为：其中：D表示满足如下条件：首先index(x,y)＝k，然后以点(x,y)为中心的3×3邻域里每个像素的索引均为k，用公式表示为： 仅当以点(x,y)为中心的整个3×3邻域里每个像素的索引均为k，最终融合图像newBall在该点(x,y)选择源图像Bk的信息，否则还是选择初始融合图像Ball的信息。