CN102611851A - 一种视频图像的自动照度补偿方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明适用于多媒体数据处理技术领域，提供了一种视频图像的自动照度补偿方法，包括下述步骤：步骤A，从视频信号中分离出一白色分量信号；步骤B，将视频信号转换为一预调制的彩色分量信号并滤除杂光；步骤C，白色分量信号和彩色分量信号分别按照预设的权重值进行加权运算，得到第一补偿视频信号；步骤D，对第一补偿视频信号和彩色分量信号按照预设的权重值进行加权运算得到第二补偿视频信号；步骤E，将白色分量信号和第二补偿视频信号均进行滤除环境光线；步骤F，对滤除环境光线的白色分量信号和第二补偿视频信号以及滤除杂光后的彩色分量信号进行白平衡调节。本发明中可以降低对监控环境的要求、对视频帧率的要求以及对视频质量的要求等。

Description

一种视频图像的自动照度补偿方法及系统

技术领域

本发明属于多媒体数据处理技术领域，尤其涉及一种视频图像的自动照度补偿方法及系统。

背景技术

目前的视频监控最多的是持续通过监视器或者其他显示终端对来自监控摄像机的视频图像进行观察，查看是否有异常，或者先对视频进行录像在事后回放。此种方式最大的问题是观察者需要连续不断地查看监视器，或者录像需要连续不断的进行。目前出现通过移动侦测或者人脸识别等技术对可能产生异常情况下的现象才会产生报警、提示或者联动报警。随着高清技术在视频监控的应用，为这种应用的广泛应用提供了有效的支撑，但是这种技术需要基于良好的图像质量才能做出有效的分析，如果在光线不好造成监视目标不清晰，除非使用高性能的监控摄像机才能保证其质量。而目前大部分的摄像机都是普通摄像机，处理低照的能力是非有限，这种技术对于颜色变化或者光线变化会给这种分析带来很大的困难，造成分析错误。

总之，目前依然存在视频照度不容易处理，造成大量的误判的情况，使得上述智能检测技术无法有效地实际应用。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于提供一种视频图像的自动照度补偿方法，旨在改善目前对于移动目标物体视频质量较差的状况，尤其更好地处理相似颜色的比照、图像的大小，降低对监控环境的要求、对视频帧率的要求以及对视频质量的要求等。

本发明是这样实现的，一种视频图像的自动照度补偿方法，包括下述步骤：

步骤A，获取视频信号，从中分离出一白色分量信号；

步骤B，将获取的视频信号转换为一预调制的彩色分量信号，并滤除杂光；

步骤C，步骤A中的白色分量信号和步骤B中的彩色分量信号分别按照预设的权重值进行加权运算，得到第一补偿视频信号；

步骤D，步骤B中的第一补偿视频信号和步骤B中的彩色分量信号分别按照预设的权重值进行加权运算，得到第二补偿视频信号；

步骤E，将步骤A中的白色分量信号和步骤D中的第二补偿视频信号均进行滤除环境光线；

步骤F，对步骤E中滤除环境光线的白色分量信号和第二补偿视频信号以及步骤B中滤除杂光后的彩色分量信号进行白平衡调节。

进一步地，在所述步骤B和所述步骤C之间，所述自动照度补偿方法还包括下述步骤：

步骤G，将步骤B中滤除杂光后的彩色分量信号进一步滤除环境光线，得到纯净的彩色分量信号。

进一步地，在所述步骤F之后，所述自动照度补偿方法还包括下述步骤：

步骤H，对步骤F白平衡调节后的视频信号进行滤除杂光处理。

进一步地，所述彩色分量信号为一RGB三基色信号以及色差分量。

本发明还提供了一种视频图像的自动照度补偿系统，包括：

白色分量分离单元，用于从获取的视频信号中分离出一白色分量信号；

彩色分量转换单元，用于将获取的视频信号转换为一预调制的彩色分量信号，并滤除杂光；

第一光线混合单元，用于对所述白色分量分离单元中的白色分量信号和所述彩色分量转换单元中的彩色分量信号分别按照预设的权重值进行加权运算，得到第一补偿视频信号；

第二光线混合单元，用于对第一光线混合单元得到的第一补偿视频信号和彩色分量转换单元得到的彩色分量信号分别按照预设的权重值进行加权运算，得到第二补偿视频信号；

第一环境光过滤单元，用于将白色分量分离单元分离的白色分量信号和第二光线混合单元得到的第二补偿视频信号均进行滤除环境光线；

白平衡调节单元，用于对经第一环境光过滤单元滤除环境光线的白色分量信号和第二补偿视频信号以及经彩色分量转换单元滤除杂光后的彩色分量信号进行白平衡调节。

进一步地，所述自动照度补偿系统还包括：

一第二环境光过滤单元，用于将所述彩色分量转换单元滤除杂光后的彩色分量信号进一步滤除环境光线，得到纯净的彩色分量信号并输出至所述第一光线混合单元进行加权运算。

进一步地，所述自动照度补偿系统还包括：

一杂光过滤单元，用于对经所述白平衡调节单元调节后的视频信号进行滤除杂光处理。

进一步地，所述第一环境光过滤单元包括：

第一增益模块，用于对输入信号进行增益处理；

第一叠加器，用于对两个输入端的信号进行叠加，其中一输入端连接所述第一增益模块的输出端；

一快速低通滤波器，其第一输入端与所述第一叠加器的输出端连接，用于对变化较快的彩色分量的过滤；

一比较器，其反相输入端连接所述第一叠加器的输出端，同相输入端连接所述快速低通滤波器的输出端，其输出端通过一乘法器连接所述快速低通滤波器的第二输入端；

一慢速低通滤波器，其输入端与所述第一叠加器的输出端连接，用于对短暂的环境色度信号进行过滤；

第二增益模块，与所述快速低通滤波器输出端连接，用于对所述快速低通滤波器输出的过滤信号进行增益处理；

第三增益模块，与所述慢速低通滤波器输出端连接，用于对所述慢速低通滤波器输出的过滤信号进行增益处理；

第二叠加器，用于对所述第二增益模块和所述第三增益模块增益处理过的信号按照预设的权重比进行加权处理；

第三叠加器，用于对所述第二叠加器加权处理过的信号和所述第一叠加器叠加处理过的信号做进一步叠加处理。

本发明中通过多次对目标图像的分析，并对相关的彩色分量进行多次处理，根据处理的结果进行如上所述的照度补偿，从而可以改善目前对于移动目标物体视频质量较差的状况，尤其更好地处理相似颜色的比照、图像的大小，降低对监控环境的要求、对视频帧率的要求以及对视频质量的要求等。

附图说明

图1是本发明提供的视频图像的自动照度补偿方法的实现流程图；

图2是本发明提供的视频图像的自动照度补偿系统的结构原理图；

图3是图2中的第一环境光过滤单元的结构图；

图4是本发明提供的安防监控系统布局图；

图5是根据本发明的方法和机制对图4所示安防监控系统环境中光线和照度补偿的功能图。

具体实施方式

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。

人眼所具有的颜色感知适应性所造成的特定物理性的光线刺激而会导致颜色的错觉，如目标物体周围光线或者环境发生变化，或者目标物体颜色的迅速变化。一般而言，由于在空间和时间上的组合变化，动态物体光线相对静态物体光线变化会对人眼的这种适应性变化更大。这种适应过程引起的对颜色变化的感知根据刺激条件的不同而有不同的时间过程。

对于颜色变化的适应性，由于人自身的特征会有所局限。比如当较长时间注视某个固定点的时候，若颜色偏移很小，人眼对于颜色的敏感度就会降低。相反，对于在非白色照射下的颜色偏移的情况下，人眼的颜色适应性效应则会非常敏感。人眼在注视固定目标时的低敏感颜色适应性效应会引起对于某些特定颜色和光线变化上感应的预见性。在一些状况下，这种预见性的特点对于预测视频质量是非常有用的。

目前的很多视频分析和照度补偿都是基于人眼的这种特殊的效应进行的技术分析，但大多数都是基于对静态物体的分析，如数码相机、普通摄像机的人脸识别，以及在较低照度状况下的识别率提高，都是基于静态或者移动不强烈的状况的分析。但这在安防上是无法有效使用的，实际上，安防视频监控主要监控和分析的是动态的问题，比如高速交通监控对于快速飞驰的汽车车牌的识别等。

图1示出了本发明提供的视频图像的自动照度补偿方法的实现流程，详述如下。

在步骤A中，获取视频信号，从中分离出一白色分量信号。

视频信号中的分量信号的提取技术较为成熟，一般可通过视频信号分析仪(器件)或者通过软件对视频信号进行算法分析得到白色分量信号。

在步骤B中，将获取的视频信号转换为一预调制的彩色分量信号，并滤除杂光。

上述彩色分量信号为一RGB三基色信号以及色差分量，滤光时，可分别对R(红光)、G(绿光)和B(蓝光)进行处理，进一步地，为保证彩色分量信号的纯净，此时还可进一步滤除环境光线，得到纯净的彩色分量信号。

在步骤C中，步骤A中的白色分量信号和步骤B中的彩色分量信号分别按照预设的权重值进行加权运算，得到第一补偿视频信号。

在步骤D中，步骤B中的第一补偿视频信号和步骤B中的彩色分量信号分别按照预设的权重值进行加权运算，得到第二补偿视频信号。

在步骤E中，将步骤A中的白色分量信号和步骤D中的第二补偿视频信号均进行滤除环境光线。

在步骤F中，对步骤E中滤除环境光线的白色分量信号和第二补偿视频信号以及步骤B中滤除杂光后的彩色分量信号进行白平衡调节，然后还可再次进行滤除杂光处理，输出，供后续使用。

图2示出了本发明提供的视频图像的自动照度补偿系统的结构原理，为了便于描述，仅示出了与本发明相关的部分。

参照图2，本发明提供的视频图像的自动照度补偿系统包括白色分量分离单元21、彩色分量转换单元22、第一光线混合单元23、第二光线混合单元24、第一环境光过滤单元25、白平衡调节单元26，其中，白色分量分离单元21用于从获取的视频信号中分离出一白色分量信号，彩色分量转换单元22用于将获取的视频信号转换为一预调制的彩色分量信号，并滤除杂光。第一光线混合单元23对所述白色分量分离单元21中的白色分量信号和彩色分量转换单元22中的彩色分量信号分别按照预设的权重值进行加权运算，得到第一补偿视频信号。第二光线混合单元24对第一光线混合单元23得到的第一补偿视频信号和彩色分量转换单元22得到的彩色分量信号分别按照预设的权重值进行加权运算，得到第二补偿视频信号。然后由第一环境光过滤单元25将白色分量分离单元21分离的白色分量信号和第二光线混合单元24得到的第二补偿视频信号均进行滤除环境光线。最终，白平衡调节单元26对经第一环境光过滤单元25滤除环境光线的白色分量信号和第二补偿视频信号以及经彩色分量转换单元22滤除杂光后的彩色分量信号进行白平衡调节。

考虑到彩色信号具有R、G、B三基色，因此彩色分量转换单元22在进行滤光时采用三组结构分别对R(红光)、G(绿光)和B(蓝光)进行处理。图2中的CA1、CA2表示可以由用户设置两组信号的权重。经过上述的过滤器对颜色分量、环境光、环境和目标物体的空间色彩以及目标色彩的过滤和处理，将会产生一个系统所需要的一个视频信号。

进一步地，还可设置一第二环境光过滤单元27，用于将彩色分量转换单元22滤除杂光后的彩色分量信号进一步滤除环境光线，得到纯净的彩色分量信号并输出至第一光线混合单元23进行加权运算。

进一步地，还可设置一杂光过滤单元28，用于对经白平衡调节单元26调节后的视频信号进行滤除杂光处理。

图2中的视频信号过滤器彩色分量转换单元22、第一环境光过滤单元25和第二环境光过滤单元27分别对信号从不同的维度进行处理，而这样的处理正是在人眼对移动目标物体的感应处理上最敏感的结果。如果是一个静态的目标物体，光线和颜色不发生非常大的变化，这样的综合处理会保持处理状态已防止处理过度造成视频信号的非线性的结果。

这里对第一光线混合单元23和第二光线混合单元24的处理机制进行一个描述。第一光线混合单元23和第二光线混合单元24通过允许接入用户的调整信号，这个调整信号是成对分别作为权重信号分别由第一光线混合单元23和第二光线混合单元24进行处理，混合后作为输出信号进行输出。

举例而言，为了控制周边环境光线的影响和白点处理以及外界效应带来对信号处理上的不良效果，第一光线混合单元23会综合处理来自白色分量分离单元21的白色分量信号，来自第二环境光过滤单元27的外界空间信号。输入到第一光线混合单元23的白色分量输入信号实际上是预处理RGB信号对于白色分量和环境光线照度XYZ方向的光线的混合信号的反应。通过设置权重分量“CA1”的值，用户可以根据最终的效果来灵活调整有多少来自第二环境光过滤单元27的信号分量进入第一光线混合单元23中。用户也可以设置第一光线混合单元23来自白色分量分离单元21的白色分量信号为100％，而来自第二环境光过滤单元27的彩色信号分量为0.对于单一显示和周边白点补偿CA1＝0，而对于单一空间环境的补偿，CA1＝1。其他设置可以允许用户选择任何混合的参数，通过选择合适的参数给CA1简单地进行调整。

类似地，第二光线混合单元24主要用于控制局部的色彩校正和整体色彩校正之间的平衡，避免出现某一方面的过分校正或者校正不到位，用户可以通过调整权重值CA2来选择从彩色分量转换单元22输出的信号分量强度以及从第一光线混合单元23输出的预先调整过的混合信号输入，来产生一个调整过的信号，输入给第一环境光过滤单元25进行处理。彩色分量转换单元22的输出信号也会直接输出给白平衡调节单元26，加上在第一光线混合单元23用户输入的权重分量信号，通过对这三个信号的调整和处理来控制局部色彩和全局色彩在校正上的平衡。所以，实际上CA2实际控制着空间色彩的局部调整权重。对于最小(0)的局部色彩校正，CA2为0，对于最大则为1。

人眼对于色彩认知上的减少，多是因为对于目标光线照度补偿能力、显示亮度和环境光线照度上等的不足。当要区别信号的颜色时，需要引入一个权量CA3来进行调整。CA3没有在图1实例出来。对于照度补偿，通过设置CA3＝1使得输入到第一光线混合单元23的白色分量信号可以进行差分成为R’＝G’＝B’。

第一环境光过滤单元25基于以下一些状况是非常有用的。首先，可以将固定校正相关参数考虑到目标物体周围的色彩调整中。其次，可以基于客户模式进行视频质量的选择，如不同的分辨率如CIF、SD、HD等。经过第一环境光过滤单元25处理后的信号将输入进入白平衡调节单元26进行白平衡的校正，这样这个信号会作为全局的外界信号进行处理。

图3是图2中第一环境光过滤单元25的结构，参照图3，第一环境光过滤单元25包括：第一增益模块251、第一叠加器252、快速低通滤波器253、比较器254、乘法器255、慢速低通滤波器256、第二增益模块257、第三增益模块258、第二叠加器259、第三叠加器2510。第一增益模块251用于对输入信号进行增益处理，第一叠加器252用于对两个输入端的信号进行叠加，其中一输入端连接第一增益模块251的输出端，另一输入端可以悬空，也可以接输入信号。快速低通滤波器253的第一输入端与第一叠加器252的输出端连接，用于对变化较快的彩色分量的过滤，彩色分量主要就是RGB三色以及色差分量。参数主要指亮暗度、色温变化等的变化，快速低通滤波器253即针对这些参数变化较快的彩色分量而设置。比较器254的反相输入端连接第一叠加器252的输出端，同相输入端连接快速低通滤波器253的输出端，其输出端通过乘法器255连接快速低通滤波器253的第二输入端。

慢速低通滤波器256的输入端与第一叠加器252的输出端连接，用于对临时的环境色度信号进行过滤。第二增益模块257与快速低通滤波器输出端253连接，用于对快速低通滤波器253输出的过滤信号进行增益处理；第三增益模块258与慢速低通滤波器256输出端连接，用于对慢速低通滤波器256输出的过滤信号进行增益处理。

第二叠加器259用于对第二增益模块257和第三增益模块258增益处理过的信号按照预设的权重比进行加权处理；而第三叠加器2510用于对第二叠加器259加权处理过的信号和第一叠加器251叠加处理过的信号做进一步叠加处理。

上述快速低通滤波器253和慢速低通滤波器256多用来过滤差分颜色信号的。快速低通滤波器253是相对慢速低通滤波器256而言的，两者都是对不需要的信号进行滤除，但是关注重点又有不同，快速低通滤波器关注的是需要的信号，而慢速低通滤波器关注的则是不需要的信号。比较器254则用于决定哪些系数用于选择来通过一个乘法器255。快速低通滤波器253的输入小于快速低通滤波器253的输出时，N1p＝0.98，相反则为N1n＝0.99。

来自快速低通滤波器253和慢速低通滤波器256的输出信号将会进行混合调整。这个调整是基于输出的权重参数Caw1，近似地可以选择为0.5。合并后的信号输出是一个复合差分信号。这个复合差分信号主要用好做照度补偿信号的参照和比较。

图4是处于监控状态的室内环境C00，这C00中有处于多个不同位置的摄像机，这些摄像机是可以联动进行监控。视频监控的信号是完整的视频信号。影响信号质量的好是周围的光照条件，如前所述，光照条件是动态变化的。动态变化的光照条件可能包括连续不断变化的灯光，或者有中断变化的光线，或者不同的颜色变化，或者色温的变化，甚至还有其他影响信号质量的变化因素。

图4中，摄像机C0、C1、C2、C3都是被用户有选择地安装在不同的位置用于监控室内不同的区域以及区域联动监控。比如，监控进入室内的人物，或者在什么时间在室内有多少的人物等。使用本发明所提出的补偿方法可以非常准确地捕捉到动态的光线变化和颜色变化的参数，并进行快速补偿，从而提高了图像质量。

摄像机C0安装在室外，用以监控大门处C10的状况。如果一个人按照摄像机C0监控的方向走向C10，视频监控系统就能够自动检测到他的出现以及对他的识别。如果一个人是背对着摄像机C0监控的方向，自动识别就会变得很困难，尤其是通过面部进行识别就无法进行。而物体检测是可能有效的方式。在正常视频系统的安装中，都会包括很多个摄像机从不同角度监控同一个目标就是来防止类似的问题出。

影响摄像机C0的视频信号质量有一个很重要的是位于走廊的等C15。一般情况下，走廊灯C15只会在晚上开启，有些是间歇性的开启，如声控灯，以用于节能。由于来自C15的光线会照亮C10的门口，这个光线会影响来自摄像机C0的信号质量。如果光线是非常明亮，对于从接近C00的人的脸就会很容易识别。在某些情况下，如果走廊灯C15安装在目标物体的后面，那么被监控的人脸据会处于阴影后，或者不容易检测到。事实上C15也经常是根据人物是否解决C00来不断开启或者关闭，也给视频信号分析造成很大的困难。除此之外，一些其他的光源如汽车尾部的红灯照进来，闪光灯，报警灯不同颜色等不断的闪动都会改变被监控人物的颜色或者用于识别的其他物体。

在C00室内，另外有三个摄像机C1、C2和C3。C2用于采集大门C10的室内状况，可以用来监控出入C10的人数。C1主要集中监控楼梯C20，可以用来监控使用上下楼梯的人物。

和走廊灯C15类似，窗户C25设置得靠近楼梯C20，用于保证C20的光线。这样楼梯C20的光线强弱变化就是根据白天或者晚上的光线变化，C25的光线状况会直接决定C20的状况，而这会影响到摄像机C1的光线状况。当然在某种状况下，房间C00里面的光线也是有很大变化的，比如有人进入则打开灯光，没有人物就关闭灯光，这种也属于比较复杂的使用场景。

摄像机C3用于电梯C30的监控，主要用于对电梯里面的物体和人物的监控。

图5是根据本发明的方法和机制对视频监控系统D00环境中光线和照度补偿的功能图。系统首先接收到视频输入D10，这个有可能是，如来自图4中所示的摄像机C0-C3。在其他环境中视频输入D10可以是预先录制的视频等。视频输入信号D10被输入进入视频显示设备D20。在图5中的视频显示D20被分成了四个部分，每个部分是图4所示的每个摄像机C0-C3的信号，可以是实时的视频采集信号，也可以是录像文件。没有人实时监控到显示设备D20。而且，显示设备D20与实际的视频输入信号D10相距很远，并不在同一位置。D10和D20的传输可以通过光缆、同轴或者以太网进行传输和远程监控。

视频输入信号D10同时作为了现实模式D30的输入，这种方式和图2的显示模式类似。输入信号D10会通过显示模式然后输入给预览模式D35进行处理。D35处理后的视频输出信号作为白色参考区域信号D40的输入，在D40的区域，用户可以选择通过在视频信号区域内选择感兴趣或者需要调节的区域进行调节。这个区域定义了参考颜色和方式。在大部分情况下，参考颜色就是白色作为底色，当然也可以把其他彩色颜色作为参考色。例如，参考颜色可以是某个目标物体的颜色等。一般上，这种参考都是在一个固定照度光线变化时选取一个相对静态的部分。通过参考区域的近似光线信号作为输入提供给临时色彩补偿模块D50，这个色彩补偿机制在上述的图2和图3有描述。来自参考区域D40的光线输入给图2中的混合控制器A20，以及环境光滤波器A30。基于这种模式下，颜色补偿信号通过以颜色补偿模块D50进行处理，D50会自动修改视频信号的模式组成这样以便于能够有更多的细节可以用于分析。D50也能够对视频监控中的亮区和暗区进行补偿。

实际应用中，由于某些摄像机监控区域内的光线会发生变化，这样白色参考区域也会发生相应的变化。白色参考区域的定义需要由系统用户预先定义。本发明对此的定义是，可以通过分析某一段时间的视频进行检测，然后做出平均。例如，系统可以采集一段时间如几天或者几周内的视频数据，然后选择一个通用的相对静态的区域作为白色参考区。这样，当在视频数据内的外界光线变化时，比如白天转黑夜或者路灯开启等类似的光线变化，白色参考区域D40就可以及时更改颜色数据的输出。这个输出同时通过颜色补偿模块D50的处理，会继续修改部分颜色数据，这样更多的细节就可以在原始的视频信号中产生了。

本发明提供的视频图像的自动照度补偿方法可应用于图5中的色彩补偿D50、皮肤检测D62、人脸检测D64、物体检测及计数D66。

从颜色补偿模块D50输出的信号，这些信号是已经自动进行了颜色补偿的视频，然后输入给监测模块D60，如图5。在某些模式中，D50的输出是标准的RGB或者YUV格式的数据视频信号。在监测模块D60中包括了皮肤检测模块D62，人脸识别模块D64，以及移动物体识别和计数模块D66。在一些情况下，监测模块D60被用于反馈一些信息给摄像机的控制模块，这些控制模块是直接用于控制视频输入信号D10做一些如聚焦、放大、缩小以及转动等动作。

通过使用颜色补偿的信号，人脸识别模块D64可以在一般光线条件下检测到人脸的一些特征。比如，颜色补偿模块D50可以允许在照度不好情况下脸部的一些额外的细节用来作为检测信息。

同时，移动物体侦测和技术模块D66可以用于侦测一些特殊的物体，如对人的侦测。或者一些其他监控系统中对一些特殊颜色的包装箱的监控，以及工程流水线上的产品的侦测。而在车将的光线总是会有一些变化，这些变化会同时引起白色参考区域模块D40相应的更新，并实时地把这些变化的信息传递给颜色补偿模块D50，这样就可以允许视频监控系统能够及时的追踪到所要侦测的目标物体。

而皮肤侦测模块D62的工作机制上述类似。由于使用了颜色补偿方式后具有很好大范围的颜色一致性的视频监控系统就有很好的能力去追踪到人体的皮肤的一些特征。通过连接到物体移动侦测和计数模块D66，视频监控系统D00就可以对进入和离开监控场所C00的人流进行比以往任何系统更为准确的计数。例如，颜色模块D50可以允许通过人脸或者肤色进行人群分类以及相应的计数，这样会得到更为细致的分析结果。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种视频图像的自动照度补偿方法，其特征在于，包括下述步骤：

步骤A，获取视频信号，从中分离出一白色分量信号；

步骤B，将获取的视频信号转换为一预调制的彩色分量信号，并滤除杂光；

步骤C，步骤A中的白色分量信号和步骤B中的彩色分量信号分别按照预设的权重值进行加权运算，得到第一补偿视频信号；

步骤D，步骤B中的第一补偿视频信号和步骤B中的彩色分量信号分别按照预设的权重值进行加权运算，得到第二补偿视频信号；

步骤E，将步骤A中的白色分量信号和步骤D中的第二补偿视频信号均进行滤除环境光线；

步骤F，对步骤E中滤除环境光线的白色分量信号和第二补偿视频信号以及步骤B中滤除杂光后的彩色分量信号进行白平衡调节。

2.如权利要求1所述的视频图像的自动照度补偿方法，其特征在于，在所述步骤B和所述步骤C之间，所述自动照度补偿方法还包括下述步骤：

步骤G，将步骤B中滤除杂光后的彩色分量信号进一步滤除环境光线，得到纯净的彩色分量信号以及色差分量。

3.如权利要求1所述的视频图像的自动照度补偿方法，其特征在于，在所述步骤F之后，所述自动照度补偿方法还包括下述步骤：

步骤H，对步骤F白平衡调节后的视频信号进行滤除杂光处理。

4.如权利要求1所述的视频图像的自动照度补偿方法，其特征在于，所述彩色分量信号为一RGB三基色信号。

5.一种视频图像的自动照度补偿系统，其特征在于，包括：

白色分量分离单元，用于从获取的视频信号中分离出一白色分量信号；

彩色分量转换单元，用于将获取的视频信号转换为一预调制的彩色分量信号，并滤除杂光；

第一光线混合单元，用于对所述白色分量分离单元中的白色分量信号和所述彩色分量转换单元中的彩色分量信号分别按照预设的权重值进行加权运算，得到第一补偿视频信号；

第二光线混合单元，用于对第一光线混合单元得到的第一补偿视频信号和彩色分量转换单元得到的彩色分量信号分别按照预设的权重值进行加权运算，得到第二补偿视频信号；

第一环境光过滤单元，用于将白色分量分离单元分离的白色分量信号和第二光线混合单元得到的第二补偿视频信号均进行滤除环境光线；

白平衡调节单元，用于对经第一环境光过滤单元滤除环境光线的白色分量信号和第二补偿视频信号以及经彩色分量转换单元滤除杂光后的彩色分量信号进行白平衡调节。

6.如权利要求4所述的视频图像的自动照度补偿系统，其特征在于，所述自动照度补偿系统还包括：一第二环境光过滤单元，用于将所述彩色分量转换单元滤除杂光后的彩色分量信号进一步滤除环境光线，得到纯净的彩色分量信号并输出至所述第一光线混合单元进行加权运算。

7.如权利要求5所述的视频图像的自动照度补偿系统，其特征在于，所述自动照度补偿系统还包括：

一杂光过滤单元，用于对经所述白平衡调节单元调节后的视频信号进行滤除杂光处理。

8.如权利要求5所述的视频图像的自动照度补偿系统，其特征在于，所述第一环境光过滤单元包括：

第一增益模块，用于对输入信号进行增益处理；

第一叠加器，用于对两个输入端的信号进行叠加，其中一输入端连接所述第一增益模块的输出端；

一快速低通滤波器，其第一输入端与所述第一叠加器的输出端连接，用于对变化较快的彩色分量的过滤；

一比较器，其反相输入端连接所述第一叠加器的输出端，同相输入端连接所述快速低通滤波器的输出端，其输出端通过一乘法器连接所述快速低通滤波器的第二输入端；

一慢速低通滤波器，其输入端与所述第一叠加器的输出端连接，用于对临时的环境色度信号进行过滤；

第二增益模块，与所述快速低通滤波器输出端连接，用于对所述快速低通滤波器输出的过滤信号进行增益处理；

第三增益模块，与所述慢速低通滤波器输出端连接，用于对所述慢速低通滤波器输出的过滤信号进行增益处理；

第二叠加器，用于对所述第二增益模块和所述第三增益模块增益处理过的信号按照预设的权重比进行加权处理；

第三叠加器，用于对所述第二叠加器加权处理过的信号和所述第一叠加器叠加处理过的信号做进一步叠加处理。

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