CN103475821A - 基于近红外相机自动积分时间的调整方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于近红外相机自动积分时间的调整方法，包括以下步骤：S1、计算图像的标准参考灰度值，所述标准参考灰度值包括区域最小灰度值和区域最大灰度值；S2、获取一帧图像中像素点的灰度值，将像素点的灰度值与标准参考灰度值进行比较，对像素点进行归类统计；S3、根据像素点归类统计结果判断图像为正常状态、饱和状态或非饱和状态；S4、若图像为正常状态，积分时间不作调整；若图像为饱和状态或非饱和状态，进行积分调整，直至图像为正常状态。本发明实现了近红外相机的自动积分时间调整，使图像处于正常人眼观测亮度范围，遇强光自动降低积分时间，避免画面饱和，在弱光环境下拉大积分时间，发挥其夜视能力。

Description

基于近红外相机自动积分时间的调整方法

技术领域

本发明涉及近红外相机应用技术领域，特别是涉及一种基于近红外相机自动积分时间的调整方法。

背景技术

近红外铟镓砷相机主要像素有320*256和640*512等，带制冷，其探测波长范围为900至1700nm，灵敏度极高，在1100nm至1550nm波长之间量子效率大于70%，高分辨率、低噪声、体积紧凑，主要用于太阳能硅片检测与分析、弱红外成像、天文、遥感、激光光束分析等领域，因此具有广阔的市场应用前景。

随着近红外铟镓砷相机应用技术的发展，快捷智能的积分时间调整(曝光调整)越来越被重视。以往需要用comlink接口连接到上位机，用串口手动调节积分时间，从而来实现曝光得调整。这种形式正逐步演变成不需要连接上位机而根据曝光度自动调整积分时间。这样更利于实验观测演示，更加方便快捷看到实时场景。

中国专利CN1632688提出一种自动曝光实现方法，包括：A.判断当前图像亮度值是否位于设定的期望图像亮度值阈值内，若是，则成像器以当前图像的曝光时间和电子增益值实现曝光；继续步骤B.根据当前图像亮度值、曝光时间和电子增益值，期望图像亮度值和成像器所能获取的最高图像亮度值，确定出一参数值，使调整后的图像曝光时间和调整后的电子增益值的乘积等于该参数值；步骤C.先将调整后的电子增益值设为期望的电子增益值，计算出调整后的图像曝光时间；再将计算出的图像曝光时间取整，计算出调整后的电子增益值；步骤D、成像器以调整后的图像曝光时间和调整后的电子增益值实现曝光。采用本发明方法能实现快速自动曝光，然而算法计算量较大，积分时间精细调节较差。

中国专利CN102209200提出了一种自动曝光控制方法，包括：a)获取图像的像素值；b)基于图像的像素值特征调节图像的积分时间和增益；c)判断此时积分时间与增益的调节是否达到预先设置的目标值，如果没有则进行下一步；d)判断此时积分时间与增益的调节是否都达到了最大值或都达到了最小值，当积分时间与增益的调节都已经达到最大值而没有达到目标值时，则获取较高灵敏度像素值，并进行b步骤；当积分时间与增益的调节都已经达到最小值而没有达到目标值时，则获取较低灵敏度像素值，并进行b步骤。通过本发明的实例解决了目前当积分时间和增益达到极端后，但图像的亮度没达到要求的矛盾。同时还可去除固定频率光源造成的图像闪烁，图像清晰明亮。本发明方法给出了自动曝光控制方法，没有积分时间的精调。

中国专利CN102523386提出了一种基于直方图均衡化的自动曝光方法，包括采集一帧图像，并记录该帧的曝光时间、计算所采集图像的亮度均值、对所采集图像做直方均衡化处理、计算经直方均衡化处理后的图像的灰度均值、依据曝光时间与图像的亮度均值成正比原理，计算下一帧的曝光时间、设定曝光调整容限为等步骤。本发明解决了现有技术中拍摄主体出现曝光不足或者曝光过度的技术问题，采用直方图均衡化后的图像的灰度均值作为最优均值。该最优均值能充分反映图像的亮度特性，并且这个最优均值是动态的，能适应各种亮度环境。本发明利用直方图均衡化实现自动曝光，计算量较大，算法用微处理器实现需较高硬件资源。

因此，针对上述技术问题，有必要提供一种基于近红外相机自动积分时间的调整方法。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于近红外相机自动积分时间的调整方法，实现了近红外相机的自动积分时间调整，使图像处于正常人眼观测亮度范围，遇强光自动降低积分时间，避免画面饱和，在弱光环境下拉大积分时间，发挥其夜视能力。

为了实现上述目的，本发明实施例提供的技术方案如下：

一种基于近红外相机自动积分时间的调整方法，所述方法包括以下步骤：

S1、计算图像的标准参考灰度值，所述标准参考灰度值包括区域最小灰度值Threshold_min和区域最大灰度值Threshold_max；

S2、获取一帧图像中像素点的灰度值Pixel，将像素点的灰度值Pixel与标准参考灰度值进行比较，对像素点进行归类统计；

S3、根据像素点归类统计结果判断图像为正常状态、饱和状态或非饱和状态；

S4、若图像为正常状态，积分时间不作调整；

若图像为饱和状态或非饱和状态，进行积分调整，直至图像为正常状态。

作为本发明的进一步改进，所述步骤S2中进行归类统计的像素点为图像中的全部像素点或部分像素点。

作为本发明的进一步改进，所述步骤S3具体为：

若图像中Threshold_min≤Pixel≤Threshold_max区域内的像素点个数比值是否达到预设阈值，则图像为正常状态；

若图像中Threshold_min≤Pixel≤Threshold_max区域内的像素点个数比值未达到预设阈值，比较图像中Pixel＜Threshold_min区域内的像素点与Pixel＞Threshold_max区域内的像素点的数量，若图像中Pixel＜Threshold_min区域内的像素点数量少于Pixel＞Threshold_max区域内的像素点数量，则图像为饱和状态，若图像中Pixel＜Threshold_min区域内的像素点数量多于Pixel＞Threshold_max区域内的像素点数量，则图像为非饱和状态。

作为本发明的进一步改进，所述步骤S3中像素点个数比值的预设阈值范围为50%～90%。

作为本发明的进一步改进，所述步骤S3中像素点个数比值的预设阈值范围为70%～80%。

作为本发明的进一步改进，所述步骤S4中“积分时间调整”为：

若图像为饱和状态，进行积分时间递减方式处理，直至图像为正常状态；

若图像为非饱和状态，进行积分时间递增方式处理，直至图像为正常状态。

作为本发明的进一步改进，所述步骤S4中“积分时间调整”具体为：

若图像为饱和状态，积分时间按照第一梯度递减，直至图像为正常状态或非饱和状态；若改变积分时间后的图像为正常状态，则改变后的积分时间不作调整；若改变积分时间后的图像为非饱和状态，积分时间按照第二梯度递增，直至图像为正常状态，其中第二梯度小于第一梯度；

若图像为非饱和状态，积分时间按照第一梯度递增，直至图像为正常状态或饱和状态；若改变积分时间后的图像为正常状态，则改变后的积分时间不作调整；若改变积分时间后的图像为饱和状态，积分时间按照第二梯度递减，直至图像为正常状态，其中第二梯度小于第一梯度。

作为本发明的进一步改进，所述第一梯度与第二梯度的比值为5:1～100:1。

作为本发明的进一步改进，所述第一梯度为1000～10000，第二梯度为10～2000。

作为本发明的进一步改进，所述近红外相机为近红外铟镓砷相机。

本发明具有以下有益效果：

自动积分时间的调整方法算法简单实用，易于维护、更新；

在实际应用中不必依赖与上位机通信控制才能观察图像的缺点，克服了其他算法复杂相对处理缓慢以及积分时间调整精确度不高的问题；

阶梯式递进算法来实现积分时间的自动调整，时间复杂度低，提高了服务的时效性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为像素读出方式与积分时间的示意图；

图2为本发明基于近红外相机自动积分时间的调整方法的流程示意图；

图3为本发明一具体实施方式中自动积分时间调整方法的流程示意图；

图4为本发明一具体实施方式中自动积分时间调整方法的步骤示意图；

图5为一具体实施方式中应用本发明自动积分时间调整后的后天花板上强光灯饱和下的效果图；

图6为一具体实施方式中应用本发明自动积分时间调整后的酒精灯座在微弱火光下的效果图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

相机传感器采集的像素读出方式为先积分，再读出，如图1所示。读出一帧像素的时间在一个帧同步信号FSYNC周期的高电平时间内，在帧同步信号的高电平期间可以读出上一帧的像素值，其剩下的低电平时间段就是积分时间INTEGRATE FRAME，所以可以通过调节FSYNC的占空比来调节积分时间的长短。行同步信号LSYNC在帧同步信号的高电平期间有效，进行像素点的读出。FSYNC的高电平时间必须大于像素全部读出的READ FRAME高电平时间，这样才能保证像素点全部正常读出。

所以，想要实现积分时间的调节，只需调整FSYNC的占空比即可。可以通过与上位机通信手动修改参数来实现调节积分时间，也可以通过软件算法实现自动积分时间调节。在本发明中则采用自动调整的方法。

以近红外铟镓砷相机为例对本发明作进一步说明，参图2所示，一种基于近红外相机自动积分时间的调整方法，包括以下步骤：

S1、计算图像的标准参考灰度值，所述标准参考灰度值包括区域最小灰度值Threshold_min和区域最大灰度值Threshold_max；

S2、获取一帧图像中像素点的灰度值Pixel，将像素点的灰度值Pixel与标准参考灰度值进行比较，对像素点进行归类统计。其中，进行归类统计的像素点为该帧图像中的全部像素点或部分像素点；

S3、根据像素点归类统计结果判断图像为正常状态、饱和状态或非饱和状态；

S4、若图像为正常状态，积分时间不作调整；

若图像为饱和状态或非饱和状态，进行积分调整，直至图像为正常状态。

其中，步骤S3对图像三种状态的区分具体为：

若图像中Threshold_min≤Pixel≤Threshold_max区域内的像素点个数比值是否达到预设阈值，则图像为正常状态；

若图像中Threshold_min≤Pixel≤Threshold_max区域内的像素点个数比值未达到预设阈值，比较图像中Pixel＜Threshold_min区域内的像素点与Pixel＞Threshold_max区域内的像素点的数量，若图像中Pixel＜Threshold_min区域内的像素点数量少于Pixel＞Threshold_max区域内的像素点数量，则图像为饱和状态，若图像中Pixel＜Threshold_min区域内的像素点数量多于Pixel＞Threshold_max区域内的像素点数量，则图像为非饱和状态。

进一步地，像素点个数比值的预设阈值范围为50%～90%，优选地，预设阈值范围为70%～80%。

优选地，本发明步骤S4中“积分时间调整”采用阶梯式递进算法，包括：

若图像为饱和状态，进行积分时间递减方式处理，直至图像为正常状态；

若图像为非饱和状态，进行积分时间递增方式处理，直至图像为正常状态。

“积分时间调整”具体为：

若图像为饱和状态，积分时间按照第一梯度递减，直至图像为正常状态或非饱和状态；若改变积分时间后的图像为正常状态，则改变后的积分时间不作调整；若改变积分时间后的图像为非饱和状态，积分时间按照第二梯度递增，直至图像为正常状态；

若图像为非饱和状态，积分时间按照第一梯度递增，直至图像为正常状态或饱和状态；若改变积分时间后的图像为正常状态，则改变后的积分时间不作调整；若改变积分时间后的图像为饱和状态，积分时间按照第二梯度递减，直至图像为正常状态。

其中，第二梯度小于第一梯度，第一梯度与第二梯度的比值为5:1～100:1，优选地，第一梯度为1000～10000，第二梯度为10～2000。

以下结合具体实施方式对本发明作进一步说明。

自动调整积分时间的处理需要软硬件的协调合作(如硬件平台为FPGA)，进行图像采集、处理、算法调整确保所观察的图像处在人眼观察最适合的亮度。其详细介绍如下：

参图3所示，首先根据测试实验理论计算得到标准参考灰度值，标准参考灰度值包括区域最小灰度值和区域最大灰度值，将其输入到处理芯片固化保存。然后进行循环检测每一帧图像，对每一帧图像进行采集、处理、计算统计，再通过与参考标准数值进行比较，把图像的像素点进行归类，当图像点多数低于最小亮度值，则进行积分时间拉大，使图像变亮些夜视效果好些，图像点多数高于最大亮度值，则进行积分时间拉小，使图像暗些不会出现饱和现象。以此反复快速的计算处理，即实现了自动调整积分时间。

在近红外铟镓砷相机自动积分时间调整的方法中，采用了一种计算量小、处理过程简单的自动调整算法。首先进行像素点归类统计数目，然后进行分析各类像素点所占比重，判断需要拉低还是拉高积分时间，接着采用阶梯式递进法进行积分时间的调节，最后调节到稳定效果。算法流程参图4所示。

归类统计：

归类统计是指得到一帧图像后，把每一个像素点都和输入的标准参考灰度值进行比较，分别统计像素点的灰度值落在什么区域。根据输入的最小灰度值和最大灰度值，可以把图像的所有像素点都划分到三个区域上，这样便得到图像的统计分布图。如式(1)所示。

Pixel<Threshold_min

Threshold_min≤Pixel≤Threshold_max    (1)

Pixel>Threshold_max

其中Pixel为单个像素点的灰度值，Threshold_min为区域最小灰度值，Threshold_max为区域最大灰度值。

分析判断：

累加归类统计好的各区域的灰度值，分别计算出各区域灰度值数目占整帧图像像素值数目的比重。

如果全体像素点的灰度值多数(如70%)介于最小灰度值和最大灰度值之间，不需要进行调整，否则需要进行相应的调整。调整分为递增和递减两种方式进行，当灰度值多数小于最小灰度值时，进行积分时间递增方式处理，当灰度值多数大于最大灰度值时，进行积分时间递减方式处理。

在其他实施方式中，像素点个数比值的预设阈值可以在50%～90%之间，优选地，在70%～80%之间。

阶梯式递进算法及调节到稳定效果：

首先进行跨度较大的调整，比如比较后发现需要采用积分时间递增方式进行处理，则直接增加1000，然后读取判断下一帧，如果还需要拉大，则继续按1000增加，直到发现图像正常或者饱和。如果是图像正常，则保持此积分时间不动，如果图像处于饱和，则需要小幅度进行调小积分时间，每次递减梯度为100，直到图像正常。

同理，积分时间递减方式也是如此进行。如果图像点多数在正常范围内，则不需要进行调整。继续读取下一帧图像，进行重新测试。

如选取Altera公司CycloneⅡ系列的EP2C35F672I8N相机进行效果测试，图5为天花板上的强光灯饱和下的自动积分时间调整后的效果图，图6为酒精灯座在微弱火光下的自动积分时间调整后的效果图，可以看出，在采用本发明基于近红外相机自动积分时间的调整方法后相机的测试效果良好。

由以上技术方案可以看出，本发明基于近红外相机自动积分时间的调整方法，实现了近红外相机的自动积分时间调整，使图像处于正常人眼观测亮度范围，遇强光自动降低积分时间，避免画面饱和，在弱光环境下拉大积分时间，发挥其夜视能力。

与现有技术相比，本发明自动积分时间的调整方法算法简单实用，易于维护、更新；

在实际应用中不必依赖与上位机通信控制才能观察图像的缺点，克服了其他算法复杂相对处理缓慢以及积分时间调整精确度不高的问题；

阶梯式递进算法来实现积分时间的自动调整，时间复杂度低，提高了服务的时效性。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (10)

1.一种基于近红外相机自动积分时间的调整方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1、计算图像的标准参考灰度值，所述标准参考灰度值包括区域最小灰度值Threshold_min和区域最大灰度值Threshold_max；

S2、获取一帧图像中像素点的灰度值Pixel，将像素点的灰度值Pixel与标准参考灰度值进行比较，对像素点进行归类统计；

S3、根据像素点归类统计结果判断图像为正常状态、饱和状态或非饱和状态；

S4、若图像为正常状态，积分时间不作调整；

若图像为饱和状态或非饱和状态，进行积分调整，直至图像为正常状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中进行归类统计的像素点为图像中的全部像素点或部分像素点。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：

若图像中Threshold_min≤Pixel≤Threshold_max区域内的像素点个数比值是否达到预设阈值，则图像为正常状态；

若图像中Threshold_min≤Pixel≤Threshold_max区域内的像素点个数比值未达到预设阈值，比较图像中Pixel＜Threshold_min区域内的像素点与Pixel＞Threshold_max区域内的像素点的数量，若图像中Pixel＜Threshold_min区域内的像素点数量少于Pixel＞Threshold_max区域内的像素点数量，则图像为饱和状态，若图像中Pixel＜Threshold_min区域内的像素点数量多于Pixel＞Threshold_max区域内的像素点数量，则图像为非饱和状态。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S3中像素点个数比值的预设阈值范围为50%～90%。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤S3中像素点个数比值的预设阈值范围为70%～80%。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S4中“积分时间调整”为：

若图像为饱和状态，进行积分时间递减方式处理，直至图像为正常状态；

若图像为非饱和状态，进行积分时间递增方式处理，直至图像为正常状态。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤S4中“积分时间调整”具体为：

若图像为饱和状态，积分时间按照第一梯度递减，直至图像为正常状态或非饱和状态；若改变积分时间后的图像为正常状态，则改变后的积分时间不作调整；若改变积分时间后的图像为非饱和状态，积分时间按照第二梯度递增，直至图像为正常状态，其中第二梯度小于第一梯度；

若图像为非饱和状态，积分时间按照第一梯度递增，直至图像为正常状态或饱和状态；若改变积分时间后的图像为正常状态，则改变后的积分时间不作调整；若改变积分时间后的图像为饱和状态，积分时间按照第二梯度递减，直至图像为正常状态，其中第二梯度小于第一梯度。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述第一梯度与第二梯度的比值为5:1～100:1。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述第一梯度为1000～10000，第二梯度为10～2000。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述近红外相机为近红外铟镓砷相机。

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