CN105611188B - 基于自动曝光的摄像头遮挡检测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于自动曝光的摄像头遮挡检测方法，包括步骤：获取摄像头采集的视频图像；计算所述图像中每个像素的亮度值，并求图像的平均亮度值；计算图像亮度对比度；结合所述平均亮度值及亮度对比度判断图像曝光是否正常；基于所述图像的曝光情况判断该摄像头是否存在遮挡。相应地，还提供一种基于自动曝光的摄像头遮挡检测装置。本发明所述方法或装置，通过计算图像的平均亮度值和对比度值，并结合两者判断自动曝光摄像头是否存在遮挡，由此实现对摄像头存在局部遮挡的自动判别，并通过报警机制对存在遮挡的情况进行报警提示，以使及时对其作出纠正，从而避免摄像头遮挡带来的监控画面失效。

Description

基于自动曝光的摄像头遮挡检测方法及装置

技术领域

本发明涉及图像领域，具体而言，本发明涉及一种基于自动曝光的摄像头遮挡检测方法及其相应的装置。

背景技术

随着物联网的发展，智能家居也逐步得到发展，其中智能摄像头作为其中关键的一个环节而显得尤其重要。在现实生活中的很多重要场合，如银行、档案室、家庭等场合，经常会为了防止偷盗或其他意外情况而设置摄像头进行监控。传统摄像头仅具有拍照、摄像等基本功能，当存在意外情况，如摄像头被移动而超出摄像范围，导致无法实现对重要物品的监控。或摄像头被恶意遮挡而导致摄像头监控功能失效，这些都会给不法分子带来违法的机会。同时，随着可旋转摄像机的普及，摄像机的摄像范围越来越大，当旋转到一定角度存在遮挡物时，特别是位于墙角的摄像机，很容易被墙壁等遮挡物遮挡，造成摄像机无法拍摄重要的场景图像。

基于上述问题，急需一种更智能的摄像机，以实现在多种场合下能够自动判断其摄像头是否存在遮挡，从而使其得到及时纠正。

发明内容

本发明的目的旨在解决上述至少一个问题，提供一种用于检测自动曝光的摄像头是否被遮挡的方法及相应装置，以实现对自动曝光摄像头遮挡的自动检测。

为了实现上述目的，本发明提供一种基于自动曝光的摄像头遮挡检测方法，包括以下步骤：

获取摄像头采集的视频图像；

计算所述图像中每个像素的亮度值，并求图像的平均亮度值；

计算图像亮度对比度，其中，包括将图像分成预设的若干区域；分别计算各区域像素的亮度平均值；比较各区域的亮度平均值大小，以确定亮度平均值的最大值和最小值；对所述最大值和最小值做修正处理；通过计算最大值和最小值的比值得到图像的亮度对比度值；当亮度对比度小于预设阈值时，减小亮度平均值小的区域的各像素值，增大亮度平均值大的区域的各像素值，以根据所述图像亮度对比度调整图像整体的平均亮度值阈值；

结合所述平均亮度值及亮度对比度判断图像曝光是否正常；

基于所述图像的曝光情况判断该摄像头是否存在遮挡。

其中，所述基于图像平均亮度判断曝光是否正常的步骤如下：

当所述图像的平均亮度值属于所述平均亮度值阈值的范围内，且亮度对比度大于预设阈值，则判断曝光正常；

当所述图像的平均亮度值不属于所述平均亮度值阈值的范围内，且亮度对比度小于预设阈值，则判断曝光不正常。

进一步，当曝光正常时则判断为不存在遮挡，否则判断为存在遮挡。

具体的，通过将图像中各像素的亮度值进行加权求平均得到其平均亮度值。

较佳的，所述图像中各像素的亮度权值不全相等。

优选的，所述摄像头的中间区域图像像素的权值大于其他区域图像的像素。

优选的，所述若干区域分别为16*16像素的图像区域。

较佳的，当图像大小不为16*16的整数倍时，先将其扩展成为16*16的整数倍。

优选的，所述图像中每个像素的亮度值通过以下公式计算得到：

L＝0.3R+0.6G+0.1B，其中，R、G、B分别为每个像素点的红色分量值、绿色分量值、蓝色分量值。

进一步还包括，当存在遮挡时，则启动报警系统进行报警提示。

一种基于自动曝光的摄像头遮挡检测装置，包括：

获取单元：用于获取摄像头采集的视频图像；

第一计算单元：用于计算所述图像中每个像素的亮度值，并求图像的平均亮度值；

第二计算单元：用于计算图像亮度对比度，其中，包括将图像分成预设的若干区域；分别计算各区域像素的亮度平均值；比较各区域的亮度平均值大小，以确定亮度平均值的最大值和最小值；对所述最大值和最小值做修正处理；通过计算最大值和最小值的比值得到图像的亮度对比度值；当亮度对比度小于预设阈值时，减小亮度平均值小的区域的各像素值，增大亮度平均值大的区域的各像素值，以根据所述图像亮度对比度调整图像整体的平均亮度值阈值；

第一判断单元：用于结合所述平均亮度值及亮度对比度判断图像曝光是否正常；

第二判断单元：用于基于所述图像的曝光情况判断该摄像头是否存在遮挡。

其中，所述第一判断单元基于图像平均亮度判断曝光是否正常的步骤如下：

当所述图像的平均亮度值属于所述平均亮度值阈值的范围内，且亮度对比度大于预设阈值，则判断曝光正常；

当所述图像的平均亮度值不属于所述平均亮度值阈值的范围内，且亮度对比度小于预设阈值，则判断曝光不正常。

进一步，当曝光正常时则判断为不存在遮挡，否则判断为存在遮挡。

具体的，所述第一计算单元通过将图像中各像素的亮度值进行加权求平均得到其平均亮度值。

较佳的，所述图像中各像素的亮度权值不全相等。

优选的，所述摄像头的中间区域图像像素的权值大于其他区域图像的像素。

优选的，所述若干区域分别为16*16像素的图像区域。

较佳的，当图像大小不为16*16的整数倍时，先将其扩展成为16*16的整数倍。

优选的，所述图像中每个像素的亮度值通过以下公式计算得到：

L＝0.3R+0.6G+0.1B，其中，R、G、B分别为每个像素点的红色分量值、绿色分量值、蓝色分量值。

进一步，还包括报警单元，当存在遮挡时，则启动报警系统进行报警提示。

相比现有技术，本发明的方案具有以下优点：

本发明通过计算图像的平均亮度值和对比度值，并结合两者判断自动曝光摄像头是否存在遮挡，由此可实现对摄像头存在局部遮挡的自动判别，并通过报警机制对存在遮挡的情况进行报警提示，以使及时对其作出纠正，从而避免摄像头遮挡带来的监控画面失效。

显然，上述有关本发明优点的描述是概括性的，更多的优点描述将体现在后续的实施例揭示中，以及，本领域技术人员也可以本发明所揭示的内容合理地发现本发明的其他诸多优点。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为本发明一实施例所述基于自动曝光的摄像头遮挡检测方法原理示意图；

图2为本发明实施例所述计算图像亮度对比度的方法原理示意图；

图3为本发明另一实施例所述的基于自动曝光的摄像头遮挡检测方法的流程图；

图4为本发明所述基于自动曝光的摄像头遮挡检测装置的结构框图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。

本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。

本技术领域技术人员可以理解，这里所使用的“终端”、“终端设备”既包括无线信号接收器的设备，其仅具备无发射能力的无线信号接收器的设备，又包括接收和发射硬件的设备，其具有能够在双向通信链路上，执行双向通信的接收和发射硬件的设备。这种设备可以包括：蜂窝或其他通信设备，其具有单线路显示器或多线路显示器或没有多线路显示器的蜂窝或其他通信设备；PCS(Personal Communications Service，个人通信系统)，其可以组合语音、数据处理、传真和/或数据通信能力；PDA(Personal Digital Assistant，个人数字助理)，其可以包括射频接收器、寻呼机、互联网/内联网访问、网络浏览器、记事本、日历和/或GPS(Global Positioning System，全球定位系统)接收器；常规膝上型和/或掌上型计算机或其他设备，其具有和/或包括射频接收器的常规膝上型和/或掌上型计算机或其他设备。这里所使用的“终端”、“终端设备”可以是便携式、可运输、安装在交通工具(航空、海运和/或陆地)中的，或者适合于和/或配置为在本地运行，和/或以分布形式，运行在地球和/或空间的任何其他位置运行。这里所使用的“终端”、“终端设备”还可以是通信终端、上网终端、音乐/视频播放终端，例如可以是PDA、MID(Mobile Internet Device，移动互联网设备)和/或具有音乐/视频播放功能的移动电话，也可以是智能电视、机顶盒等设备。

本技术领域技术人员可以理解，这里所使用的远端网络设备，其包括但不限于计算机、网络主机、单个网络服务器、多个网络服务器集或多个服务器构成的云。在此，云由基于云计算(Cloud Computing)的大量计算机或网络服务器构成，其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机集组成的一个超级虚拟计算机。本发明的实施例中，远端网络设备、终端设备与WNS服务器之间可通过任何通信方式实现通信，包括但不限于，基于3GPP、LTE、WIMAX的移动通信、基于TCP/IP、UDP协议的计算机网络通信以及基于蓝牙、红外传输标准的近距无线传输方式。

曝光是指在一定时间内，将一定强度和数量的光信号转换为电信号的过程。自动曝光控制是现代相机或摄像机的必备功能之一，该功能通过判断周边环境的亮度情况，动态的调整摄像头的进光量，以使拍摄的图像呈现最好的亮度质量。自动曝光是相机根据当前环境光线的强弱自动调整曝光量，防止曝光过度或不足，使成像系统拍摄出来的图像具有理想亮度。摄像机在成像过程中，曝光对图像质量的影响很大。如果曝光过度，则会使图像因为过亮而失去细节部分；如果曝光不足，则会导致图像因为过暗而失去细节部分，且曝光不正常的图像在后续处理过程中无法进行色彩恢复。

当摄像头存在部分遮挡时，由于摄像头检测到被遮挡部分的周围光线变暗，则会增加进光量，从而造成现局部曝光过度，而整体曝光度下降的现象。从具体指标上讲，直接导致图像的整体亮度下降，对比度降低。因此，基于该原理，可以根据判断自动曝光摄像头的曝光是否正常而确定摄像头是否存在部分遮挡。

基于上述先导性知识，参考图1所示，本发明实施例提供一种基于自动曝光的摄像头遮挡检测方法，具体包括以下步骤：

步骤S11、获取摄像头采集的视频图像；

一般情况下，在很多大型场合通常采用网络摄像机对场景进行监控，以便能够及时通过网络传输视频图像数据。具体的，网络摄像机包括微处理器、摄像头、视频采集芯片以及网络通信模块等，其中，当网络摄像机通过摄像头采集到视频模拟信号后，将相应的视频模拟信息化输入视频采集芯片，由视频采集芯片将视频模拟信号转换为数字图像信号，并输出到微处理器，微处理器对其进行压缩编码后通过网络通信模块将相应的数字图像信号传输到以太网。本地设备连接入以太网，通过与该网络摄像机相适应的客户端将经压缩编码的数字图像信号从相应的函数接口获取，调用对应的解压缩及解码模块对其进行解压缩及解码，以获取原始的数字图像信号，并将相应的数字图像以像素的形式表征，存储于缓存区。通过调用相应的函数接口，将所述数字图像从缓存区拷贝出来，以备进行后续处理。

步骤S12、计算所述图像中每个像素的亮度值，并求图像的平均亮度值；

通常情况下，所述摄像机采集的图像为彩色图像，在数字图像处理领域，惯用RGB色彩空间对其像素进行描述。所述R、G、B分别表征图像像素的红色分量值、绿色分量值、蓝色分量值，共同描述一个像素点的色彩特征。而像素的亮度值主要用于描述像素表征的当前亮度，图像的像素亮度分布越均匀，其细节越明显，图像质量越高。因此，为了从另一方面描述图像的质量，将彩色图像转换为灰度图像，即将图像的每个像素从彩色空间转换为灰度空间，具体的，本发明实施例采用以下公式计算所述图像中每个像素的亮度值：

L＝0.3R+0.6G+0.1B，其中，R、G、B分别为每个像素的红色分量值、绿色分量值、蓝色分量值。

基于上述公式计算得到图像中每个像素的亮度值，并基于其亮度值计算图像的平均亮度值，具体地，通过对各像素的亮度值进行加权求平均得到图像的平均亮度值。其中，所述图像中各像素的亮度权值不全相等。由于摄像头在采集图像过程中存在边缘效应，且人们在拍摄过程中也更多的关注视野中央区域的景象，因此，为了使计算过程符合人们的惯常方式，将中间区域，如200*300像素区域，或以其他方式设定的摄像头中央的特定区域，将该区域中的每个像素值的权值设置为2，其他区域中的每个像素值的权值设置为1。

由此，通过采用上述方式对不同区域的所有像素进行亮度值的加权，以获取图像整体的亮度平均值，并将此作为后续判断处理的基础。

步骤S13、计算图像亮度对比度；

图像的亮度对比度是指一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量，差异范围越大代表对比度越大，差异范围越小代表对比度越小。对比度越大，图像越清晰；相反，对比度越小，图像越模糊。因此，其也作为影响图像质量的一个重要指标。

当摄像头存在局部遮挡时，由于被遮挡部分出现局部亮点，尤其对于夜视模式下的红外摄像头，摄像头自动曝光系统检测到局部亮点就会误以为曝光过度，自动调整曝光时间，使曝光时间变短，减少进光量，使得图像整体亮度变小，图像变暗，此时图像的对比度也降低，图像黑暗模糊。因此，本发明实施例将图像的亮度对比度作为衡量曝光是否正常的一个因素。参考图2所示，具体计算步骤如下：

S101、将图像分成预设的若干区域；

目前网络摄像机的分辨率通常为720p，即清晰，像素个数为720*1080，因此，本发明实施例以此为例对本发明所述方法原理进行说明，但不应将该分辨率作为对本发明的限制。

将720*1080的图像分割成若干个16*16的区域，其中1080不能整除16，即720*1080不是16*16的整数倍，因此先将720*1080的图像进行扩展，扩展为720*1088，其中扩展部分的像素可以直接采用其相邻像素的亮度值进行赋值，以此获取整数个16*16的区域图像。

S102、分别计算各区域像素的亮度平均值；

分别计算上述获取的多个16*16的区域图像的亮度平均值，即分别将各区域的每个像素值分别进行加权求平均，得到若干个亮度平均值。

S103、比较各区域的亮度平均值大小，以确定亮度平均值的最大值和最小值；

将上述求得的各区域的亮度平均值一一进行比较排序，确定其中的最大值L_max和最小值L_min。

S104、对所述最大值和最小值做修正处理；

所述修正处理过程具体如下：

1、修正L_max的值

若L_max大于等于零且小于8，则L‘_max＝0.4625*L_max+0.3；

若L_max大于等于8且小于等于255，则L‘_max＝1.1984*L_max-5.592。

2、修正L_min的值

若L_min大于等于零且小于8，则L‘_min＝0.4625*L_min+0.3；

若L_min大于等于8且小于等于255，则L‘_min＝1.1984*L_min-5.592。

由此得到经过修正的亮度平均值的最大值和最小值。

S105、通过计算最大值和最小值的比得到图像的亮度对比度值。

其中，所述亮度对比度值为所述亮度平均值的最大值与最小值的比值。

通过执行上述步骤，获取图像的亮度对比度，以备后续结合所述平均亮度值作进一步判断处理。更进一步，由于摄像机为基于自动曝光的方式进行摄像，因此随着周围场景的变化，图像的曝光度自动调整，其图像的亮度目标值会变化，因此亮度平均值阈值也应随着变化。具体地，

当亮度对比度小于预设阈值时，减小亮度平均值小的区域的各像素值，增大亮度平均值大的区域的各像素值，从而调整图像整体的平均亮度值阈值，以备后续作为图像平均亮度值的参考值。

步骤S14、结合所述平均亮度值及亮度对比度判断图像曝光是否正常；

具体地，当所述图像的平均亮度值属于所述平均亮度值阈值的范围内，且亮度对比度大于预设阈值，则判断曝光正常；

当所述图像的平均亮度值不属于所述平均亮度值阈值的范围内，且亮度对比度小于预设阈值，则判断曝光不正常。

该过程由摄像机内置的相应模块进行自动判断并给出标识曝光正常或不正常的反馈标识，如0代表正常，1代表不正常。

步骤S15、基于所述图像的曝光情况判断该摄像头是否存在遮挡。

基于上述判断得到的曝光情况，当曝光正常时则判断为不存在遮挡，否则判断为存在遮挡。若判断摄像头存在遮挡，则由相应模块启动报警系统以进行报警提示，从而能够及时对摄像头的遮挡进行纠正，避免摄像头遮挡带来的监控画面失效。

为了进一步对本发明所述方法进行说明，参考图3所示，本发明提供另一实施例，以编程语言，采用流程图形式对本发明实施例内容进行阐述，具体如下：

步骤1：获取摄像头采集的视频图像；

步骤2：计算所述图像中每个像素的亮度值，并求图像的平均亮度值；

步骤3：计算图像亮度对比度；

步骤4：判断所述平均亮度值是否属于预设阈值范围，且亮度对比度是否大于预设阈值，若是则转步骤6，若否转步骤7；

步骤5：曝光正常，判断不存在遮挡；

步骤6：曝光不正常，判断存在遮挡，启动报警系统进行报警提示。

参考图4所示，本发明提供一种基于自动曝光的摄像头遮挡检测装置，以模块化的方式对上述方法进行描述，具体包括：获取单元81、第一计算单元82、第二计算单元83、第一判断单元84、第二判断单元85，其中，

所述获取单元81用于获取摄像头采集的视频图像；

一般情况下，在很多大型场合通常采用网络摄像机对场景进行监控，以便能够及时通过网络传输视频图像数据。具体的，网络摄像机包括微处理器、摄像头、视频采集芯片以及网络通信模块等，其中，当网络摄像机通过摄像头采集到视频模拟信号后，将相应的视频模拟信息化输入视频采集芯片，由视频采集芯片将视频模拟信号转换为数字图像信号，并输出到微处理器，微处理器对其进行压缩编码后通过网络通信模块将相应的数字图像信号传输到以太网。本地设备连接入以太网，通过与该网络摄像机相适应的客户端将经压缩编码的数字图像信号从相应的函数接口获取，调用对应的解压缩及解码模块对其进行解压缩及解码，以获取原始的数字图像信号，并将相应的数字图像以像素的形式表征，存储于缓存区。所述获取单元81通过调用相应的函数接口，将所述数字图像从缓存区拷贝出来，以备进行后续处理。

所述第一计算单元82用于计算所述图像中每个像素的亮度值，并求图像的平均亮度值；

通常情况下，所述摄像机采集的图像为彩色图像，在数字图像处理领域，惯用RGB色彩空间对其像素进行描述。所述R、G、B分别表征图像像素的红色分量值、绿色分量值、蓝色分量值，共同描述一个像素点的色彩特征。而像素的亮度值主要用于描述像素表征的当前亮度，图像的像素亮度分布越均匀，其细节越明显，图像质量越高。因此，为了从另一方面描述图像的质量，将彩色图像转换为灰度图像，即将图像的每个像素从彩色空间转换为灰度空间，具体的，本发明实施例采用以下公式计算所述图像中每个像素的亮度值：

L＝0.3R+0.6G+0.1B，其中，R、G、B分别为每个像素的红色分量值、绿色分量值、蓝色分量值。

所述第一计算单元82基于上述公式计算得到图像中每个像素的亮度值，并基于其亮度值计算图像的平均亮度值，具体地，通过对各像素的亮度值进行加权求平均得到图像的平均亮度值。其中，所述图像中各像素的亮度权值不全相等。由于摄像头在采集图像过程中存在边缘效应，且人们在拍摄过程中也更多的关注视野中央区域的景象，因此，为了使计算过程符合人们的惯常方式，将中间区域，如200*300像素区域，或以其他方式设定的摄像头中央的特定区域，将该区域中的每个像素值的权值设置为2，其他区域中的每个像素值的权值设置为1。

由此，通过采用上述方式对不同区域的所有像素进行亮度值的加权，以获取图像整体的亮度平均值，并将此作为后续判断处理的基础。

所述第二计算单元83用于计算图像亮度对比度；

图像的亮度对比度是指一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量，差异范围越大代表对比度越大，差异范围越小代表对比度越小。对比度越大，图像越清晰；相反，对比度越小，图像越模糊。因此，其也作为影响图像质量的一个重要指标。

当摄像头存在局部遮挡时，由于被遮挡部分出现局部亮点，尤其对于夜视模式下的红外摄像头，摄像头自动曝光系统检测到局部亮点就会误以为曝光过度，自动调整曝光时间，使曝光时间变短，减少进光量，使得图像整体亮度变小，图像变暗，此时图像的对比度也降低，图像黑暗模糊。因此，本发明实施例将图像的亮度对比度作为衡量曝光是否正常的一个因素。参考图2所示，所述第二计算单元83计算亮度对比度执行的具体步骤如下：

S101、将图像分成预设的若干区域；

目前网络摄像机的分辨率通常为720p，即清晰，像素个数为720*1080，因此，本发明实施例以此为例对本发明所述方法原理进行说明，但不应将该分辨率作为对本发明的限制。

将720*1080的图像分割成若干个16*16的区域，其中1080不能整除16，即720*1080不是16*16的整数倍，因此先将720*1080的图像进行扩展，扩展为720*1088，其中扩展部分的像素可以直接采用其相邻像素的亮度值进行赋值，以此获取整数个16*16的区域图像。

S102、分别计算各区域像素的亮度平均值；

分别计算上述获取的多个16*16的区域图像的亮度平均值，即分别将各区域的每个像素值分别进行加权求平均，得到若干个亮度平均值。

S103、比较各区域的亮度平均值大小，以确定亮度平均值的最大值和最小值；

将上述求得的各区域的亮度平均值一一进行比较排序，确定其中的最大值L_max和最小值L_min。

S104、对所述最大值和最小值做修正处理；

所述修正处理过程具体如下：

1、修正L_max的值

若L_max大于等于零且小于8，则L‘_max＝0.4625*L_max+0.3；

若L_max大于等于8且小于等于255，则L‘_max＝1.1984*L_max-5.592。

2、修正L_min的值

若L_min大于等于零且小于8，则L‘_min＝0.4625*L_min+0.3；

若L_min大于等于8且小于等于255，则L‘_min＝1.1984*L_min-5.592。

由此得到经过修正的亮度平均值的最大值和最小值。

S105、通过计算最大值和最小值的比得到图像的亮度对比度值。

其中，所述亮度对比度值为所述亮度平均值的最大值与最小值的比值。

所述第二计算单元83通过执行上述步骤，获取图像的亮度对比度，以备后续结合所述平均亮度值作进一步判断处理。更进一步，由于摄像机为基于自动曝光的方式进行摄像，因此随着周围场景的变化，图像的曝光度自动调整，其图像的亮度目标值会变化，因此亮度平均值阈值也应随着变化。具体地，

当亮度对比度小于预设阈值时，减小亮度平均值小的区域的各像素值，增大亮度平均值大的区域的各像素值，从而调整图像整体的平均亮度值阈值，以备后续作为图像平均亮度值的参考值。

所述第一判断单元84用于结合所述平均亮度值及亮度对比度判断图像曝光是否正常；

具体地，第一判断单元84结合所述平均亮度值及亮度对比度判断图像曝光是否正常。当所述图像的平均亮度值属于所述平均亮度值阈值的范围内，且亮度对比度大于预设阈值，则判断曝光正常；

当所述图像的平均亮度值不属于所述平均亮度值阈值的范围内，且亮度对比度小于预设阈值，则判断曝光不正常。

该过程由摄像机内置的相应模块进行自动判断并给出标识曝光正常或不正常的反馈标识，如0代表正常，1代表不正常。

所述第二判断单元85用于基于所述图像的曝光情况判断该摄像头是否存在遮挡。

所述第二判断单元85基于上述判断得到的曝光情况判断摄像头是否存在遮挡，当曝光正常时则判断为不存在遮挡，否则判断为存在遮挡。若判断摄像头存在遮挡，则由报警单元启动报警系统以进行报警提示，从而能够及时对摄像头的遮挡进行纠正，避免摄像头遮挡带来的监控画面失效。

以上所述仅是本发明的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (20)

1.一种基于自动曝光的摄像头遮挡检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取摄像头采集的视频图像；

计算所述图像中每个像素的亮度值，并求图像的平均亮度值；

计算图像亮度对比度，其中，包括将图像分成预设的若干区域；分别计算各区域像素的亮度平均值；比较各区域的亮度平均值大小，以确定亮度平均值的最大值和最小值；对所述最大值和最小值做修正处理；通过计算最大值和最小值的比值得到图像的亮度对比度值；当亮度对比度小于预设阈值时，减小亮度平均值小的区域的各像素值，增大亮度平均值大的区域的各像素值，以根据所述图像亮度对比度调整图像整体的平均亮度值阈值；

结合所述平均亮度值及亮度对比度判断图像曝光是否正常；

基于所述图像的曝光情况判断该摄像头是否存在遮挡。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于图像平均亮度判断曝光是否正常的步骤如下：

当所述图像的平均亮度值属于所述平均亮度值阈值的范围内，且亮度对比度大于预设阈值，则判断曝光正常；

当所述图像的平均亮度值不属于所述平均亮度值阈值的范围内，且亮度对比度小于预设阈值，则判断曝光不正常。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当曝光正常时则判断为不存在遮挡，否则判断为存在遮挡。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过将图像中各像素的亮度值进行加权求平均得到其平均亮度值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述图像中各像素的亮度权值不全相等。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述摄像头的中间区域图像像素的权值大于其他区域图像的像素。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若干区域分别为16*16像素的图像区域。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，当图像大小不为16*16的整数倍时，先将其扩展成为16*16的整数倍。

9.根据权利要求4-6任意一项所述的方法，其特征在于，所述图像中每个像素的亮度值通过以下公式计算得到：

L＝0.3R+0.6G+0.1B，其中，R、G、B分别为每个像素点的红色分量值、绿色分量值、蓝色分量值。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括，当存在遮挡时，则启动报警系统进行报警提示。

11.一种基于自动曝光的摄像头遮挡检测装置，其特征在于，包括：

获取单元：用于获取摄像头采集的视频图像；

第一计算单元：用于计算所述图像中每个像素的亮度值，并求图像的平均亮度值；

第二计算单元：用于计算图像亮度对比度，其中，包括将图像分成预设的若干区域；分别计算各区域像素的亮度平均值；比较各区域的亮度平均值大小，以确定亮度平均值的最大值和最小值；对所述最大值和最小值做修正处理；通过计算最大值和最小值的比值得到图像的亮度对比度值；当亮度对比度小于预设阈值时，减小亮度平均值小的区域的各像素值，增大亮度平均值大的区域的各像素值，以根据所述亮度对比度调整图像整体的平均亮度值阈值；

第一判断单元：用于结合所述平均亮度值及亮度对比度判断图像曝光是否正常；

第二判断单元：用于基于所述图像的曝光情况判断该摄像头是否存在遮挡。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述第一判断单元基于图像平均亮度判断曝光是否正常的步骤如下：

当所述图像的平均亮度值属于所述平均亮度值阈值的范围内，且亮度对比度大于预设阈值，则判断曝光正常；

当所述图像的平均亮度值不属于所述平均亮度值阈值的范围内，且亮度对比度小于预设阈值，则判断曝光不正常。

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，当曝光正常时则判断为不存在遮挡，否则判断为存在遮挡。

14.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述第一计算单元通过将图像中各像素的亮度值进行加权求平均得到其平均亮度值。

15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述图像中各像素的亮度权值不全相等。

16.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述摄像头的中间区域图像像素的权值大于其他区域图像的像素。

17.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述若干区域分别为16*16像素的图像区域。

18.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，当图像大小不为16*16的整数倍时，先将其扩展成为16*16的整数倍。

19.根据权利要求14-16任意一项所述的装置，其特征在于，所述图像中每个像素的亮度值通过以下公式计算得到：

L＝0.3R+0.6G+0.1B，其中，R、G、B分别为每个像素点的红色分量值、绿色分量值、蓝色分量值。

20.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，还包括报警单元，

当存在遮挡时，则启动报警系统进行报警提示。