CN105631815B - 一种基于历史帧图像均值统计的智能增强方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于历史帧图像均值统计的智能增强方法，包括：抓取输入视频流中的每一帧图像；计算每一帧图像均值；当上一帧标识位flag为0时，统计连续N帧图像均值是否均小于第一阈值X1，如果满足要求，则进入自适应伽马增强处理，否则直接输出结果；当检测到上一帧标识位flag为1时，统计连续N帧图像均值是否均大于第二阈值X2，如果满足要求，则退出增强处理并直接输出结果，否则继续进行增强处理。本发明经过实测，在夜间等低照度环境中，可以通过算法自适应的开启增强功能，在光线较强的情况下自动关闭增强功能，使许多低照度增强类算法可以通过该智能模式自动开启和关闭。
Description
技术领域
本发明涉及一种视频增强算法，特别是涉及一种基于历史帧图像均值统计的智能增强方法。
背景技术
在安防领域，大多数相机里面已经集成了可调节亮度、对比度等增强算法，然而，这些功能需要手动调整，无法满足复杂多变的实际应用环境。尤其是在摄像头较多的情况下，手动调节每个摄像头的做法费时费力。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种对视频的历史帧图像均值进行统计，分析得到下一帧是否需要进行增强的智能增强方法。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于历史帧图像均值统计的智能增强方法，包括以下步骤：
S1：抓取输入视频流中的每一帧图像；
S2：计算每一帧图像均值；
计算每一帧图像均值都是在当前帧上计算得到的，当抓取到视频流的第一帧后，计算第一帧图像均值，并对标识位flag初始化，初始化方法如下：
(1)当第一帧图像均值小于第一阈值X1，则flag＝0；
(2)当第一帧图像均值大于第二阈值X2，则flag＝1；
其中，标识位flag是一个设定的符号，其值为0或者1，其存放位置可以是寄存器，也可以是图像任何一个位置；
S3：除第一帧外，检测到上一帧图像的标识位flag信息：
(1)上一帧标识位flag＝＝0：
在视频流中，当检测到上一帧标识位flag为0时，表明上一帧图像没有增强处理，则统计当前帧之前连续N帧图像均值(需要存储连续N帧图像均值于寄存器中)是否均小于第一阈值X1，如果满足要求，则进入自适应伽马增强处理，根据当前帧图像均值选择相应伽马值进行伽马增强处理，并将当前帧的标识位flag设为1；否则直接输出结果，并将标识位flag设为0；
(2)上一帧标识位flag＝＝1：
在视频流中，当检测到上一帧标识位flag为1时，表明上一帧图像已经进行过增强处理，则统计当前帧之前连续N帧图像均值(需要存储连续N帧图像均值于寄存器中)是否均大于第二阈值X2，如果满足要求，则退出增强处理并直接输出结果，并将当前帧的标识位flag设为0；否则保持之前的状态不变，继续进行增强处理，根据当前帧图像均值选择相应伽马值进行伽马增强处理，并将标识位flag设为1。
所述第一阈值X1的取值范围为：0.15*H～0.31*H，第二阈值X2的取值范围为：0.23*H～0.55*H，其中，H为视频流亮度分量的位深。
所述自适应伽马增强处理为多组伽马增强处理，将多组伽马值与不同照度环境一一对应，其对应关系为：
gama＝(0.5*M+6.4)/64
其中，M为图像均值，表示不同照度环境，gama为伽马值，0.5为增益系数，6.4为偏移系数，64为归一化系数，当图像均值范围在[0，64]区间变化时，其伽马值的范围为[0.1，0.6]。
所述伽玛增强的方法为：F(x,y)＝f(x,y)gama，其中，f(x,y)为原始图像，F(x,y)为增强图像，gama为伽马值。
统计连续多帧图像均值的步骤中求图像均值的方法可以是全局均值、分块均值、区域均值。
所述N的计算方法为：
N＝t*fps
其中，N为帧数，t为时间单位(s)，一般取值为[0，3600]，fps为视频帧率。
本发明的有益效果是：本发明经过实测，在夜间等低照度环境中，需要增强时，可以通过算法自适应的开启增强功能，在光线较强的情况下自动关闭增强功能，使许多低照度增强类算法可以通过该智能模式自动开启和关闭。
本发明主要是统计视频图像的亮度值，通过该统计量来判断视频图像是否需要做增强调节，该统计量是基于真实图像的观察与实验得到的，通过设定两个阈值X1和X2，使得增强的开启不受外界干扰影响。
与现有技术相比，存在以下优势：
(1)智能增强框架整体稳定可靠。
(2)传统的图像亮度调节算法用一组曲线(伽马值是固定值)进行调节，效果较差且应用范围有限，本发明将多组伽马值与不同照度环境一一对应，动态调整环境中的增强效果。
(3)传统的图像增强算法硬件实现较难，而伽马调节可以采用查表实现，相比于传统的直方图增强方法，速度快且实现简单。
(4)相对于硬件的自动增益方法，伽马调节使图像更柔和。
附图说明
图1为本发明流程图。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
如图1所示，一种基于历史帧图像均值统计的智能增强方法，包括以下步骤：
S1：抓取输入视频流中的每一帧图像；
S2：计算每一帧图像均值；
计算每一帧图像均值都是在当前帧上计算得到的，当抓取到视频流的第一帧后，计算第一帧图像均值，并对flag初始化，初始化方法如下：
(1)当第一帧图像均值小于第一阈值X1，则flag＝0；
(2)当第一帧图像均值大于第二阈值X2，则flag＝1；
注：flag是一个设定的符号，其值为0或者1，其存放位置可以是寄存器，也可以是图像任何一个位置；
S3：除第一帧外，检测到上一帧图像的标识位flag信息：
(1)上一帧标识位flag＝＝0：
在视频流中，当检测到上一帧标识位flag为0时，表明上一帧图像没有增强处理，则统计当前帧之前连续N帧图像均值(需要存储连续N帧图像均值于寄存器中)是否均小于第一阈值X1，如果满足要求，则进入自适应伽马增强处理，根据当前帧图像均值选择相应伽马值进行伽马增强处理，并将当前帧的标识位flag设为1；否则直接输出结果，并将标识位flag设为0；
(2)上一帧标识位flag＝＝1：
在视频流中，当检测到上一帧标识位flag为1时，表明上一帧图像已经进行过增强处理，则统计当前帧之前连续N帧图像均值(需要存储连续N帧图像均值于寄存器中)是否均大于第二阈值X2，如果满足要求，则退出增强处理并直接输出结果，并将当前帧的标识位flag设为0；否则保持之前的状态不变，继续进行增强处理，根据当前帧图像均值选择相应伽马值进行伽马增强处理，并将标识位flag设为1。
第一阈值X1、第二阈值X2是可以调节的，在实际测试中发现，合理的阈值范围会使增强变得更加智能和准确，通过实验室的标定与实际环境的多次验证，第一阈值X1的取值范围为0.15*H～0.31*H，第二阈值X2的取值范围为0.23*H～0.55*H。其中，H为视频流亮度分量的位深。
现有的伽马增强大多数为一个固定值，其应用范围受限。本技术将多组伽马值与不同照度环境一一对应，动态调整环境中的增强效果。
所述自适应伽马增强处理为多组伽马增强处理，将多组伽马值与不同照度环境一一对应，其对应关系为：
gama＝(0.5*M+6.4)/64
其中，M为图像均值，表示不同照度环境，gama为伽马值，0.5为增益系数，6.4为偏移系数，64为归一化系数，当图像均值范围在[0，64]区间变化时，其伽马值的范围为[0.1，0.6]。
所述伽玛增强的方法为：F(x,y)＝f(x,y)gama，其中，f(x,y)为原始图像，F(x,y)为增强图像，gama为伽马值。
统计连续多帧图像均值的步骤中求图像均值的方法可以是全局均值、分块均值、区域均值。
为了避免外界的扰动引起误判，防止满足条件的临界点增强时出现闪烁现象，需要累计帧判断，理论上累计帧越多越好，但考虑到实际应用，通过实验室的模拟测试以及各种路况实测得到一个较优的关系：N＝t*fps，N为帧数，t为时间单位(s)，一般取值为[0，3600]，fps为视频帧率。本实施例中得到的N为150帧。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。
Claims (4)
1.一种基于历史帧图像均值统计的智能增强方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：抓取输入视频流中的每一帧图像；
S2：计算每一帧图像均值；
计算每一帧图像均值都是在当前帧上计算得到的，当抓取到视频流的第一帧后，计算第一帧图像均值，并对标识位flag初始化，初始化方法如下：
(1)当第一帧图像均值小于第一阈值X1，则flag＝0；
(2)当第一帧图像均值大于第二阈值X2，则flag＝1；
其中，标识位flag是一个设定的符号，其值为0或者1；
S3：除第一帧外，检测到上一帧图像的标识位flag信息：
(1)上一帧标识位flag等于0：
在视频流中，当检测到上一帧标识位flag为0时，表明上一帧图像没有增强处理，则统计当前帧之前连续N帧图像均值是否均小于第一阈值X1，如果满足要求，则进入自适应伽马增强处理，根据当前帧图像均值选择相应伽马值进行伽马增强处理，并将当前帧的标识位flag设为1；否则直接输出结果，并将标识位flag设为0；
(2)上一帧标识位flag等于1：
在视频流中，当检测到上一帧标识位flag为1时，表明上一帧图像已经进行过增强处理，则统计当前帧之前连续N帧图像均值是否均大于第二阈值X2，如果满足要求，则退出增强处理并直接输出结果，并将当前帧的标识位flag设为0；否则保持之前的状态不变，继续进行增强处理，根据当前帧图像均值选择相应伽马值进行伽马增强处理，并将标识位flag设为1。
2.根据权利要求1所述的一种基于历史帧图像均值统计的智能增强方法，其特征在于：所述第一阈值X1的取值范围为：0.15*H～0.31*H，第二阈值X2的取值范围为：0.23*H～0.55*H，其中，H为视频流亮度分量的位深。
3.根据权利要求1所述的一种基于历史帧图像均值统计的智能增强方法，其特征在于：所述自适应伽马增强处理为多组伽马增强处理，将多组伽马值与不同照度环境一一对应，其对应关系为：
gama＝(0.5*M+6.4)/64
其中，M为图像均值，表示不同照度环境，gama为伽马值，0.5为增益系数，6.4为偏移系数，64为归一化系数，当图像均值范围在[0，64]区间变化时，其伽马值的范围为[0.1，0.6]；所述伽玛增强的方法为：F(x,y)＝f(x,y)gama，其中，f(x,y)为原始图像，F(x,y)为增强图像，gama为伽马值。
4.根据权利要求1所述的一种基于历史帧图像均值统计的智能增强方法，其特征在于：所述N的计算方法为：
N＝t*fps
其中，N为帧数，t为时间单位秒，取值范围为[0，3600]，fps为视频帧率。
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