CN105827898B - 应用于摄像机的伽马曲线调整方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种应用于摄像机的伽马曲线调整方法及装置，其中，该伽马曲线调整方法包括：检测摄像机是否处于低照度场景中；若处于低照度场景中，则基于预设的线性曲线调整该摄像机当前使用的伽马曲线；若不处于低照度场景中，则：获取该摄像机当前采集的帧图像的直方图数据；对本次获取的直方图数据进行直方图均衡化处理，得到灰度值变换曲线；基于得到的灰度值变换曲线调整该摄像机当前使用的伽马曲线。本发明提供的技术方案能够实现在剧烈变化的场景下对摄像机的伽马曲线的自适应调整。

Description

应用于摄像机的伽马曲线调整方法及装置

技术领域

本发明涉及摄像机技术领域，具体涉及一种应用于摄像机的伽马曲线调整方法及装置。

背景技术

由于监控摄像机(例如室外应用以及带有PTZ(PTZ即Pan/Tilt/Zoom的简写，代表云台全方位(左右/上下)移动及镜头变倍、变焦控制)的全天候监控特点(全天候监控也即24小时监控)，因此，监控摄像头的场景变化非常剧烈(例如从白天到晚上的场景变化)，而能够在剧烈变化的场景中，始终保持良好的对比度表现是非常重要的摄像机视频质量要求。

在图像处理领域中，直方图均衡化方法常被用于提升图像的对比度。传统的直方图均衡化方法的主要目标是提升图像的可视细节，然而，采用传统的直方图均衡化方法往往会将图像处理过度，导致处理后的图像对比度过高，因此，在一些场景中，采用直方图均衡化方法对图像进行处理会牺牲掉图像的视觉整体效果。而全天候的监控摄像机在白天和晚上，以及广角视野和长焦视野，都会有不同对比度优化要求，因此，传统的直方图均衡化方法无法满足监控摄像机剧烈变化的场景需求。

发明内容

本发明提供一种应用于摄像机的伽马曲线调整方法及装置，用于实现在剧烈变化的场景下对摄像机的伽马曲线的自适应调整。

本发明第一方面提供一种应用于摄像机的伽马曲线调整方法，包括：

检测摄像机是否处于低照度场景中；

若检测到上述摄像机处于低照度场景中，则：

基于预设的线性曲线调整上述摄像机当前使用的伽马曲线，其中，上述线性曲线的斜率为1；

若检测到上述摄像机不处于低照度场景中，则：

获取上述摄像机当前采集的帧图像的直方图数据；

对本次获取的直方图数据进行直方图均衡化处理，得到灰度值变换曲线；

基于当前得到的上述灰度值变换曲线调整上述摄像机当前使用的伽马曲线。

本发明第二方面提供一种应用于摄像机的伽马曲线调整装置，包括：

检测单元，用于检测摄像机是否处于低照度场景中；

第一调整单元，用于当上述检测单元检测到上述摄像机处于低照度场景中时，基于预设的线性曲线调整上述摄像机当前使用的伽马曲线，其中，上述线性曲线的斜率为1；

直方图获取单元，用于当上述检测单元检测到上述摄像机不处于低照度场景中时，获取上述摄像机当前采集的帧图像的直方图数据；

直方图均衡化处理单元，用于：对上述直方图获取单元本次获取的直方图数据进行直方图均衡化处理，得到灰度值变换曲线；

第二调整单元，用于基于当前上述直方图均衡化处理单元处理得到的上述灰度值变换曲线调整上述摄像机当前使用的伽马曲线。

由上述技术方案可知，本发明通过检测摄像机是否处于低照度场景，在低照度场景和非低照度场景下，分别采用相应的方式调整摄像机当前使用的伽马曲线，从而实现在剧烈变化的场景下，对摄像机的伽马曲线的自适应调整，由于摄像机的伽马曲线与摄像机对比度相关，因此，通过对摄像机的伽马曲线的自适应调整，也实现了摄像机对比度的自适应调整。

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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1-a为本发明提供的一种应用于摄像机的伽马曲线调整方法一个实施例流程示意图；

图1-b为本发明提供的一种直方图均衡化处理流程示意图；

图2为本发明提供的一种应用于摄像机的伽马曲线调整方法另一个实施例流程示意图；

图3-a为本发明提供的一种应用于摄像机的伽马曲线调整方法再一个实施例流程示意图；

图3-b为本发明提供的一种增益-伽马曲线对应关系信息示意图；

图4为本发明提供的一种应用于摄像机的伽马曲线调整装置一个实施例结构示意图。

具体实施方式

为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，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，而非全部实施例。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，都属于本发明保护的范围。

实施例一

请参阅图1-a，本发明实施例中的伽马曲线调整方法包括：

步骤101、检测摄像机是否处于低照度场景中；

本发明实施例中，低照度场景是指亮度光照较低的场景，例如夜晚的室外场景、灯光昏暗或者无灯光的室内场景等。本发明实施例中，持续或周期性检测摄像机是否处于低照度场景中，若检测到摄像机处于低照度场景中，则进入步骤102，若检测到摄像机不处于低照度场景中，则进入步骤103。

可选的，预先设置一增益阈值，在步骤101中，获取摄像机的当前增益，当该摄像机的当前增益大于预设的增益阈值时，判定该摄像机处于低照度场景中，进入步骤102，当该摄像机的当前增益不大于该增益阈值时，判定该摄像机不处于低照度场景中，进入步骤103。具体地，摄像机的增益的获取方式可以参照已有技术实现，此处不再赘述。

当然，本发明实施例中，也可以采用其它方式检测摄像机是否处于低照度场景中，例如，通过光线传感器检测摄像机是否处于低照度场景中。

步骤102、基于预设的线性曲线调整上述摄像机当前使用的伽马曲线；

其中，上述线性曲线的斜率为1。

研究发现，在低照度场景下，摄像机采集的图像的直方图分布通常集中在中低亮度区域，这样的特点不适合均衡化处理，如果均衡化处理的话会提升暗处，降低对比度表现。因此，当步骤101检测出摄像机处于低照度场景中时，基于预设的线性曲线调整上述摄像机当前使用的伽马曲线而不进入直方图均衡处理逻辑。

为了避免直接把摄像机当前使用的伽马曲线调整为预设的线性曲线而导致摄像机录制的视频存在图像骤变的现象，可选的，在步骤102中，将上述摄像机当前使用的伽马曲线渐变调整为上述线性曲线，具体地，在上述摄像机当前使用的伽马曲线和上述线性曲线之间线性插值处理出若干条曲线(线性插值处理出的曲线的数量可以根据实际需要预先设置)，并基于线性插值处理出的各条曲线，逐步调整上述摄像机的伽马曲线，使上述摄像机当前使用的伽马曲线平滑过渡到上述线性曲线，以此保证对比度变化的连续性。

步骤103、获取上述摄像机当前采集的帧图像的直方图数据；

研究发现，在非低照度场景下，摄像机采集的图像的直方图分布通常比较均匀，这样的特点可以进行均衡化处理，突出灰度集中的图像区域，提升对比度表现。因此，当步骤101检测出摄像机不处于低照度场景中时，进入直方图均衡处理逻辑，即进入步骤103，获取上述摄像机当前采集的帧图像的直方图数据。具体地，可以直接调用摄像机系统(例如图像处理系统(ISP，Image Signal Processor))获取上述摄像机当前采集的帧图像的直方图数据，或者，也可以对当前采集的帧图像的图像数据按信号量大小分布进行数据统计，得到当前采集的帧图像的直方图数据，本发明实施例中不对获取直方图数据的具体实现方式进行限定。

步骤104、对本次获取的直方图数据进行直方图均衡化处理，得到灰度值变换曲线；

具体地，在步骤104中，对本次获取的直方图数据进行直方图均衡化处理，得到灰度值变换曲线的过程可以参照图1-b，包括：

步骤S1、计算本次获取的直方图数据中的最大灰度值和最小灰度值的差值；

本发明实施例中，找出本次获取的直方图数据中的灰度有效区域(t0～t1)，其中，t0为从灰度值0向灰度值增大的方向统计到的首个有像素分布的灰度值，也即本次获取的直方图数据中的最小灰度值；t1为从灰度值255向灰度值减小的方向统计到的首个有像素分布的灰度值，也即本次获取的直方图数据的最大灰度值。通过计算t1和t0的差值，即可获得本次获取的直方图数据中的最大灰度值和最小灰度值的差值。

需要说明的是，步骤S1中是计算本次获取的直方图数据中的最大灰度值和最小灰度值的差值，在其它实施例中，也可以计算本次获取的直方图数据中有像素分布的其它两个灰度值的差值，并使得该差值大于指定的门限值即可，以防止直方图均衡化处理后的对比度过大导致图像失真。

步骤S2、根据上述差值确定直方图统计阈值；

由于步骤S1计算得到的差值越大，表示直方图的灰度分布越均衡，因此，在步骤S2中，确定的直方图统计阈值与步骤S1计算得到的差值成负相关，即步骤S1计算得到的差值越大，直方图统计阈值越小。

可选的，预先设置差值-直方图统计阈值的对应关系信息，根据步骤S1计算得到的差值，从该对应关系信息中查找相应的直方图统计阈值。或者，也可以预设一函数，将步骤S1计算得到的差值作为该函数的输入参数，进而得到相应的直方图统计阈值。

步骤S3、根据第一公式、第二公式和第三公式计算各灰度值的变换值；

其中，上述第一公式为：

上述第二公式为：

上述第三公式为：

在上述第一公式和上述第二公式中，hist[i]表示本次获取的直方图数据所包含的灰度值为i的像素个数；hist_thr表示步骤S2确定的直方图统计阈值；count_num表示步骤S1计算得到的差值；dst_curve[i]表示灰度值为i的变换值，i∈[0，255]。

在步骤S3中，通过根据步骤S2确定的直方图统计阈值、步骤S1计算得到的差值、上述第一公式、第二公式和第三公式进行直方图均衡化处理，即可计算得到灰度值0至255的变换值，即dst_curve[0]～dst_curve[255]。

步骤S4、基于计算得到的各灰度值的变换值生成相应的灰度值变换曲线；

在步骤S4中，根据步骤S3计算得到的各灰度值的变换值，即可生成相应的灰度值变换曲线。其中，该灰度值变换曲线中的任一点j的坐标为(j，dst_curve[j])或(dst_curve[j]，j)，其中，j∈[0，255]。

步骤105、基于当前得到的上述灰度值变换曲线调整上述摄像机当前使用的伽马曲线。

在步骤105中，基于步骤104得到的灰度值变换曲线调整上述摄像机当前使用的伽马曲线。具体地，通过公式set_gamma[i]＝gamma[dst_curve[i]]调整上述摄像机当前使用的伽马曲线，set_gamma[i]表示调整后的伽马曲线(为便于描述，后续将调整后的伽马曲线描述为目标伽马曲线)中灰度值i对应的值，i∈[0，255]，gamma[dst_curve[i]]表示上述摄像机当前使用的伽马曲线中灰度值dst_curve[i]所对应的值。

为了避免直接把摄像机当前使用的伽马曲线调整为上述灰度值变换曲线而导致摄像机录制的视频存在图像骤变的现象，可选的，在步骤105中，基于当前得到的上述灰度值变换曲线渐变调整上述摄像机当前使用的伽马曲线，具体地，可通过上述公式set_gamma[i]＝gamma[dst_curve[i]]，将上述灰度值变换曲线映射为目标伽马曲线，在上述摄像机当前使用的伽马曲线和上述目标伽马曲线之间线性插值处理出若干条曲线(线性插值处理出的曲线的数量可以根据实际需要预先设置)，并基于线性插值处理出的各条曲线，逐步调整上述摄像机的伽马曲线，使上述摄像机当前使用的伽马曲线平滑过渡到上述目标伽马曲线，以此保证对比度变化的连续性。

需要说明的是，本发明实施例中的伽马曲线调整方法可由伽马曲线调整装置执行，该伽马曲线调整装置可集成在摄像机中，该伽马曲线调整装置可以在摄像机开机启动时自动启用，或者，也可以在摄像机上设置触发该伽马曲线调整装置的开关，通过触发该该伽马曲线调整装置，使该伽马曲线调整装置执行图1-a所示实施例的伽马曲线调整流程，或者，也可以将该伽马曲线调整装置通过网络(有线网络或者无线网络)与控制端连接，则在控制端可以通过网络触发该伽马曲线调整装置执行图1-a所示实施例的伽马曲线调整流程。

由上述技术方案可知，本发明通过检测摄像机是否处于低照度场景，在低照度场景和非低照度场景下，分别采用相应的方式调整摄像机当前使用的伽马曲线，从而实现在剧烈变化的场景下，对摄像机的伽马曲线的自适应调整，由于摄像机的伽马曲线与摄像机对比度相关，因此，通过对摄像机的伽马曲线的自适应调整，也实现了摄像机对比度的自适应调整。

实施例二

本发明实施例与实施例一的区别在于，当检测到摄像机不处于低照度场景中时，获取摄像机当前采集的帧图像的直方图数据并与之前获取的直方图数据进行比较，仅在发现直方图数据变化较大时，才进入后续步骤，否则不进入后续步骤，具体地，如图2，本发明实施例中的伽马曲线调整方法包括：

步骤201～步骤203；

其中，步骤201～步骤203具体可以参照图1-a步骤101～103中的描述，此处不再赘述。

步骤204、若本次为首次获取且本次获取的直方图数据相对于初始化的直方图数据的差异值超过预设的阈值，则：对本次获取的直方图数据进行直方图均衡化处理，得到灰度值变换曲线；

本发明实施例中，当步骤203为首次触发时，将步骤203获取的直方图数据与初始化的直方图数据进行比较，以此判别步骤203获取的直方图数据相对于初始化的直方图数据是否出现了较大的变化，若步骤203获取的直方图数据相对于初始化的直方图数据的差异值超过预设的阈值，则判定摄像头采集的帧图像有所变化，此时，对步骤203获取的直方图数据进行直方图均衡化处理，得到灰度值变换曲线。

可选的，初始化的直方图数据可定义为全0的直方图数据，上述阈值可以根据实际需要进行设定，此处不作限定。

具体地，在步骤204中，对本次获取的直方图数据进行直方图均衡化处理，得到灰度值变换曲线的过程可以参照图1-b所示，此处不再赘述。

步骤205、若本次为非首次获取且本次获取的直方图数据相对于前一次获取的直方图数据的差异值超过上述阈值，则：对本次获取的直方图数据进行直方图均衡化处理，得到灰度值变换曲线；

本发明实施例中，当步骤203为非首次触发时，将步骤203获取的直方图数据与前一次获取的直方图数据进行比较，以此判别步骤203获取的直方图数据相对于前一次获取的直方图数据是否出现了较大的变化，若步骤203获取的直方图数据相对于前一次获取的直方图数据的差异值超过上述阈值，则判定摄像头采集的帧图像有所变化，此时，对步骤203获取的直方图数据进行直方图均衡化处理，得到灰度值变换曲线。

可选的，在步骤205中，对本次获取的直方图数据进行直方图均衡化处理，得到灰度值变换曲线的过程可以参照图1-b中的描述，此处不再赘述。

步骤206、基于当前得到的上述灰度值变换曲线调整上述摄像机当前使用的伽马曲线。

具体地，步骤206可以参照图1-a所示实施例中的步骤105中的描述，此处不再赘述。

需要说明的是，本发明实施例中的伽马曲线调整方法可由伽马曲线调整装置执行，该伽马曲线调整装置可集成在摄像机中，该伽马曲线调整装置可以在摄像机开机启动时自动启用，或者，也可以在摄像机上设置触发该伽马曲线调整装置的开关，通过触发该该伽马曲线调整装置，使该伽马曲线调整装置执行图2所示实施例的伽马曲线调整流程，或者，也可以将该伽马曲线调整装置通过网络(有线网络或者无线网络)与控制端连接，则在控制端可以通过网络触发该伽马曲线调整装置执行图2所示实施例的伽马曲线调整流程。

由上述技术方案可知，本发明通过检测摄像机是否处于低照度场景，在低照度场景和非低照度场景下，分别采用相应的方式调整摄像机当前使用的伽马曲线，从而实现在剧烈变化的场景下，对摄像机的伽马曲线的自适应调整，由于摄像机的伽马曲线与摄像机对比度相关，因此，通过对摄像机的伽马曲线的自适应调整，也实现了摄像机对比度的自适应调整。

实施例三

本发明实施例相对于实施例一和实施例二，增加了确定摄像机使用的伽马曲线的步骤，通过预先设置适应于不同场景的两条或两条以上伽马曲线，根据场景变化为摄像机选择相应的伽马曲线，进一步提高了对摄像机的伽马曲线的自适应调整效果。下面以实施例二为基础进行说明，如图3-a所示，本发明实施例中的伽马曲线调整方法包括：

步骤301、获取摄像机的当前增益；

本发明实施例中，持续或周期性检测获取摄像机的当前增益(即实时增益)。具体地，摄像机的增益的获取方式可以参照已有技术实现，此处不再赘述。

步骤302、根据获取的上述摄像机的当前增益以及预设的增益-伽马曲线对应关系信息，确定上述摄像机使用的伽马曲线；

本发明实施例中，预先设置适应于不同场景的两条或两条以上伽马曲线，并初始化增益-伽马曲线对应关系信息，以便在步骤302中，可根据步骤301获取的上述摄像机的当前增益以及预设的增益-伽马曲线对应关系信息，确定上述摄像机使用的伽马曲线。

以预设两条伽马曲线(设分别为gamma1和gamma2)为例进行说明，其中，gamma1为适应于亮度较好场景的曲线，gamma2为适应于低照度场景的曲线。为适用于亮度较好场景，根据摄像机传感器特性，gamma1可以选用gamma0.5～0.6的标准曲线。由于低照度场景下获得的图像的灰度值基本都集中在亮度值很低的一段范围，因此，为适应低照度场景，可以选用能够控制图像暗处噪声的曲线作为gamma2。进一步，可初始化设置两个增益阈值gamma_switch_thr1，gamma_switch_thr0，作为切换gamma1和gamma2的阈值，并设置如图3-b所示的增益-伽马曲线对应关系信息，则在步骤302中，当步骤301获取的上述摄像机的当前增益(即gain)小于或等于gamma_switch_thr0时，表明该摄像机处于亮度较好场景下，此时确定上述摄像机使用的伽马曲线为gamma1；当步骤301获取的上述摄像机的当前增益大于gamma_switch_thr1时，表明该摄像机处于低照度场景下，此时确定上述摄像机使用的伽马曲线为gamma2；当步骤301获取的上述摄像机的当前增益大于gamma_switch_thr0且小于或等于gamma_switch_thr1时，保持上述摄像机当前使用的伽马曲线。当然，也可以基于gamma1、gamma2、增益与光照场景的关系(增益越高，表示光照越低)预设其它增益-伽马曲线对应关系信息，此处不作限定。

需要说明的是，上述是以预设两条伽马曲线为例进行说明，在其它应用场景中，也可以基于更多的照度场景预设更多的伽马曲线，并设置相应的增益-伽马区域对应关系信息。

步骤303、根据获取的上述摄像机的当前增益检测上述摄像机是否处于低照度场景中；

本发明实施例中，根据获取的上述摄像机的当前增益检测上述摄像机是否处于低照度场景中，若检测到摄像机处于低照度场景中，则进入步骤304，若检测到摄像机不处于低照度场景中，则进入步骤305。具体地，预先设置一增益阈值，在步骤303中，当检测到步骤301获取的摄像机的当前增益大于该增益阈值时，判定该摄像机处于低照度场景中，进入步骤304，当检测到步骤301获取的当前增益不大于该增益阈值时，判定该摄像机不处于低照度场景中，进入步骤305。

步骤304～308可以参照图2中步骤202～206的描述，此处不再赘述。

需要说明的是，本发明实施例中的伽马曲线调整方法可由伽马曲线调整装置执行，该伽马曲线调整装置可集成在摄像机中，该伽马曲线调整装置可以在摄像机开机启动时自动启用，或者，也可以在摄像机上设置触发该伽马曲线调整装置的开关，通过触发该该伽马曲线调整装置，使该伽马曲线调整装置执行图3-a所示实施例的伽马曲线调整流程，或者，也可以将该伽马曲线调整装置通过网络(有线网络或者无线网络)与控制端连接，则在控制端可以通过网络触发该伽马曲线调整装置执行图3-a所示实施例的伽马曲线调整流程。

由上述技术方案可知，本发明通过检测摄像机是否处于低照度场景，在低照度场景和非低照度场景下，分别采用相应的方式调整摄像机当前使用的伽马曲线，从而实现在剧烈变化的场景下，对摄像机的伽马曲线的自适应调整，由于摄像机的伽马曲线与摄像机对比度相关，因此，通过对摄像机的伽马曲线的自适应调整，也实现了摄像机对比度的自适应调整。进一步，通过预先设置适应于不同场景的两条或两条以上伽马曲线及增益-伽马曲线对应关系信息，使得可以根据获取的增益为摄像机确定使用的伽马曲线，进一步提高了对摄像机的伽马曲线的自适应调整效果。

实施例三

本发明实施例还提供一种应用于摄像机的伽马曲线调整装置，如图4所示，本发明实施例中的伽马曲线调整装置400，包括：

检测单元401，用于检测摄像机是否处于低照度场景中；

第一调整单元402，用于当检测单元401检测到上述摄像机处于低照度场景中时，基于预设的线性曲线调整上述摄像机当前使用的伽马曲线，其中，上述线性曲线的斜率为1；

直方图获取单元403，用于当检测单元401检测到上述摄像机不处于低照度场景中时，获取上述摄像机当前采集的帧图像的直方图数据；

直方图均衡化处理单元404，用于：对直方图获取单元403本次获取的直方图数据进行直方图均衡化处理，得到灰度值变换曲线；

第二调整单元405，用于基于当前上述直方图均衡化处理单元处理得到的上述灰度值变换曲线调整上述摄像机当前使用的伽马曲线。

可选的，直方图均衡化处理单元404具体用于：当直方图获取单元403首次触发且获取的直方图数据相对于初始化的直方图数据的差异值超过预设的阈值时，对直方图获取单元403本次获取的直方图数据进行直方图均衡化处理，得到灰度值变换曲线；当直方图获取单元403非首次触发且获取的直方图数据相对于初始化的直方图数据的差异值超过预设的阈值时，对直方图获取单元403本次获取的直方图数据进行直方图均衡化处理，得到灰度值变换曲线；

可选的，直方图均衡化处理单元404具体包括：

第一子计算单元，用于计算述直方图获取单元本次获取的直方图数据中的最大灰度值和最小灰度值的差值；

子确定单元，用于根据上述差值确定直方图统计阈值，其中，上述直方图统计阈值与上述差值成负相关；

第二子计算单元，用于根据第一公式、第二公式和第三公式计算各灰度值的变换值；

生成单元，用于基于上述第三子计算单元计算得到的各灰度值的变换值生成相应的灰度值变换曲线；

其中，上述第一公式为：

上述第二公式为：

上述第三公式为：

在上述第一公式和上述第二公式中，hist[i]表示本次获取的直方图数据所包含的灰度值为i的像素个数；hist_thr表示上述直方图统计阈值；count_num表示上述差值；dst_curve[i]表示灰度值为i的变换值，i∈[0，255]。

可选的，检测单元401具体用于：获取上述摄像机的当前增益；若上述摄像机的当前增益大于预设的增益阈值，则判定上述摄像机处于低照度场景中；若上述摄像机的当前增益不大于预设的增益阈值，则判定上述摄像机不处于低照度场景中。进一步，在摄像机中预设有两条或两条以上伽马曲线，本发明实施例中的伽马曲线调整装置还包括：伽马曲线确定单元，用于根据检测单元401获取的上述摄像机的当前增益以及预设的增益-伽马曲线对应关系信息，确定上述摄像机使用的伽马曲线。

可选的，第一调整单元402具体用于：当检测单元401检测到上述摄像机处于低照度场景中时，将上述摄像机当前使用的伽马曲线渐变调整为上述线性曲线；第二调整单元405具体用于：基于当前得到的上述灰度值变换曲线渐变调整将上述摄像机当前使用的伽马曲线。

需要说明的是，本发明实施例中的伽马曲线调整装置可集成在摄像机中，该伽马曲线调整装置可以在摄像机开机启动时自动启用，或者，也可以在摄像机上设置触发该伽马曲线调整装置的开关，通过触发该该伽马曲线调整装置，使该伽马曲线调整装置执行图1-a、图2或图3-a所示实施例的伽马曲线调整流程，或者，也可以将该伽马曲线调整装置通过网络(有线网络或者无线网络)与控制端连接，则在控制端可以通过网络触发该伽马曲线调整装置执行图1-a、图2或图3-a所示实施例的伽马曲线调整流程。本发明实施例中的伽马曲线调整装置可以用于实现上述实施例一或实施例二中的全部技术方案，其各个功能模块的具体实现过程可参照上述实施例一或实施例二中的相关描述，此处不再赘述。

由上述技术方案可知，本发明通过检测摄像机是否处于低照度场景，在低照度场景和非低照度场景下，分别采用相应的方式调整摄像机当前使用的伽马曲线，从而实现在剧烈变化的场景下，对摄像机的伽马曲线的自适应调整，由于摄像机的伽马曲线与摄像机对比度相关，因此，通过对摄像机的伽马曲线的自适应调整，也实现了摄像机对比度的自适应调整。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简便描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定都是本发明所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

以上对本发明所提供的一种应用于摄像机的伽马曲线调整方法及装置的描述，对于本领域的一般技术人员，依据本发明实施例的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (8)

1.一种应用于摄像机的伽马曲线调整方法，其特征在于，包括：

检测摄像机是否处于低照度场景中；

若检测到所述摄像机处于低照度场景中，则：

基于预设的线性曲线调整所述摄像机当前使用的伽马曲线，其中，所述线性曲线的斜率为1；

若检测到所述摄像机不处于低照度场景中，则：

获取所述摄像机当前采集的帧图像的直方图数据；

对本次获取的直方图数据进行直方图均衡化处理，得到灰度值变换曲线；

基于当前得到的所述灰度值变换曲线调整所述摄像机当前使用的伽马曲线；

所述对本次获取的直方图数据进行直方图均衡化处理，得到灰度值变换曲线，包括：

计算本次获取的直方图数据中的最大灰度值和最小灰度值的差值；

根据所述差值确定直方图统计阈值，其中，所述直方图统计阈值与所述差值成负相关；

根据第一公式、第二公式和第三公式计算各灰度值的变换值；

基于计算得到的各灰度值的变换值生成相应的灰度值变换曲线；

其中，所述第一公式为：

所述第二公式为：

所述第三公式为：

在所述第一公式、所述第二公式和所述第三公式中，hist[i]表示本次获取的直方图数据所包含的灰度值为i的像素个数；hist_thr表示所述直方图统计阈值；count_num表示所述差值；dst_curve[i]表示灰度值为i的变换值，i∈[0，255]。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测摄像机是否处于低照度场景中包括：

获取所述摄像机的当前增益；

若所述摄像机的当前增益大于预设的增益阈值，则判定所述摄像机处于低照度场景中；

若所述摄像机的当前增益不大于预设的增益阈值，则判定所述摄像机不处于低照度场景中。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述摄像机中预设有两条或两条以上伽马曲线；

所述获取所述摄像机的当前增益，之后还包括：

根据获取的所述摄像机的当前增益以及预设的增益-伽马曲线对应关系信息，确定所述摄像机使用的伽马曲线。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述基于预设的线性曲线调整所述摄像机当前使用的伽马曲线具体为：将所述摄像机当前使用的伽马曲线渐变调整为所述线性曲线；

所述基于当前得到的所述灰度值变换曲线调整所述摄像机当前使用的伽马曲线具体为：基于当前得到的所述灰度值变换曲线渐变调整所述摄像机当前使用的伽马曲线。

5.一种应用于摄像机的伽马曲线调整装置，其特征在于，包括：

检测单元，用于检测摄像机是否处于低照度场景中；

第一调整单元，用于当所述检测单元检测到所述摄像机处于低照度场景中时，基于预设的线性曲线调整所述摄像机当前使用的伽马曲线，其中，所述线性曲线的斜率为1；

直方图获取单元，用于当所述检测单元检测到所述摄像机不处于低照度场景中时，获取所述摄像机当前采集的帧图像的直方图数据；

直方图均衡化处理单元，用于：对所述直方图获取单元本次获取的直方图数据进行直方图均衡化处理，得到灰度值变换曲线；

第二调整单元，用于基于当前所述直方图均衡化处理单元处理得到的所述灰度值变换曲线调整所述摄像机当前使用的伽马曲线；

所述直方图均衡化处理单元具体包括：

第一子计算单元，用于计算所述直方图获取单元本次获取的直方图数据中的最大灰度值和最小灰度值的差值；

子确定单元，用于根据所述差值确定直方图统计阈值，其中，所述直方图统计阈值与所述差值成负相关；

第二子计算单元，用于根据第一公式、第二公式和第三公式计算各灰度值的变换值；

生成单元，用于基于所述第二子计算单元计算得到的各灰度值的变换值生成相应的灰度值变换曲线；

其中，所述第一公式为：

所述第二公式为：

所述第三公式为：

在所述第一公式、所述第二公式和所述第三公式中，hist[i]表示本次获取的直方图数据所包含的灰度值为i的像素个数；hist_thr表示所述直方图统计阈值；count_num表示所述差值；dst_curve[i]表示灰度值为i的变换值，i∈[0，255]。

6.根据权利要求5所述的伽马曲线调整装置，其特征在于，所述检测单元具体用于：获取所述摄像机的当前增益；若所述摄像机的当前增益大于预设的增益阈值，则判定所述摄像机处于低照度场景中；若所述摄像机的当前增益不大于预设的增益阈值，则判定所述摄像机不处于低照度场景中。

7.根据权利要求6所述的伽马曲线调整装置，其特征在于，所述摄像机中预设有两条或两条以上伽马曲线；

所述伽马曲线调整装置还包括：

伽马曲线确定单元，用于根据所述检测单元获取的所述摄像机的当前增益以及预设的增益-伽马曲线对应关系信息，确定所述摄像机使用的伽马曲线。

8.根据权利要求5所述的伽马曲线调整装置，其特征在于，所述第一调整单元具体用于：当所述检测单元检测到所述摄像机处于低照度场景中时，将所述摄像机当前使用的伽马曲线渐变调整为所述线性曲线；

所述第二调整单元具体用于：基于当前得到的所述灰度值变换曲线渐变调整所述摄像机当前使用的伽马曲线。