CN105915811B - 图像强光抑制适应控制方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种图像强光抑制适应控制方法，通过获取视频中图像的直方图，通过亮度区域判别、亮度区域占比统计及高亮度权重、过曝权重、平均亮度和加权平均亮度计算最后标记图像亮度状态后确定预设曝光调整值，从而对图像进行加曝、减曝的控制。从而提升整体了图像效果，适用于全天候、各种对比的强光场景的自适应地控制曝光。

Description

图像强光抑制适应控制方法和装置

技术领域

本发明涉及一种图像处理领域，尤其是指一种图像强光抑制适应控制方法和装置。

背景技术

由于电子图像传感器的局限，其获取的图像宽容度不高，即画面能容纳的明暗差异级别不高，特别是在图像中包含特别强光源(如路灯、太阳等)情况下，受制于宽容度，画面其余地方获取图像信息细节会变得很差。特别是对于安防领域，需要连续获取图像进行视频的，如道路监控中就常见有强光情况，可见对于许多图像处理应用而言，对强光抑制的需求是非常强烈的。

现有技术中，会有各种强光抑制手段，如监控摄像机基本会采用对曝光模块的控制的策略。主要的策略会有：检测图像有强光源时降低曝光目标值及增大曝光区域的亮度权重两种。然而但两种方法，都难以适应全天候的应用环境。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种可应对各种对比的强光场景，通过自适应地控制曝光目标值和各个曝光区域的亮度权重的图像强光抑制适应控制方法和装置。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种图像强光抑制适应控制方法，包括步骤，

S1)获取视频中至少一帧图像；

S2)得到图像的直方图；

S3)根据设定阈值，对图像各区域亮度分成正常光照亮度区域、高亮度区域及过曝区域；

S4)分别统计正常光照亮度区域、高亮度区域及过曝区域在整个图像中的分布的占比；

S5)初始化设定正常光照亮度权重为1；

S6)计算得到高亮度权重、过曝权重；

所述过曝权重通过公式：过曝权重＝32×e^{(-过曝区域占比/2)}计算得到；

所述高亮度权重通过公式：计算得到；

S7)根据图像的直方图计算平均亮度和加权平均亮度；

S8)根据图像的平均亮度与高亮度平均亮度阈值、低亮度平均亮度阈值确定当前图像整体亮度处于为高亮度状态、普通亮度状态或低亮度状态；

S9)若图像整体亮度状态为高亮度状态，且加权平均亮度高于高加权高亮度阈值，则设定预设曝光调整值为负数；

若整体亮度状态为低亮度状态，且加权平均亮度低于加权低亮度阈值，则则设定预设曝光调整值为正数；

否则设定预设曝光调整值为0；

S10)应用曝光调整值，调节视频后续获取图像的亮度。

上述中，所述步骤S1中，图像包括多幅，多幅图像为连续/间隔的从视频中获取。

上述中，所述步骤S6中，

所述过曝权重的计算包括步骤，

S61)判断高亮度区域占比是否符合预设范围，是则转到步骤S62，否则转到步骤S63；

S62)通过公式：过曝权重＝32×e^{(-过曝区域占比/2)}计算得到过曝权重；

S63)判断高亮度区域占比若低于预设范围，则采用预设范围下限值作为过曝权重；高亮度区域占比高低于预设范围，则采用预设范围上限值作为过曝权重。

上述中，所述步骤S2得到图像的直方图Hist[256]；

所述步骤S7中的平均亮度light_ave和加权平均亮度light_ave_wt通过以下公式计算：

所述式中，i为直方图中的灰度值。

本发明还提供了一种图像强光抑制适应控制装置，包括

获取模块，用于获取视频中至少一帧图像，而后转到直方图模块；

直方图模块，用于得到图像的直方图而后转到区域分割模块；

区域分割模块，用于根据设定阈值，对图像各区域亮度分成正常光照亮度区域、高亮度区域及过曝区域，而后转到光照统计模块；

光照统计模块，用于分别统计正常光照亮度区域、高亮度区域及过曝区域在整个图像中的分布的占比，而后转到初始化模块；

初始化模块，用于初始化设定正常光照亮度权重为1，而后转到第一计算模块；

第一计算模块，用于计算得到高亮度权重、过曝权重，而后转到第二计算模块；

所述过曝权重通过公式：过曝权重＝32×e^{(-过曝区域占比/2)}计算得到；

所述高亮度权重通过公式：计算得到；

第二计算模块，用于根据图像的直方图计算平均亮度和加权平均亮度，而后转到状态判断模块；

状态判断模块，用于根据图像的平均亮度与高亮度平均亮度阈值、低亮度平均亮度阈值确定当前图像整体亮度处于为高亮度状态、普通亮度状态或低亮度状态，而后转到曝光调整模块；

曝光调整模块，用于判断当图像整体亮度状态为高亮度状态，且加权平均亮度高于高加权高亮度阈值，则设定预设曝光调整值为负数，而后转到应用模块；

当整体亮度状态为低亮度状态，且加权平均亮度低于加权低亮度阈值，则则设定预设曝光调整值为正数，而后转到应用模块；

当整体亮度状态为其他状态时，设定预设曝光调整值为0，而后转到应用模块；

应用模块，用于应用曝光调整值，调节视频后续获取图像的亮度。

上述中，所述获取模块中，图像包括多幅，多幅图像为连续/间隔的从视频中获取。

上述中，所述第一计算模块中，过曝权重的计算包括，

范围判断单元，用于判断高亮度区域占比是否符合预设范围，是则转到公式计算单元，否则转到设定单元；

公式计算单元，用于通过公式：过曝权重＝32×e^{(-过曝区域占比/2)}计算得到过曝权重；

设定单元，用于判断高亮度区域占比若低于预设范围，则采用预设范围下限值作为过曝权重；高亮度区域占比高低于预设范围，则采用预设范围上限值作为过曝权重。

上述中，所述直方图模块中，得到图像的直方图Hist[256]；

所述第二计算模块中，平均亮度light_ave和加权平均亮度light_ave_wt通过以下公式计算：

所述式中，i为直方图中的灰度值。

本发明的有益效果在于：通过循环的实时获取视频的图像从而对后续图像获取进行控制处理。通过获取图像的直方图数据、当前增益，而后根据这些数据，先对曝光区域的亮度权重进行修改，在此基础上再对曝光调整值进行合理地设置，由此，根据视频获取的信息，实现了动态调整曝光权重、曝光目标值的目的，从而保证摄像机在24小时能够应对不同的强光场景，使其保持合理的亮度。保证了摄像机在这些场景能够避免过曝，以及在强光消失在视野后，亮度能够回复到正常亮度。这样的合理亮度保持，提升图像效果。

附图说明

下面结合附图详述本发明的具体结构

图1为本发明的方法流程图。

具体实施方式

为详细说明本发明的技术内容、构造特征、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图详予说明。

请参阅图1，一种图像强光抑制适应控制方法，包括步骤，

S1)获取视频中至少一帧图像；

S2)得到图像的直方图；

S3)根据设定阈值，对图像各区域亮度分成正常光照亮度区域、高亮度区域及过曝区域；

通常设定阈值包括高亮度平均亮度阈值、低亮度平均亮度阈值，从而可将整个画面区分为正常光照亮度区域、高亮度区域及过曝区域。而高亮度平均亮度阈值、低亮度平均亮度阈值的调整则是借由ISP获取的增益进行调整的。

S4)分别统计正常光照亮度区域、高亮度区域及过曝区域在整个图像中的分布的占比；

S5)初始化设定正常光照亮度权重为1；

S6)计算得到高亮度权重、过曝权重；

所述过曝权重通过公式：过曝权重＝32×e^{(-过曝区域占比/2)}计算得到；

所述高亮度权重通过公式：计算得到；

S7)根据图像的直方图计算平均亮度和加权平均亮度；

S8)根据图像的平均亮度与高亮度平均亮度阈值、低亮度平均亮度阈值确定当前图像整体亮度处于为高亮度状态、普通亮度状态或低亮度状态；

S9)若图像整体亮度状态为高亮度状态，且加权平均亮度高于高加权高亮度阈值，则设定预设曝光调整值为负数；

若整体亮度状态为低亮度状态，且加权平均亮度低于加权低亮度阈值，则则设定预设曝光调整值为正数；

否则设定预设曝光调整值为0；

S10)应用曝光调整值，调节视频后续获取图像的亮度。

从上述描述可知，本发明的有益效果在于：通过循环的实时获取视频的图像从而对后续图像获取进行控制处理。通过获取图像的直方图数据、当前增益，而后根据这些数据，先对曝光区域的亮度权重进行修改，在此基础上再对曝光调整值进行合理地设置，由此，根据视频获取的信息，实现了动态调整曝光权重、曝光目标值的目的，从而保证摄像机在24小时能够应对不同的强光场景，使其保持合理的亮度。保证了摄像机在这些场景能够避免过曝，以及在强光消失在视野后，亮度能够回复到正常亮度。这样的合理亮度保持，提升图像效果。

上述增益是从ISP获取的，用于处理动态修改高亮度平均亮度阈值、低亮度平均亮度阈值，这里的两个阈值会根据过曝区域比重和当前增益大小来调整。基本原则是过曝区域比重大，以及增益大时，两个阈值较小。过曝区域比重小，以及增益小时，两个阈值较大。修改后的高亮度平均亮度阈值、低亮度平均亮度阈值再参与后续的判断，这一步骤在S4和S5之间完成。计算的阈值用于步骤S8。

实施例1

上述中，所述步骤S1中，图像包括多幅，多幅图像为连续/间隔的从视频中获取。

本实施例中，图像的来源可来自于视频中连续的图像，或者间隔时间段的图像。对于连续图像情况而言，图像的调整最为实时，但对硬件资源要求较高，成本更高。经过反复试验，间隔时间段的从视频中获取图像进行本发明的判别曝光控制也可达到硬件成本、效果的较好平衡。

实施例2

上述中，所述步骤S6中，

所述过曝权重的计算包括步骤，

S61)判断高亮度区域占比是否符合预设范围，是则转到步骤S62，否则转到步骤S63；

S62)通过公式：过曝权重＝32×e^{(-过曝区域占比/2)}计算得到过曝权重；

S63)判断高亮度区域占比若低于预设范围，则采用预设范围下限值作为过曝权重；高亮度区域占比高低于预设范围，则采用预设范围上限值作为过曝权重。

本实施例提供了一种细节判断计算过曝权重的优化方案。本方案中首先对识别的画面高亮度区域占比进行个判断是否符合预设范围，若符合方才执行计算公式具体计算过曝权重，否则则直接将过曝权重根据过曝/欠曝设定为预设范围的最低值/最高值。由此一来，针对严重过曝、欠曝的情况可大幅简化方法识别的速度，且由于公式计算是e指数关系，实际在数值过大或过小时结果差异很小，因此采用本发明直接替换法也不会对过曝权重的准确性产生太大影响。

实施例3

上述中，所述步骤S2得到图像的直方图Hist[256]；

所述步骤S7中的平均亮度light_ave和加权平均亮度light_ave_wt通过以下公式计算：

所述式中，i为直方图中的灰度值。

本实施例提供的是一种申请人经过大量实验发现计算简便且效果准确的一种平均亮度和加权平均亮度的计算方法。

本发明还提供了一种图像强光抑制适应控制装置，包括

获取模块，用于获取视频中至少一帧图像，而后转到直方图模块；

直方图模块，用于得到图像的直方图而后转到区域分割模块；

区域分割模块，用于根据设定阈值，对图像各区域亮度分成正常光照亮度区域、高亮度区域及过曝区域，而后转到光照统计模块；

光照统计模块，用于分别统计正常光照亮度区域、高亮度区域及过曝区域在整个图像中的分布的占比，而后转到初始化模块；

初始化模块，用于初始化设定正常光照亮度权重为1，而后转到第一计算模块；

第一计算模块，用于计算得到高亮度权重、过曝权重，而后转到第二计算模块；

所述过曝权重通过公式：过曝权重＝32×e^{(-过曝区域占比/2)}计算得到；

所述高亮度权重通过公式：计算得到；

第二计算模块，用于根据图像的直方图计算平均亮度和加权平均亮度，而后转到状态判断模块；

状态判断模块，用于根据图像的平均亮度与高亮度平均亮度阈值、低亮度平均亮度阈值确定当前图像整体亮度处于为高亮度状态、普通亮度状态或低亮度状态，而后转到曝光调整模块；

曝光调整模块，用于判断当图像整体亮度状态为高亮度状态，且加权平均亮度高于高加权高亮度阈值，则设定预设曝光调整值为负数，而后转到应用模块；

当整体亮度状态为低亮度状态，且加权平均亮度低于加权低亮度阈值，则则设定预设曝光调整值为正数，而后转到应用模块；

当整体亮度状态为其他状态时，设定预设曝光调整值为0，而后转到应用模块；

应用模块，用于应用曝光调整值，调节视频后续获取图像的亮度。

实施例4

上述中，所述获取模块中，图像包括多幅，多幅图像为连续/间隔的从视频中获取。

实施例5

上述中，所述第一计算模块中，过曝权重的计算包括，

范围判断单元，用于判断高亮度区域占比是否符合预设范围，是则转到公式计算单元，否则转到设定单元；

公式计算单元，用于通过公式：过曝权重＝32×e^{(-过曝区域占比/2)}计算得到过曝权重；

设定单元，用于判断高亮度区域占比若低于预设范围，则采用预设范围下限值作为过曝权重；高亮度区域占比高低于预设范围，则采用预设范围上限值作为过曝权重。

实施例6

上述中，所述直方图模块中，得到图像的直方图Hist[256]；

所述第二计算模块中，平均亮度light_ave和加权平均亮度light_ave_wt通过以下公式计算：

所述式中，i为直方图中的灰度值。

以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (8)

1.一种图像强光抑制适应控制方法，其特征在于：包括步骤，

S1)获取视频中至少一帧图像；

S2)得到图像的直方图；

S3)根据设定阈值，对图像各区域亮度分成正常光照亮度区域、高亮度区域及过曝区域；

S4)分别统计正常光照亮度区域、高亮度区域及过曝区域在整个图像中的分布的占比；

S5)初始化设定正常光照亮度权重为1；

S6)计算得到高亮度权重、过曝权重；

所述过曝权重通过公式：过曝权重＝32×e^{(-过曝区域占比/2)}计算得到；

所述高亮度权重通过公式：计算得到；

S7)根据图像的直方图计算平均亮度和加权平均亮度；

S8)根据图像的平均亮度与高亮度平均亮度阈值、低亮度平均亮度阈值确定当前图像整体亮度处于为高亮度状态、普通亮度状态或低亮度状态；

S9)若图像整体亮度状态为高亮度状态，且加权平均亮度高于加权高亮度阈值，则设定预设曝光调整值为负数；

若整体亮度状态为低亮度状态，且加权平均亮度低于加权低亮度阈值，则设定预设曝光调整值为正数；

否则设定预设曝光调整值为0；

S10)应用曝光调整值，调节视频后续获取图像的亮度。

2.如权利要求1所述的图像强光抑制适应控制方法，其特征在于：所述步骤S1中，图像包括多幅，多幅图像为连续/间隔的从视频中获取。

3.如权利要求1所述的图像强光抑制适应控制方法，其特征在于：所述步骤S6中，

所述过曝权重的计算包括步骤，

S61)判断高亮度区域占比是否符合预设范围，是则转到步骤S62，否则转到步骤S63；

S62)通过公式：过曝权重＝32×e^{(-过曝区域占比/2)}计算得到过曝权重；

S63)判断高亮度区域占比若低于预设范围，则采用预设范围下限值作为过曝权重；高亮度区域占比高于预设范围，则采用预设范围上限值作为过曝权重。

4.如权利要求1所述的图像强光抑制适应控制方法，其特征在于：所述步骤S2得到图像的直方图Hist[256]；

所述步骤S7中的平均亮度light_ave和加权平均亮度light_ave_wt通过以下公式计算：

上述式中，i为直方图中的灰度值。

5.一种图像强光抑制适应控制装置，其特征在于：包括

获取模块，用于获取视频中至少一帧图像，而后转到直方图模块；

直方图模块，用于得到图像的直方图而后转到区域分割模块；

区域分割模块，用于根据设定阈值，对图像各区域亮度分成正常光照亮度区域、高亮度区域及过曝区域，而后转到光照统计模块；

光照统计模块，用于分别统计正常光照亮度区域、高亮度区域及过曝区域在整个图像中的分布的占比，而后转到初始化模块；

初始化模块，用于初始化设定正常光照亮度权重为1，而后转到第一计算模块；

第一计算模块，用于计算得到高亮度权重、过曝权重，而后转到第二计算模块；

所述过曝权重通过公式：过曝权重＝32×e^{(-过曝区域占比/2)}计算得到；

所述高亮度权重通过公式：计算得到；

第二计算模块，用于根据图像的直方图计算平均亮度和加权平均亮度，而后转到状态判断模块；

状态判断模块，用于根据图像的平均亮度与高亮度平均亮度阈值、低亮度平均亮度阈值确定当前图像整体亮度处于为高亮度状态、普通亮度状态或低亮度状态，而后转到曝光调整模块；

曝光调整模块，用于判断当图像整体亮度状态为高亮度状态，且加权平均亮度高于加权高亮度阈值，则设定预设曝光调整值为负数，而后转到应用模块；

当整体亮度状态为低亮度状态，且加权平均亮度低于加权低亮度阈值，则设定预设曝光调整值为正数，而后转到应用模块；

当整体亮度状态为其他状态时，设定预设曝光调整值为0，而后转到应用模块；

应用模块，用于应用曝光调整值，调节视频后续获取图像的亮度。

6.如权利要求5所述的图像强光抑制适应控制装置，其特征在于：所述获取模块中，图像包括多幅，多幅图像为连续/间隔的从视频中获取。

7.如权利要求5所述的图像强光抑制适应控制装置，其特征在于：所述第一计算模块中，过曝权重的计算包括，

范围判断单元，用于判断高亮度区域占比是否符合预设范围，是则转到公式计算单元，否则转到设定单元；

公式计算单元，用于通过公式：过曝权重＝32×e^{(-过曝区域占比/2)}计算得到过曝权重；

设定单元，用于判断高亮度区域占比若低于预设范围，则采用预设范围下限值作为过曝权重；高亮度区域占比高于预设范围，则采用预设范围上限值作为过曝权重。

8.如权利要求5所述的图像强光抑制适应控制装置，其特征在于：所述直方图模块中，得到图像的直方图Hist[256]；

所述第二计算模块中，平均亮度light_ave和加权平均亮度light_ave_wt通过以下公式计算：

上述式中，i为直方图中的灰度值。