CN105959541A - 通过自然环境识别提高成像质量的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种通过自然环境识别提高成像质量的方法，包括成像装置、AD转换、自制芯片或者固化环境识别程序的FPGA、图像编码器和输出模块，还包括图像处理模块，该模块与AD转换的输出连接，根据得到的图像数据分析原始图像中需要改善视觉效果的部分，对应需要改善视觉效果的部分给出最佳的增强算法。环境识别出天气光线相关指标，映射算法计算出最佳配置值并反馈至成像装置，遮光片，设置在成像装置的成像装置的前方，遮光片在所述成像装置前方可升降设置，根据图像处理模块得出的成像装置的最佳成像参数调节遮光片的升降。本通过自然环境识别提高成像质量的方法提出了一种方法有效实时识别自然环境，并及时有效配置成像装置。

Description

通过自然环境识别提高成像质量的方法

技术领域

本发明涉及一种提高摄像成像质量的方法，尤其涉及一种通过自然环境识别提高成像质量的方法。

背景技术

在现有技术中，监控是各行业重点部门或重要场所进行实时监控的物理基础，管理部门可通过它获得有效数据、图像或声音信息，对突发性异常事件的过程进行及时的监视和记忆，用以提供高效、及时地指挥和高度、布置警力、处理案件等。随着当前计算机应用的迅速发展和推广，全世界掀起了一股强大的数字化浪潮，各种设备数字化已成为安全防护的首要目标。数码监控报警的性能特点是：监控画面实时显示，录像图象质量单路调节功能，每路录像速度可分别设置，快速检索，多种录像方式设定功能，自动备份，云台/镜头控制功能，网络传输等。

加装时间发生器，将时间显示叠加到图像中。在线路较长时加装音视频放大器以确保音视频监控质量。适用范围——银行、证券营业场所、企事业单位、机关、商业场所内外部环境、楼宇通道、停车场、高档社区家庭内外部环境、图书馆、医院、公园。

视频监控系统产品包含光端机，光缆终端盒，云台，云台解码器，视频矩阵，硬盘录像机，监控摄像机，镜头，支架。视频监控系统组成部分包括监控前端、管理中心、监控中心、PC客户端及无线网桥。各组成部分的说明如下：

(1)监控前端：用于采集被监控点的监控信息，并可以配备报警设备。①普通摄像头+视频服务器。普通摄像头可以是模拟摄像头，也可以是数字摄像头。原始视频信号传到视频服务器，经视频服务器编码后，以TCP/IP协议通过网络传至其他设备。②网络摄像头。网络摄像头是融摄像、视频编码、Web服务于一体的高级摄像设备，内嵌了TCP/IP协议栈。可以直接连接到网络。

(2)管理中心：承担所有前端设备的管理、控制、报警处理、录像、录像回放、用户管理等工作。各部分功能分别由专门的服务器各司其职。

(3)监控中心：用于集中对所辖区域进行监控，包括电视墙、监控客户 终端群组成。系统中可以有一个或多个监控中心。

(4)PC客户端：在监控中心之外，也可以由PC机接到网络上进行远程监控。

(5)无线网桥：无线网桥用于接入无线数据网络，并访问互联网。通过无线网桥，可以将IP网上的监控信息传至无线终端，也可以将无线终端的控制指令传给IP网上的视频监控管理系统。常用的无线网络为CDMA网络。

然而，摄像机在不同自然环境下，要让拍摄效果最佳，就要进行对焦，调曝光时间、增益，光圈，白平衡，去噪声，去雾，滤光片是否采用等相关参数。在全天候拍摄的过程中，摄像机的参数配置就必须跟着环境的变化而变化，从而使得自然环境的识别变得非常重要。

发明内容

针对上述现有技术中的缺点和不足，本发明的目的在于提供一种方法有效实时识别自然环境，并实时配置成像装置。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种通过自然环境识别提高成像质量的方法，包括：

成像，采集所处环境内的原始图像数据；

AD转换，将成像装置采集的模拟图像转换成数字图像；

图像处理，包括初始参数配置、过渡参数配置和阶段性最终参数配置，其中：

初始参数配置：根据得到的图像数据分析图像中需要改善视觉效果的部分，对应需要改善视觉效果的部分计算出最佳的配置值，将计算出的最佳配置值反馈至成像装置；

过渡参数配置：当初始参数配置完成后，成像装置所处环境发生改变时，重新根据再次得到的图像数据分析成像装置采集到的图像中需要改善视觉效果的部分，对应需要改善视觉效果的部分重新计算出最佳的配置值，将重新计算出的最佳配置值再次反馈至成像装置；

阶段性最终参数配置：图像质量最优是阶段性最终参数配置的标准，并计算选用最合适的增强算法；

最合适的算法就是在各种天气环境和不同光线下的不同图像增强算法。图像质量最优就是通过肉眼能看清运动物体的细节，比如车辆的车牌，人脸的细节。

图像质量评价：主观评价——预设一组针对图像质量评价的经验值，参数配置完成后，根据经验值与图像的对比判断经配置的参数是否能够使相应图像数据达到相应实际的需求，所述经验值人为设定，设定的值可以直接使用图像的分辨率、像素等直观硬性的质量参数进行设置，也可以将这些质量参数结合进行设置；

客观评价——采用峰值信噪比(PSNR)等标准对图像进行评价；

通过主观评价和客观评价结合得出一个新的评价标准来进行图像质量评价；

强光线调节，根据图像处理模块得出的成像装置的最佳成像参数调节设置在成像装置的成像装置前方的遮光片的升降；

图像编码，调节最佳的成像参数后，再次进行原始图像数据的采集，原始的模拟图像经AD转换输出数字图像，图像编码器将数字图像就行编码后进行高保真压缩，从而得到视频流和照片流；

输出，将所述视频流和照片流输出至云服务器。

优选地，所述视频流的编码格式为h264、h265、avs2.0、mpeg4和m-jpeg中的至少一种。

优选地，所述照片流的编码格式为jpg、bmp、tiff和gif中的至少一种。

优选地，所述图像处理模块包括可编程器件、中央处理单元、存储器和通信端口，所述可编程器件和AD转换的输出连接，可编程器件、存储器和通信端口分别和中央处理单元通信连接。

优选地，所述可编程器件为FPGA或固化有图像增强程序的芯片。

优选地，所述中央处理单元为DSP或MCU。

优选地，还包括外壳，中央处理单元、FPGA和/或固化有图像增强程序的芯片通过超导材料连接到外壳实时散热。

优选地，在所述DSP或MCU中固化有远程授权程序。

优选地，还包括故障自动检测装置，所述故障检测装置设置在外壳内。

与现有技术相比，本发明实施例至少具有以下优点：

本发明通过自然环境识别提高成像质量的方法提出了一种方法有效实时识别自然环境，并实时配置成像装置。

附图说明

图1为本发明通过自然环境识别提高成像质量的方法的流程示意图；

图2为本发明通过自然环境识别提高成像质量的方法的故障自动检测装置检测故障示意图。

在图2中，Check-故障自动检测装置；Fpga ic-FPGA；Ad ic-AD转换；

Process ic-中央处理器；Sensor ic-摄像头传感器；Nand flash ic-闪存器；

其他ic为系统内的其他集成芯片，其中故障自动检测装置可以集成在FPGA或定制的芯片上。

具体实施方式

下面结合实施例及其图1-2对本发明作进一步详述，以下实施例只是描述性的，不是限定性的，不能以此限定本发明的保护范围。

一种通过自然环境识别提高成像质量的方法，包括：

成像，采集所处环境内的原始图像数据；

AD转换，将成像装置采集的模拟图像转换成数字图像；

图像处理，包括初始参数配置、过渡参数配置和阶段性最终参数配置，其中：

初始参数配置：根据得到的图像数据分析图像中需要改善视觉效果的部分，对应需要改善视觉效果的部分计算出最佳的配置值，将计算出的最佳配置值反馈至成像装置，也可以手工配置；

过渡参数配置：当初始参数配置完成后，成像装置所处环境发生改变时，重新根据再次得到的图像数据分析成像装置采集到的图像中需要改善视觉效果的部分，对应需要改善视觉效果的部分重新计算出最佳的配置值和，将重新计算出的最佳配置值再次反馈至成像装置；过渡参数也是同等环境条件下的最终参数配置。

阶段性最终参数配置：图像质量最优是阶段性最终参数配置的标准，并计算选用最合适的增强算法。

最合适的算法就是在各种天气环境和不同光线下的不同图像增强算法。图像质量最优就是通过肉眼能看清运动物体的细节，比如车辆的车牌，人脸的细节。

图像质量评价：主观评价——预设一组针对图像质量评价的经验值，参数配置完成后，根据经验值与图像的对比判断经配置的参数是否能够使相应图像数据达到相应实际的需求，所述经验值人为设定，设定的值可以直接使用图像 的分辨率、像素等直观硬性的质量参数进行设置，也可以将这些质量参数结合进行设置；

客观评价——采用峰值信噪比(PSNR)等标准对图像进行评价；

通过主观评价和客观评价结合得出一个新的评价标准来进行图像质量评价；

强光线调节，根据图像处理模块得出的成像装置的最佳成像参数调节设置在成像装置的成像装置前方的遮光片的升降；

图像编码，调节最佳的成像参数后，再次进行原始图像数据的采集，原始的模拟图像经AD转换输出数字图像，图像编码器将数字图像就行编码后进行高保真压缩，从而得到视频流和照片流；

输出，将所述视频流和照片流输出至云服务器。

视频流的编码格式为h264、h265、avs2.0、mpeg4和m-jpeg中的至少一种。

照片流的编码格式为jpg、bmp、tiff和gif中的的至少一种。

图像处理模块包括可编程器件、中央处理单元、存储器和通信端口，可编程器件和AD转换的输出连接，可编程器件、存储器和通信端口分别和中央处理单元通信连接。

可编程器件为固化有图像增强程序和环境识别程序的FPGA或芯片，固化有图像增强程序和环境识别程序的芯片即为定制芯片。

中央处理单元为DSP、ARM或MCU。

还包括外壳，中央处理单元、FPGA和/或固化有图像增强程序的芯片通过超导材料连接到外壳实时散热。

在DSP、ARM或MCU中固化有远程授权程序。

还包括故障自动检测装置，故障检测装置设置在外壳内。

如图2，具体实施时，如果显示整个格式化数据提取系统不能进行正常的信号传导工作，那么故障自动检测装置就开始工作：

1.通过故障自动检测装置对每一个用电单元(摄像头传感器、AD转换、FGPA或固化程序的芯片、DSP/ARM、网络模块、寄存器、存储器等)进行电压(或者电流及信号)的检测，如果检测到某一用电单元的电压值(电流值、信号强度)不在健康范围内，就给用户提示更换或维修。

2.如果每个用电单元经电压(电流、信号)检测后，均无异常，那么系统初略判断整个系统的软件程序出现了问题，此时则需要重新配置(烧录/固化) 软件程序。

基本上，通过第1步检测后，基本可以解决80％的系统问题，仅余20％才需要第2步才能解决。

视觉效果包括光线的明暗、强弱，以及白天、黑夜、各种天气(阴、雨、雾、雪)等不同的环境因素产生的不同的感官差异，对应以上不同的天气环境，就看不清楚运动的物体和行人，所述FPGA或芯片会对采集到的图像进行实时的分析，判断采集到的图像中对应的是具体哪一种环境因素，对应此环境因素，固化有图像增强程序的芯片或FPGA会给出具体的增强算法，从而计算出成像装置的最佳调节参数(或者调光圈、增益、快门等参数)，将此最佳调节参数反馈至成像装置，成像装置根据最佳调节参数进行调节，从而在进行图像采集时能够最大限度的祛除环境因素造成的有效图像可视性、可理解性差的影响。当成像装置将参数调节到最佳时，再次采集到的实时图像会直接通过图像编码器进行编码，然后根据具体需求输出不同的格式数据，然后输出至云端服务器，再经可视化媒介进行实时播放，实现全天候高质量图像采集。

作为一种具体的实施方式，在道路交通安全方面有着十分重要的应用，尤其结合格式化数据提取系统使用时效果更佳。

一种格式化数据提取系统，包括：

摄像头传感器，采集原始图像数据；

AD转换，将摄像头传感器采集的模拟信号转换成数字信号；

图像处理模块，与AD转换的输出连接，采用图像识别技术区分定位采集到的图像数据中的字符串和人脸信息；

图像编码器，根据图像处理模块定位的字符串和人脸的位置信息对图像进行编码，同时单独提取图像中对应人脸和字符串的位置进行高保真压缩，从而得到视频流和照片流；

输出模块，将视频流和照片流输出至云服务器。

视频流的编码格式为h264、h265、avs2.0、mpeg4和m-jpeg中的至少一种。

照片流的编码格式为jpg、bmp、tiff和gif中的至少一种。

图像处理模块包括可编程器件、中央处理单元、存储器和通信端口，可编程器件和AD转换的输出连接，可编程器件、存储器和通信端口分别和中央处理单元通信连接。

可编程器件为FPGA，FPGA中固化有图像及环境识别程序和图像增强程序，或者是固化环境识别程序和图像增强程序的定制芯片。

中央处理单元为DSP或MCU。MCU定义为：嵌入式处理器，例如TI，intel，英伟达，AMD等公司生产的嵌入式处理器。

环境定义为：本装置所处的自然环境，主要包括光线，能见度，可视距离，固体介质就看它的密度质地等。

还包括外壳，中央处理单元、FPGA和/或固化有图像增强程序的芯片通过超导材料连接到外壳实时散热。由于中央处理单元和FPGA等芯片本身运算处理效率高，发热量大，因此需要对其实时散热处理。

在所述DSP或MCU中固化有远程授权程序，或者加密芯片，以便远程授权。

还包括故障自动检测装置，所述故障自动检测装置设置在外壳内，故障检测装置能够通过前端感应单元检测整个成像系统的工作状况，比如温湿度、过压和过流检测等等。

涉及到具体实施时，可在各个交通路口设置成像装置(成像装置一般为装配高清摄像头传感器的数码摄像机)用于采集过路行人、车辆以及动物的原始图像数据，然后经过AD转换，将成像装置采集的模拟图像转换成数字图像。

图像处理模块根据得到的图像数据分析原始图像中需要改善视觉效果的部分。其中，视觉效果包括光线的明暗、强弱，以及白天、黑夜、各种天气(阴、雨、雾、雪)等不同的环境因素产生的不同的感官差异。

此时，对应以上不同的天气环境，就看不清楚运动的物体、行人或车辆，所述FPGA或定制芯片会对采集到的图像进行实时的分析，判断采集到的图像中对应的是具体哪一种环境因素，对应此环境因素，固化有图像增强程序的芯片或FPGA会给出具体的增强算法，从而计算出数码摄像机的最佳调节参数(包括但不限于光圈、增益、快门等参数)，将此最佳调节参数反馈至数码摄像机，数码摄像机根据最佳调节参数进行调节，从而在进行图像采集时能够最大限度的祛除环境因素造成的有效图像可视性、可理解性差的影响。与此同时，本格式化数据提取系统采用图像识别技术区分定位采集到的图像数据(此图像数据为成像装置是根据最佳调节参数调节好好之后再次采集到的已经提高成像质量的图像)中的字符串和人脸信息。然后图像编码器对数字图像进行编码，同时根据图像处理模块定位的字符串和人脸的位置信息对图像进行编码，并单独提取图像中对应人脸和字符串的位置进行高保真压缩，从而得到视频流和照片流。

以上视频流或照片流根据具体需求输出不同的格式数据，然后输出至云端服务器，再经可视化媒介(具体应用时，一般为公共交通指挥中心的超大型显 示器)进行实时播放，实现全天候高质量图像的采集以及图像中定点部位的高效识别。

对应光线强弱和明暗的问题，图像处理模块得出的成像装置的最佳成像参数通过中央处理单元以控制信号的方式传递至遮光片，通过调节遮光片的升降来降低摄像机感光元件因光线给图像采集带来的不良影响。

此处，在公共交通安全领域应用时，主要目的在于对车辆以及驾驶人员的监控，最简单的，能够将车辆、牌照和驾驶人员的面部图像三位一体的呈现出来，为追查交通事故的实际责任人以及犯罪嫌疑人等提供了非常大的帮助。

作为另一种具体的实施方式，在公共场所的安防方面也有着十分重要的应用，尤其结合格式化数据提取系统使用时效果更佳。

一种格式化数据提取系统，包括：

摄像头传感器，采集原始图像数据；

AD转换，将摄像头传感器采集的模拟信号转换成数字信号；

图像处理模块，与AD转换的输出连接，采用图像识别技术区分定位采集到的图像数据中的字符串和人脸信息；

图像编码器，根据图像处理模块定位的字符串和人脸的位置信息对图像进行编码，同时单独提取图像中对应人脸和字符串的位置进行高保真压缩，从而得到视频流和照片流；

输出模块，将视频流和照片流输出至云服务器。

视频流的编码格式为h264、h265、avs2.0、mpeg4和m-jpeg中的至少一种。

照片流的编码格式为jpg、bmp、tiff和gif中的的至少一种。

图像处理模块包括可编程器件、中央处理单元、存储器和通信端口，可编程器件和AD转换的输出连接，可编程器件、存储器和通信端口分别和中央处理单元通信连接。

可编程器件为FPGA，FPGA中固化有图像及环境识别程序和图像增强程序。

中央处理单元为DSP、ARM或MCU。

涉及到具体实施时，可在公共场所(比较大的场合如莫斯科红场以及时代广场等，小一些的如火车站前广场、公园和小区等露天场所)设置成像装置(成像装置一般为装配高清摄像头传感器的数码摄像机)用于采集广场上的人群、动物以及飞鸟和低空飞行物的原始图像数据，然后经过AD转换，将成像装置采集的模拟图像转换成数字图像。

图像处理模块根据得到的图像数据分析原始图像中需要改善视觉效果的部分。其中，视觉效果包括光线的明暗、强弱，以及白天、黑夜、各种天气(阴、雨、雾、雪)等不同的环境因素产生的不同的感官差异。

此时，对应以上不同的天气环境，就看不清楚运动的物体、行人或车辆，所述FPGA或芯片会对采集到的图像进行实时的分析，判断采集到的图像中对应的是具体哪一种环境因素，对应此环境因素，固化有图像增强程序的芯片或FPGA会给出具体的增强算法，从而计算出数码摄像机的最佳调节参数(包括但不限于光圈、增益、快门等参数)，将此最佳调节参数反馈至数码摄像机，数码摄像机根据最佳调节参数进行调节，从而在进行图像采集时能够最大限度的祛除环境因素造成的有效图像可视性、可理解性差的影响。与此同时，本格式化数据提取系统采用图像识别技术区分定位采集到的图像数据(此图像数据为成像装置是根据最佳调节参数调节好好之后再次采集到的已经提高成像质量的图像)中的字符串和人脸信息。然后图像编码器对数字图像进行编码，同时根据图像处理模块定位的字符串和人脸的位置信息对图像进行编码，并单独提取图像中对应人脸和字符串的位置进行高保真压缩，从而得到视频流和照片流。

以上视频流或照片流根据具体需求输出不同的格式数据，然后输出至云端服务器，再经可视化媒介(具体应用时，一般为公共交通指挥中心的超大型显示器)进行实时播放，实现全天候高质量图像的采集以及图像中定点部位的高效识别。

对应光线强弱和明暗的问题，图像处理模块得出的成像装置的最佳成像参数通过中央处理单元以控制信号的方式传递至遮光片，通过调节遮光片的升降来降低摄像机感光元件因光线给图像采集带来的不良影响。

此处，在公共露天场所进行全方位的布控，多个成像装置配合对整个露天场所进行全方位的覆盖监控，实时监视广场上的一切动静，一旦发现有危及公共安全的事件发生，监控中心会及时作出应对，监控指挥中心在发现危及公共安全事件发生时，直接通知现场执勤人员赶赴事件发生现场，将事件造成的不良影响和破坏压制到最小，竭尽所能保卫财产安全和人身安全。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。

Claims (9)

1.一种通过自然环境识别提高成像质量的方法，其特征在于，包括：

成像，采集所处环境内的原始图像数据；

AD转换，将成像装置采集的模拟图像转换成数字图像；

图像处理，包括初始参数配置、过渡参数配置和阶段性最终参数配置，其中：

初始参数配置：根据得到的图像数据分析图像中需要改善视觉效果的部分，对应需要改善视觉效果的部分计算出最佳的配置值，将计算出的最佳配置值反馈至成像装置；

过渡参数配置：当初始参数配置完成后，成像装置所处环境发生改变时，重新根据再次得到的图像数据分析成像装置采集到的图像中需要改善视觉效果的部分，对应需要改善视觉效果的部分重新计算出最佳的配置值，将重新计算出的最佳配置值再次反馈至成像装置；

阶段性最终参数配置：图像质量最优是阶段性最终参数配置的标准，并计算选用最合适的增强算法；

图像质量评价：主观评价——预设一组针对图像质量评价的经验值，参数配置完成后，根据经验值与图像的对比判断经配置的参数是否能够使相应图像数据达到相应实际的需求，所述经验值人为设定，设定的值可以直接使用图像的分辨率、像素等直观硬性的质量参数进行设置，也可以将这些质量参数结合进行设置；

客观评价——采用峰值信噪比等标准对图像进行评价；

通过主观评价和客观评价结合得出一个新的评价标准来进行图像质量评价；

强光线调节，根据图像处理模块得出的成像装置的最佳成像参数调节设置在成像装置的成像装置前方的遮光片的升降；

图像编码，调节最佳的成像参数后，再次进行原始图像数据的采集，原始的模拟图像经AD转换输出数字图像，图像编码器将数字图像就行编码后进行高保真压缩，从而得到视频流和照片流；

输出，将所述视频流和照片流输出至云服务器。

2.根据权利要求1所述的通过自然环境识别提高成像质量的方法，其特征在于，所述视频流的编码格式为h264、h265、avs2.0、mpeg4和m-jpeg中的至少一种。

3.根据权利要求1所述的通过自然环境识别提高成像质量的方法，其特征在于，所述照片流的编码格式为jpg、bmp、tiff和gif中的至少一种。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的通过自然环境识别提高成像质量的方法，其特征在于，所述图像处理模块包括可编程器件、中央处理单元、存储器、散热模块、电压核验模块、定制芯片或固化程序的FPGA和通信端口，所述可编程器件和AD转换的输出连接，可编程器件、存储器和通信端口分别和中央处理单元通信连接。

5.根据权利要求4所述的通过自然环境识别提高成像质量的方法，其特征在于，所述可运行器件为FPGA、固化有图像增强程序或环境识别程序的芯片。

6.根据权利要求4所述的通过自然环境识别提高成像质量的方法，其特征在于，所述中央处理单元为DSP、ARM、FPGA、定制芯片或MCU。

7.根据权利要求5所述的格式化数据提取系统，其特征在于，还包括外壳，中央处理单元、FPGA、ARM、FPGA、定制芯片和/或固化有图像增强程序的芯片通过超导材料连接到外壳实时散热。

8.根据权利要求6所述的格式化数据提取系统，其特征在于，在所述DSP、ARM、FPGA、定制芯片或MCU中运行远程授权程序或加密芯片。

9.根据权利要求6所述的格式化数据提取系统，其特征在于，还包括故障自动检测装置，所述故障检测装置设置在外壳内。