CN108989696A - 基于热度图的自动曝光方法 - Google Patents

基于热度图的自动曝光方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108989696A
CN108989696A CN201810759937.5A CN201810759937A CN108989696A CN 108989696 A CN108989696 A CN 108989696A CN 201810759937 A CN201810759937 A CN 201810759937A CN 108989696 A CN108989696 A CN 108989696A
Authority
CN
China
Prior art keywords
temperature
image
explosion method
automatic explosion
pixel
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201810759937.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108989696B (zh
Inventor
周艇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Jiangsu Anviz Intelligent Security Co Ltd
Original Assignee
Jiangsu Anviz Intelligent Security Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Jiangsu Anviz Intelligent Security Co Ltd filed Critical Jiangsu Anviz Intelligent Security Co Ltd
Priority to CN201810759937.5A priority Critical patent/CN108989696B/zh
Publication of CN108989696A publication Critical patent/CN108989696A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108989696B publication Critical patent/CN108989696B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/70—Circuitry for compensating brightness variation in the scene
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/70—Circuitry for compensating brightness variation in the scene
    • H04N23/71—Circuitry for evaluating the brightness variation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Radiation Pyrometers (AREA)
  • Photometry And Measurement Of Optical Pulse Characteristics (AREA)

Abstract

本发明提出了一种基于热度图的自动曝光方法，包括以下步骤：S1:采用运动热度统计获取热度图；S2:对所述热度图进行测光。根据本发明的基于热度图的自动曝光方法，即根据目标在图像中活跃度测光，活跃度越高的像素，其在统计图像平均亮度时所占比重越大。该算法解决了在复杂光照下目标过亮或过暗的问题，确保目标亮度适中，达到自动曝光的真正的目的。

Description

基于热度图的自动曝光方法
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，具体而言，尤其涉及一种基于热度图的自动曝光方法。
背景技术
自动曝光是指相机根据拍摄环境光的照度，自动调整相机的快门、增益与光圈，使得拍摄的图像亮度适中，该算法是相机的必备算法之一，经过多年的发展，本身已很成熟。要实现自动曝光，就需要测光，即评测当前画面的亮度是否适中，一般的方法是统计全图或者某个窗口区域的平均亮度。但对于环境光复杂的场景，画面中一些区域很亮，一些区域却很暗，而当拍摄目标只处于亮区或暗区时，基于全图或者窗口区域去测光，往往造成拍摄目标的亮度过暗或过量，没有达到拍摄的目的。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决现有技术中的上述技术问题之一。
有鉴于此，本发明需要提供一种基于热度图的自动曝光方法，解决了在复杂光照下目标过亮或过暗的问题，确保目标亮度适中，达到自动曝光的真正的目的。
根据本发明实施例的基于热度图的自动曝光方法，包括以下步骤：S1:采用运动热度统计获取热度图；
S2:根据以下公式对所述热度图进行测光：
Yav＝∑(y(i，j)*Fh(i，j))/∑Fh(i，j)
其中，其中Yav为根据热度图统计出的全图平均亮度值,y(i,j)为图像像素的亮度值，Fh(i,j)为热度图；S3:测光完成后，根据当前图像帧的所述全图平均亮度值和目标亮度进行曝光控制。
根据本发明的实施例的基于热度图的自动曝光方法，即根据目标在图像中活跃度测光，活跃度越高的像素，其在统计图像平均亮度时所占比重越大。该算法解决了在复杂光照下目标过亮或过暗的问题，确保目标亮度适中，达到自动曝光的真正的目的。
另外，根据本发明上述实施例的基于热度图的自动曝光方法还可以具有如下附加的技术特征：
根据本发明的一个实施例，步骤S1中包含一下步骤：S11：逐像素计算当前帧与背景帧的差分图像；S12：对所述差分图像二值化；S13：对所述二值化图像做腐蚀运算，滤掉小于预订值的块和噪点；S14：单位时间内逐像素统计二值化差分图像，获得热度图。
根据本发明的一个实施例，步骤S11中通过以下公式获得差分图象：
Fd(i，j)＝|Fc(i，j)-Fb(i，j)|
其中，Fc(i,j)当前帧图像，Fb(i,j)为背景图像，Fd(I,j)为差分图像，i、j为像素坐标。
根据本发明的一个实施例，步骤S12采用以下公式对所述差分图像二值化：
其中，Fe(i，j)为二值化图像，Fd(i,j)为差分图像，th为阈值、常数。
根据本发明的一个实施例，步骤S13采用以下公式做腐蚀运算：
Fcr(i，j)＝θFe(i，j)
其中，Fcr(i，j)为做了腐蚀运算的二值图，Fe(i，j)为二值化图像。
根据本发明的一个实施例，步骤S14采用以下公式获取热度图：
其中，Fh(i，j)为热度图，Fcr(i，j)为做了腐蚀运算的二值图，t为统计时间，一般为一整天或一星期。
根据本发明的一个实施例，步骤S3中，按照以下条件进行曝光控制：
其中，Yobj为设定的目标亮度，常数。thy为设定的目标亮度范围门限，常数。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分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是根据本发明的实施例的基于热度图的自动曝光方法的流程图。
图2是根据本发明的实施例的基于热度图的自动曝光方法的采用运动热度统计获取热度图的流程图。
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，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
如图1所示，根据本发明的实施例的基于热度图的自动曝光方法，包括以下步骤：
S1:采用运动热度统计获取热度图。需要说明的是，热度是指目标在图像中某个位置的活跃度，基于热度测光是指图像活跃度越高的像素，其在统计图像平均亮度时所占比重越大。因此，本发明的热度图根据运动热度统计。
S2:根据以下公式(1)对所述热度图进行测光，
Yav＝∑(y(i，j)*Fh(i，j))/∑Fh(i，j) (1)
其中，其中Yav为根据热度图统计出的全图平均亮度值,y(i,j)为图像像素的亮度值，Fh(i,j)为热度图。
S3:测光完成后，根据当前图像帧的所述全图平均亮度值和目标亮度进行曝光控制。
根据本发明的实施例的基于热度图的自动曝光方法，即根据目标在图像中活跃度测光，活跃度越高的像素，其在统计图像平均亮度时所占比重越大。该算法解决了在复杂光照下目标过亮或过暗的问题，确保目标亮度适中，达到自动曝光的真正的目的。
如图2所示，为了提高自动曝光效率，根据本发明的一个实施例，步骤S1中可以包含一下步骤：S11：逐像素计算当前帧与背景帧的差分图像。S12：对所述差分图像二值化。S13：对所述二值化图像做腐蚀运算，滤掉小于预订值的块和噪点。S14：单位时间内逐像素统计二值化差分图像，获得热度图。
进一步地，根据本发明的一个实施例，步骤S11中可以通过以下公式(2)获得差分图象：
Fd(i，j)＝|Fc(i，j)-Fb(i，j)| (2)
其中，Fc(i,j)当前帧图像，Fb(i,j)为背景图像，Fd(I,j)为差分图像，i、j为像素坐标。
进一步地，根据本发明的一个实施例，步骤S12可以采用以下公式(3)对所述差分图像二值化：
其中，Fe(i，j)为二值化图像，Fd(i,j)为差分图像，th为阈值、常数。
进一步地，根据本发明的一个实施例，步骤S13采用以下公式(4)做腐蚀运算：
Fcr(i，j)＝θFe(i，j) (4)
其中，Fcr(i，j)为做了腐蚀运算的二值图，Fe(i，j)为二值化图像。
进一步地，根据本发明的一个实施例，步骤S14采用以下公式(5)获取热度图：
其中，Fh(i，j)为热度图，Fcr(i，j)为做了腐蚀运算的二值图，t为统计时间，一般为一整天或一星期。
进一步地，根据本发明的一个实施例，步骤S3中，按照以下条件进行曝光控制：
其中，Yobj为设定的目标亮度，常数。thy为设定的目标亮度范围门限，常数。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (7)

1.一种基于热度图的自动曝光方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1:采用运动热度统计获取热度图；
S2:根据以下公式对所述热度图进行测光：
Yav＝∑(y(i，j)*Fh(i，j))/ΣFh(i，j)
其中，其中Yav为根据热度图统计出的全图平均亮度值,y(i,j)为图像像素的亮度值，Fh(i,j)为热度图；
S3:测光完成后，根据当前图像帧的所述全图平均亮度值和目标亮度进行曝光控制。
2.根据权利要求1所述的基于热度图的自动曝光方法，其特征在于，步骤S1中包含一下步骤：
S11：逐像素计算当前帧与背景帧的差分图像；
S12：对所述差分图像二值化；
S13：对所述二值化图像做腐蚀运算，滤掉小于预订值的块和噪点；
S14：单位时间内逐像素统计二值化差分图像，获得热度图。
3.根据权利要求2所述的基于热度图的自动曝光方法，其特征在于，步骤S11中通过以下公式获得差分图象：
Fd(i，j)＝|Fc(i，j)-Fb(i，j)|
其中，Fc(i,j)当前帧图像，Fb(i,j)为背景图像，Fd(I,j)为差分图像，i、j为像素坐标。
4.根据权利要求2所述的基于热度图的自动曝光方法，其特征在于，步骤S12采用以下公式对所述差分图像二值化：
其中，Fe(i，j)为二值化图像，Fd(i,j)为差分图像，th为阈值、常数。
5.根据权利要求2所述的基于热度图的自动曝光方法，其特征在于，步骤S13采用以下公式做腐蚀运算：
Fcr(i，j)＝θFe(i，j)
其中，Fcr(i，j)为做了腐蚀运算的二值图，Fe(i，j)为二值化图像。
6.根据权利要求2所述的基于热度图的自动曝光方法，其特征在于，步骤S14采用以下公式获取热度图：
其中，Fh(i，j)为热度图，Fcr(i，j)为做了腐蚀运算的二值图，t为统计时间，一般为一整天或一星期。
7.根据权利要求1所述的基于热度图的自动曝光方法，其特征在于，步骤S3中，按照以下条件进行曝光控制：
其中，Yobj为设定的目标亮度，常数。thy为设定的目标亮度范围门限，常数。
CN201810759937.5A 2018-07-11 2018-07-11 基于热度图的自动曝光方法 Active CN108989696B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810759937.5A CN108989696B (zh) 2018-07-11 2018-07-11 基于热度图的自动曝光方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810759937.5A CN108989696B (zh) 2018-07-11 2018-07-11 基于热度图的自动曝光方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108989696A true CN108989696A (zh) 2018-12-11
CN108989696B CN108989696B (zh) 2021-09-28

Family

ID=64537069

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810759937.5A Active CN108989696B (zh) 2018-07-11 2018-07-11 基于热度图的自动曝光方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108989696B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110868547A (zh) * 2019-12-02 2020-03-06 RealMe重庆移动通信有限公司 拍照控制方法、拍照控制装置、电子设备及存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101304489A (zh) * 2008-06-20 2008-11-12 北京中星微电子有限公司 一种自动曝光方法及装置
CN101398894A (zh) * 2008-06-17 2009-04-01 浙江师范大学 机动车车牌自动识别方法及其实现装置
CN101739549A (zh) * 2009-02-11 2010-06-16 北京智安邦科技有限公司 人脸检测方法及系统
CN102129692A (zh) * 2011-03-31 2011-07-20 中国民用航空总局第二研究所 一种双门限场面运动目标检测方法及其系统
CN105321187A (zh) * 2014-07-22 2016-02-10 无锡慧眼电子科技有限公司 基于人头检测的行人计数方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101398894A (zh) * 2008-06-17 2009-04-01 浙江师范大学 机动车车牌自动识别方法及其实现装置
CN101304489A (zh) * 2008-06-20 2008-11-12 北京中星微电子有限公司 一种自动曝光方法及装置
CN101739549A (zh) * 2009-02-11 2010-06-16 北京智安邦科技有限公司 人脸检测方法及系统
CN102129692A (zh) * 2011-03-31 2011-07-20 中国民用航空总局第二研究所 一种双门限场面运动目标检测方法及其系统
CN105321187A (zh) * 2014-07-22 2016-02-10 无锡慧眼电子科技有限公司 基于人头检测的行人计数方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110868547A (zh) * 2019-12-02 2020-03-06 RealMe重庆移动通信有限公司 拍照控制方法、拍照控制装置、电子设备及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN108989696B (zh) 2021-09-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10944901B2 (en) Real time assessment of picture quality
Rim et al. Real-world blur dataset for learning and benchmarking deblurring algorithms
Garcia et al. Automatic segmentation of fish using deep learning with application to fish size measurement
CN110276767B (zh) 图像处理方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质
US9264629B2 (en) Suppressing flicker in digital images
US6654507B2 (en) Automatically producing an image of a portion of a photographic image
CN107809582A (zh) 图像处理方法、电子装置和计算机可读存储介质
CN105122302B (zh) 无重影高动态范围图像的产生
CN107241559A (zh) 人像拍照方法、装置以及摄像设备
CN102576456B (zh) 使用范围信息的数字图像亮度调节
US8737695B2 (en) Photography auto-triage
CN100566382C (zh) 图像处理设备和其控制方法以及图像处理方法
US8189916B2 (en) Image processing method, system, and computer readable medium
EP1649681A1 (en) Producing an image of desired aspect ratio
CA2649389A1 (en) Video segmentation using statistical pixel modeling
CN108986097A (zh) 一种镜头起雾状态检测方法、计算机装置及可读存储介质
CN111225162B (zh) 图像曝光的控制方法、系统、可读存储介质及摄像设备
CN107370961B (zh) 图像曝光处理方法、装置及终端设备
CN109089041A (zh) 拍摄场景的识别方法、装置、电子设备和存储介质
CN110246101A (zh) 图像处理方法和装置
Cho et al. Radial bright channel prior for single image vignetting correction
CN113163127A (zh) 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN108989696A (zh) 基于热度图的自动曝光方法
CN110392211A (zh) 图像处理方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质
van Beek Improved image selection for stack-based hdr imaging

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant