CN109618109A - 一种摄像机成像的曝光调节方法及调节系统 - Google Patents

一种摄像机成像的曝光调节方法及调节系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及安防监控设备技术领域，提供一种摄像机成像的曝光调节方法及调节系统。一种摄像机成像的曝光调节方法，包括场景判断和人脸信息识别；根据场景判断和人脸信息识别的结果利用PID算法进行调节。该摄像机成像的曝光调节方法结合场景判断和人脸追踪曝光，并使用PID算法增加系统收敛速度和稳定性，能够使人脸在摄像机景深范围内一直维持良好的亮度，避免了人脸过曝或者过暗的情况。本发明还提供一种摄像机成像的曝光调节系统。

Description

一种摄像机成像的曝光调节方法及调节系统
技术领域
本发明涉及摄像机成像技术领域，尤其涉及一种摄像机成像的曝光调节方法及调节系统。
背景技术
在摄像机成像系统中，由于摄像机的动态范围较小，当同一场景存在较亮区域以及较暗区域，例如商场大门逆光场景，摄像机输出的图像会出现明亮区域因曝光过度成为白色，或者黑暗区域因曝光不足成为黑色，严重影响图像质量。
在线性模式下，传统的做法是使用背光补偿、强光抑制分别针对暗区域和亮区域进行曝光。背光补偿(强光抑制)的实现方法通常有两种，一是对加大暗(亮)区域在曝光控制里面的权重，二是手动指定画面中某个区域作为曝光的参考区域。但是在人脸抓拍的应用上，由于人是运动的物体，有可能出现在画面中的任何区域和任何亮度区间，所以这两种方法抓拍出来的人脸可能出现过曝或者过暗的情况。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供一种摄像机成像的曝光调节方法及调节系统。
为解决上述技术问题，发明采用如下所述的技术方案。一种摄像机成像的曝光调节方法，包括场景判断和人脸信息识别；根据场景判断和人脸信息识别的结果利用PID算法进行调节；
所述场景判断包括：
步骤S11：获取曝光时间T、增益G、当前帧n段直方图Hn；
步骤S12：计算当前帧直方图的平均值MH和标准差D(H)：
步骤S13：依据曝光时间和增益计算曝光量Exp：
Exp＝T×G
步骤S13：根据曝光量Exp和标准差D(H)判断场景，场景判断条件如下：
设置阈值thr0，thr1，thr2，thr3，thr0为20～100，thr1为10000～100000，thr2为40000～150000，thr3为100000～200000，
正常场景：thr1<Exp<thr2且D(H)<thr0；
逆光场景：Exp<thr1且D(H)>thr0；
低照度场景：Exp>thr3；
所述人脸信息识别包括：
步骤S21：获取人脸特征坐标，包括眼睛坐标(xeye1,yeye1)、(xeye2,yeye2)、嘴巴坐标(xmou,ymou)、脸在画面的倾斜角度α、人数m、人脸亮度Im；
步骤S22：优选人脸；把人脸法向量与画面法向量的夹角定义为倾斜角度α，设其阈值thr4，thr4为45～75°；以两眼之间的像素点表征人脸的大小，设其最大最小阈值为thr5和thr6，thr5为40～80，thr6为100～200；采用符合以下条件的人脸作为计算人脸参考亮度Is的有效参考人脸：
步骤S23：设定人脸亮度统计区域；经过两眼睛坐标作直线l1，作经过嘴巴坐标作平行于l1作直线l2，并以经过两眼睛坐标分别作垂直于l1的直线l3和直线l4，以l1、l2、l3、l4围成的矩形区域作为人脸亮度统计区域，计算公式如下：
所述根据场景判断和人脸信息识别的结果利用PID算法进行调节包括：
步骤S31：设定人脸参考亮度Is与最大误差δmax，依照不同的场景进行调整，公式如下：
步骤S32：判断人脸平均值是否为设定范围内：Is-δmax＜I＜Is+δmax；
步骤S33：PID算法调节，设Kp,Ki,Kd分别为PID算法中的比例项，微分项，积分项系数，设e(k)为第k帧图像人脸亮度的相对误差，u(k)为曝光调节信号，公式如下：
优选地，所述thr0为40～60，thr1为30000～70000，thr2为70000～110000，thr3为130000～170000。
优选地，所述thr4为55～65°。
优选地，所述thr5为55～65，thr6为135～165。
一种摄像机成像的曝光调节系统，包括场景判断模块、人脸信息识别模块和PID算法调节模块。
本发明的有益效果在于：结合场景判断和人脸追踪曝光，并使用PID算法增加系统收敛速度和稳定性，能够使人脸在摄像机景深范围内一直维持良好的亮度，避免了人脸过曝或者过暗的情况，为后面的人脸识别算法提供良好的图像基础。
附图说明
图1是摄像机成像的曝光调节方法的流程示意图。
图2是摄像机成像的曝光调节方法的具体实施例中的流程示意图。
图3是摄像机成像的曝光调节系统的模块示意图。
具体实施方式
为使本领域的普通技术人员更加清楚地理解发明的目的、技术方案和优点，以下结合附图和实施例对发明做进一步的阐述。
实施例一
如图1所示，本发明提供一种摄像机成像的曝光调节方法，包括：
步骤S1：场景判断；
步骤S2：人脸信息识别；及
步骤S3：PID算法调节，即根据场景判断和人脸信息识别的结果利用PID算法进行调节。
可以理解步骤S1和步骤S2顺序不分先后，可同时进行，也可先后进行。
所述步骤S1场景判断包括：
步骤S11：获取曝光时间T、增益G、当前帧n段直方图Hn；
步骤S12：计算当前帧直方图的平均值MH和标准差D(H)：
步骤S13：依据曝光时间(μs)和增益(倍数)计算曝光量Exp：
Exp＝T×G
步骤S13：根据曝光量Exp和标准差D(H)判断场景，场景判断条件如下：
设置阈值thr0，thr1，thr2，thr3，thr0为20～100，thr1为10000～100000，thr2为40000～150000，thr3为100000～200000，
正常场景：thr1<Exp<thr2且D(H)<thr0；
逆光场景：Exp<thr1且D(H)>thr0；
低照度场景：Exp>thr3；
所述步骤S2人脸信息识别包括：
步骤S21：获取人脸特征坐标，包括眼睛坐标(xeye1,yeye1)、(xeye2,yeye2)、嘴巴坐标(xmou,ymou)、脸在画面的倾斜角度α、人数m、人脸亮度Im；
步骤S22：优选人脸；把人脸法向量与画面法向量的夹角定义为倾斜角度α，设其阈值thr4，thr4为45～75°；以两眼之间的像素点表征人脸的大小，设其最大最小阈值为thr5和thr6，thr5为40～80，thr6为100～200；采用符合以下条件的人脸作为计算人脸参考亮度Is的有效参考人脸：
步骤S23：设定人脸亮度统计区域；经过两眼睛坐标作直线l1，作经过嘴巴坐标作平行于l1作直线l2，并以经过两眼睛坐标分别作垂直于l1的直线l3和直线l4，以l1、l2、l3、l4围成的矩形区域作为人脸亮度统计区域，计算公式如下：
所述步骤S3PID算法调节，即根据场景判断和人脸信息识别的结果利用PID算法进行调节包括：
步骤S31：设定人脸参考亮度Is与最大误差δmax，依照不同的场景进行调整，公式如下：
步骤S32：判断人脸平均值是否为设定范围内：Is-δmax＜I＜Is+δmax；
步骤S33：PID算法调节，设Kp,Ki,Kd分别为PID算法中的比例项，微分项，积分项系数，设e(k)为第k帧图像人脸亮度的相对误差，u(k)为曝光调节信号，公式如下：
可以理解，当人脸平均值在设定范围内，也即满足Is-δmax＜I＜Is+δmax时，即结束，若不满足则进行调整，直至满足该条件为止。该方法结合场景判断和人脸追踪曝光，并使用PID算法增加系统收敛速度和稳定性，能够使人脸在摄像机景深范围内一直维持良好的亮度，避免了人脸过曝或者过暗的情况，为后面的人脸识别算法提供良好的图像基础。
如图2所示，在具体的实施例中，通过传感器(sensor)获取所需的信息，然后由摄像机中的ISP系统进行处理，然后进行场景判断和人脸信息识别，进而通过PID算法进行计算并判断，如满足Is-δmax＜I＜Is+δmax，则结束；若不满足Is-δmax＜I＜Is+δmax，则返回曝光调节信号给sensor，调整后重新处理直至满足为止。
优选地，所述thr0为40～60，thr1为30000～70000，thr2为70000～110000，thr3为130000～170000。最优的是，thr0＝49，thr1＝50000，thr2＝90000，thr3＝150000。
优选地，所述thr4为55～65°。最优的是，thr4为60°。
优选地，所述thr5为55～65，thr6为135～165。最优的是，thr5＝60，thr6＝150。
实施例二
如图3所示，一种摄像机成像的曝光调节系统，包括场景判断模块1、人脸信息识别模块2和PID算法调节模块3。该摄像机成像的曝光调节系统用于实现实施例一中所提供的摄像机成像的曝光调节方法，具体的，所述场景判断模块1用于执行步骤S1场景判断，所述人脸信息识别模块2用于执行步骤S2人脸信息识别，所述PID算法调节模块3用于执行步骤S3PID算法调节。
该摄像机成像的曝光调节系统具有与实施例一中所提供的摄像机成像的曝光调节方法同样的优点，其优选方案在实施例一中已有描述，在此不再赘述。

Claims (5)

1.一种摄像机成像的曝光调节方法，其特征在于：包括场景判断和人脸信息识别；根据场景判断和人脸信息识别的结果利用PID算法进行调节；
所述场景判断包括：
步骤S11：获取曝光时间T、增益G、当前帧n段直方图Hn；
步骤S12：计算当前帧直方图的平均值MH和标准差D(H)：
步骤S13：依据曝光时间和增益计算曝光量Exp：
Exp＝T×G
步骤S13：根据曝光量Exp和标准差D(H)判断场景，场景判断条件如下：
设置阈值thr0，thr1，thr2，thr3，thr0为20～100，thr1为10000～100000，thr2为40000～150000，thr3为100000～200000，
正常场景：thr1<Exp<thr2且D(H)<thr0；
逆光场景：Exp<thr1且D(H)>thr0；
低照度场景：Exp>thr3；
所述人脸信息识别包括：
步骤S21：获取人脸特征坐标，包括眼睛坐标(xeye1,yeye1)、(xeye2,yeye2)、嘴巴坐标(xmou,ymou)、脸在画面的倾斜角度α、人数m、人脸亮度Im；
步骤S22：优选人脸；把人脸法向量与画面法向量的夹角定义为倾斜角度α，设其阈值thr4，thr4为45～75°；以两眼之间的像素点表征人脸的大小，设其最大最小阈值为thr5和thr6，thr5为40～80，thr6为100～200；采用符合以下条件的人脸作为计算人脸参考亮度Is的有效参考人脸：
步骤S23：设定人脸亮度统计区域；经过两眼睛坐标作直线l1，作经过嘴巴坐标作平行于l1作直线l2，并以经过两眼睛坐标分别作垂直于l1的直线l3和直线l4，以l1、l2、l3、l4围成的矩形区域作为人脸亮度统计区域，计算公式如下：
所述根据场景判断和人脸信息识别的结果利用PID算法进行调节包括：
步骤S31：设定人脸参考亮度Is与最大误差δmax，依照不同的场景进行调整，公式如下：
步骤S32：判断人脸平均值是否为设定范围内：Is-δmax＜I＜Is+δmax；
步骤S33：PID算法调节，设Kp,Ki,Kd分别为PID算法中的比例项，微分项，积分项系数，设e(k)为第k帧图像人脸亮度的相对误差，u(k)为曝光调节信号，公式如下：
2.如权利要求1所述的摄像机成像的曝光调节方法，其特征在于：所述thr0为40～60，thr1为30000～70000，thr2为70000～110000，thr3为130000～170000。
3.如权利要求1所述的摄像机成像的曝光调节方法，其特征在于：所述thr4为55～65°。
4.如权利要求1所述的摄像机成像的曝光调节方法，其特征在于：所述thr5为55～65，thr6为135～165。
5.一种应用如权利要求1所述的方法的曝光调节系统，其特征在于：包括场景判断模块、人脸信息识别模块和PID算法调节模块。
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