CN111200709B - 设定照相机系统的光源的方法、照相机系统及车辆 - Google Patents

设定照相机系统的光源的方法、照相机系统及车辆 Download PDF

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Abstract

本揭露提供一种照相机系统。照相机系统包括图像传感器、复数个光源以及处理器单元。图像传感器用以撷取复数个图像。处理器单元用以取得图像中的至少一目标的复数个反射值；取得该光源的一亮度水平和该至少一目标上的一反射水平之间的一关系；依据该光源的该亮度水平和该至少一目标上的该反射水平之间的该关系决定一亮度设定；以及依据该亮度设定调整该至少一光源的一光通量。

Description

设定照相机系统的光源的方法、照相机系统及车辆
技术领域
本揭露是相关于一种设定照相机系统的光源的方法、照相机系统及车辆。
背景技术
近年来，脸部识别技术愈来愈流行且已被广泛使用在各种不同的领域。脸部识别是取决于撷取的图像中的脸部特征。传统上，为了取得较清晰的图像而据以提高识别率，照相机系统通常包括一内建的闪光灯单元，用来提供光源以照亮脸部。然而，闪光灯可能会导致照片中产生眩光。详细地说，照片中的炫光是由光线经由一反射表面以一角度反弹而进入照相机中。在一些情况下，需要较精准的眼部、虹膜或瞳孔信息(例如位置尺寸、边界等)的眼部相关的侦测或识别可能会被眩光严重地影响。举例来说，如图1所示，当照相机10撷取了一个戴眼镜30的人的脸部影像，闪光灯单元20发射的闪光落在眼镜30的表面上而反射到照相机10内。因此，图片上撷取到眩光70。由于眩光可能出现在眼睛附近，眩光可能会导致眼睛/虹膜/瞳孔的位置、尺寸或边界可能无法被清楚的侦测或识别。因此，任何眼部相关的识别或其他依赖眼部信息的识别可能会变得困难或者容易失败。进一步地，眼部识别的准略或其他依赖眼部识别的准确性的识别可能会受到眩光的影响。
发明内容
依据本揭露的一方面，提供一种照相机系统。照相机系统包括图像传感器、复数个光源以及处理器单元。图像传感器用以撷取复数个图像。处理器单元用以取得图像中的至少一目标的复数个反射值；取得该光源的一亮度水平和该至少一目标上的一反射水平之间的一关系；依据该光源的该亮度水平和该至少一目标上的该反射水平之间的该关系决定一亮度设定；以及依据该亮度设定调整该至少一光源的一光通量。
依据本揭露的另一方面，提供一种设定照相机系统的光源的方法。此方法包括以下动作。撷取复数个图像。取得图像中的至少一目标的复数个反射值。取得光源的一亮度水平和至少一目标上的一反射水平之间的一关系。依据光源的亮度水平和至少一目标上的反射水平之间的关系决定一亮度设定。依据亮度设定调整至少一光源的一光通量。
依据本揭露的又一方面，提供一种车辆。车辆包括图像传感器、复数个光源以及处理器单元。图像传感器用以撷取复数个图像。处理器单元用以取得图像中的至少一目标的复数个反射值；取得该光源的一亮度水平和该至少一目标上的一反射水平之间的一关系；依据该光源的该亮度水平和该至少一目标上的该反射水平之间的该关系决定一亮度设定；以及依据该亮度设定调整该至少一光源的一光通量。
附图说明
图1绘示照相机的闪光灯单元引起的出现在眼镜上的炫光的示意图。
图2一种依据本揭露一实施例的一照相机系统的方块图。
图3A-3C绘示依据本揭露一实施例的照相机系统的多个禁止区的多个示意图。
图4绘示依据本揭露一实施例设置在车辆内的一照相机系统的示意图。
图5绘示依据本揭露一实施例的设定照相机系统的光源的方法的流程图。
图6绘示依据本揭露的一实作的照相机系统的设置的示意图。
图7A和7B绘示依据本揭露一实作的照相机系统撷取的一图像的示意图。
具体实施方式
以下描述包含关于本揭露的示范性实作的具体信息。本揭露中的附图以及附上的详细描述仅应用于是示范性的实作。然而，本揭露不仅限于这些示范性的实作。本领域技术人员会想到本揭露的其他变形和实作。除非另有说明，附图中相同或对应的组件可以由相同或对应的附图标记所指示。此外，本揭露中的附图和说明通常不是按照比例绘制的，并且不意图按照实际的相对尺寸。
本揭露提供一种照相机系统以解决上述问题。图2绘示依据本揭露一实施例的一照相机系统100的方块图。照相机系统100包括一图像传感器110、多个光源120以及一处理器单元130。
图像传感器110用以撷取图像。在一实作中，图像传感器110可以是彩色(RGB)传感器或者红外线(IR)传感器。图像传感器可以是电荷耦合器件(charge-coupled device，CCD)或互补式金属氧化物半导体有源像素传感器(CMOS active-pixel sensor)。
光源120用以照亮欲被图像传感器110的撷取目标。在一实作中，光源120可以是可见光源或红外线光源。
处理器单元130耦接到图像传感器110及光源120。处理器单元130可以是一硬件模块，此硬件模块包含一或多个中央处理器单元(CPU)、微处理器、特殊应用集成电路(ASIC)或上述的组合，且不限于此。处理器单元130可处理数据或指令。处理单元130识别撷取的图像、生成图像并执行图像处理以及对撷取的图像执行生物识别。在另一实施例中，处理单元130控制光源120的亮度。
照相机系统100更包括一镜片单元，用以提供一光路到图像传感器110。照相机系统更可包括本领域技术人员熟悉的滤镜、电路或其他组件，故在此忽略相关描述。
在一实施例中，一车辆设有照相机系统100。图像传感器110、光源120及处理器单元130可以整合在一装置内。或者，图像传感器110、光源120及处理器单元130系分离地设置在车辆内，且每一组件可与其他组件通过一实体链接或无线链接进行通讯。在一实作中，处理器单元130为一车辆电子控制器(electronic control unit，ECU)的一功能模块。
在本揭露中，一种解决炫光问题的方法是调整照相机系统100(包括光源120和图像传感器110)的布置。精确地说，照相机系统10不应设置在内的一禁止区的定义说明如下。
图3A绘示依据本揭露一实施例的一照相机系统200的一禁止区Z1的示意图。当照相机系统200是设置在禁止区内，撷取的图像上可能会出现一眩光。如前面说明的，为了撷取清晰的图像，使用光源220来照亮欲被撷取的目标(例如一个人的脸部)。然而，光源220发射的有些光可能会直接反射到图像传感器210，而因此在脸部图像上产生眩光。如图3A所示，光源220发射的入射光以一入射角θα落在眼镜230上，并以一反射角θα反射到图像传感器210。眼镜230上的炫光的存在可能会使得判断此人的眼睛变的困难。因此，照相机系统200应避免布置在禁止区Z1内。
熟悉光学原理的技术人员应了解眩光(反射)是取决于眼镜230的表面以及光源220、图像传感器210及眼镜230的相对位置。具体地说，可依据图像传感器210和光源20之间的距离(通常是固定的且在同一平面上)及眼镜230和相机平面之间的距离计算入射角θα。因此，基于眼镜230的位置和尺寸以及图像传感器210和光源220之间的距离(或图像传感器210和光源220之间的位置或角度θα)可定义禁止区Z1。
在如图3B所示的另一实施例，假设这个人将他的头向右转一个角度θr，而位于一位置H2，眼镜230的表面的位置以及图像传感器210及眼镜230之间的相对位置也随着改变。据此，可依据图像传感器210和光源220之间的距离(通常是固定的且在同一平面上)以及眼镜230和相机平面之间的距离计算入射角θb。因此，基于眼镜230的位置和尺寸以及图像传感器210和光源220之间的距离(或图像传感器210和光源220之间的位置或角度θb)可定义禁止区Z2。
同样的，在决定禁止区的时候，人的头部在偏摆(yaw)、俯仰(pitch)、翻滚(roll)轴方向的动作也会被考虑。如图3C所示，依据人的头度的偏摆、俯仰、翻滚的角度来定义禁止区Z3。
在理想情况下，照相机系统(包括图像传感器和光源)不应设置在禁止区内。然而，由于车辆内部的空间是有限的，将照相机系统设置禁止区内可能是无法避免的。
图4绘示依据本揭露一实施例设置在车辆内的一照相机系统400的示意图。如图4所示，照相机系统400设置在驾驶做的前方，并用以撷取驾驶人的图像。撷取的图像可用来推测驾驶人的眼部状态或者驾驶人的注视，推测结果可用于决定驾驶人的行为及/或身体状况(例如疲劳程度、想睡的程度、不专心、分心)。对于所述的这些功能，取得驾驶眼部的精准的信息是非常重要的。如上面提过的，当驾驶人戴眼镜时，光线反射引起的眩光可能会导致眼部的位置可能无法被适当地被从撷取的图像中识别出来。
在本揭露中，另外一个消除眩光的方法是动态地调整光源。图5绘示依据本揭露一实施例的设定照相机系统的光源的方法的流程图。此方法包括以下动作。在动作510中，图像传感器撷取多个影像。在动作520中，处理器单元取得图像中的至少一目标的多个反射值。在动作530中，处理器单元取得光源的亮度水平和至少一目标上的反射水平之间的一关系。在动作540中，处理器单元依据光源的亮度水平和目标上的反射水平之间的关系决定一亮度设定。在动作550中，依据亮度设定调整至少一光源的一光通量。
此方法是基于照相机系统100安装在车辆内的一场景描述如下。然而，本揭露不以此为限。图6绘示依据本揭露的一实作的照相机系统100的设置的示意图。如图6所示，光源120可包括多个光源L1～LN。与上述提过的传统的设置不同，光源L1～LN可以散布在车辆内各处。除此之外，光源LS1～LSN的光通量可以个别的设置。藉由动态调整每一光源L1～LN的光通量，可减少或避免眩光出现在撷取的图像中。为了找到适合提供给光源LS1～LSN的光通量的设定，必须要先取得光源的亮度水平和图像上的反射水平之间的关系。
举例来说，光源的亮度水平和图像上的反射水平之间的关系可以被表示为如下面的式子(1)：
其中L1～LN代表光源LS1～LSN的光通量，G1和G2为目标(如眼镜182和184)上测量到的反射值，b1、b2、a11～a1N、a21～a2N为系数。应注意的是L1～LN为非负实数，G1和G2为实数且0≦G1≦1，0≦G2≦1，且b1、b2、a11～a1N、a21～a2N为实数。
在一实施例中，可藉由做实验应用多组光通量L1～LN并测量图像传感器110撷取的图像的反射值而取得此关系。具体地说，处理器单元130使用多组亮度值设定光源，其中每一组亮度值在同一时间被应用到至少一光源。假设光源LS1～LSN被设置在一特定布置下，在光源LS1～LSN应用一组光通量L1～LN的情况下，分別测量出现在眼镜182和184上的反射值G1和G2。在一实作中，若在目标(182或184)上没有观察到反射光，则反射值(如G1 or G2)设为0；否则反射值应大于0以只是反射光的出现。在另一实作中，可依据目标(182或184)上测量到的明度的程度而决定反射水平。在又一实作中，可依据该目标(如眼睛、虹膜或瞳孔)是否被挡住或无法识别而决定反射水平。例如，反射水平可以眩光的尺寸和目标的尺寸的比例表示。接着，处理器单元130一句多组亮度值和反射值计算该关系。基于实验资料，取得该系数b1、b2、a11～a1N、a21～a2N并据以得到基于目前的光源LS1～LSN的布置该关系(式子)。
在另一实施例中，可藉由执行深度学习、条件或本领域技术人员熟悉的其他类似的技术而先取得该关系。举例来说，该关系可以另一个式子(2)表示：B+A×L＝G，其中L为光源的亮度水平，G为目标上的反射水平，且B和A为实质上由深度学习、机器学习或其他类似的技术而取得的矩阵或方程式。
除此之外，基于光源LS1～LSN的不同的布置可藉由相似的流程得到对应该布置的该关系。
在得到该关系(式子)之后，处理器单元130可取得每个光源LS1～LSN合适的光通量以降低或最小化反射值，并对应设定光源LS1～LSN以减少眩光。因此，即使照相机系统100被设置在可能会引起眩光的区域内，照相机系统100仍可藉由调整光源120的亮度而能减少眩光。
因为照相机系统100可基于反射水平动态地调整光源的光通量，即使人改变他的头度位置也可以运作。举例来说，处理器单元130可持续追踪驾驶人的动作(包括头部动作及眼部动作)以及对应的反射值，即使驾驶人移动他的头部和眼部，也可调整光源LS1～LSN的光通量以减少眩光。在一实作中，进一步依据驾驶人的动作(包括头部动作及眼部动作)而建立该关系(式子)。在一些实施例中，即使眩光并非由照相机系统100的光源所导致的，而是尤其他环境光源或附近的光源如阳光、来自天花板的灯的光源、灯光的光源等，照相机系统100也可藉由动态调整光源的光通量消除眩光。具体地说，处理器单元130应用多组的光通量L1～LN并测量目标上的多个反射值。接下来，处理器单元130基于实验数据取得光源的亮度水平和目标上的反射水平之间的关系。基于该关系，处理器单元130取得每一光源LS1～LSN的合适的光通量以最小化反射值并据以设定光源LS1～LSN以减少眩光。
应注视的是虽然上面描述的例子是关于一个人戴眼镜的图像。然而，本揭露不以此为限。来自其他对象(玻璃对象、窗户、镜子甚至水)的反射光也可能会导致眩光。因此，只要一目标的识别被眩光影响，处理器单元130依据亮度设定调整光源的光通量。
在一实作中，处理器单元130从撷取的图像中识别目标，并判断一眩光是否出现在该目标上。举例来说，处理器单元130从撷取的图像中辨识人的眼部区域，并判断眼部区域上是否有眩光。当判断出眼部区域上有眩光时，处理器单元130依据亮度设定调整光源的光通量。因此，可使用合适的光通量设置光源以使该目标可被适当的识别出来。
在另一实作中，眩光可能太大或太强而使得目标完全无法被侦测到。因此，只要在撷取的图像上侦测到眩光，处理器单元130便依据亮度设定调整光源的光通量。此外，处理器单元130更可判断该目标的识别是否受眩光影像，例如依据眩光在图像中的位置或图像的尺寸等。当判斷出目标的识别受到眩光的影响时，处理器单元130便依据亮度设定调整光源的光通量。
应注意的是，依据该关系(式子)，可能会有多组不同的光通量的设定L1～LN(方程式的解)都可以减少或最小化反射值G1和G2(即眩光)。在一实作中，亮度设定系依据一整体亮度超过一临界值的条件而被决定。换句话说，调整光源LS1～LSN的整体的光通量使得撷取的图像足够明亮而可供后续执行图像处理及/或其他识别。举例来说，整体光通量LA应满足下式(3)的条件:其中L1～LN为光源的光通量且为为非负实数，BSth为场景所需要的最小的光通量且为为非负实数。
在另一实作中，亮度设定系依据一撷取的图像上的整体明度超过一临界值的条件而被决定，此临界值为使图像可供执行后续图像处理及/或其他识别的最小明度。举例来说，光源的亮度水平和撷取图像上的明度水平之间的关系可以式子(4)表示：C×L＝B，其中L为光源的亮度水平，B为撷取图像上的明度水平，而C为实质上由深度学习、机器学习或其他类似的技术而取得的矩阵或方程式。或者，矩阵或方程式C可由实验而被推导出来。
在又一实作中，亮度设定依据一减少目标上的反射水平的条件而被决定。举例来说，当指示目标上测量到的明度的程度的反射水平被减少到一定程度时，处理器单元130可适当的识别该目标。或者，当以眩光的尺寸和目标的尺寸的比例表示的反射水平减少时，处理器单元130可适当的识别出该目标。
在一些其他的实施例中，明度的均匀程度也被考虑。图7A和7B绘示依据本揭露一实作的照相机系统100撷取的一图像的示意图。如图7A所示，侦测出图像中的人脸部的一边界框(bounding box)660。如图7B所示，边界框660可被分割为多个区域(例如N×M个，其中N和M为正整数)。测量每一区域的明度值(Bij)。为了让撷取的图像没有明显的热点或意外的黑暗区域，处理器单元130可进一步调整光源LS1～LSN的光通量以最小化每一区域的明度梯度。
举例来说，光源的亮度水平和撷取图像上的明度水平之间的关系可以式子(5)表示：
其中L1～LN代表光源LS1～LSN的光通量，B11、B12、…、B1M、B21、B22、…、B2M、…、B31、…、Bij、…、BN1、…、BNM为每一区域的明度值且为实数，且0<Bij≦1，c11、…、c(N*M)1、c(N*M)2、…、c(N*M)N为实数。
光源的亮度水平和撷取图像上的明度水平之间的关系可以藉由做实验而获得。详细地说，应用多组不同的光通量L1～LN并测量每个区域的多个明度值(如Bij)。接下来，基于实验数据取得光源的亮度水平和撷取图像上的明度水平之间的关系。或者，此关系可藉由执行深度学习、机器学习或本领域技术人员熟悉的其他相似的技术预先取得。
在一实作中，亮度设定系依据图像的一明度均匀度低于一临界值的条件而被决定。举例来说，明度梯度BG可以下面的式子(6)表示：
BG＝(B11-Bi2)2+(B12-B13)2…+(BN(M-U-BNM)2+(B11-B21)2+(B21-B31)2+…+(B(N-1)M-BNM)2
其中B11、……、BNM为每一区域的明度值且为实数，且0<Bij≦1。
在得到该关系(式子)之后，处理器单元130可取得每个光源LS1～LSN合适的光通量以降低或最小化图像上的明度梯度BG，并对应设定光源LS1～LSN以使明度较为均匀。
基于上述内容，本揭露提供一种照相机系统、设定照相机系统的光源的方法及车辆。藉由动态调整光源的亮度，即使照相机系统设置在可能导致眩光的禁止区也可减少眩光。进一步的，光源的光通量也可以基于驾驶人现在的位置动态地调整。此外，可调整光源的另一个优点在于，在亮度和均匀度的方面，增进了撷取的图像的质量，而因此基于图像的图像识别可更精准。
综上所述，本揭露提供了多种照相机系统、设定照相机系统的光源的方法及车辆。上面所示或所描述的实作仅为例子。虽然在前面的描述中已经描述了本揭露的许多特征和优点，包含了本揭露的结构和功能的细节，但本揭露仅是说明性的，并且可在本揭露的原理内及包含权利要求所使用的用以的最广一般含义的全部范围内，对细节上作改变，包含各组件的形状、尺寸、和布置。在不脱离本揭露的范围的情况下，可以对本文所述的系统、装置和方法进行修改、增加或省略。例如，系统和设备的组件可以被整合或分离。此外，本街露公开的系统和装置的操作可以由更多、更少或其他组件执行，并且所描述的方法可以包括更多、更少或其他步骤。另外，可以以任何合适的顺序执行步骤。

Claims (20)

1.一种照相机系统，其特征在于，包括：
一图像传感器，用以撷取复数个图像；
复数个光源；以及
一处理器单元，耦接至图像传感器及该些光源，并用以执行：
取得该些图像中的至少一目标的复数个反射值；
取得该光源的一亮度水平和该至少一目标上的一反射水平之间的一关系；
依据该光源的该亮度水平和该至少一目标上的该反射水平之间的该关系决定一亮度设定；以及
依据该亮度设定调整该至少一光源的一光通量。
2.如权利要求1所述的照相机系统，其中该处理器单元更用以执行：
从该些图像辨识该至少一目标；以及
判断在该至少一目标上是否有一眩光；
其中当该至少一目标上有一眩光时，依据该亮度设定调整该至少一光源的该光通量。
3.如权利要求1所述的照相机系统，其中该处理器单元更用以执行：
判断在至少一图像上是否有一眩光；
其中当该至少一目标识别受到该眩光的影响时，依据该亮度设定调整该至少一光源的该光通量。
4.如权利要求1所述的照相机系统，其中该处理器单元更用以执行：
使用多组亮度值设定该些光源，其中每一组亮度值在同一时间被应用到该至少一光源；
其中，当该每一组亮度值在该同一时间被应用到该至少一光源时，取得该至少一目标上的每一反射值；且依据该多组亮度值及该些反射值计算该关系。
5.如权利要求1所述的照相机系统，其中该亮度设定系依据整体亮度超过一临界值的条件而被决定。
6.如权利要求1所述的照相机系统，其中该亮度设定系依据该些图像的一整体明度超过一临界值的条件而被决定。
7.如权利要求1所述的照相机系统，其中该亮度设定系依据减少该至少一目标上的反射水平的条件而被决定。
8.如权利要求1所述的照相机系统，其中该亮度设定系依据该些图像的一明度均匀度低于一临界值的条件而被决定。
9.如权利要求8所述的照相机系统其中该处理器单元更用以执行：
取得该些图像的多个区域的多个明度值，其中每一明度值系对应该每一图像上的每一区域而取得；以及
取得该光源的该亮度水平和该些图像上的一明度水平之间的一关系；
其中该亮度设定更依据该些图像上的一明度梯度被减少的条件而决定。
10.一种用于设定一照相机系统的光源的方法，其特征在于，包括：
一图像传感器撷取一用户的复数个图像；
一处理器单元取得该些图像中的至少一目标的复数个反射值；
该处理器单元取得该光源的一亮度水平和该至少一目标上的一反射水平之间的一关系；
该处理器单元依据该光源的该亮度水平和该至少一目标上的该反射水平之间的该关系决定一亮度设定；以及
该处理器单元依据该亮度设定调整该至少一光源的一光通量。
11.如权利要求10所述的方法，更包括：
该处理器单元从该些图像辨识该至少一目标；以及
该处理器单元判断在该至少一目标上是否有一眩光；
该处理器单元其中当该至少一目标上有一眩光时，依据该亮度设定调整该至少一光源的该光通量。
12.如权利要求10所述的方法，更包括：
该处理器单元判断在至少一图像上是否有一眩光；
其中当该至少一目标识别受到该眩光的影响时，依据该亮度设定调整该至少一光源的该光通量。
13.如权利要求10所述的方法，更包括：
该处理器单元使用多组亮度值设定该些光源，其中每一组亮度值在同一时间被应用到该至少一光源；
其中，当该每一组亮度值在该同一时间被应用到该至少一光源时，取得该至少一目标上的每一反射值；且依据该多组亮度值及该些反射值计算该关系。
14.如权利要求10所述的方法，其中该亮度设定系依据一整体亮度超过一临界值的条件而被决定。
15.如权利要求10所述的方法，其中该亮度设定系依据该些图像的一整体明度超过一临界值的条件而被决定。
16.如权利要求10所述的方法，其中该亮度设定系依据减少该至少一目标上的反射水平的条件而被决定。
17.如权利要求10所述的方法，其中该亮度设定系依据该些图像的一明度均匀度低于一临界值的条件而被决定。
18.如权利要求17所述的方法，更包括：
该处理器单元取得该些图像的多个区域的多个明度值，其中每一明度值系对应该每一图像上的每一区域而取得；以及
该处理器单元取得该光源的该亮度水平和该些图像上的一明度水平之间的一关系；
其中该亮度设定更依据该些图像上的一明度梯度被减少的条件而决定。
19.一种车辆，其特征在于，包括：
一图像传感器，用以撷取复数个图像；
复数个光源；
一处理器单元，耦接至图像传感器及该些光源，并用以执行：
取得该些图像中的至少一目标的复数个反射值；
取得该光源的一亮度水平和该至少一目标上的一反射水平之间的一关系；
依据该光源的一亮度水平和该目标上的该反射水平之间的该关系决定一亮度设定；以及
依据该亮度设定调整该至少一光源的一光通量。
20.如权利要求19所述的车辆，其中该处理器单元更用以执行：
判断在至少一图像上是否有一眩光；
其中当该至少一目标识别受到该眩光的影响时，依据该亮度设定调整该至少一光源的该光通量。
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