CN111491103A - 一种图像亮度的调节方法、监控设备及存储介质 - Google Patents

一种图像亮度的调节方法、监控设备及存储介质 Download PDF

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CN111491103A CN202010325435.9A CN202010325435A CN111491103A CN 111491103 A CN111491103 A CN 111491103A CN 202010325435 A CN202010325435 A CN 202010325435A CN 111491103 A CN111491103 A CN 111491103A
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Abstract

本发明公开了一种图像亮度的调节方法、监控设备及存储介质，用以解决现有技术中存在的监控设备拍摄出的图像中的车辆不能被准确识别的技术问题，该调节方法包括：采用第一场景模式的拍摄参数对目标车辆进行图像采集，获得包含车牌和车身的第一图像；分别确定所述车牌和所述车身在所述第一图像中的亮度值；基于所述车牌的亮度值确定第二场景模式；根据所述车身的亮度值对所二场景模式中所采用的曝光量进行调整，使采用调整了曝光量后的第二场景模式的拍摄参数拍摄出的第二图像中所述车牌和所述车身达到设定清晰度。

Description

一种图像亮度的调节方法、监控设备及存储介质
技术领域
本发明涉及智能交通领域，尤其是涉及一种图像亮度的调节方法、监控设备及存储介质。
背景技术
在安防行业的智能交通领域，摄像机监控技术得到了广泛使用，图像处理视频分析技术是必不可少的重要手段。
在对车辆进行违章监控时，通常需要获取车辆、车牌信息。为了准确识别出违章车辆，需要监控设备无论在何种环境下，都要确保采集到的车辆图像具有良好的车牌车身效果。
然而，在进行拍摄时，监控设备常常受到各种环境光(如强光源、背光阴影等)的影响，采用统一拍摄模式对车辆进行拍摄，使得在不同环境光下拍摄出的车辆图像所展现的车牌车身效果不同，从而在后续获取车牌、车辆信息时不能准确的识别每个车辆。
鉴于此，如何对监控设备拍摄参数进行自动调整，使监控设备拍摄出的每个图像中的车辆都能被准确识别，成为一个亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明提供一种图像亮度的调节方法、监控设备及存储介质，用以解决现有技术中存在的监控设备拍摄出的图像中的车辆不能被准确识别的技术问题。
第一方面，为解决上述技术问题，本发明实施例提供的一种图像亮度的调节方法，应用于监控设备，该调节方法的技术方案如下：
采用第一场景模式的拍摄参数对目标车辆进行图像采集，获得包含车牌和车身的第一图像；
分别确定所述车牌和所述车身在所述第一图像中的亮度值；
基于所述车牌的亮度值确定第二场景模式；
根据所述车身的亮度值对所述第二场景模式中所采用的曝光量进行调整，使采用调整了曝光量后的第二场景模式的拍摄参数拍摄出的第二图像中所述车牌和所述车身达到设定清晰度。
可选地，分别确定所述车牌和所述车身在所述第一图像中的亮度值之前，还包括：
从所述第一图像中获取多个感兴趣区域；其中，任何一个感兴趣区域中都不包括天空和强光源对应的区域，所述天空和所述强光源对应的区域中，所有像素的平均亮度值大于第一设定阈值，且与相邻的其它区域的亮度差小于第二设定阈值；
获取所述多个感兴趣区域各自的亮度值；
基于所述多个感兴趣区域各自的亮度值及每个感兴趣区域的权重值，计算去除所述天空和所述强光源后的平均亮度值，将所述平均亮度值确定为所述第一图像的亮度值。
可选地，从所述第一图像中获取多个感兴趣区域，包括：
识别所述天空在所述第一图像中的位置；
将所述第一图像划分为三个区域，第一区域包括所述天空及所述强光源，第三区域包括所述车身和所述车牌，第二区域位于所述第一区域和所述第三区域之间；
将所述第一区域中所述天空和所述强光源对应的部分去除，获得第一感兴趣区域；
将所述第二区域作为第二感兴趣区域；
将所述车牌、所述车身在所述第三区域中分别对应的区域分别作为第三感兴趣区域、第四感兴趣区域。
可选地，将所述车牌、所述车身在所述第三区域中分别对应的区域分别作为第三感兴趣区域、第四感兴趣区域，包括：
根据所述车牌的特征信息，确定所述车牌在所述第三区域中的第一位置区域；
在所述第三区域中，从所述第一位置区域到所述第二区域之间的区域中，获取具有设定长宽的矩形区域作为所述车身在所述第三区域中的第二位置区域；
在原有基础上，将所述第一位置区域、所述第二位置区域包含的范围扩大；
将范围扩大后的第一位置区域作为所述第三感兴趣区域，将范围扩大后的第二位置区域作为所述第四感兴趣区域。
可选地，所述特征信息，包括：
形状特征、长宽比特征、文字轮廓特征中的任一种。
可选地，基于所述车牌的亮度值确定第二场景模式，包括：
所述第一场景模式为正常模式时，当连续抓拍到至少K帧的图像中所述车牌的亮度值均小于车牌第一下限值，则将所述第二场景模式确定为逆光模式；当连续抓拍到至少K帧的图像中所述车牌的亮度值均大于车牌第二上限值，则将所述第二场景模式确定为顺光模式；
所述第一场景模式为所述逆光模式时，当连续抓拍到至少K帧的图像中所述车牌的亮度值均大于车牌第二下限值，则将所述第二场景模式确定为所述正常模式；
所述第一场景模式为所述顺光模式时，当连续抓拍到至少K帧的图像中所述车牌的亮度值均小于车牌第一上限值，则将所述第二场景模式确定为所述正常模式。
可选地，根据所述车身的亮度值对所述第二场景模式中所采用的曝光量进行调整，包括：
基于所述车牌的亮度值与所述车身的亮度值，计算在所述第二场景模式中所采用的曝光补偿值；
基于所述曝光补偿值及期望亮度值，确定所述第二场景模式的目标亮度；
根据所述目标亮度对所述第二场景模式所采用的曝光量进行调整。
可选地，基于所述车牌的亮度值与所述车身的亮度值，计算在所述第二场景模式中所采用的曝光补偿值，包括：
若所述第二场景模式为所述逆光模式，则按照第一公式计算所述曝光补偿值；
若所述第二场景模式为所述顺光模式，则按照第二公式计算所述曝光补偿值；
若所述第二场景模式为所述正常模式，则按照第三公式计算所述曝光补偿值；
所述第一公式为：
Figure BDA0002463036590000041
所述第二公式为：
Figure BDA0002463036590000042
所述第三公式为：
Figure BDA0002463036590000043
其中，△L为所述曝光补偿值，plateY为所述车牌的亮度值，carY为所述车身的亮度值，H1、H2为常数，且0<H1<H2<1，plateY1为所述车牌第一下限值，plateY2为所述车牌第二下限值，plateY3为所述车牌第一上限值，plateY4为所述车牌第二上限值，carY1为车身第一下限值，carY2为车身第二下限值，carY3为车身第一上限值，carY4为车身第二上限值。
可选地，基于所述曝光补偿值及期望亮度值，确定所述第二场景模式的目标亮度，包括：
若所述第二场景模式为所述逆光模式，将所述曝光补偿值与所述期望亮度值的和值作为所述目标亮度；
若所述第二场景模式为所述顺光模式，将所述期望亮度值与所述曝光补偿值的差值作为所述目标亮度；
若所述第二场景模式为所述顺光模式，按照第四公式确定所述目标亮度；
所述第四公式为：
Figure BDA0002463036590000051
其中，LD为所述目标亮度，LE为所述期望亮度值，△L为所述曝光补偿值，carY为所述车身的亮度，carY1为车身第一下限值，carY2为车身第二下限值，carY3为车身第一上限值，carY4为车身第二上限值。
可选地，还包括：
从所述第二图像中获取最亮区域和最暗区域的动态范围值；
在所述第二场景模式下，当连续抓拍到至少M帧的图像的动态范围值均大于预设动态范围值，则使用真实动态模式；
否则，使用线性模式。
第二方面，本发明实施例提供了一种用于图像亮度调节的监控设备，该监控设备包括：
获取单元，用于采用第一场景模式的拍摄参数对目标车辆进行图像采集，获得包含车牌和车身的第一图像；
确定单元，用于分别确定所述车牌和所述车身在所述第一图像中的亮度值；基于所述车牌的亮度值确定第二场景模式；
调整单元，用于根据所述车身的亮度值对所述第二场景模式中所采用的曝光量进行调整，使采用调整了曝光量后的第二场景模式的拍摄参数拍摄出的第二图像中所述车牌和所述车身达到设定清晰度。
可选地，所述确定单元还用于：
从所述第一图像中获取多个感兴趣区域；其中，任何一个感兴趣区域中都不包括天空和强光源对应的区域，所述天空和所述强光源对应的区域中，所有像素的平均亮度值大于第一设定阈值，且与相邻的其它区域的亮度差小于第二设定阈值；
获取所述多个感兴趣区域各自的亮度值；
基于所述多个感兴趣区域各自的亮度值及每个感兴趣区域的权重值，计算去除所述天空和所述强光源后的平均亮度值，将所述平均亮度值确定为所述第一图像的亮度值。
可选地，所述确定单元还用于：
识别所述天空在所述第一图像中的位置；
将所述第一图像划分为三个区域，第一区域包括所述天空及所述强光源，第三区域包括所述车身和所述车牌，第二区域位于所述第一区域和所述第三区域之间；
将所述第一区域中所述天空和所述强光源对应的部分去除，获得第一感兴趣区域；
将所述第二区域作为第二感兴趣区域；
将所述车牌、所述车身在所述第三区域中分别对应的区域分别作为第三感兴趣区域、第四感兴趣区域。
可选地，所述确定单元还用于：
根据所述车牌的特征信息，确定所述车牌在所述第三区域中的第一位置区域；
在所述第三区域中，从所述第一位置区域到所述第二区域之间的区域中，获取具有设定长宽的矩形区域作为所述车身在所述第三区域中的第二位置区域；
在原有基础上，将所述第一位置区域、所述第二位置区域包含的范围扩大；
将范围扩大后的第一位置区域作为所述第三感兴趣区域，将范围扩大后的第二位置区域作为所述第四感兴趣区域。
可选地，所述特征信息，包括：
形状特征、长宽比特征、文字轮廓特征中的任一种。
可选地，所述确定单元具体用于：
所述第一场景模式为正常模式时，当连续抓拍到至少K帧的图像中所述车牌的亮度值均小于车牌第一下限值，则将所述第二场景模式确定为逆光模式；当连续抓拍到至少K帧的图像中所述车牌的亮度值均大于车牌第二上限值，则将所述第二场景模式确定为顺光模式；
所述第一场景模式为所述逆光模式时，当连续抓拍到至少K帧的图像中所述车牌的亮度值均大于车牌第二下限值，则将所述第二场景模式确定为所述正常模式；
所述第一场景模式为所述顺光模式时，当连续抓拍到至少K帧的图像中所述车牌的亮度值均小于车牌第一上限值，则将所述第二场景模式确定为所述正常模式。
可选地，所述调整单元具体用于：
基于所述车牌的亮度值与所述车身的亮度值，计算在所述第二场景模式中所采用的曝光补偿值；
基于所述曝光补偿值及期望亮度值，确定所述第二场景模式的目标亮度；
根据所述目标亮度对所述第二场景模式所采用的曝光量进行调整。
可选地，所述调整单元还用于：
若所述第二场景模式为所述逆光模式，则按照第一公式计算所述曝光补偿值；
若所述第二场景模式为所述顺光模式，则按照第二公式计算所述曝光补偿值；
若所述第二场景模式为所述正常模式，则按照第三公式计算所述曝光补偿值；
所述第一公式为：
Figure BDA0002463036590000081
所述第二公式为：
Figure BDA0002463036590000082
所述第三公式为：
Figure BDA0002463036590000083
其中，△L为所述曝光补偿值，plateY为所述车牌的亮度值，carY为所述车身的亮度值，H1、H2为常数，且0<H1<H2<1，plateY1为所述车牌第一下限值，plateY2为所述车牌第二下限值，plateY3为所述车牌第一上限值，plateY4为所述车牌第二上限值，carY1为车身第一下限值，carY2为车身第二下限值，carY3为车身第一上限值，carY4为车身第二上限值。
可选地，所述调整单元还用于：
若所述第二场景模式为所述逆光模式，将所述曝光补偿值与所述期望亮度值的和值作为所述目标亮度；
若所述第二场景模式为所述顺光模式，将所述期望亮度值与所述曝光补偿值的差值作为所述目标亮度；
若所述第二场景模式为所述顺光模式，按照第四公式确定所述目标亮度；
所述第四公式为：
Figure BDA0002463036590000084
其中，LD为所述目标亮度，LE为所述期望亮度值，△L为所述曝光补偿值，carY为所述车身的亮度，carY1为车身第一下限值，carY2为车身第二下限值，carY3为车身第一上限值，carY4为车身第二上限值。
可选地，所述调整单元还用于：
从所述第二图像中获取最亮区域和最暗区域的动态范围值；
在所述第二场景模式下，当连续抓拍到至少M帧的图像的动态范围值均大于预设动态范围值，则使用真实动态模式；
否则，使用线性模式。
第三方面，本发明实施例还提供一种用于图像亮度调节的监控设备，该监控设备包括：
至少一个处理器，以及
与所述至少一个处理器连接的存储器；
其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述至少一个处理器通过执行所述存储器存储的指令，执行如上述第一方面所述的方法。
第四方面，本发明实施例还提供一种可读存储介质，包括：
存储器，所述存储器用于存储指令，当所述指令被处理器执行时，使得包括所述可读存储介质的装置完成如上述第一方面所述的方法。
通过本发明实施例的上述一个或多个实施例中的技术方案，本发明实施例至少具有如下技术效果：
在本发明提供的实施例中，通过先采用第一场景模式的拍摄参数对目标车辆进行图像采集，获得包含车牌和车身的第一图像；再分别确定车牌和车身在第一图像中的亮度值；并基于车牌的亮度值确定第二场景模式；最后根据车身的亮度值对第二场景模式中所采用的曝光量进行调整，使采用调整了曝光量后的第二场景模式的拍摄参数拍摄出的第二图像中车牌和车身达到设定清晰度，从而能够让车牌、车身随着环境的变化相应的将它们的亮度调到合适的亮度值，进而确保车牌、车身成像达到设定清晰度，提高识别车牌、车身的准确率。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种图像亮度调节的流程图；
图2为本发明实施例提供的第一图像被划分为三个区域的示意图；
图3为本发明实施例提供的第一感兴趣区域的示意图；
图4为本发明实施例提供的第二感兴趣区域的示意图；
图5为本发明实施例提供的确定第三感兴趣区域和第四感兴趣区域的示意图；
图6为本发明实施例提供的监控设备的结构示意图。
具体实施方式
本发明实施列提供一种图像亮度的调节方法、监控设备及存储介质，以解决现有技术中存在的监控设备拍摄出的图像中的车辆不能被准确识别的技术问题。
本申请实施例中的技术方案为解决上述的技术问题，总体思路如下：
提供一种图像亮度的调节方法，包括：采用第一场景模式的拍摄参数对目标车辆进行图像采集，获得包含车牌和车身的第一图像；分别确定车牌和车身在第一图像中的亮度值；基于车牌的亮度值确定第二场景模式；根据车身的亮度值对第二场景模式中所采用的曝光量进行调整，使采用调整了曝光量后的第二场景模式的拍摄参数拍摄出的第二图像中车牌和车身达到设定清晰度。
由于在上述方案中，通过先采用第一场景模式的拍摄参数对目标车辆进行图像采集，获得包含车牌和车身的第一图像；再分别确定车牌和车身在第一图像中的亮度值；并基于车牌的亮度值确定第二场景模式；最后根据车身的亮度值对第二场景模式中所采用的曝光量进行调整，使采用调整了曝光量后的第二场景模式的拍摄参数拍摄出的第二图像中车牌和车身达到设定清晰度，从而能够让车牌、车身随着环境的变化相应的将它们的亮度调到合适的亮度值，进而确保车牌、车身成像达到设定清晰度，提高识别车牌、车身的准确率。
为了更好的理解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本发明技术方案做详细的说明，应当理解本发明实施例以及实施例中的具体特征是对本发明技术方案的详细的说明，而不是对本发明技术方案的限定，在不冲突的情况下，本发明实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
请参考图1，本发明实施例提供一种图像亮度的调节方法，应用于监控设备，该方法的处理过程如下。
步骤101：采用第一场景模式的拍摄参数对目标车辆进行图像采集，获得包含车牌和车身的第一图像。
例如，安装在交通路口的监控设备当前使用的是第一场景模式的拍摄参数对目标车辆进行图像采集，得到包含车牌和车身的第一图像，又或者监控设备时安装在巡逻车上，当前使用的是第一场景模式的拍摄参数对目标车辆进行图像采集，得到包含车牌和车身的第一图像。
由于一天之中，环境的光线是在不断变化的，所以安装在交通路口的监控设备若一直采用第一场景模式的拍摄参数进行拍摄，将导致拍摄出的图片质量相差较大，而对于安装在巡逻车上的监控设备，由于巡逻车在运动，环境光的变化更快，若一直使用第一场景模式的参数进行拍摄，将使得监控设备拍摄出的图片质量相差较大。为了提高监控设备拍摄出的图片质量，需要根据环境光的变化及时的调整监控设备的场景模式。
在本发明提供的实施例中，若监控设备拍摄的是视频图像，则第一图像为视频图像中的包含车牌和车身的帧图像，若监控设备拍摄的是图片，则第一图像为包含车牌和车身的图片。
在获得第一图像之后，便可执行步骤102。
步骤102：分别确定车牌和车身在第一图像中的亮度值。
可以识别出车牌、车身在第一图像中的区域，将车牌所在区域内的所有像素点的灰度平均值作为车牌的亮度值，将车身所在区域内的所有像素点的灰度平均值作为车身的亮度值。
在本发明提供的实施例中，分别确定车牌和车身在第一图像中的亮度值之前，还包括：
从第一图像中获取多个感兴趣区域；其中，任何一个感兴趣区域中都不包括天空和强光源对应的区域，天空和强光源对应的区域中，所有像素的平均亮度值大于第一设定阈值，且与相邻的其它区域的亮度差小于第二设定阈值。
从第一图像中获取多个感兴趣区域，可以通过以下方式实现：先识别天空在第一图像中的位置；再将第一图像划分为三个区域，第一区域包括天空及强光源，第三区域包括车身和车牌，第二区域位于第一区域和第三区域之间，也就是第一图像中除第一区域和第三区域外的剩余区域；最后，将第一区域中天空和强光源对应的部分去除，获得第一感兴趣区域，将第二区域作为第二感兴趣区域，将车牌、车身在第三区域中分别对应的区域分别作为第三感兴趣区域、第四感兴趣区域。
例如，请参见图2为本发明实施例提供的第一图像被划分为三个区域的示意图。在图2中以虚线示意三个区域的分界线，第一区域21包括天空和强光源，在图2中强光源为太阳，若为夜晚，强光源还可能为月亮、路灯等。第三区域23包括车身和车牌，在第一区域21与第三区域23之间的为第二区域22。
将第一区域21中的天空和强光源去除后，剩下的为第一感兴趣区域，如图3所示，为本发明实施例提供的第一感兴趣区域的示意图，第二区域21为第二感兴趣区域，如图4所示为本发明实施例提供的第二感兴趣区域的示意图。
在确定第三感兴趣区域、第四感兴趣区域时，可以通过以下方式实现：首先，根据车牌的特征信息，确定车牌在第三区域中的第一位置区域；其次，在第三区域中，从第一位置区域到第二区域之间的区域中，获取具有设定长宽的矩形区域作为车身在第三区域中的第二位置区域；再次，在原有基础上，将第一位置区域、第二位置区域包含的范围扩大；最后，将范围扩大后的第一位置区域作为第三感兴趣区域，将范围扩大后的第二位置区域作为第四感兴趣区域。
车牌的特征信息可以是形状特征、长宽比特征、文字轮廓特征中的任一种。例如，基于形状特征，由于国内车牌的形状规格为矩形，所以可以从第三区域中寻找矩形这一形状特征，或长宽比特征，以及根据分辨率确定车牌所占像素比等方法确定车牌对应的第一位置区域；还可以基于文字轮廓特征对车牌进行识别，原理是基于相邻文字轮廓特征、比例等定位车牌位置，进而确定车牌对应的第一位置区域。
请参见图5为本发明实施例提供的确定第三感兴趣区域和第四感兴趣区域的示意图。为便于说明仅展示了第三区域中的车身车牌的部分，在图5中白色虚线框对应的车牌所在的第一位置区域或扩大后的第一位置区域，黑色实线框对应的是车身所在的第二位置区域或扩大后的第二位置区域。
在确定车牌对应的第一位置区域后，也就相当于确定了车牌的坐标信息，在对第一位置区域进行扩大时，可以由第一位在区域的四条边分别向左右方向各延伸aW(0<aW<＝0.5)，向上下方向各延伸bH(0<bH<＝0.5)，其中aW、bH为区域扩张经验值，通过将第一位置区域进行扩大可以防止快速行驶过程中车牌的抖动，并将扩大后的第三位置区域确定为第三感兴趣区域。根据车辆检测线和车牌位置，在车牌上方截取一个矩形区域(即第二位置区域)，通过已实现的多种边缘检测算法以及车牌在该矩形的位置关系确定车身区域，由确定的车身区域的四边分别向左右方向各延伸e*Wc(0<e<＝0.5)，向上下方向各延伸f*Hc(0<f<＝0.5)，其中Wc、Hc分别为车身区域的外接矩型的长、宽，e、f为区域扩张经验值，通过将第二位置区域向外扩大可以防止快速行驶过程中车身的抖动，将扩大后的第二位置区域为第四感兴趣区域。
在确定多个感兴趣区域后，便可获取多个感兴趣区域各自的亮度值。具体可以将各个感兴趣区域内所有像素点的平均灰度值，作为对应感兴趣区域的亮度值。
基于多个感兴趣区域各自的亮度值及每个感兴趣区域的权重值，计算去除天空和强光源后的平均亮度值，将平均亮度值确定为第一图像的亮度值。
例如，假设第一感兴趣区域、第二感兴趣区域、第三感兴趣区域、第四感兴趣区域的权重值依次记为：G1、G2、G3、G4，其中G1～G3为已确定的值，且G1最小、G3最大，G4的值可以采用下列公式确定：
Figure BDA0002463036590000141
其中，carY为车身亮度值，K1～K3为常数且k3>k1、k2，Y1、Y2分别为黑色系、亮白色系车身的经验值，即carY<Y1时车身为黑色系，carY>Y2时车身为亮白色系。
将第一图像的亮度值记为L，第一感兴趣区域、第二感兴趣区域、第三感兴趣区域、第四感兴趣区域的亮度值依次记为L1、L2、L3、L4，则第一图像的亮度值可以按以下公式计算：
Figure BDA0002463036590000142
在确定车牌、车身在第一图像中的亮度值之后，便可执行步骤103。
步骤103：基于车牌的亮度值确定第二场景模式。
基于车牌的亮度值确定第二场景模式，可以采用下列方式：
第一场景模式为正常模式时，当连续抓拍到至少K帧的图像中车牌的亮度值均小于车牌第一下限值，则将第二场景模式确定为逆光模式；当连续抓拍到至少K帧的图像中车牌的亮度值均大于车牌第二上限值，则将第二场景模式确定为顺光模式。
在对车辆进行拍摄时，若为逆光而采用正常模式进行拍摄，则拍摄出的图片偏暗，也就会使图像中的车牌的亮度值较小，当其小于一定的阈值(即车牌第一下限值)时，说明光线为逆光，需要采用增加了亮度的逆光模式进行拍摄，这样可以使拍摄出的图像的亮度在正常范围内。由于在拍摄一次出现小于车牌第一下限值的情况可能被认为是偶然的，但若连续拍摄到的多张图像中车牌的亮度值都是小于车牌第一下限值的，则说明这并非偶然，而是当前选取的场景模式不对，应该选用逆光模式。
同理，在对车辆进行拍摄时，若为顺光而采用正常模式进行拍摄，则拍摄出的图片偏亮(也就是通常说的曝光过度)，也就会使图像中的车牌的亮度值较大，当其大于一定的阈值(即车牌第二上限值)时，说明光线为顺光，需要采用减少了亮度的顺光模式进行拍摄，这样可以使拍摄出的图像的亮度在正常范围内。
第一场景模式为逆光模式时，当连续抓拍到至少K帧的图像中车牌的亮度值均大于车牌第二下限值，则将第二场景模式确定为正常模式。
第一场景模式为顺光模式时，当连续抓拍到至少K帧的图像中车牌的亮度值均小于车牌第一上限值，则将第二场景模式确定为正常模式。
其中，车牌第一下限值为正常模式过渡到逆光模式的阈值，车牌第二下限值为逆光模式过渡到正常模式的阈值，车牌第一上限值为顺光模式过渡到正常模式的阈值，车牌第二上限值为正常模式过渡到顺光模式的阈值，通过在正常模式与顺光模式、正常模式与逆光模式之间各自设置两个不同的阈值，可以防止在正常模式与顺光模式相互转换、正常模式与逆光模式相互转换时发生震荡。
在根据车牌的亮度值确定第二场景模式之后，便可执行步骤104。
步骤104：根据车身的亮度值对第二场景模式中所采用的曝光量进行调整，使采用调整了曝光量后的第二场景模式的拍摄参数拍摄出的第二图像中车牌和车身达到设定清晰度。
根据所述车身的亮度值对所述第二场景模式中所采用的曝光量进行调整，可以采用以下方式：
先基于车牌的亮度值与车身的亮度值，计算在第二场景模式中所采用的曝光补偿值；再基于曝光补偿值及期望亮度值，确定第二场景模式的目标亮度；最后，根据目标亮度对第二场景模式所采用的曝光量进行调整。
基于车牌的亮度值与车身的亮度值，计算在第二场景模式中所采用的曝光补偿值，根据确定的第二场景模式，可以采用下列方式：
若第二场景模式为逆光模式，则按照第一公式计算曝光补偿值。
第一公式为：
Figure BDA0002463036590000161
若第二场景模式为顺光模式，则按照第二公式计算所述曝光补偿值。
第二公式为：
Figure BDA0002463036590000162
若第二场景模式为正常模式，则按照第三公式计算所述曝光补偿值。
第三公式为：
Figure BDA0002463036590000163
其中，△L为曝光补偿值，plateY为车牌的亮度值，carY为车身的亮度值，H1、H2为常数，且0<H1<H2<1，plateY1为车牌第一下限值，plateY2为车牌第二下限值，plateY3为车牌第一上限值，plateY4为车牌第二上限值，carY1为车身第一下限值，carY2为车身第二下限值，carY3为车身第一上限值，carY4为车身第二上限值。
基于曝光补偿值及期望亮度值，确定第二场景模式的目标亮度，可以采用以下方式确定：
若第二场景模式为逆光模式，将曝光补偿值与期望亮度值的和值作为目标亮度。
若第二场景模式为顺光模式，将期望亮度值与曝光补偿值的差值作为目标亮度。
若第二场景模式为顺光模式，按照第四公式确定目标亮度。
第四公式为：
Figure BDA0002463036590000164
其中，LD为目标亮度，LE为期望亮度值，△L为曝光补偿值，carY为车身的亮度，carY1为车身第一下限值，carY2为车身第二下限值，carY3为车身第一上限值，carY4为车身第二上限值。
在本发明提供的实施例中，从第二图像中获取最亮区域和最暗区域的动态范围值；在第二场景模式下，当连续抓拍到至少M帧的图像的动态范围值均大于预设动态范围值，则使用真实动态模式；否则，使用线性模式。这使得可以根据第二图像的动态范围进行自适应的切换宽动态模式，从而能够有效的提高拍摄到的车牌、车身的清晰度。
基于同一发明构思，本发明一实施例中提供一种用于图像亮度调节的监控设备，该监控设备的图像亮度调节方法的具体实施方式可参见方法实施例部分的描述，重复之处不再赘述，请参见图6，该监控设备包括：
获取单元601，用于采用第一场景模式的拍摄参数对目标车辆进行图像采集，获得包含车牌和车身的第一图像；
确定单元602，用于分别确定所述车牌和所述车身在所述第一图像中的亮度值；基于所述车牌的亮度值确定第二场景模式；
调整单元603，用于根据所述车身的亮度值对所述第二场景模式中所采用的曝光量进行调整，使采用调整了曝光量后的第二场景模式的拍摄参数拍摄出的第二图像中所述车牌和所述车身达到设定清晰度。
可选地，所述确定单元602还用于：
从所述第一图像中获取多个感兴趣区域；其中，任何一个感兴趣区域中都不包括天空和强光源对应的区域，所述天空和所述强光源对应的区域中，所有像素的平均亮度值大于第一设定阈值，且与相邻的其它区域的亮度差小于第二设定阈值；
获取所述多个感兴趣区域各自的亮度值；
基于所述多个感兴趣区域各自的亮度值及每个感兴趣区域的权重值，计算去除所述天空和所述强光源后的平均亮度值，将所述平均亮度值确定为所述第一图像的亮度值。
可选地，所述确定单元602还用于：
识别所述天空在所述第一图像中的位置；
将所述第一图像划分为三个区域，第一区域包括所述天空及所述强光源，第三区域包括所述车身和所述车牌，第二区域位于所述第一区域和所述第三区域之间；
将所述第一区域中所述天空和所述强光源对应的部分去除，获得第一感兴趣区域；
将所述第二区域作为第二感兴趣区域；
将所述车牌、所述车身在所述第三区域中分别对应的区域分别作为第三感兴趣区域、第四感兴趣区域。
可选地，所述确定单元602还用于：
根据所述车牌的特征信息，确定所述车牌在所述第三区域中的第一位置区域；
在所述第三区域中，从所述第一位置区域到所述第二区域之间的区域中，获取具有设定长宽的矩形区域作为所述车身在所述第三区域中的第二位置区域；
在原有基础上，将所述第一位置区域、所述第二位置区域包含的范围扩大；
将范围扩大后的第一位置区域作为所述第三感兴趣区域，将范围扩大后的第二位置区域作为所述第四感兴趣区域。
可选地，所述特征信息，包括：
形状特征、长宽比特征、文字轮廓特征中的任一种。
可选地，所述确定单元602具体用于：
所述第一场景模式为正常模式时，当连续抓拍到至少K帧的图像中所述车牌的亮度值均小于车牌第一下限值，则将所述第二场景模式确定为逆光模式；当连续抓拍到至少K帧的图像中所述车牌的亮度值均大于车牌第二上限值，则将所述第二场景模式确定为顺光模式；
所述第一场景模式为所述逆光模式时，当连续抓拍到至少K帧的图像中所述车牌的亮度值均大于车牌第二下限值，则将所述第二场景模式确定为所述正常模式；
所述第一场景模式为所述顺光模式时，当连续抓拍到至少K帧的图像中所述车牌的亮度值均小于车牌第一上限值，则将所述第二场景模式确定为所述正常模式。
可选地，所述调整单元603具体用于：
基于所述车牌的亮度值与所述车身的亮度值，计算在所述第二场景模式中所采用的曝光补偿值；
基于所述曝光补偿值及期望亮度值，确定所述第二场景模式的目标亮度；
根据所述目标亮度对所述第二场景模式所采用的曝光量进行调整。
可选地，所述调整单元603还用于：
若所述第二场景模式为所述逆光模式，则按照第一公式计算所述曝光补偿值；
若所述第二场景模式为所述顺光模式，则按照第二公式计算所述曝光补偿值；
若所述第二场景模式为所述正常模式，则按照第三公式计算所述曝光补偿值；
所述第一公式为：
Figure BDA0002463036590000191
所述第二公式为：
Figure BDA0002463036590000192
所述第三公式为：
Figure BDA0002463036590000193
其中，△L为所述曝光补偿值，plateY为所述车牌的亮度值，carY为所述车身的亮度值，H1、H2为常数，且0<H1<H2<1，plateY1为所述车牌第一下限值，plateY2为所述车牌第二下限值，plateY3为所述车牌第一上限值，plateY4为所述车牌第二上限值，carY1为车身第一下限值，carY2为车身第二下限值，carY3为车身第一上限值，carY4为车身第二上限值。
可选地，所述调整单元603还用于：
若所述第二场景模式为所述逆光模式，将所述曝光补偿值与所述期望亮度值的和值作为所述目标亮度；
若所述第二场景模式为所述顺光模式，将所述期望亮度值与所述曝光补偿值的差值作为所述目标亮度；
若所述第二场景模式为所述顺光模式，按照第四公式确定所述目标亮度；
所述第四公式为：
Figure BDA0002463036590000201
其中，LD为所述目标亮度，LE为所述期望亮度值，△L为所述曝光补偿值，carY为所述车身的亮度，carY1为车身第一下限值，carY2为车身第二下限值，carY3为车身第一上限值，carY4为车身第二上限值。
可选地，所述调整单元603还用于：
从所述第二图像中获取最亮区域和最暗区域的动态范围值；
在所述第二场景模式下，当连续抓拍到至少M帧的图像的动态范围值均大于预设动态范围值，则使用真实动态模式；
否则，使用线性模式。
基于同一发明构思，本发明实施例中提供了一种用于图像亮度调节的监控设备，包括：至少一个处理器，以及
与所述至少一个处理器连接的存储器；
其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述至少一个处理器通过执行所述存储器存储的指令，执行如上所述的图像亮度调节方法。
基于同一发明构思，本发明实施例还提一种可读存储介质，包括：
存储器，所述存储器用于存储指令，当所述指令被处理器执行时，使得包括所述可读存储介质的装置完成如上所述的头像亮度调节方法。
本领域内的技术人员应明白，本发明实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (13)

1.一种图像亮度的调节方法，应用于监控设备，其特征在于，包括：
采用第一场景模式的拍摄参数对目标车辆进行图像采集，获得包含车牌和车身的第一图像；
分别确定所述车牌和所述车身在所述第一图像中的亮度值；
基于所述车牌的亮度值确定第二场景模式；
根据所述车身的亮度值对所述第二场景模式中所采用的曝光量进行调整，使采用调整了曝光量后的第二场景模式的拍摄参数拍摄出的第二图像中所述车牌和所述车身达到设定清晰度。
2.如权利要求1所述的调节方法，其特征在于，分别确定所述车牌和所述车身在所述第一图像中的亮度值之前，还包括：
从所述第一图像中获取多个感兴趣区域；其中，任何一个感兴趣区域中都不包括天空和强光源对应的区域，所述天空和所述强光源对应的区域中，所有像素的平均亮度值大于第一设定阈值，且与相邻的其它区域的亮度差小于第二设定阈值；
获取所述多个感兴趣区域各自的亮度值；
基于所述多个感兴趣区域各自的亮度值及每个感兴趣区域的权重值，计算去除所述天空和所述强光源后的平均亮度值，将所述平均亮度值确定为所述第一图像的亮度值。
3.如权利要求2所述的调节方法，其特征在于，从所述第一图像中获取多个感兴趣区域，包括：
识别所述天空在所述第一图像中的位置；
将所述第一图像划分为三个区域，第一区域包括所述天空及所述强光源，第三区域包括所述车身和所述车牌，第二区域位于所述第一区域和所述第三区域之间；
将所述第一区域中所述天空和所述强光源对应的部分去除，获得第一感兴趣区域；
将所述第二区域作为第二感兴趣区域；
将所述车牌、所述车身在所述第三区域中分别对应的区域分别作为第三感兴趣区域、第四感兴趣区域。
4.如权利要求3所述的调节方法，其特征在于，将所述车牌、所述车身在所述第三区域中分别对应的区域分别作为第三感兴趣区域、第四感兴趣区域，包括：
根据所述车牌的特征信息，确定所述车牌在所述第三区域中的第一位置区域；
在所述第三区域中，从所述第一位置区域到所述第二区域之间的区域中，获取具有设定长宽的矩形区域作为所述车身在所述第三区域中的第二位置区域；
在原有基础上，将所述第一位置区域、所述第二位置区域包含的范围扩大；
将范围扩大后的第一位置区域作为所述第三感兴趣区域，将范围扩大后的第二位置区域作为所述第四感兴趣区域。
5.如权利要求4所述的调节方法，其特征在于，所述特征信息，包括：
形状特征、长宽比特征、文字轮廓特征中的任一种。
6.如权利要求1所述的调节方法，其特征在于，基于所述车牌的亮度值确定第二场景模式，包括：
所述第一场景模式为正常模式时，当连续抓拍到至少K帧的图像中所述车牌的亮度值均小于车牌第一下限值，则将所述第二场景模式确定为逆光模式；当连续抓拍到至少K帧的图像中所述车牌的亮度值均大于车牌第二上限值，则将所述第二场景模式确定为顺光模式；
所述第一场景模式为所述逆光模式时，当连续抓拍到至少K帧的图像中所述车牌的亮度值均大于车牌第二下限值，则将所述第二场景模式确定为所述正常模式；
所述第一场景模式为所述顺光模式时，当连续抓拍到至少K帧的图像中所述车牌的亮度值均小于车牌第一上限值，则将所述第二场景模式确定为所述正常模式。
7.如权利要求6所述的调节方法，其特征在于，根据所述车身的亮度值对所述第二场景模式中所采用的曝光量进行调整，包括：
基于所述车牌的亮度值与所述车身的亮度值，计算在所述第二场景模式中所采用的曝光补偿值；
基于所述曝光补偿值及期望亮度值，确定所述第二场景模式的目标亮度；
根据所述目标亮度对所述第二场景模式所采用的曝光量进行调整。
8.如权利要求7所述的调节方法，其特征在于，基于所述车牌的亮度值与所述车身的亮度值，计算在所述第二场景模式中所采用的曝光补偿值，包括：
若所述第二场景模式为所述逆光模式，则按照第一公式计算所述曝光补偿值；
若所述第二场景模式为所述顺光模式，则按照第二公式计算所述曝光补偿值；
若所述第二场景模式为所述正常模式，则按照第三公式计算所述曝光补偿值；
所述第一公式为：
Figure FDA0002463036580000031
所述第二公式为：
Figure FDA0002463036580000032
所述第三公式为：
Figure FDA0002463036580000033
其中，△L为所述曝光补偿值，plateY为所述车牌的亮度值，carY为所述车身的亮度值，H1、H2为常数，且0<H1<H2<1，plateY1为所述车牌第一下限值，plateY2为所述车牌第二下限值，plateY3为所述车牌第一上限值，plateY4为所述车牌第二上限值，carY1为车身第一下限值，carY2为车身第二下限值，carY3为车身第一上限值，carY4为车身第二上限值。
9.如权利要求8所述的调节方法，其特征在于，基于所述曝光补偿值及期望亮度值，确定所述第二场景模式的目标亮度，包括：
若所述第二场景模式为所述逆光模式，将所述曝光补偿值与所述期望亮度值的和值作为所述目标亮度；
若所述第二场景模式为所述顺光模式，将所述期望亮度值与所述曝光补偿值的差值作为所述目标亮度；
若所述第二场景模式为所述顺光模式，按照第四公式确定所述目标亮度；
所述第四公式为：
Figure FDA0002463036580000041
其中，LD为所述目标亮度，LE为所述期望亮度值，△L为所述曝光补偿值，carY为所述车身的亮度，carY1为车身第一下限值，carY2为车身第二下限值，carY3为车身第一上限值，carY4为车身第二上限值。
10.如权利要求1所述的调节方法，其特征在于，还包括：
从所述第二图像中获取最亮区域和最暗区域的动态范围值；
在所述第二场景模式下，当连续抓拍到至少M帧的图像的动态范围值均大于预设动态范围值，则使用真实动态模式；
否则，使用线性模式。
11.一种监控设备，应用于其特征在于，包括：
获取单元，用于采用第一场景模式的拍摄参数对目标车辆进行图像采集，获得包含车牌和车身的第一图像；
确定单元，用于分别确定所述车牌和所述车身在所述第一图像中的亮度值；基于所述车牌的亮度值确定第二场景模式；
调整单元，用于根据所述车身的亮度值对所述第二场景模式中所采用的曝光量进行调整，使采用调整了曝光量后的第二场景模式的拍摄参数拍摄出的第二图像中所述车牌和所述车身达到设定清晰度。
12.一种监控设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器，以及
与所述至少一个处理器连接的存储器；
其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述至少一个处理器通过执行所述存储器存储的指令，执行如权利要求1-10任一项所述的方法。
13.一种计可读存储介质，其特征在于，包括存储器，
所述存储器用于存储指令，当所述指令被处理器执行时，使得包括所述可读存储介质的装置完成如权利要求1～10中任一项所述的方法。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113507569A (zh) * 2021-06-30 2021-10-15 上海商汤临港智能科技有限公司 车载摄像头的控制方法及装置、设备和介质
CN114463988A (zh) * 2020-11-09 2022-05-10 浙江宇视科技有限公司 图像获取方法、装置、电子设备及存储介质

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008187590A (ja) * 2007-01-31 2008-08-14 Fujifilm Corp 撮影装置及び撮影方法
CN101344988A (zh) * 2008-06-16 2009-01-14 上海高德威智能交通系统有限公司 图像获取和处理装置及方法、车辆监测和记录系统
JP2009212810A (ja) * 2008-03-04 2009-09-17 Mitsubishi Electric Corp 車両撮像装置
US8441535B2 (en) * 2008-03-05 2013-05-14 Omnivision Technologies, Inc. System and method for independent image sensor parameter control in regions of interest
CN103327258A (zh) * 2012-03-21 2013-09-25 华晶科技股份有限公司 车牌摄像装置及其影像曝光调整方法
CN110620881A (zh) * 2019-10-31 2019-12-27 北京猎户智芯科技有限公司 车牌曝光补偿方法、装置、计算机设备及存储介质
CN110718069A (zh) * 2019-10-10 2020-01-21 浙江大华技术股份有限公司 图像亮度调节方法、装置和存储介质
CN110837826A (zh) * 2019-10-24 2020-02-25 深圳市天视通电子科技有限公司 一种自适应强光照射的车牌识别方法及相关装置

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008187590A (ja) * 2007-01-31 2008-08-14 Fujifilm Corp 撮影装置及び撮影方法
JP2009212810A (ja) * 2008-03-04 2009-09-17 Mitsubishi Electric Corp 車両撮像装置
US8441535B2 (en) * 2008-03-05 2013-05-14 Omnivision Technologies, Inc. System and method for independent image sensor parameter control in regions of interest
CN101344988A (zh) * 2008-06-16 2009-01-14 上海高德威智能交通系统有限公司 图像获取和处理装置及方法、车辆监测和记录系统
CN103327258A (zh) * 2012-03-21 2013-09-25 华晶科技股份有限公司 车牌摄像装置及其影像曝光调整方法
CN110718069A (zh) * 2019-10-10 2020-01-21 浙江大华技术股份有限公司 图像亮度调节方法、装置和存储介质
CN110837826A (zh) * 2019-10-24 2020-02-25 深圳市天视通电子科技有限公司 一种自适应强光照射的车牌识别方法及相关装置
CN110620881A (zh) * 2019-10-31 2019-12-27 北京猎户智芯科技有限公司 车牌曝光补偿方法、装置、计算机设备及存储介质

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114463988A (zh) * 2020-11-09 2022-05-10 浙江宇视科技有限公司 图像获取方法、装置、电子设备及存储介质
CN114463988B (zh) * 2020-11-09 2023-10-03 浙江宇视科技有限公司 图像获取方法、装置、电子设备及存储介质
CN113507569A (zh) * 2021-06-30 2021-10-15 上海商汤临港智能科技有限公司 车载摄像头的控制方法及装置、设备和介质

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