CN113452982A - 一种提高道路监控摄像机中白平衡校正效果的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种提高道路监控摄像机中白平衡校正效果的方法，所述的方法包括以下步骤：S1，ISP负责处理CMOS传感器发送过来的原图像，并输出到DDR中存储为图片I；S2，AI模块会对图片I进行车辆的检测，AI模块做完检测之后将检测出的车辆的车牌位置输出相应的坐标位置P的数据到DDR存储；S3，ISP中的AWB模块在之后的检测中根据所述坐标位置P的数值确定所表示的区域块，并提高所述区域块的权重，采用找白点的方法令所述区域块作为真正的白点区域参与计算的比重增大。本申请的优点在于：方法简单，成本较低，修改维护更方便；结合AI技术，提高道路监控摄像机中白平衡校正的效果。
Description
技术领域
本发明涉及视频技术领域，涉及一种提高道路监控摄像机中白平衡 校正效果的方法。
背景技术
随着科技的不断发展，特别是视频技术方面的发展，在现有的视频 采集或者监控系统中，ISP负责处理CMOS传感器发送过来的raw图，并 处理成一幅正常亮度和颜色的图像，并写入到DDR中暂存，编码器负责 把ISP生成的连续图像编码成相应的视频流，以节省视频存储空间。
对于CMOS传感器中的CMOS感光芯片来说，在不同的色温下输出的 图像颜色不同的，而且都是偏色的。所以我们需要算法来对不同色温下 的颜色进行校准，该模块就是自动白平衡模块(AWB模块)。算法原理主要 分为2大类：灰度世界法和找白点的方法。这两种方法各自具有不同的 特点，一般来说，找白点的方法应用更为广泛一些，而且准确性也会高 一些。
找白点法主要就是寻找图像中的一些灰色的区域，并统计灰色区域 中相应的R、G、B的和，并算出R、G、B之间的关系，并进行校正。寻 找灰色区域是该算法的一个重点和难点，如果灰色区域找错了，就会导 致图像偏色。
在ISP中，AWB算法一般会把图像分成若干个相互不重叠的矩形块， 如图1所示，寻找每个块中的白点，并统计该块中所有白点的R、G、B 的和，并算出R/G和B/G的值，映射到普朗克曲线上，在普朗克曲线上 聚集点最多的区域对应的色温就是当前的色温。此外，可以给每个块设 置不同的权重来控制块参与计算的权重。
换句话说，现有技术中因为CMOS sensor输出的raw图颜色本来就 是有偏色的，因此寻找灰色区域的准确性有时会比较差，经常会把一些 颜色较浅的区域也认为是灰色并参与到计算当中，这样更容易导致偏色。
现有技术中，常用的方法和术语如下：
AWB：Auto White Balance,自动白平衡。
AI：人工智能。
ISP：Image signal processor，图像处理器。
发明内容
为了解决上述问题，本发明的目的在于：为了让自动白平衡做的比 较准，需要找到准确的白点区域，对于中国国内的车牌来说，一般数字 都是准确的白色，把这些地方找出来送给AWB模块，则更容易实现校准 图像的颜色的目的。
具体地，本发明提供一种提高道路监控摄像机中白平衡校正效果的 方法，AI模块将检测出的车辆的车牌位置数据存储到存储器中，ISP获 取所述车牌位置数据，ISP在之后的检测中提高所述车牌位置数据所表示 的区域块的权重，采用找白点的方法令所述区域块作为真正的白点区域 参与计算的比重增大，以此实现准确校准。
所述的方法包括以下步骤：
S1，ISP负责处理CMOS传感器发送过来的原图像，并输出到DDR中存储 为图片I；
S2，AI模块会对图片I进行车辆的检测，AI模块做完检测之后将检测出 的车辆的车牌位置输出相应的坐标位置P的数据到DDR存储；
S3，ISP中的AWB模块在之后的检测中根据所述坐标位置P的数值确定所 表示的区域块，并提高所述区域块的权重，采用找白点的方法令所述区 域块作为真正的白点区域参与计算的比重增大。
由此，本申请的优势在于：方法简单，成本较低，修改维护更方便； 结合AI技术，提高道路监控摄像机中白平衡校正的效果。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的 一部分，并不构成对本发明的限定。
图1是本发明涉及现有技术的具体实例示意图。
图2是本发明涉及现有技术中用AI做车牌检测的示意图。
图3是本发明方法的示意框图。
图4是本发明方法的具体实例的示意图。
图5是本发明方法的流程图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的技术内容及优点，现结合附图对本 发明进行进一步的详细说明。
如图5所示，本发明涉及了一种提高道路监控摄像机中白平衡校正 效果的方法，AI模块将检测出的车辆的车牌位置数据存储到存储器中， ISP获取所述车牌位置数据，ISP在之后的检测中提高所述车牌位置数据 所表示的区域块的权重，采用找白点的方法令所述区域块作为真正的白 点区域参与计算的比重增大，以此实现准确校准。
所述的方法包括以下步骤：
S1，ISP负责处理CMOS传感器发送过来的原图像，并输出到DDR中存储 为图片I；
S2，AI模块会对图片I进行车辆的检测，AI模块做完检测之后将检测出 的车辆的车牌位置输出相应的坐标位置P的数据到DDR存储；
S3，ISP中的AWB模块在之后的检测中根据所述坐标位置P的数值确定所 表示的区域块，并提高所述区域块的权重，采用找白点的方法令所述区 域块作为真正的白点区域参与计算的比重增大。
所述方法是采用AI车牌检测过程中同时进行的，用车牌上的白字做 校验，如果经过AWB校正后车牌上的白字的颜色做的准，那当前的白平 衡就是准确的，如果不准就说明有偏差，白平衡需要继续校正，一直到 校准为止。
所述的找白点的方法寻找图像中的灰色的区域，并统计灰色区域中 相应的R、G、B的和，并算出R、G、B之间的关系，并进行校正。
所述的AWB校正是把图像分成若干个相互不重叠的矩形块，寻找每 个块中的白点，并统计该块中所有白点的R、G、B的和，并算出R/G和 B/G的值，映射到普朗克曲线上，在普朗克曲线上聚集点最多的区域对应 的色温就是当前的色温，给每个块设置不同的权重来控制块参与计算的 权重。
具体地，如图2所示，用AI做车牌检测是目前很多AI监控摄像机 所具备的一项技术，而且准确度非常高，在中国，小轿车的车牌基本上 都是蓝底白字，因此可以用车牌上的白字做校验，如果经过AWB校正后 车牌上的白字的颜色做的比较准，那当前的白平衡就是比较准确的，如 果不准就说明有偏差，白平衡需要继续校正，一直到校准为止。如图3 所示，IPS将采集到的图像数据存储到DDR中作为图片I数据，利用AI 模块通过AI监控摄像机对车牌检测确定车牌数据并存储到DDR，再利用 ISP中的AWB模块对车牌中的白字进行白平衡校正。此外，这期间CPU也 可以参与进行相关的数据的处理及计算等操作。同时，可以把AI检测出 来的车牌的位置告诉ISP的AWB模块，那么AWB模块在之后的检测中可 以提高该区域块的权重，让这些真正的白点参与计算的比重增大，依此 来达到准确校准的目的。如图4所示，其中车牌位置的黑体粗线框区域。
可以用如下的方式来提高车牌白点的权重(100为最高权重值)：
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对 于本领域的技术人员来说，本发明实施例可以有各种更改和变化。凡在 本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应 包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种提高道路监控摄像机中白平衡校正效果的方法，其特征在于，AI模块将检测出的车辆的车牌位置数据存储到存储器中，ISP获取所述车牌位置数据，ISP在之后的检测中提高所述车牌位置数据所表示的区域块的权重，采用找白点的方法令所述区域块作为真正的白点区域参与计算的比重增大，以此实现准确校准。
2.根据权利要求1所述的一种提高道路监控摄像机中白平衡校正效果的方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：
S1，ISP负责处理CMOS传感器发送过来的原图像，并输出到DDR中存储为图片I；
S2，AI模块会对图片I进行车辆的检测，AI模块做完检测之后将检测出的车辆的车牌位置输出相应的坐标位置P的数据到DDR存储；
S3，ISP中的AWB模块在之后的检测中根据所述坐标位置P的数值确定所表示的区域块，并提高所述区域块的权重，采用找白点的方法令所述区域块作为真正的白点区域参与计算的比重增大。
3.根据权利要求1或2所述的一种提高道路监控摄像机中白平衡校正效果的方法，其特征在于，所述方法是采用AI车牌检测过程中同时进行的，用车牌上的白字做校验，如果经过AWB校正后车牌上的白字的颜色做的准，那当前的白平衡就是准确的，如果不准就说明有偏差，白平衡需要继续校正，一直到校准为止。
4.根据权利要求1或2所述的一种提高道路监控摄像机中白平衡校正效果的方法，其特征在于，所述的找白点的方法寻找图像中的灰色的区域，并统计灰色区域中相应的R、G、B的和，并算出R、G、B之间的关系，并进行校正。
5.根据权利要求3所述的一种提高道路监控摄像机中白平衡校正效果的方法，其特征在于，所述的AWB校正是把图像分成若干个相互不重叠的矩形块，寻找每个块中的白点，并统计该块中所有白点的R、G、B的和，并算出R/G和B/G的值，映射到普朗克曲线上，在普朗克曲线上聚集点最多的区域对应的色温就是当前的色温，给每个块设置不同的权重来控制块参与计算的权重。
6.根据权利要求1或2所述的一种提高道路监控摄像机中白平衡校正效果的方法，其特征在于，所述提高区域块的权重的算法，是：
If检测到图像中有车牌
If该图像块含有车牌
Weight＝100
Else
原有算法计算权重
Else
原有算法计算权重。
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