CN113873155A

CN113873155A - 一种增强软光敏模式判断准确率的方法和装置

Info

Publication number: CN113873155A
Application number: CN202111129052.5A
Authority: CN
Inventors: 肖诗修; 姜超
Original assignee: Fiberhome Telecommunication Technologies Co Ltd
Current assignee: Fiberhome Telecommunication Technologies Co Ltd
Priority date: 2021-09-26
Filing date: 2021-09-26
Publication date: 2021-12-31
Anticipated expiration: 2041-09-26
Also published as: CN113873155B

Abstract

本发明涉及一种增强软光敏模式判断准确率的方法和装置。其方法部分主要包括：估算当前场景的红外反光率；通过估算的红外反光率对日夜判定参数进行补偿，并使用补偿过的日夜判定参数判断是否进行日夜切换。本发明可以通过估算红外反光率，从而对图像亮度、白平衡参数、曝光参数等进行动态补偿，避免因为红外反光率造成的切换过早、过晚、或者反复切换等问题。

Description

一种增强软光敏模式判断准确率的方法和装置

技术领域

本发明涉及红外安防监控技术领域，特别是涉及一种增强软光敏模式判断准确率的方法和装置。

背景技术

日夜切换目前是红外安防监控非常重要的一个功能，其是能在准确的时刻切换到红外夜视模式时评判安防摄像头性能的一个重要方面。在白天时，摄像头处于白天模式，由于光线充足，安防摄像头的红外补光灯会关闭，同时打开摄像头的IR-CUT(红外滤光片，用于滤除红外光)，输出全彩图像。到夜晚时，摄像头切换到红外夜视模式，由于可见光弱，需要打开红外补光灯，同时关闭IR-CUT，输出灰度图像。

目前行业内日夜切换主要有两种方法，一种是硬光敏算法，也就是通过光敏电阻电路实时输出可见光的光强；另一种是软光敏算法，通过图像传感器感受光强输出可见光强度。光敏电阻和图像传感器虽然都能感光，但是感光范围不一样，光敏电阻只对可见光感光，感光波长范围在450mm-750mm，而图像传感器由于要实现红外安防，还需要接收近红外光，感光波长范围在450mm-950mm。这样就导致了软光敏会受红外光线的影响，容易出现日夜切换过早、过晚、反复切换等问题。

软光敏的做法虽然容易受红外光影响，但是由于节省了光敏电阻电路，在价格上往往会有较大的优势，近些年渐渐被摄像头厂商应用在实际产品中。现在行业内实现软光敏算法往往是通过夜晚实时获取图像亮度、白平衡参数、曝光参数，经过处理后和预定义的阈值进行比较，从而判断出是否进行日夜切换。不过由于实际应用时摄像头处于的场景非常多，如果摄像头所处的场景红外反光率过高，可能导致切换为红外夜视后由于亮度过高又立刻切回日间模式，造成反复切换，或者在早晨切换日间模式的时间过晚。如果摄像头所处的场景红外反光率过低，可能导致早晨切换日间模式的时间过早，或者又切回夜间模式。另外，在夜间摄像头监控中，经常出现运动物体靠近的场景，此时由于红外反光率增加，很容易因此误切为日间模式。

综上所述，现有的软光敏实现日夜切换主要存在以下两个方面的问题：

(1)图像亮度、白平衡参数、曝光参数等进行软光敏计算的参数容易受红外反光率影响，造成在不同红外反光率的环境下日夜切换差异大，或者出现切换过早、过晚、或者反复切换等问题。

(2)实际监控场景下如果夜间有运动物体靠近，由于反光率增加，可能会导致错误的切换为日间模式。

鉴于此，如何克服现有技术所存在的缺陷，解决上述技术问题，是本技术领域待解决的难题。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供一种增强软光敏模式判断准确率的方法和装置，通过估算红外反光率，从而对图像亮度、白平衡参数、曝光参数等进行动态补偿，避免因为红外反光率造成的切换过早、过晚、或者反复切换等问题，另外，本发明还通过权重均值法估算中心亮度与四周亮度的差距，从而识别出运动物体靠近的场景，避免错误切换。

本发明实施例采用如下技术方案：

第一方面，本发明提供了一种增强软光敏模式判断准确率的方法，包括：

估算当前场景的红外反光率；

通过估算的红外反光率对日夜判定参数进行补偿，并使用补偿过的日夜判定参数判断是否进行日夜切换。

进一步的，所述通过估算的红外反光率对日夜判定参数进行补偿，并使用补偿过的日夜判定参数判断是否进行日夜切换具体包括：

在日间模式下，若bv+a*BV4<BV3且lum+a*LUM2<LUM1，则切换为夜间模式；

在夜间模式下，若bv-a*BV6>BV5且lum-a*LUM4>LUM3且red-a*RED1<RED0，则切换为日间模式；

其中，a表示估算的红外反光率，bv表示环境平均亮度值，lum表示图像的平均亮度值，red是通过白平衡输出的rgain和bgain计算出的红外分量强度，BV3表示日夜切换时条件判断中环境亮度的阈值，BV4表示反光率接近1的地方日夜切换后补光灯打开时摄像头检测的环境亮度提升值，BV5表示夜日切换时条件判断中环境亮度的阈值，BV6表示反光率接近1的地方夜日切换后补光灯关闭时摄像头检测的环境亮度降低值，LUM1表示日夜切换时条件判断中图像亮度的阈值，LUM2表示反光率接近1的地方日夜切换后补光灯打开时摄像头检测的图像亮度提升值，LUM3表示夜日切换时条件判断中图像亮度的阈值，LUM4表示反光率接近1的地方夜日切换后补光灯关闭时摄像头检测的图像亮度降低值，RED0表示夜日切换时条件判断中红外强度的阈值，RED1表示反光率接近1的地方夜视模式下补光灯打开时摄像头检测的红外强度比关闭补光灯时监测的红外强度的增加值。

进一步的，还包括：

在夜间模式下，通过判断中心亮度是否比四周亮度高并且两者的差值是否大于阈值，来判断是否有运动物体靠近，若判断为有运动物体靠近，则不进行夜日切换。

进一步的，判断是否有运动物体靠近的具体判断条件包括：

若Y2-Y1>Ym，则判断为有运动物体靠近，其中，Y1和Y2均为通过权重均值法计算的平均图像亮度且Y2的中心权重比Y1高，Ym为亮度差值阈值。

进一步的，所述Y1和Y2的计算方式包括：

Y1＝∑(Table1[i][j]*Image[i][j])/∑(Table1[i][j])；

Y2＝∑(Table2[i][j]*Image[i][j])/∑(Table2[i][j])；

其中，Image表示像素亮度阵列，i表示第i列像素，j表示第j行像素，Table1和Table2表示权重表，且Table2的中心权重大于四周权重，Table1的所有像素权重相同或者相近。

进一步的，所述Table1表的所有值相同，所述Table2表的每一个区域的权重值采用线性插值法进行确定。

进一步的，所述红外反光率的估算方式包括：

其中，a表示估算的红外反光率，BV1表示日夜切换前日间模式的环境亮度，BV2表示日夜切换后夜间模式的环境亮度。

进一步的，所述红外反光率的估算方式包括：

其中，a表示估算的红外反光率，BV1表示日夜切换前日间模式的环境亮度，BV2表示日夜切换后夜间模式的环境亮度，BV1′表示反光率约等于1时日夜切换前日间模式的环境亮度，BV2′表示反光率约等于1时日夜切换后夜间模式的环境亮度。

进一步的，在没有足够的数据估算红外反光率时，将红外反光率初始为0。

另一方面，本发明提供了一种增强软光敏模式判断准确率的装置，具体为：包括至少一个处理器和存储器，至少一个处理器和存储器之间通过数据总线连接，存储器存储能被至少一个处理器执行的指令，指令在被处理器执行后，用于完成第一方面中的增强软光敏模式判断准确率的方法。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：通过估算红外反光率，从而对图像亮度、白平衡参数、曝光参数等进行动态补偿，避免因为红外反光率造成的切换过早、过晚、或者反复切换等问题，可同时满足不同环境下的软光敏判断准确率，防止频繁日夜切换影响用户体验。另外，本发明还通过权重均值法估算中心亮度与四周亮度的差距，从而识别出运动物体靠近的场景，避免错误切换，可以消除或者减少运动物体靠近对夜视模式的影响。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例1提供的一种增强软光敏模式判断准确率的方法流程图；

图2为本发明实施例1提供的步骤200扩展流程图；

图3为本发明实施例1提供的日间判断过程210具体流程图；

图4为本发明实施例1提供的夜间判断过程220具体流程图；

图5为本发明实施例2提供的具体实行流程图；

图6为本发明实施例3提供的一种增强软光敏模式判断准确率的装置结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明是一种特定功能系统的体系结构，因此在具体实施例中主要说明各结构模组的功能逻辑关系，并不对具体软件和硬件实施方式做限定。

此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。下面就参考附图和实施例结合来详细说明本发明。

实施例1：

如图1所示，本发明实施例提供一种增强软光敏模式判断准确率的方法，具体步骤如下。

步骤100：估算当前场景的红外反光率。

步骤200：通过估算的红外反光率对日夜判定参数进行补偿，并使用补偿过的日夜判定参数判断是否进行日夜切换。

从上述步骤可以看出，本发明实施例通过估算红外反光率，从而对日夜判定参数进行动态补偿，能够避免因为红外反光率造成的切换过早、过晚、或者反复切换等问题，可同时满足不同环境下的软光敏判断准确率，防止频繁日夜切换影响用户体验。

除了上述步骤外，本优选实施例还包括步骤300：在夜间模式下，通过判断中心亮度是否比四周亮度高并且两者的差值是否大于阈值，来判断是否有运动物体靠近，若判断为有运动物体靠近，则不进行夜日切换。

本发明实施例通过附加的步骤300，可以估算中心亮度与四周亮度的差距，从而识别出运动物体靠近的场景，避免错误切换，可以消除或者减少运动物体靠近对夜视模式的影响。

对于本实施例上述几个步骤，具体的扩展如下。

在本优选实施例中，对于步骤100(估算当前场景的红外反光率)，其所述的红外反光率的估算方式为：

需说明的是，上述式子中的BV值表示的是环境亮度，不仅仅包括自然光还包括摄像头的补光灯，日夜切换前，只有自然光，切换后自然光没变化，但是新增了设备的红外补光灯的灯光，所以BV自然就增大了，所以BV2大于BV1。另外BV1是日夜切换前一小段时间的环境亮度，而不是整个白天环境亮度平均值，同理BV2是日夜切换后一小段时间的环境亮度，不是整个夜间环境亮度平均值。例如：BV每一秒获取一次，BV1取日夜切换前3秒的3次数据的平均值；BV2取日夜切换后3秒的3次数据的平均值。

具体的，上述红外反光率的估算公式的具体推导过程如下。

首先建立曝光模型，其中补光灯的红外光照度为E1，红外平均反光率为R1，可见光平均照度为E2，可见光平均反光率为R2，日夜切换前摄像头测出的日间模式的环境亮度为BV1，日夜切换后摄像头测出的夜间模式的环境亮度为BV2。

首先，根据行业已有的照度和亮度的关系：

L＝R*E (1-1)

其中，L是环境亮度；R是反射系数；E是照度。

对于环境亮度L，摄像头可以通过图像亮度公式进行推导计算，行业内已有的图像亮度公式为：

其中，B是图像亮度，K是和反光率有光的常数，L是环境平均亮度，G为AGC(自动增益控制)增益，T是曝光时间，F是光圈值。对于固定光圈摄像头，在自动曝光系统中，通过控制增益G和曝光时间T来保证在不同环境亮度L下保持图像亮度B不变。同时摄像头自动曝光算法根据曝光时间T和增益G来计算环境亮度。

然后变换(1-2)得到环境平均亮度计算公式：

这里B、F、K、G、T定义与式(1-2)中相同，B是预定的图像亮度(可以通过对所有图像像素亮度累加取均值获得)，F、G、T是摄像头读取的光圈、增益、曝光时间值。

然后行业内经常用BV表示环境亮度，所以将(1-1)换一种表达：

BV＝L＝R*E (1-4)

需说明，行业内BV值一般都是通过式(1-3)计算出来的。本实施例所有BV的测量，都是从摄像头曝光系统中获取，而曝光系统则是通过式(1-3)将L(也即BV)计算出来。

日夜切换之前，只有可见光，所以有如下公式：

BV1＝R2*E2

日夜切换之后，也即夜间模式下，此时既包含可见光也包含红外光，所以可以得出环境亮度：

BV2＝R1*E1+R2*E2

由以上BV1、BV2的公式，可以得出红外平均反光率为：

其中R1表示实际的红外平均反光率，BV2表示夜视模式的环境亮度，BV1表示日间模式的环境亮度，E1表示平均的红外光照度。

另外，由于设备的红外补光灯固定，所以上述公式的E1为固定值，所以R1的大小只和BV2-BV1有关，另外由于反光率的定义，反光率数值只会在[0-1]之间，所以为了使估算值处于[0-1]之间，我们对上述公式进行一种模糊处理，将式(1-5)简化为以下式子：

其中a表示估算的红外反光率，BV1表示日间模式的环境亮度，BV2表示夜间模式的环境亮度，这里日间模式和夜间模式都是指日夜切换前后一小段时间，亮度也都指这小段时间的平均亮度。之所以能这样简化，是因为我们需要的也不是准确的反光率数值，因为我们只想要通过反光率的变化来对日夜切换精度进行增强，所以需要的是反光率的变化程度。而a与R1成正相关变化关系，正好用来反映反光率的变化程度。

对于a与R1成正相关变化关系可以用如下方式证明：根据式(1-5)，因为E1表示红外灯的红外光照度，是固定的，BV1表示日夜切换前日间模式环境平均亮度，也不会变化，所以R1只和BV2成正相关，BV2增大时，R1也增大，根据式(1-6)，a也增大，所以R1和a成正相关。

以上为本优选实施例提出的红外反光率的估算方式的具体过程与解释，通过该方式估算的红外反光率a，可以用于后续对日夜判定参数的补偿，避免因为红外反光率造成的切换过早、过晚、或者反复切换等问题。

需要说明的是，在本优选实施例的另一种实施方式中，对红外反光率a的估算还可以通过另一公式进行。在该另一种实施方式中，通过不同反光率环境计算红外光强度E1。例如预先将一块反光率高的玻璃(或反光镜)放在摄像头前，如果这种环境测试的日夜切换前后的环境亮度分别为BV1′和BV2′，其反光率约等于1(一般镀银的镜子反光率在80％左右，可以用于这种不太精确的估算)，则根据式(1-5)，可得E1＝BV2'-BV1'。在上述环境下，本实施方式中红外反光率a的估算公式如下：

上述的该实施方式是一种精确度更高的红外反光率估算方法，其中，a表示估算的红外反光率，BV1表示日夜切换前日间模式的环境亮度，BV2表示日夜切换后夜间模式的环境亮度，BV1′表示反光率约等于1时日夜切换前日间模式的环境亮度，BV2′表示反光率约等于1时日夜切换后夜间模式的环境亮度。需说明的是，上述日间模式和夜间模式都是指日夜切换前后一小段时间，亮度也都指这小段时间的平均亮度。另外，由于现有技术中E1难于测量，所以本发明实施例用了估算的方法间接测量了E1，也即计算更容易获取的BV2′-BV1′(能够直接通过曝光模块计算获取)，现有技术中E1只能通过照度监测装置获取，但是现在摄像头基本都没有这种模块，如果以后摄像头装了照度检测仪，本发明实施例也可以直接获取E1的值用于进行计算。

还需要说明的是，在本优选实施例中，在没有足够的数据估算红外反光率时，例如首次运行设备时，可以将红外反光率初始为0。

如图2所示，在本优选实施例中，对于步骤200(通过估算的红外反光率对日夜判定参数进行补偿，并使用补偿过的日夜判定参数判断是否进行日夜切换)，可分为两个判断过程：

日间判断过程210：在日间模式下，摄像头通过对日夜判定参数进行补偿并判断是否切为夜间模式。

夜间判断过程220：在夜间模式下，摄像头通过对日夜判定参数进行补偿并判断是否切为日间模式。

具体的，如图3所示，所述日间判断过程210具体包括：

步骤211：在日间模式下，若bv+a*BV4<BV3(2-1)，则切换为夜间模式。该步骤中，bv表示环境平均亮度值，通过摄像头自动曝光系统测量而出；a表示估算的红外反光率；BV3、BV4为根据经验设置的常量，代表一定的亮度值。具体的，BV3表示日夜切换时条件判断中环境亮度的阈值，环境亮度小于此阈值则切换为夜间模式；BV4表示反光率接近1的地方日夜切换后补光灯打开时摄像头检测的环境亮度提升值。

步骤212：在日间模式下，若lum+a*LUM2<LUM1(2-2)，则切换为夜间模式。该步骤中，lum表示图像的平均亮度值；a表示估算的红外反光率；LUM1、LUM2为根据经验设置的常量，代表一定的亮度值。具体的，LUM1表示日夜切换时条件判断中图像亮度的阈值，图像亮度小于此阈值则切换为夜间模式；LUM2表示反光率接近1的地方日夜切换后补光灯打开时摄像头检测的图像亮度提升值。

需说明的是，日间模式的两个判断条件无先后顺序，一般情况需要同时满足才进行切换。条件满足的越多，判断的准确度越高，但是如果有的摄像头控制自动曝光为所有环境下图像亮度相同，则无法判定lum+a*LUM2<LUM1条件，针对这种摄像头，应该忽视掉lum+a*LUM2<LUM1判断条件。需说明的是，这种情况并不常有，因为行业内为了满足人眼观测友好度，在环境亮度增高或者降低时，摄像头也会控制图像亮度进行适当的增高和降低，而不会一直保持亮度相同，所以需要通过lum+a*LUM2<LUM1进行补充判断。

如图4所示，所述夜间判断过程220具体包括：

步骤221：在夜间模式下，若bv-a*BV6>BV5(2-3)，则切换为日间模式。该步骤中，bv表示环境平均亮度值，通过摄像头自动曝光系统测量而出；a表示估算的红外反光率；BV5、BV6为根据经验设置的常量，代表一定的亮度值。具体的，BV5表示夜日切换时条件判断中环境亮度的阈值，环境亮度大于此阈值则切换为日间模式；BV6表示反光率接近1的地方夜日切换后补光灯关闭时摄像头检测的环境亮度降低值。

步骤222：在夜间模式下，若lum-a*LUM4>LUM3(2-4)，则切换为日间模式。该步骤中，lum表示图像的平均亮度值；a表示估算的红外反光率；LUM3、LUM4为根据经验设置的常量，代表一定的亮度值。具体的，LUM3表示夜日切换时条件判断中图像亮度的阈值，图像亮度大于此阈值则切换为日间模式；LUM4:表示反光率接近1的地方夜日切换后补光灯关闭时摄像头检测的图像亮度降低值。

步骤223：在夜间模式下，若red-a*RED1<RED0(2-5)，则切换为日间模式。该步骤中，red是通过白平衡输出的rgain和bgain计算出的红外分量强度；a表示估算的红外反光率；RED0、RED1为根据经验设置的常量，代表一定的红外分量强度。具体的，RED0表示夜日切换时条件判断中红外强度的阈值，摄像头检测的红外强度小于此阈值则切换为日间模式；RED1表示反光率接近1的地方夜视模式下补光灯打开时摄像头检测的红外强度比关闭补光灯时监测的红外强度的增加值。另外，这里还需简单解释下摄像头白平衡算法的原理，由于实际场景的不同，处于高色温场景的图像颜色往往偏蓝，低色温场景图像偏红，为了和人眼观测的效果同步，摄像头会对高色温场景的图像的红色分量进行增强，从而减弱蓝色，低色温场景会对图像的蓝色分量进行增强，从而减弱红色。这里增强红色的倍数就是rgain，增强蓝色的倍数就是bgain。

需说明的是，夜间模式的三个判断条件无先后顺序，一般情况需要所有条件都满足才进行切换。条件满足的越多，判断的准确度越高，但是如果有的摄像头控制自动曝光为所有环境下图像亮度相同，则无法判定lum-a*LUM4>LUM3条件，如果摄像头没有自动白平衡功能，也无法判断red-a*RED1<RED0条件。对于因摄像头相应功能而不能满足判断条件的，应该忽视掉相应判断条件。但需说明的是，上述情况并不常有，因为行业内为了满足人眼观测友好度，在环境亮度增高或者降低时，摄像头也会控制图像亮度进行适当的增高和降低，而不会一直保持亮度相同，所以需要通过lum-a*LUM4>LUM3进行补充判断；且因为现在行业内即使低端一点的摄像头也都带有自动白平衡功能，所以需要通过red-a*RED1<RED0进行补充判断。

在本优选实施例中，对于步骤211，判断式bv+a*BV4<BV3(2-1)代表日间模式下对环境亮度的判断条件，该判断条件的意思是，如果当前自动曝光系统测量的环境亮度(也即bv)加上一个补偿值(也即a*BV4)后，还是小于设置的常量(也即BV3)，则判断到了夜间，就会将摄像头切换为夜间模式。

对于该判断过程，业界常用的判断方法是直接判断bv<BV3,但是这样判断有个缺陷，如果环境红外反光率过大，比如有个镜子放在镜头前面，则摄像头打开补光灯后由于反射光过强，摄像头的日间判断系统和夜间判断系统又会根据式(2-3)切换为日间模式，造成反复切换的问题。之所以这样切换是认为是缺陷，是因为这样的日夜切换是设备自身的补光灯引起的，而不是环境变化造成的，对于用户来说环境没变化但是出现了日夜切换就会认为是故障，所以如果想要在反光率过大的环境下正常切换到夜间模式，并且不出现反复切换的现象，则需要在反光率过大的地方延迟切位夜间模式。这个延迟指的是日夜切换的时间，之所以要延迟切换为夜间模式，是因为延迟后太阳会落山，可见光会减少，切换为夜间模式后的环境平均亮度也会减少，从而减小了式(2-3)的左值，使式(2-3)的条件不满足，从而防止了又切回到日间模式。这个延迟切换，反映到式(2-1)里就是a*BV4项，之所以这里叫做补偿，是因为它补偿了环境平均亮度，通过这样的补偿，式(2-1)的左值会增大，从而使能满足式(2-1)的条件达到不满足式(2-3)的条件，从而增强了日夜切换的准确度。

上述过程中BV3和BV4、LUM1和LUM2是常数，可以用如下方式进行确定：在室外反光率接近0的地方(例如摄像头对着天空)，在傍晚的时候观测图像，确定图像开始偏暗或者噪声较大或者较模糊的时候，这个时间点也就是摄像头需要开启补光灯的时候，这个时候的环境亮度就是进行日夜切换的阈值，记录摄像头测量的环境亮度和图像亮度，分别记为BV3和LUM1。然后在反光率接近1的地方(例如正对着镜子)，在傍晚的时候，打开补光灯，如果摄像头夜日切换立刻触发，则等一会(例如一分钟)，再进行测试。持续这样的操作一直到夜日切换没有触发前为止，记录此时的环境亮度和图像亮度BV3′和LUM1′，则BV4＝BV3-BV3′；LUM2＝LUM-LUM1′。

上述过程中BV4和LUM2为正值，以BV4为例说明，这是因为傍晚环境亮度在随时间变暗，所以BV3在不停减小，所以BV3′小于BV3。其他式子中的LUM3、LUM4为一组；BV5、BV6为一组；RED0、RED1为一组，都可以这样进行确定。

例如，BV5和BV6、LUM3和LUM4、RED0和RED1测量方法：在室外反光率接近0的地方(例如摄像头对着天空)，在凌晨的时候观测图像，确定图像亮度开始大幅度增大或者有清晰度大幅上升的时候，这个时间点也就是摄像头需要关闭补光灯的时候，这时的环境亮度就是进行夜日切换的阈值，记录摄像头测量的环境亮度、图像亮度和红外强度值(典型的红外强度计算方法为：

rgain和bgain为白平衡系统中的红色增益和蓝色增益)，分别记为BV5、LUM3和RED0。然后在反光率接近1的地方(例如正对着镜子)，在凌晨的时候，提前打开补光灯，然后手动关闭补光灯，如果摄像头日夜切换立刻触发，则等一会(例如一分钟)，再进行测试。持续这样的操作一直到日夜切换没有触发前为止，记录此时的环境亮度、图像亮度和红外强度BV5′、LUM3′和RED0′，则BV6＝BV5′-BV5；LUM4＝LUM3′-LUM3；RED1＝RED0′-RED0。上述过程中BV6、LUM4和RED1为正值，以BV6为例说明，这是因为凌晨环境亮度在随时间变亮，所以BV5在不停增大，所以BV5′大于BV5。

在本优选实施例中，对于步骤212，判断式lum+a*LUM2<LUM1(2-2)代表日间模式下对图像亮度的判断条件，通过该判断条件，如果红外反光率过大(这里的过大无法进行量化，但可以用实际场景进行说明，比如环境中正对着镜头的地方存在较大面积白墙或者玻璃，此时红外反光率相比于正常状态会增大不少，也即过大)，通过a*LUM2的补偿值可以延迟切换到夜间模式，避免日夜切换后由于图像过亮又切回日间模式。这里判断平均图像亮度的条件是作为式(2-1)的补充，因为有的摄像头自动曝光系统没有实现图像平均亮度相同，也就是在环境亮度高的条件下图像亮度高，环境亮度低的条件下图像亮度低，所以通过同时判断图像亮度增加判断准确率。

在本优选实施例中，对于步骤221，判断式bv-a*BV6>BV5(2-3)代表夜间模式下对环境亮度的判断条件，如果红外反光率过大，通过a*BV6的补偿值可以延迟切换到日间模式，避免夜日切换过早，之后由于环境过暗又切回夜间模式。

在本优选实施例中，对于步骤222，判断式lum-a*LUM4>LUM3(2-4)代表夜间模式下对图像亮度的判断条件，如果红外反光率过大，通过a*LUM4的补偿值可以延迟切换到日间模式，避免夜日切换过早，之后由于图像过暗又切回夜间模式。

在本优选实施例中，对于步骤223，判断式red-a*RED1<RED0(2-5)代表夜间模式下对红外分量强度的判断条件，如果红外反光率过大，通过a*RED1的补偿值可以提前切换到日间模式，避免切换过晚导致环境亮度正常的时候处于夜视状态。

需要说明的是，在本优选实施例的另一种实施方式中，还可以通过估算的红外反光率来动态补偿各项参数的阈值，从而来判断是否进行日夜切换。具体的，在日间模式下，摄像头通过下面的条件判断是否切为夜间模式：

bv<BV3-a*BV4 (3-1)

lum<LUM1-a*LUM2 (3-2)

在夜间模式下，摄像头通过下面的条件判断是否切为日间模式：

bv>BV5+a*BV6 (3-3)

lum>LUM3+a*LUM4 (3-4)

red<RED0+a*RED1 (3-5)

上述过程是将BV3-a*BV4作为与bv对比的阈值，将LUM1-a*LUM2作为与lum对比的阈值，将BV5+a*BV6作为与bv对比的阈值，将LUM3+a*LUM4作为与lum对比的阈值，将RED0+a*RED1作为与red对比的阈值。该阈值判断原理及算法和上面补偿测量值的原理及算法相同，不同的是在应用时将阈值作为动态补偿对象，有助于经验值设定。

对于上述两种实施方式的判断方法而言，因为本身原理是一样的，只看公式的话只是将左右调整了，但是不同的公式影响了实施方式，所以两者其实是有一定区别的。一般将获取环境亮度、图像亮度、红外分量强度的模块叫做测量模块。把判断日夜条件的模块叫做判断模块。式(3-1)到(3-5)的公式在实施时，测量模块就是测量真实的环境亮度、图像亮度、红外分量强度值，判断模块将补偿值补偿到阈值上进行判断。而式(2-1)到(2-5)的测量模块测量的值需要直接加上(减去)补偿值，然后判断模块将加上(减去)补偿值的测量值和固定阈值比较判断。所以相较而言，前者式(3-1)到(3-5)在实施时更容易理解，对应的模块功能比较清晰。后者式(2-1)到(2-5)的测量模块不是输出实际的值，模块功能对比前者较不易理解，不利于实际实施。

在本优选实施例中，步骤300(在夜间模式下，通过判断中心亮度是否比四周亮度高并且两者的差值是否大于阈值，来判断是否有运动物体靠近，若判断为有运动物体靠近，则不进行夜日切换)判断是否有运动物体靠近的具体判断条件包括：

若满足Y2-Y1>Ym(4-1)，则判断为有运动物体靠近。其中，Y1和Y2均为通过权重均值法计算的平均图像亮度且Y2的中心权重比Y1高，所以在中心亮度比较高时，Y2显然比Y1大，Ym则为亮度差值阈值。需说明的是，上述Y1和Y2是对同一图像操作，Y1和Y2属于对同一图像计算平均亮度的不同计算方法计算的结果。

在本优选实施例中，所述Y1和Y2的计算方式包括：

Y1＝∑(Table1[i][j]*Image[i][j])/∑(Table1[i][j]) (4-2)

Y2＝∑(Table2[i][j]*Image[i][j])/∑(Table2[i][j]) (4-3)

对于上述判断方式，之所以这样判断是因为摄像头的补光灯刚好在镜头的正中心，运动物体靠近时被补光灯照亮，所以中心亮度会比四周亮度高。如果补光灯对着其他方向则本上述判断方式失效(本实施例前提便是补光灯在镜头的正中心，对补光灯对着其他方向的情况不做讨论)。另外，本发明只考虑由于摄像头本身的补光灯引起环境变化导致日夜模式误切的场景，对于本身亮度会变化的物体导致摄像头日夜模式切换，由于其物体本身亮度变化也算作环境变化引起的，所以其造成日夜切换也是合理的，不需要进行判断。再者，如果图像出现四周亮、中心暗的情况，有可能是纯黑的物体靠近，这样的场景非常特殊，并且本发明的检测运动物体靠近作用就是防止运动物体靠近导致强反光导致错误的日夜切换，纯黑物体靠近不会有强反光，不会造成日夜模式错误切换，所以不需要识别。不管对于何种分布的场景，其在图像上面都是以像素存在的，本发明步骤300的判断算法是一种对图像像素的统计算法，也就是统计图像其中心像素亮度程度，如果环境非常特殊，比如有多个亮点，或者有条状发亮物体，或者拿一个四周亮中心暗的大幕布靠近，本算法无法判断，不过这样的场景在实际的情况中出现的非常少，实际情况出现更多的是人、车、动物等运动物体靠近摄像头，这样的物体本身不会纯黑，也不会刚好四周亮中心暗，本发明一般都能检测出来。

还需解释的是，本实施例中式(4-1)中Y1的实际意义是不同区域影响程度相同的平均图像亮度，比如环境成像为一副二值图，其中心区域亮度值为1，四周区域亮度值为0，如果中心区域和四周区域成像面积相同，则按照式(4-2),平均图像亮度

Y2的实际意义是中心区域影响程度更高的平均图像亮度，中心权重高的意思是中心区域的亮度对整副图像的亮度影响更大，比如本实施例中，中心权重占0.8，周围权重占0.2，表面中心亮度对整个区域的亮度影响更大，最后得到的平均图像亮度更靠近中心亮度。按照式(4-3)，本实施例可以得到其平均亮度

Image表示成像后的像素亮度阵列，摄像头的ISP(图像信号处理)系统经过图像处理后，能输出一副RGB图像，其在内存中，就是一个w*h的数组，其中w表示图像宽度，h表示图像高度。数组中保存的是一个[R,G,B]数据。然后利用RGB转灰度图的公式，Gray＝0.3R+0.59G+0.11B，也就将[R,G,B]转化为亮度值，这样对RGB图像的每一个像素进行处理，就得到一个w*h的亮度阵列，也就是式(4-2)、(4-3)中的Image[i][j]数组，其中i表示第i列像素，j表示第j行像素，Image[i][j]就表示第i列第j行像素的亮度。

Table1表示权重相同的权重表，其数据不需要测量，因为其所有区域权重相同，所以Table1表的所有值相同，可以都设置为1。

Table2表示中心权重大，周围权重小的权重表，要得到其每一个区域的权重值，可以采用线性插值法。先准备环境，将摄像头正前方清空，不要有物体阻挡，打开补光灯，测量按照Table1权重下的图像平均亮度Y1′，然后将运动模型静止在摄像头正前方，打开补光灯，将中心权重值设置为K,四角权重设置为0，则按照线性插值法：

这个计算的原理就是线性插值法原理，像素表的权重和像素离图像中心的距离成负相关，且为线性关系。这样将Table2代入式(4-3)中，得到Y2′，然后将式(4-1)变化为等式Y2-Y1＝Ym，再将Y1′和Y2′代入，得到Ym＝Y2′-Y1′。这样就得到了K和Ym的关系，实际实施过程中，K和Ym都不是固定的，可以将K设置为100以方便计算。需说明的是，Ym和镜头光圈、焦距，摄像头分辨率，补光灯位置、强度有关，没有具体的参考值，不同的设备此值都可能不同。在一种典型实例中镜头光圈F＝2.0,f＝4mm,分辨率为4MP,4颗位于边长5cm正方形四角的补光灯，此时Ym值计算为60。

综上所述，通过本优选实施例可以看出，本发明通过估算红外反光率，从而对图像亮度、白平衡参数、曝光参数等进行动态补偿，避免因为红外反光率造成的切换过早、过晚、或者反复切换等问题，可同时满足不同环境下的软光敏判断准确率，防止频繁日夜切换影响用户体验。另外，本发明还通过权重均值法估算中心亮度与四周亮度的差距，从而识别出运动物体靠近的场景，避免错误切换，可以消除或者减少运动物体靠近对夜视模式的影响。

实施例2：

基于实施例1提供的增强软光敏模式判断准确率的方法，本实施例2在实施例1的基础上提供一个具体实行的例子。

如图5所示，本实施例2的具体流程如下：

步骤1、初始为日间模式。在该步骤中，摄像头初次开机并初始化为日间模式。

步骤2、进入日夜切换判断逻辑。在该步骤中，摄像头进入日间模式后开始判断是否进行日夜切换，由于此时没有进行过红外反光率估算，所以可将补偿值设置为零。

步骤3、判断日夜切换条件是否满足。在该步骤中，进行今日的日夜切换判断，具体判断式为：

bv<BV3-a*BV4&&lum<LUM1-a*LUM2 (5-1)

如果满足条件，则进入步骤4，否则回到步骤2。

步骤4、切换为红外夜视。在该步骤中，日夜切换成功，进入红外夜视，此时打开红外补光灯，关闭IR-CUT。此时还将日夜切换前后摄像头检测的环境亮度BV1和BV2传入红外反光率估算模块(也即传到步骤10中，触发红外光反射率估算逻辑)，并且进入步骤5。

步骤5、进行夜日切换判断逻辑。在该步骤中，摄像头处于夜视模式后开始进行夜日切换判断。

步骤6、判断夜日切换条件是否满足。在该步骤中，夜日切换判断的条件具体为：

bv>BV5+a*BV6&&lum>LUM3+a*LUM4&&Red<RED0+a*RED1 (5-2)

如果条件满足，则进入步骤7，否则回到步骤5。

步骤7、根据权重法，计算中心权重大的图像平均亮度和相同权重的图像平均亮度。在该步骤中，进入权重平均法计算模块，通过计算中心权重大的图像平均亮度和相同权重的图像平均亮度，从而检测是否是因为运动物体靠近造成的误判。

步骤8、判断亮度差是否大于阈值。在该步骤中，运动物体靠近的具体判断条件为：

Y2-Y1>Ym (5-3)

如果满足条件，则判断为运动物体靠近，并回到步骤5，否则不是运动物体靠近，进入步骤9。

夜间模式要切换为日间模式，需要同时满足式(5-2)，且不满足式(5-3)。如果式(5-2)和式(5-3)的左右值相同，表明目前正在处于临界区域，不需要做额外的处理，等待下个周期直到满足条件即可。这是因为日夜模式本身就只有两个模式，没有中间模式用于过渡。

步骤9、切换为日间模式。在该步骤中，夜日判断成功后，进入日间模式，关闭红外补光灯，打开IR-CUT。此时将夜日切换前后摄像头检测的环境亮度BV2和BV1传入红外反光率估算模块(也即传到步骤10中，触发红外光反射率估算逻辑)，并且进入步骤2。

步骤10(该步骤依托于红外反光率估算模块)、根据日夜/夜日切换前后的BV值估算红外光反射率，然后对曝光参数和白平衡参数进行补偿。在该步骤中，根据日夜/夜日切换前后的环境亮度估算红外反光率，其中估算主要的算法为：

其中，a可以说是本实施例中第一个自动更新的量，随着a的更新，式(5-1)和式(5-2)的阈值也随之更新。

步骤10(也即红外反光率估算模块)在步骤3、步骤6的日夜/夜日条件判断时触发，根据收到的BV值估算红外光反射率，然后通过估算的红外光反射率对日夜/夜日判断参数值(曝光参数和白平衡参数)进行补偿，以使步骤3、步骤6的判断更为准确。其中，曝光参数补偿方式主要是对自动曝光系统中的环境亮度参数和图像亮度参数做补偿，白平衡补偿方式主要是补偿红外强度参数。

综上所述，本实施例2，通过估算红外反光率，从而对图像亮度、白平衡参数、曝光参数等进行动态补偿，避免因为红外反光率造成的切换过早、过晚、或者反复切换等问题，可同时满足不同环境下的软光敏判断准确率，防止频繁日夜切换影响用户体验。另外，本发明还通过权重均值法估算中心亮度与四周亮度的差距，从而识别出运动物体靠近的场景，避免错误切换，可以消除或者减少运动物体靠近对夜视模式的影响。

实施例3：

在上述实施例1至实施例2提供的增强软光敏模式判断准确率的方法的基础上，本发明还提供了一种可用于实现上述方法及系统的增强软光敏模式判断准确率的装置，如图6所示，是本发明实施例的装置架构示意图。本实施例的增强软光敏模式判断准确率的装置包括一个或多个处理器21以及存储器22。其中，图6中以一个处理器21为例。

处理器21和存储器22可以通过总线或者其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。

存储器22作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如实施例1至实施例2中的增强软光敏模式判断准确率的方法。处理器21通过运行存储在存储器22中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行增强软光敏模式判断准确率的装置的各种功能应用以及数据处理，即实现实施例1至实施例2的增强软光敏模式判断准确率的方法。

存储器22可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器22可选包括相对于处理器21远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器21。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

程序指令/模块存储在存储器22中，当被一个或者多个处理器21执行时，执行上述实施例1至实施例2中的增强软光敏模式判断准确率的方法，例如，执行以上描述的图1和图5所示的各个步骤。

本领域普通技术人员可以理解实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ReadOnlyMemory，简写为：ROM)、随机存取存储器(RandomAccessMemory，简写为：RAM)、磁盘或光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种增强软光敏模式判断准确率的方法，其特征在于，包括：

估算当前场景的红外反光率；

2.根据权利要求1所述的增强软光敏模式判断准确率的方法，其特征在于，所述通过估算的红外反光率对日夜判定参数进行补偿，并使用补偿过的日夜判定参数判断是否进行日夜切换具体包括：

3.根据权利要求1所述的增强软光敏模式判断准确率的方法，其特征在于，还包括：

4.根据权利要求3所述的增强软光敏模式判断准确率的方法，其特征在于，判断是否有运动物体靠近的具体判断条件包括：

5.根据权利要求4所述的增强软光敏模式判断准确率的方法，其特征在于，所述Y1和Y2的计算方式包括：

Y1＝∑(Table1[i][j]*Image[i][j])/∑(Table1[i][j])；

Y2＝∑(Table2[i][j]*Image[i][j])/∑(Table2[i][j])；

6.根据权利要求5所述的增强软光敏模式判断准确率的方法，其特征在于，所述Table1表的所有值相同，所述Table2表的每一个区域的权重值采用线性插值法进行确定。

7.根据权利要求1-6任一所述的增强软光敏模式判断准确率的方法，其特征在于，所述红外反光率的估算方式包括：

8.根据权利要求1-6任一所述的增强软光敏模式判断准确率的方法，其特征在于，所述红外反光率的估算方式包括：

9.根据权利要求1-6任一所述的增强软光敏模式判断准确率的方法，其特征在于，在没有足够的数据估算红外反光率时，将红外反光率初始为0。

10.一种增强软光敏模式判断准确率的装置，其特征在于：

包括至少一个处理器和存储器，所述至少一个处理器和存储器之间通过数据总线连接，所述存储器存储能被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令在被所述处理器执行后，用于完成权利要求1-9中任一项所述的增强软光敏模式判断准确率的方法。