CN113905194B - 一种曝光比处理方法、终端设备及计算机存储介质 - Google Patents

一种曝光比处理方法、终端设备及计算机存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请提供了一种曝光比处理方法、终端设备以及计算机存储介质。该曝光比处理方法包括：获取采集画面的长帧直方图以及短帧直方图；基于长帧直方图获取画面的暗区亮度特征值；基于短帧直方图获取画面的亮区亮度特征值；利用暗区亮度特征值与亮区亮度特征值，确定当前曝光比。通过上述方式，本申请的曝光比处理方法利用亮区亮度和暗区亮度进行曝光比的自动调整，从而达到准确表征不同动态范围场景亮度的目的。

Description

一种曝光比处理方法、终端设备及计算机存储介质
技术领域
本申请涉及宽动态曝光技术领域，特别是涉及一种曝光比处理方法、终端设备以及计算机存储介质。
背景技术
随着监控摄像机的广泛应用，监控场景也变得更加复杂多变，比如背光场景逆光场景等。为了保证这些复杂场景下的监控图像质量，宽动态曝光技术应运而生，通过宽动态曝光技术，具体通过不同的曝光时间获取亮度不同的多帧图像，能够同时获取亮区和暗区细节。为了保证RAW数据上亮区不过曝，暗区不过暗，一个合适的曝光比(长帧与短帧曝光时间的比例)则显得尤为重要，而固定的曝光比不能很好的适应不同动态范围的场景，因此曝光比自动调整方法显得尤为重要。
然而，目前的曝光比自动调整方法只考虑亮区过曝面积，没有考虑暗区面积，导致考虑并不全面，曝光比调整并不准确。
发明内容
本申请提供了一种曝光比处理方法、终端设备以及计算机存储介质。
本申请提供了一种曝光比处理方法，所述曝光比处理方法包括：
获取采集画面的长帧直方图以及短帧直方图；
基于所述长帧直方图获取所述画面的暗区亮度特征值；
基于所述短帧直方图获取所述画面的亮区亮度特征值；
利用所述暗区亮度特征值与所述亮区亮度特征值，确定当前曝光比。
其中，所述基于所述长帧直方图获取所述画面的暗区亮度特征值，包括：
按照第一预设比例获取所述长帧直方图从暗到亮排布的多个暗区像素点；
基于所述多个暗区像素点的像素值加权平均值，确定所述暗区亮度特征值。
其中，所述基于所述短帧直方图获取所述画面的亮区亮度特征值，包括：
按照第二预设比例获取所述短帧直方图从亮到暗排布的多个亮区像素点；
基于所述多个亮区像素点的像素值加权平均值，确定所述亮区亮度特征值。
其中，所述利用所述暗区亮度特征值与所述亮区亮度特征值，确定当前曝光比，包括：
利用所述暗区亮度特征值与所述亮区亮度特征值的比值关系，确定明暗对比程度值；
基于所述明暗对比程度值，确定所述当前曝光比。
其中，所述曝光比处理方法还包括：
利用所述暗区亮度特征值与所述亮区亮度特征值，确定第一曝光比；
获取画面采集装置当前生效的第二曝光比；
判断所述第一曝光比与所述第二曝光比的差值是否大于容差值；
若是，基于所述第二曝光比和所述容差值确定所述当前曝光比；
若否，维持所述第二曝光比作为所述当前曝光比。
其中，所述曝光比处理方法还包括：
利用所述第二曝光比，确定所述容差值。
其中，所述基于所述第二曝光比和所述容差值确定所述当前曝光比，包括：
基于预设步长调整所述容差值；
利用调整后的容差值以及所述第二曝光比，确定所述当前曝光比。
其中，所述曝光比处理方法还包括：
在所述第一曝光比与所述第二曝光比的差值大于所述容差值时，在相隔预设帧数后基于所述第二曝光比和所述容差值确定所述当前曝光比。
本申请还提供了一种终端设备，所述终端设备包括：
直方图获取模块，用于获取采集画面的长帧直方图以及短帧直方图；
亮度计算模块，用于基于所述长帧直方图获取所述画面的暗区亮度特征值；
所述亮度计算模块，用于基于所述短帧直方图获取所述画面的亮区亮度特征值；
曝光比处理模块，用于利用所述暗区亮度特征值与所述亮区亮度特征值，确定当前曝光比。
本申请还提供了另一种终端设备，所述终端设备包括存储器和处理器，其中，所述存储器与所述处理器耦接；
其中，所述存储器用于存储程序数据，所述处理器用于执行所述程序数据以实现上述的曝光比处理方法。
本申请还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质用于存储程序数据，所述程序数据在被处理器执行时，用以实现上述的曝光比处理方法。
本申请的有益效果是：终端设备获取采集画面的长帧直方图以及短帧直方图；基于长帧直方图获取画面的暗区亮度特征值；基于短帧直方图获取画面的亮区亮度特征值；利用暗区亮度特征值与亮区亮度特征值，确定当前曝光比。通过上述方式，本申请的曝光比处理方法利用亮区亮度和暗区亮度进行曝光比的自动调整，从而达到准确表征不同动态范围场景亮度的目的。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中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。其中：
图1是本申请提供的曝光比处理方法一实施例的流程示意图；
图2是本申请提供的曝光比处理方法另一实施例的流程示意图；
图3是本申请提供的终端设备一实施例的结构示意图；
图4是本申请提供的终端设备另一实施例的结构示意图；
图5是本申请提供的计算机存储介质一实施例的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
请参阅图1，图1是本申请提供的曝光比处理方法一实施例的流程示意图。
其中，本申请的曝光比处理方法应用于一种终端设备，其中，本申请的终端设备可以为服务器，也可以为由服务器和终端设备相互配合的系统。相应地，终端设备包括的各个部分，例如各个单元、子单元、模块、子模块可以全部设置于服务器中，也可以分别设置于服务器和终端设备中。
进一步地，上述服务器可以是硬件，也可以是软件。当服务器为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器为软件时，可以实现成多个软件或软件模块，例如用来提供分布式服务器的软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块，在此不做具体限定。在一些可能的实现方式中，本申请实施例的曝光比处理方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。
具体而言，如图1所示，本申请实施例的曝光比处理方法具体包括以下步骤：
步骤S11：获取采集画面的长帧直方图以及短帧直方图。
在本公开实施例中，终端设备获取画面采集装置采集画面的长帧直方图以及短帧直方图。其中，画面采集装置，并不特指某一固定的监控前端，而是可以指代任一支持通过本申请实施例提供的曝光比处理方法进行曝光比调整的监控前端，如智能交通摄像机、卡口摄像机、电警、智慧监控摄像机(如小区监控摄像机、景区监控摄像机、学校监控摄像机等)、出入口摄像机、农林监控摄像机。
在本公开实施例中，终端设备可以通过对目标监控前端所采集的画面的长帧直方图和短帧直方图，或者，可以从监控后端，如数字图像处理平台，获取目标监控前端所采集的画面的长帧直方图和短帧直方图，如长帧的256阶亮度直方图和短帧的256阶亮度直方图。
其中，在宽动态模式下，融合帧选择长帧以保证暗处的细节可见，选择短帧以保证亮处的细节可见，因此，可以通过统计长帧的最暗处的亮度值和短帧的最亮处的亮度值，进行画面中是否有局部过暗和过曝的判断。
具体地，画面采集装置中的图像传感器所提取的画面可以用不同的曝光值进行曝光以产生两张或者两张以上不同曝光值的图像，曝光时间的增加或是感光度的增加，都会使曝光值上升。
其中，长帧直方图为画面采集装置按照较长的曝光时间和/或较高的感光度采集的画面的直方图数据，短帧直方图为画面采集装置按照较短的曝光时间和/或较低的感光度采集的画面的直方图数据。
步骤S12：基于长帧直方图获取画面的暗区亮度特征值。
在本公开实施例中，终端设备获取图像传感器输出的长帧直方图数据Hist_l[bin]。其中，bin(矩形条)为直方图的阶数，直方图按照从暗到亮或从亮到暗依次统计不同亮阶的像素数量，可以直观地反映场景的整体灰度分布情况。
终端设备计算长帧直方图中从暗到亮排布的占总像素数量前百分之x的像素点的加权平均亮度Luma_dark，用Luma_dark表征画面场景暗区像素点亮度特征值。Luma_dark的具体计算公式如下：
其中，bin_x为长帧直方图中从暗到亮排布的占总像素数量第百分之x的像素点的灰阶，sum为长帧直方图中的像素点总个数。
步骤S13：基于短帧直方图获取画面的亮区亮度特征值。
在本公开实施例中，终端设备获取图像传感器输出的短帧直方图数据Hist_s[bin]。其中，bin(矩形条)为直方图的阶数，直方图按照从暗到亮或从亮到暗依次统计不同亮阶的像素数量，可以直观地反映场景的整体灰度分布情况。
终端设备计算短帧直方图中从亮到暗排布的占总像素数量前百分之y的像素点的加权平均亮度Luma_bri，用Luma_bri，表征画面场景亮区像素点亮度特征值。Luma_bri的具体计算公式如下：
其中，bin_y为短帧直方图中从亮到暗排布的占总像素数量第百分之y的像素点的灰阶，sum为短帧直方图中的像素点总个数。
需要说明的是，x、y的具体数值可以由工作人员设定，或者按照图像传感器的仪器参数自动调整。
本申请实施例考虑像素的分布规律，计算长帧直方图暗阶的亮度加权和及短帧直方图亮阶的加权平均和，更准确的表征暗区的亮度特征及亮区的亮度特征。
步骤S14：利用暗区亮度特征值与亮区亮度特征值，确定当前曝光比。
在本公开实施例中，终端设备采用明暗对比程度值来衡量亮区与暗区的反差程度，例如，本公开实施例中可以采用倍数关系表征，计算明暗对比程度值DynamicRange，计算公式如下：
其中，ratio_1为预设系数，Luma_bri为亮区亮度特征值，Luma_dark为暗区亮度特征值。
本申请实施例通过亮区特征值除以暗区特征值得到明暗对比程度指标，进一步对结果取log，避免指标对于暗区特征值过于敏感。
然后，终端设备进一步通过明暗对比程度值DynamicRange计算宽动态曝光比shut_ratio，具体计算公式如下：
shut_ratio＝a*DynamicRange+b
其中，a，b均为预设系数，可以控制曝光比的大小与明暗对比程度值的联动关系。
本申请实施例通过将曝光比与明暗对比程度值精细联动，确可以通过多帧平滑过渡更新当前曝光比，使曝光比调节连续。
在本申请实施例中，终端设备获取采集画面的长帧直方图以及短帧直方图；基于长帧直方图获取画面的暗区亮度特征值；基于短帧直方图获取画面的亮区亮度特征值；利用暗区亮度特征值与亮区亮度特征值，确定当前曝光比。通过上述方式，本申请的曝光比处理方法利用亮区亮度和暗区亮度进行曝光比的自动调整，从而达到准确表征不同动态范围场景亮度的目的。本申请实施例通过统计长短帧的直方图信息，分别统计固定像素数量的暗区、亮区加权平均亮度、根据亮区亮度与暗区亮度的反差进行曝光比的自动调整，从而达到准确表征不同动态范围场景亮度的目的。
请继续参阅图2，图2是本申请提供的曝光比处理方法另一实施例的流程示意图。具体而言，如图2所示，本申请实施例的曝光比处理方法具体包括以下步骤：
步骤S21：获取采集画面的长帧直方图以及短帧直方图。
步骤S22：基于长帧直方图获取画面的暗区亮度特征值。
步骤S23：基于短帧直方图获取画面的亮区亮度特征值。
步骤S24：利用暗区亮度特征值与所述亮区亮度特征值，确定第一曝光比。
其中，本公开实施例的步骤S21～步骤S24与上述实施例的步骤S11～步骤S14基本一致，在此不再赘述。
步骤S25：获取画面采集装置当前生效的第二曝光比。
在本公开实施例中，终端设备获取画面采集装置当前生效使用的第二曝光比，其中，上述第一曝光比即为通过图1所示方法计算得到的曝光比。
步骤S26：判断第一曝光比与第二曝光比的差值是否大于容差值。
在本公开实施例中，终端设备计算生成的第一曝光比shut_ratio与当前生效的第二曝光比shut_ratio_curr的差值shut_ratio_diff，具体计算公式如下：
其中，用于衡量第一曝光比与第二曝光比的差值的容差值可以由人工设定一个固定值，也可以根据当前生效的第二曝光比自动生成。例如，终端设备通过以下公式计算容差值tolerance：
tolerance＝shut_ratio_curr/c
其中，c为预设参数。
终端设备比较第一曝光比与第二曝光比的差值是否超过容差值，如果超过容差值，则进入步骤S27，如果没有超过容差值，则进入步骤S28。
需要说明的是，本申请实施例的容差值是用于表征当前生效的曝光比(即第二曝光比)容许的误差范围，即当第一曝光比与第二曝光比的差值在容差值范围内，则说明生成的第一曝光比处于第二曝光比容许的误差范围内，对于画面采集装置而言，可以视为可接受幅度变化，可以不对当前生效的曝光比进行调整。
步骤S27：基于第二曝光比和容差值确定当前曝光比。
在本公开实施例中，终端设备每隔10帧或其他帧数按照预设的步长step更新当前曝光比shut_ratio_curr_next，直至更新完成，具体计算公式如下：
shut_ratio_curr_next＝shut_ratio_curr+tolerance*step
步骤S28：维持第二曝光比作为当前曝光比。
在本公开实施例中，终端设备只需要维持当前生效的第二曝光比。
本领域技术人员可以理解，在具体实施方式的上述方法中，各步骤的撰写顺序并不意味着严格的执行顺序而对实施过程构成任何限定，各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。
为实现上述实施例的曝光比处理方法，本申请还提出了一种终端设备，具体请参阅图3，图3是本申请提供的终端设备一实施例的结构示意图。
如图3所示，本申请提供的终端设备300包括直方图获取模块31、亮度计算模块32以及曝光比处理模块33。
其中，直方图获取模块31，用于获取采集画面的长帧直方图以及短帧直方图。
亮度计算模块32，用于基于所述长帧直方图获取所述画面的暗区亮度特征值；还用于基于所述短帧直方图获取所述画面的亮区亮度特征值。
曝光比处理模块33，用于利用所述暗区亮度特征值与所述亮区亮度特征值，确定当前曝光比。
为实现上述实施例的曝光比处理方法，本申请还提出了另一种终端设备，具体请参阅图4，图4是本申请提供的终端设备另一实施例的结构示意图。
本申请实施例的终端设备400包括存储器41和处理器42，其中，存储器41和处理器42耦接。
存储器41用于存储程序数据，处理器42用于执行程序数据以实现上述实施例所述的曝光比处理方法。
在本实施例中，处理器42还可以称为CPU(Central Processing Unit，中央处理单元)。处理器42可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器42还可以是通用处理器、数字信号处理器(DSP，Digital Signal Process)、专用集成电路(ASIC，ApplicationSpecific Integrated Circuit)、现场可编程门阵列(FPGA，Field Programmable GateArray)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器42也可以是任何常规的处理器等。
本申请还提供一种计算机存储介质，如图5所示，计算机存储介质500用于存储程序数据51，程序数据51在被处理器执行时，用以实现如上述实施例所述的曝光比处理方法。
本申请还提供一种计算机程序产品，其中，上述计算机程序产品包括计算机程序，上述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例所述的曝光比处理方法。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。
本申请上述实施例所述的曝光比处理方法，在实现时以软件功能单元的形式存在并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在装置中，例如一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本申请的实施方式，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种曝光比处理方法，其特征在于，包括：
获取采集画面的长帧直方图以及短帧直方图；
基于所述长帧直方图获取所述画面的暗区亮度特征值；
基于所述短帧直方图获取所述画面的亮区亮度特征值；
利用所述暗区亮度特征值与所述亮区亮度特征值，确定当前曝光比；
所述利用所述暗区亮度特征值与所述亮区亮度特征值，确定当前曝光比，包括：
利用所述暗区亮度特征值与所述亮区亮度特征值的比值关系，确定明暗对比程度值；
基于所述明暗对比程度值，确定所述当前曝光比。
2.根据权利要求1所述的曝光比处理方法，其特征在于，
所述基于所述长帧直方图获取所述画面的暗区亮度特征值，包括：
按照第一预设比例获取所述长帧直方图从暗到亮排布的多个暗区像素点；
基于所述多个暗区像素点的像素值加权平均值，确定所述暗区亮度特征值。
3.根据权利要求1所述的曝光比处理方法，其特征在于，
所述基于所述短帧直方图获取所述画面的亮区亮度特征值，包括：
按照第二预设比例获取所述短帧直方图从亮到暗排布的多个亮区像素点；
基于所述多个亮区像素点的像素值加权平均值，确定所述亮区亮度特征值。
4.根据权利要求1所述的曝光比处理方法，其特征在于，
所述曝光比处理方法还包括：
利用所述暗区亮度特征值与所述亮区亮度特征值，确定第一曝光比；
获取画面采集装置当前生效的第二曝光比；
判断所述第一曝光比与所述第二曝光比的差值是否大于容差值；
若是，基于所述第二曝光比和所述容差值确定所述当前曝光比；
若否，维持所述第二曝光比作为所述当前曝光比。
5.根据权利要求4所述的曝光比处理方法，其特征在于，
所述曝光比处理方法还包括：
利用所述第二曝光比，确定所述容差值。
6.根据权利要求4或5所述的曝光比处理方法，其特征在于，
所述基于所述第二曝光比和所述容差值确定所述当前曝光比，包括：
基于预设步长调整所述容差值；
利用调整后的容差值以及所述第二曝光比，确定所述当前曝光比。
7.根据权利要求4所述的曝光比处理方法，其特征在于，
所述曝光比处理方法还包括：
在所述第一曝光比与所述第二曝光比的差值大于所述容差值时，在相隔预设帧数后基于所述第二曝光比和所述容差值确定所述当前曝光比。
8.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括：
直方图获取模块，用于获取采集画面的长帧直方图以及短帧直方图；
亮度计算模块，用于基于所述长帧直方图获取所述画面的暗区亮度特征值；
所述亮度计算模块，用于基于所述短帧直方图获取所述画面的亮区亮度特征值；
曝光比处理模块，用于利用所述暗区亮度特征值与所述亮区亮度特征值，确定当前曝光比；
所述曝光比处理模块，用于按照第一预设比例获取所述长帧直方图从暗到亮排布的多个暗区像素点；基于所述多个暗区像素点的像素值加权平均值，确定所述暗区亮度特征值。
9.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括存储器和处理器，其中，所述存储器与所述处理器耦接；
其中，所述存储器用于存储程序数据，所述处理器用于执行所述程序数据以实现权利要求1-7中任一项所述的曝光比处理方法。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质用于存储程序数据，所述程序数据在被处理器执行时，用以实现权利要求1-7中任一项所述的曝光比处理方法。
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