CN115278103B - 一种基于环境感知的安防监控图像补偿处理方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及基于环境感知的安防监控图像补偿处理方法及系统，涉及安防技术领域，该方法为对获取的安防监控影像进行分帧处理，获取连续帧的监控图像；将连续帧的监控图像输入至图像感知模型，以获取监控图像中的画质参数，基于构造的包含图像亮度、图像清晰度的约束条件对所述监控图像进行判断，获得目标修正变量后确定亮度增强数据以及清晰度损失像素值对所述监控图像进行调节安防监控设备的亮度补偿比例以及安防监控设备的焦距，获取清晰的安防监控图像。本发明保证安防监控拍摄的影像的清晰效果，在保证清晰度符合标准的情况下，自动触发对图像修正以及对焦、补偿光照调整，在满足约束条件下，减少频繁的对焦以及光源调整动作。
Description
技术领域
本发明涉及安防技术领域，特别是涉及一种基于环境感知的安防监控图像补偿处理方法及系统。
背景技术
随着信息时代的发展以及安防意识的提高，安防监控设备也被广泛应用于日常监控。其中，目前大部分的安防监控设备都是由摄像头和对摄像头采集的监控画面进行传输、保存的芯片组成，在通过安防监控设备获取到监控范围内的画面后实时传输到电脑、手机等终端，由人们实时查看监控画面或调取保存的监控录像。
但是，由于目前芯片的数据处理能力有限，使得目前的安防监控设备不具备环境感知的能力，而且，在不同环境下拍摄采集的监控画面易受到多种因素的影响，例如人脸运动、镜头对焦错误或外界环境光较暗，都将导致安防监控设备采集的监控画面的图像质量降低，容易导致人脸图像出现模糊、监控画面亮度不足等问题，造成监控画面模糊。为此，需要提供一种基于环境感知的安防监控图像补偿处理方法及系统，以提高目前安防监控设备采集的监控画面的图像质量。
发明内容
本申请实施例提供一种基于环境感知的安防监控图像补偿处理方法及系统，可以对环境感知，基于环境感知对安防监控设备采集的监控图像进行准确、有效且便捷的去补偿处理，实现对人脸、亮度以及画面效果处理，提高监控画面的质量。
为实现上述目的，本发明提供了以下技术方案：
第一方面，本申请实施例提供了一种基于环境感知的安防监控图像补偿处理方法，包括：
基于安防监控设备获取目标区域的安防监控影像，对获取的安防监控影像进行分帧处理，获取连续帧的监控图像；
将连续帧的监控图像输入至图像感知模型，以获取监控图像中的画质参数，其中，所述画质参数包括所述监控图像的像素亮度值以及清晰度值；
基于构造的包含图像亮度、图像清晰度的约束条件对所述监控图像进行判断，若超出约束条件范围，则对所述监控图像进行修正处理，基于监控图像的像素亮度值以及清晰度值与标准阈值的差值获得目标修正变量；
根据所述目标修正变量确定亮度增强数据以及清晰度损失像素值对所述监控图像进行调节安防监控设备的亮度补偿比例以及安防监控设备的焦距，获取清晰的安防监控图像；
其中，若超出约束条件范围，则对所述监控图像进行修正处理，包括：
将获取的监控图像的亮度与约束条件中的图像亮度对比，若超出约束条件的下限亮度范围，则将所述监控图像的亮度设置为所述下限亮度；若超出约束条件的上限亮度范围，则将所述监控图像的亮度设置为所述上限亮度，得到亮度修正后的监控图像；
将求取的监控图像的清晰度值与约束条件中的图像清晰度对比，若超出约束条件范围，基于直方图均衡化对所述监控图像增强处理，将监控图像的灰度图从当前灰度区间均匀分布到整个灰度空间中，对所述监控图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，直至满足约束条件。
作为本发明的进一步方案，所述安防监控设备获取目标区域的安防监控影像时，默认状态下，所述安防监控影像的获取基于所述安防监控设备的相机摄镜头基准焦距拍摄采集。
作为本发明的进一步方案，所述安防监控设备还包括雷达以及光敏传感器件，所述雷达用于在监测到目标区域移动物体时，开启摄像头，通过摄像头获取目标区域移动物体的安防监控影像；
所述光敏传感器件用于实时测量目标区域的外界环境光，并判断外界环境光是否属于预设范围内。
作为本发明的进一步方案，若光敏传感器件测量的外界环境光低于预设范围时，通过控制光源补偿设备对目标区域补偿光照，调整外界环境光至预设范围内。
作为本发明的进一步方案，将连续帧的监控图像输入至图像感知模型，以获取监控图像中的画质参数时，包括：
将输入的监控图像进行图像亮度计算，求取监控图像的图片亮度；
基于Tenengrad梯度方法利用Sobel算子分别计算所述监控图像的水平和垂直方向的梯度，求取处理后图像的平均灰度值，利用平均灰度值表征所述监控图像的清晰度值。
作为本发明的进一步方案，求取监控图像的图片亮度时，包括：
识别输入的监控图像的原始的RGB，基于所述监控图像中像素的R、G、B值得到所述监控图像的RGB分量；
采用imread函数将图片转换到HSL空间，循环转换，求取一组连续帧图片亮度均值；
根据所述图片亮度均值循环修正所有图片的亮度，然后把超过上下限的亮度设置为对应的上下限亮度，并把图像转换回RGB空间，得到所述监控图像的亮度以及修正后的监控图像。
作为本发明的进一步方案，获取到所述监控图像的清晰度值后，还包括：
根据获取的监控图像的清晰度值，计算与清晰度标准阈值的清晰度差值；
若清晰度差值大于调焦约束差值，触发自动调焦；
遍历预设的清晰度差值与焦距矫正值的对照表，查询所述清晰度差值对应的焦距矫正值；
基于所述焦距矫正值启动安防监控设备内调焦马达，启动马达进行自动调焦。
作为本发明的进一步方案，获取到所述监控图像的亮度后，还包括：
得到所述监控图像的亮度后，计算与约束条件上下限亮度的亮度差值；
根据亮度差值计算光源补偿设备的亮度调节范围，并控制光源补偿设备对目标区域补偿光照，调整外界环境光至预设范围内。
第二方面，本申请实施例还提供了一种基于环境感知的安防监控图像补偿处理系统，该系统包括：
图像获取模块，用于基于安防监控设备获取目标区域的安防监控影像，对获取的安防监控影像进行分帧处理，获取连续帧的监控图像；
画质参数获取模块，用于将连续帧的监控图像输入至图像感知模型，以获取监控图像中的画质参数，其中，所述画质参数包括所述监控图像的像素亮度值以及清晰度值；
修正计算模块，用于基于构造的包含图像亮度、图像清晰度的约束条件对所述监控图像进行判断，若超出约束条件范围，则对所述监控图像进行修正处理，基于监控图像的像素亮度值以及清晰度值与标准阈值的差值获得目标修正变量；
补偿处理模块，用于根据所述目标修正变量确定亮度增强数据以及清晰度损失像素值对所述监控图像进行调节安防监控设备的亮度补偿比例以及安防监控设备的焦距，获取清晰的安防监控图像。
第三方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现上述基于环境感知的安防监控图像补偿处理方法的步骤。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述基于环境感知的安防监控图像补偿处理方法的步骤。
本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
本申请实施例提供一种基于环境感知的安防监控图像补偿处理方法及系统，通过安防监控影像分帧处理后，基于图像感知模型获取监控图像的画质参数，与约束条件对比后，对超出约束条件的图像进行修正，计算目标修正变量并对安防监控设备的摄像头调焦以及调整光源补偿设备对目标区域补偿光照，基于环境感知对安防监控图像补偿处理，保证安防监控拍摄的影像的清晰效果，在保证清晰度符合标准的情况下，自动触发对图像修正以及对焦、补偿光照调整，在满足约束条件下，减少频繁的对焦以及光源调整动作。
本申请的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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申请的一些实施例。在附图中：
图1示意性示出本发明示例性实施例中一种基于环境感知的安防监控图像补偿处理方法的流程图；
图2示意性示出本发明示例性实施例中一种基于环境感知的安防监控图像补偿处理方法中获取监控图像中的画质参数的流程示意图；
图3示意性示出本发明示例性实施例中一种基于环境感知的安防监控图像补偿处理方法中求取监控图像的图片亮度的流程图；
图4示意性示出本发明示例性实施例中一种基于环境感知的安防监控图像补偿处理方法中获取监控图像的清晰度值后的流程图；
图5为本发明基于环境感知的安防监控图像补偿处理系统的系统框图；
图6为本发明一些实施例中一种计算机设备的硬件架构图；
本申请目的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
下面，结合附图以及具体实施方式，对本申请做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
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，所描述的实施例是本申请一部分实施例，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。
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构。
在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各步骤的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。
相关技术中，由于目前芯片的数据处理能力有限，使得目前的安防监控设备不具备环境感知的能力，而且，在不同环境下拍摄采集的监控画面易受到多种因素的影响，例如人脸运动、镜头对焦错误或外界环境光较暗，都将导致安防监控设备采集的监控画面的图像质量降低，容易导致人脸图像出现模糊、监控画面亮度不足等问题，造成监控画面模糊。
鉴于此，本申请提供了一种基于环境感知的安防监控图像补偿处理方法及系统，基于环境感知对安防监控设备采集的监控图像进行准确、有效且便捷的去补偿处理，实现对人脸、亮度以及画面效果处理，提高监控画面的质量。
图1为本申请实施例提供的一种基于环境感知的安防监控图像补偿处理方法的流程图，该方法可以由基于环境感知的安防监控图像补偿处理系统来执行，该系统可由软件和/或硬件实现，一般可集成在计算机设备中。如图1所示，该方法包括：
步骤S10、基于安防监控设备获取目标区域的安防监控影像，对获取的安防监控影像进行分帧处理，获取连续帧的监控图像。
其中，所述安防监控设备获取目标区域的安防监控影像时，默认状态下，所述安防监控影像的获取基于所述安防监控设备的相机摄镜头基准焦距拍摄采集。其中，安防监控影像采用摄像机或数字相机等设备的摄像头拍摄包含目标区域的影像视频。摄像机或数字相机在基准焦距上获取相应的影像，在此将此影像定义为安防监控设备。并且根据下述的数字相机对本发明流程运作方式做进一步的解释。前述的数字相机可以是但不限于数字相机、数码相机。
在本申请的实施例中，集成的后台监控用的计算机设备连接摄像机或数码相机，通过摄像机或数码相机可以在基准焦距下拍摄采集，从而获取安防监控影像。可以理解的是，上述拍摄采集获取安防监控影像的设备及采集方式是示例而非限定。
步骤S20、将连续帧的监控图像输入至图像感知模型，以获取监控图像中的画质参数，其中，所述画质参数包括所述监控图像的像素亮度值以及清晰度值。
步骤S30、基于构造的包含图像亮度、图像清晰度的约束条件对所述监控图像进行判断，若超出约束条件范围，则对所述监控图像进行修正处理，基于监控图像的像素亮度值以及清晰度值与标准阈值的差值获得目标修正变量。
步骤S40、根据所述目标修正变量确定亮度增强数据以及清晰度损失像素值对所述监控图像进行调节安防监控设备的亮度补偿比例以及安防监控设备的焦距，获取清晰的安防监控图像。
本申请实施例提供一种基于环境感知的安防监控图像补偿处理方法，通过安防监控影像分帧处理后，基于图像感知模型获取监控图像的画质参数，与约束条件对比后，对超出约束条件的图像进行修正，计算目标修正变量并对安防监控设备的摄像头调焦以及调整光源补偿设备对目标区域补偿光照，基于环境感知对安防监控图像补偿处理，保证安防监控拍摄的影像的清晰效果，在保证清晰度符合标准的情况下，自动触发对图像修正以及对焦、补偿光照调整，在满足约束条件下，减少频繁的对焦以及光源调整动作。
在一些实施例中，所述安防监控设备还包括雷达以及光敏传感器件，所述雷达用于在监测到目标区域移动物体时，开启摄像头，通过摄像头获取目标区域移动物体的安防监控影像；所述光敏传感器件用于实时测量目标区域的外界环境光，并判断外界环境光是否属于预设范围内。
其中，若光敏传感器件测量的外界环境光低于预设范围时，通过控制光源补偿设备对目标区域补偿光照，调整外界环境光至预设范围内。
在一些实施例中，参见图2所示，将连续帧的监控图像输入至图像感知模型，以获取监控图像中的画质参数时，包括步骤S101-步骤S102：
步骤S101、将输入的监控图像进行图像亮度计算，求取监控图像的图片亮度；
步骤S102、基于Tenengrad梯度方法利用Sobel算子分别计算所述监控图像的水平和垂直方向的梯度，求取处理后图像的平均灰度值，利用平均灰度值表征所述监控图像的清晰度值。
其中，在摄像头获取目标区域移动物体的安防监控影像时，摄像头的自动对焦要求根据拍摄环境和场景的变化，通过安防监控设备内部的微型驱动马达进行自动调节摄像头和CCD之间的距离，保证像平面正好投影到CCD的成像表面，这时物体的成像比较清晰，而默认状态下，所述安防监控影像的获取基于所述安防监控设备的相机摄镜头基准焦距拍摄采集。
在本实施例中，针对监控图像中的画质参数评价，采用Tenengrad梯度方法利用Sobel算子分别计算水平和垂直方向的梯度，同一个场景下梯度值越高，图像越清晰。以下是具体实现，衡量的指标是经过Sobel算子处理后的图像的平均灰度值，值越大，代表图像越清晰。
在本发明的一些实施例中，也可以采用Laplacian梯度方法求图像梯度，或者采用方差方法进行清晰度评价，方差越大，表示这一组数据之间的偏差较大，组内的数据有的较大，有的较小，分布不均衡；方差较小，表示这一组数据之间的偏差较小，组内的数据之间分布平均，大小相近。即：可以通过图像灰度数据的方差来衡量图像的清晰度，方差越大，表示清晰度越好。
在一些实施例中，参见图3所示，求取监控图像的图片亮度，包括步骤S201-步骤S203：
步骤S201、识别输入的监控图像的原始的RGB，基于所述监控图像中像素的R、G、B值得到所述监控图像的RGB分量；
步骤S202、采用imread函数将图片转换到HSL空间，循环转换，求取一组连续帧图片亮度均值；
步骤S203、根据所述图片亮度均值循环修正所有图片的亮度，然后把超过上下限的亮度设置为对应的上下限亮度，并把图像转换回RGB空间，得到所述监控图像的亮度以及修正后的监控图像。
在本实施例中，得到图像RGB分量后，采用imread函数确保图像为彩色，灰度图只有两维，一组连续帧图像可以是循环读取，求取图像亮度均值后，采用imread函数将图片转换到HSL空间，然后两次mean求均值，求取一组图像亮度均值，循环转换，然后对亮度均值矩阵在求均值，即可得到一组图像亮度均值，用循环修正所有图片的亮度，把超过上下限的亮度设置为对应的上下限亮度即可。
在本实施例中，若超出约束条件范围，则对所述监控图像进行修正处理，包括：将获取的监控图像的亮度与约束条件中的图像亮度对比，若超出约束条件的下限亮度范围，则将所述监控图像的亮度设置为所述下限亮度；若超出约束条件的上限亮度范围，则将所述监控图像的亮度设置为所述上限亮度，得到亮度修正后的监控图像；
将求取的监控图像的清晰度值与约束条件中的图像清晰度对比，若超出约束条件范围，基于直方图均衡化对所述监控图像增强处理，将监控图像的灰度图从当前灰度区间均匀分布到整个灰度空间中，对所述监控图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，直至满足约束条件。
在一些实施例中，参见图4所示，获取到所述监控图像的清晰度值后，还包括步骤S301-步骤S304：
步骤S301、根据获取的监控图像的清晰度值，计算与清晰度标准阈值的清晰度差值；
步骤S302、若清晰度差值大于调焦约束差值，触发自动调焦；
步骤S303、遍历预设的清晰度差值与焦距矫正值的对照表，查询所述清晰度差值对应的焦距矫正值；
步骤S304、基于所述焦距矫正值启动安防监控设备内调焦马达，启动马达进行自动调焦。
在进行调整时，根据前述计算的清晰度差值查表获得对应的焦距矫正值进行对焦矫正调整即可。另外，调焦后验证人脸特征图像的清晰度是否符合清晰度标准阈值，若符合清晰度标准阈值，将调焦后的焦距设定为基准焦距。
在一些实施例中，获取到所述监控图像的亮度后，还包括：
得到所述监控图像的亮度后，计算与约束条件上下限亮度的亮度差值；
根据亮度差值计算光源补偿设备的亮度调节范围，并控制光源补偿设备对目标区域补偿光照，调整外界环境光至预设范围内。
本实施例通过安防监控影像分帧处理后，基于图像感知模型获取监控图像的画质参数，与约束条件对比后，对超出约束条件的图像进行修正，计算目标修正变量并对安防监控设备的摄像头调焦以及调整光源补偿设备对目标区域补偿光照，基于环境感知对安防监控图像补偿处理，保证安防监控拍摄的影像的清晰效果，在保证清晰度符合标准的情况下，自动触发对图像修正以及对焦、补偿光照调整，在满足约束条件下，减少频繁的对焦以及光源调整动作。
应该理解的是，上述虽然是按照某一顺序描述的，但是这些步骤并不是必然按照上述顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，本实施例的一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
需要注意的是，上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
图5是本申请实施例提供的一种基于环境感知的安防监控图像补偿处理系统的结构示意图。该系统可有软件和/或硬件实现，一般集成在计算机设备中。如图5所示，该系统可以包括：
图像获取模块100，用于基于安防监控设备获取目标区域的安防监控影像，对获取的安防监控影像进行分帧处理，获取连续帧的监控图像；
画质参数获取模块200，用于将连续帧的监控图像输入至图像感知模型，以获取监控图像中的画质参数，其中，所述画质参数包括所述监控图像的像素亮度值以及清晰度值；
修正计算模块300，用于基于构造的包含图像亮度、图像清晰度的约束条件对所述监控图像进行判断，若超出约束条件范围，则对所述监控图像进行修正处理，基于监控图像的像素亮度值以及清晰度值与标准阈值的差值获得目标修正变量；
补偿处理模块400，用于根据所述目标修正变量确定亮度增强数据以及清晰度损失像素值对所述监控图像进行调节安防监控设备的亮度补偿比例以及安防监控设备的焦距，获取清晰的安防监控图像。
本申请实施例的技术方案提供一种基于环境感知的安防监控图像补偿处理系统，通过安防监控影像分帧处理后，基于图像感知模型获取监控图像的画质参数，与约束条件对比后，对超出约束条件的图像进行修正，计算目标修正变量并对安防监控设备的摄像头调焦以及调整光源补偿设备对目标区域补偿光照，基于环境感知对安防监控图像补偿处理，保证安防监控拍摄的影像的清晰效果，在保证清晰度符合标准的情况下，自动触发对图像修正以及对焦、补偿光照调整，在满足约束条件下，减少频繁的对焦以及光源调整动作。
以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到至少两个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本申请实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本发明的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
本实施例还提供一种计算机设备，如图6所示，该计算机设备包括多个计算机设备，在实施例中基于环境感知的安防监控图像补偿处理系统的组成部分可分散于不同的计算机设备中，计算机设备可以是执行程序的智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器(包括独立的服务器，或者多个服务器所组成的服务器集群)等。本实施例的计算机设备至少包括但不限于：可通过系统总线相互通信连接的存储器1001、处理器1002。需要指出的是，图6仅示出了具有组件存储器1001和处理器1002的计算机设备，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
本实施例中，存储器1001(即可读存储介质)包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，存储器1001可以是计算机设备的内部存储单元，例如该计算机设备的硬盘或内存。在另一些实施例中，存储器1001也可以是计算机设备的外部存储设备，例如该计算机设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。当然，存储器1001还可以既包括计算机设备的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，存储器1001通常用于存储安装于计算机设备的操作系统和各类应用软件，例如实施例的基于环境感知的安防监控图像补偿处理系统等。此外，存储器1001还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
处理器1002在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器1002通常用于控制计算机设备的总体操作。本实施例中，处理器1002用于运行存储器1001中存储的程序代码或者处理数据。本实施例计算机设备的多个计算机设备的处理器1002共同执行计算机程序时实现实施例的基于环境感知的安防监控图像补偿处理方法，该方法包括：
基于安防监控设备获取目标区域的安防监控影像，对获取的安防监控影像进行分帧处理，获取连续帧的监控图像；
将连续帧的监控图像输入至图像感知模型，以获取监控图像中的画质参数，其中，所述画质参数包括所述监控图像的像素亮度值以及清晰度值；
基于构造的包含图像亮度、图像清晰度的约束条件对所述监控图像进行判断，若超出约束条件范围，则对所述监控图像进行修正处理，基于监控图像的像素亮度值以及清晰度值与标准阈值的差值获得目标修正变量；
根据所述目标修正变量确定亮度增强数据以及清晰度损失像素值对所述监控图像进行调节安防监控设备的亮度补偿比例以及安防监控设备的焦距，获取清晰的安防监控图像。
通过以上的实施方式的描述，本领域普通技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可匹配存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。
本申请的实施例还提供一种计算机可读存储介质，如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘、服务器、App应用商城等等，其上存储有计算机程序，程序被处理器执行时实现相应功能。本实施例计算机可读存储介质存储实施例的基于环境感知的安防监控图像补偿处理系统10，被处理器执行时实现实施例的基于环境感知的安防监控图像补偿处理方法，该方法包括：
基于安防监控设备获取目标区域的安防监控影像，对获取的安防监控影像进行分帧处理，获取连续帧的监控图像；
将连续帧的监控图像输入至图像感知模型，以获取监控图像中的画质参数，其中，所述画质参数包括所述监控图像的像素亮度值以及清晰度值；
基于构造的包含图像亮度、图像清晰度的约束条件对所述监控图像进行判断，若超出约束条件范围，则对所述监控图像进行修正处理，基于监控图像的像素亮度值以及清晰度值与标准阈值的差值获得目标修正变量；
根据所述目标修正变量确定亮度增强数据以及清晰度损失像素值对所述监控图像进行调节安防监控设备的亮度补偿比例以及安防监控设备的焦距，获取清晰的安防监控图像。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。
存储介质：任何的各种类型的存储器设备或存储设备。术语“存储介质”旨在包括：安装介质，例如CD-ROM、软盘或磁带系统；计算机系统存储器或随机存取存储器，诸如DRAM、DDRRAM、SRAM、EDORAM，兰巴斯(Rambus)RAM等；非易失性存储器，诸如闪存、磁介质(例如硬盘或光存储)；寄存器或其它相似类型的存储器元件等。存储介质可以还包括其它类型的存储器或其组合。另外，存储介质可以位于程序在其中被执行的第一计算机系统中，或者可以位于不同的第二计算机系统中，第二计算机系统通过网络(诸如因特网)连接到第一计算机系统。第二计算机系统可以提供程序指令给第一计算机用于执行。术语“存储介质”可以包括可以驻留在不同位置中(例如在通过网络连接的不同计算机系统中)的两个或更多存储介质。存储介质可以存储可由一个或多个处理器执行的程序指令(例如具体实现为计算机程序)。
当然，本申请实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的基于环境感知的安防监控图像补偿处理方法操作，还可以执行本申请任意实施例所提供的基于环境感知的安防监控图像补偿处理方法中的相关操作。
以上仅为本申请的优选实施例，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 (6)
1.一种基于环境感知的安防监控图像补偿处理方法，其特征在于，包括：
基于安防监控设备获取目标区域的安防监控影像，对获取的安防监控影像进行分帧处理，获取连续帧的监控图像；
将连续帧的监控图像输入至图像感知模型，以获取监控图像中的画质参数，其中，所述画质参数包括所述监控图像的像素亮度值以及清晰度值；
基于构造的包含图像亮度、图像清晰度的约束条件对所述监控图像进行判断，若超出约束条件范围，则对所述监控图像进行修正处理，基于监控图像的像素亮度值以及清晰度值与标准阈值的差值获得目标修正变量；
根据所述目标修正变量确定亮度增强数据以及清晰度损失像素值对所述监控图像进行调节安防监控设备的亮度补偿比例以及安防监控设备的焦距，获取清晰的安防监控图像；
其中，将连续帧的监控图像输入至图像感知模型，以获取监控图像中的画质参数时，包括：
将输入的监控图像进行图像亮度计算，求取监控图像的图片亮度；
基于Tenengrad梯度方法利用Sobel算子分别计算所述监控图像的水平和垂直方向的梯度，求取处理后图像的平均灰度值，利用平均灰度值表征所述监控图像的清晰度值；
获取到所述监控图像的清晰度值后，还包括：
根据获取的监控图像的清晰度值，计算与清晰度标准阈值的清晰度差值；
若清晰度差值大于调焦约束差值，触发自动调焦；
遍历预设的清晰度差值与焦距矫正值的对照表，查询所述清晰度差值对应的焦距矫正值；
基于所述焦距矫正值启动安防监控设备内调焦马达，启动马达进行自动调焦；
获取到所述监控图像的亮度后，还包括：
得到所述监控图像的亮度后，计算与约束条件上下限亮度的亮度差值；
根据亮度差值计算光源补偿设备的亮度调节范围，并控制光源补偿设备对目标区域补偿光照，调整外界环境光至预设范围内；
其中，若超出约束条件范围，则对所述监控图像进行修正处理，包括：
将获取的监控图像的亮度与约束条件中的图像亮度对比，若超出约束条件的下限亮度范围，则将所述监控图像的亮度设置为所述下限亮度；若超出约束条件的上限亮度范围，则将所述监控图像的亮度设置为所述上限亮度，得到亮度修正后的监控图像；
将求取的监控图像的清晰度值与约束条件中的图像清晰度对比，若超出约束条件范围，基于直方图均衡化对所述监控图像增强处理，将监控图像的灰度图从当前灰度区间均匀分布到整个灰度空间中，对所述监控图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，直至满足约束条件。
2.根据权利要求1所述的基于环境感知的安防监控图像补偿处理方法，其特征在于，所述安防监控设备获取目标区域的安防监控影像时，默认状态下，所述安防监控影像的获取基于所述安防监控设备的相机摄镜头基准焦距拍摄采集。
3.根据权利要求2所述的基于环境感知的安防监控图像补偿处理方法，其特征在于，所述安防监控设备还包括雷达以及光敏传感器件，所述雷达用于在监测到目标区域移动物体时，开启摄像头，通过摄像头获取目标区域移动物体的安防监控影像；
所述光敏传感器件用于实时测量目标区域的外界环境光，并判断外界环境光是否属于预设范围内。
4.根据权利要求3所述的基于环境感知的安防监控图像补偿处理方法，其特征在于，若光敏传感器件测量的外界环境光低于预设范围时，通过控制光源补偿设备对目标区域补偿光照，调整外界环境光至预设范围内。
5.根据权利要求4所述的基于环境感知的安防监控图像补偿处理方法，其特征在于，求取监控图像的图片亮度时，包括：
识别输入的监控图像的原始的RGB，基于所述监控图像中像素的R、G、 B值得到所述监控图像的RGB分量；
采用imread函数将图片转换到HSL空间，循环转换，求取一组连续帧图片亮度均值；
根据所述图片亮度均值循环修正所有图片的亮度，然后把超过上下限的亮度设置为对应的上下限亮度，并把图像转换回RGB空间，得到所述监控图像的亮度以及修正后的监控图像。
6.一种基于环境感知的安防监控图像补偿处理系统，其特征在于，基于权利要求1-5中任意一项所述基于环境感知的安防监控图像补偿处理方法进行图像补偿处理，所述基于环境感知的安防监控图像补偿处理系统，包括：
图像获取模块，用于基于安防监控设备获取目标区域的安防监控影像，对获取的安防监控影像进行分帧处理，获取连续帧的监控图像；
画质参数获取模块，用于将连续帧的监控图像输入至图像感知模型，以获取监控图像中的画质参数，其中，所述画质参数包括所述监控图像的像素亮度值以及清晰度值；
修正计算模块，用于基于构造的包含图像亮度、图像清晰度的约束条件对所述监控图像进行判断，若超出约束条件范围，则对所述监控图像进行修正处理，基于监控图像的像素亮度值以及清晰度值与标准阈值的差值获得目标修正变量；
补偿处理模块，用于根据所述目标修正变量确定亮度增强数据以及清晰度损失像素值对所述监控图像进行调节安防监控设备的亮度补偿比例以及安防监控设备的焦距，获取清晰的安防监控图像。
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