CN116647760B - 用于目标检测的宽动态实现方法、装置、相机及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及成像及图像处理技术领域，提供一种用于目标检测的宽动态实现方法、装置、相机及存储介质，其中的方法包括：接收图像传感器转发的待检测图像；计算待检测图像的全图亮度均值和分区亮度均值，并确定后续一帧或多帧待检测图像的曝光参数；根据后续一帧或多帧待检测图像的曝光参数，获取后续一帧或多帧待检测图像；在每次获取目标图像后执行目标检测步骤，得到目标检测结果。该方法根据图像的全图亮度均值和分区亮度均值，动态调整图像曝光参数，针对类似强光源下的高亮以及阴影、逆光等环境，可以采集到更多的亮度信息，得到图像中更多的细节信息，且该过程不需要做图像融合，也不需要缓存图像，实现了图像中目标的快速、准确检测。

Description

用于目标检测的宽动态实现方法、装置、相机及存储介质

技术领域

本发明涉及成像及图像处理技术领域，尤其涉及一种用于目标检测的宽动态实现方法、装置、相机及存储介质。

背景技术

目前，受限于图像传感器的动态范围，成像时很难在摄像场景内亮暗差别对比强烈的环境下，既得到亮区的细节，又得到暗区的细节。由此发展出了宽动态技术，基于宽动态技术，能够在类似强光源下的高亮度区域及阴影、逆光等相对亮度较低的区域同时存在的情况下，拍摄出细节更全面的图像，从而利于全图中的目标检测。

现有宽动态技术主要包括两种：一种为在传感器内部实现两次曝光的图像融合；另一种为在处理器端做两次曝光的图像融合，从而得到一幅动态范围更广的图像。

上述两种方法的优点在于，都是以实现单幅图像宽动态效果更优。尤其适合应用于单做监控的应用场景，也适用于后端图像处理分析的应用场景，通过购买相应的宽动态传感器或做了宽动态融合算法的相机即可实现。

但这两种方法用于图像分析时，都是只能获取到融合后的图像，而这种两次曝光下的图像融合，融合过程通常会造成高亮过曝区和低亮曝光不足区的亮度信息与中间适中的亮度图像过渡不均衡，从而导致其边界处的目标检测出现偏差。

并且，对于仅用于目标检测的相机来说，只能限定的选用带有宽动态功能的图像传感器，或者购买有宽动态算法的相机，而这种相机由于其融合算法图像编解码传输导致图像计算滞后严重（至少4帧图像），影响整体目标检测、识别速度。

因此，如何解决现有宽动态技术进行目标检测时，功能比较局限，速度慢且准确度不高的问题，显得十分必要。

发明内容

本发明提供一种用于目标检测的宽动态实现方法、装置、相机及存储介质，用以克服现有宽动态技术进行目标检测时，功能比较局限，速度慢且准确度不高的缺陷，实现图像中目标的快速、准确检测。

一方面，本发明提供一种用于目标检测的宽动态实现方法，包括：接收图像传感器转发的待检测图像；计算所述待检测图像的全图亮度均值和分区亮度均值，并确定后续一帧或多帧待检测图像的曝光参数；根据所述后续一帧或多帧待检测图像的曝光参数，获取所述第三帧图像或后续多帧待检测图像；其中，在每次获取目标图像后执行目标检测步骤，得到目标检测结果，所述目标图像包括所述后续一帧或多帧待检测图像。

进一步地，所述在每次获取目标图像后执行目标检测步骤，具体包括：获取所述目标图像的全图亮度均值和各个分区亮度均值之间的亮度差值；确定所述全图亮度均值处于预设亮度范围，且所述亮度差值均低于设定亮度差值；采用第一目标检测模式进行目标检测，得到所述目标检测结果。

进一步地，所述采用第一目标检测模式进行目标检测，包括：确定所述目标图像中的目标区域；计算所述目标区域的区域亮度均值；根据所述目标区域的区域亮度均值，确定所述目标区域的下一次曝光参数；根据所述目标区域的下一次曝光参数所得图像进行目标检测，得到所述目标检测结果。

进一步地，所述在每次获取目标图像后执行目标检测步骤，具体包括：获取所述目标图像的全图亮度均值和各个分区亮度均值之间的亮度差值；确定所述全图亮度均值处于预设亮度范围，且存在所述亮度差值高于设定亮度差值；采用第二目标检测模式进行目标检测，得到所述目标检测结果。

进一步地，所述采用第二目标检测模式进行目标检测，包括：确定存在目标分区亮度均值高于最高亮度阈值，或存在目标分区亮度均值低于最低亮度阈值；根据所述目标分区亮度均值，以及预先存储的亮度-曝光对应表，通过增加或减小曝光进行目标检测，得到目标检测结果；其中，所述目标分区亮度均值与所述全图亮度均值之间的亮度差值高于所述设定亮度差值。

进一步地，所述采用第二目标检测模式进行目标检测，包括：确定存在目标分区亮度均值高于最高亮度阈值，且存在目标分区亮度均值低于最低亮度阈值；根据所述目标分区亮度均值，穿插采集预设数量帧的高-低曝光图像；根据所述预设数量帧的高-低曝光图像进行目标检测，得到所述目标检测结果；其中，所述目标分区亮度均值与所述全图亮度均值之间的亮度差值高于所述设定亮度差值。

进一步地，通过任意阶低曝与任意阶高曝组合适用的方式，采集所述预设数量帧的高-低曝光图像；其中，所述任意阶低曝包括一阶低曝、二阶低曝和三阶低曝，所述任意阶高曝包括一阶高曝、二阶高曝和三阶高曝。

第二方面，本发明还提供一种用于目标检测的宽动态实现装置，包括：图像接收模块，用于接收图像传感器转发的待检测图像；数据处理模块，用于计算所述待检测图像的全图亮度均值和分区亮度均值，并确定后续一帧或多帧待检测图像的曝光参数；图像获取模块，用于根据所述后续一帧或多帧待检测图像的曝光参数，获取所述后续一帧或多帧待检测图像；目标检测模块，用于在每次获取目标图像后执行目标检测步骤，得到目标检测结果，所述目标图像包括所述后续一帧或多帧待检测图像。

第三方面，本发明还提供一种相机，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，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述的用于目标检测的宽动态实现方法。

第四方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的用于目标检测的宽动态实现方法。

本发明提供的一种用于目标检测的宽动态实现方法，通过接收图像传感器转发的待检测图像，计算待检测图像的全图亮度均值和分区亮度均值，并确定后续一帧或多帧待检测图像的曝光参数；根据后续一帧或多帧待检测图像的曝光参数，获取后续一帧或多帧待检测图像；其中，在每次获取目标图像后执行目标检测步骤，得到目标检测结果，目标图像包括后续一帧或多帧待检测图像。该方法采用普通的图像传感器采集图像，根据图像的全图亮度均值和分区亮度均值，动态调整图像的曝光参数，针对类似强光源下的高亮以及阴影、逆光等环境，可以采集到更多的亮度信息，进而得到图像中更多的细节信息，从而有效提升高亮区域和过暗区域目标检测的准确度，并且，由于此过程不需要做图像融合，也不需要缓存图像，不仅减少了计算时间，还避免了因图像融合导致亮度信息过渡失真的情形，进一步实现了图像中目标的快速、准确检测。

附图说明

为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作以简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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为本发明提供的用于目标检测的宽动态实现方法的执行主体交互示意图；

图2为本发明提供的用于目标检测的宽动态实现方法的流程示意图；

图3为本发明提供的用于目标检测的宽动态实现方法的第一目标检测模式示意图；

图4为本发明提供的用于目标检测的宽动态实现方法的第二目标检测模式示意图之一；

图5为本发明提供的用于目标检测的宽动态实现方法的第二目标检测模式示意图之二；

图6为本发明提供的用于目标检测的宽动态实现方法的整体路程示意图；

图7为本发明提供的用于目标检测的宽动态实现方法的效果示意图；

图8为本发明提供的用于目标检测的宽动态实现装置的结构示意图；

图9为本发明提供的相机的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，基于发展的宽动态技术，能够在类似强光源下的高亮度区域及阴影、逆光等相对亮度较低的区域同时存在的情况下，拍摄出细节更全面的图像，从而利于全图中的目标检测。

但是，现有宽动态技术在目标检测的过程中，一方面，图像融合时往往会出现亮-暗过渡不均衡的情况，会损失掉许多的图像细节信息，影响目标检测的准确度；另一方面，带有宽动态功能的图像传感器或带有宽动态算法的相机，功能比较局限，不能根据实际需求进行动态调整，且宽动态的图像融合过程使得图像计算滞后严重，目标检测的速度没有保证。

考虑及此，本发明提供了一种用于目标检测的宽动态实现方法，在对该方法进行详细描述之前，此处先对该方法所涉及执行主体之间的交互进行说明。

在本发明中，所涉及执行主体包括两个，即图像传感器端和处理器端，处理器端包括目标检测处理器端和曝光计算处理器端。

具体地，图1示出了本发明所提供的用于目标检测的宽动态实现方法的执行主体交互示意图。如图1所示，执行主体可以细分为图像传感器端、曝光计算处理器端以及目标检测处理器端。

其中，图像传感器端用于采集所需的图像帧，并将采集的图像帧转发给曝光计算处理器端；还用于接收曝光计算处理器端和目标检测处理器端分别转发的曝光参数，以根据接收的曝光参数进行下一帧或更多帧图像的采集。

曝光计算处理器端用于接收图像传感器端转发的图像帧，并计算图像帧的全图亮度均值和分区亮度均值，进而给出下一图像帧的曝光参数，将其转发给图像传感器端，以使图像传感器采集下一帧或更多帧图像。

需要说明的是，图1中的“n”为曝光计算处理端接收的第一帧图像，“m”可以根据实际情况进行设置，例如在一个实施例中，m最小为1帧，最大为6帧。

曝光计算处理器端还用于接收目标检测处理器端转发的当前的目标检测结果，在未检测到目标时，根据目标检测状态确定下一图像帧或更多图像帧的曝光参数，以使图像传感器采集下一帧或更多帧图像。

目标检测处理器端用于接收图像传感器端转发的图像帧，并对该图像帧进行目标检测，以得到相应的目标检测结果。在未检测到目标时，将目标检测结果转发给曝光计算处理器端；在检测到目标时，输出当前目标检测结果。

还需要说明的是，若需要对采集的图像帧进行显示，则会在显示之前，针对该图像帧进行全图亮度均值曝光处理，高曝光或低曝光图像通常不直接做显示。

为了显示端用户的良好体验，未作全图亮度均值曝光处理的高曝光图像或低曝光图像一般不做显示。

基于上述交互关系，本发明提出了一种用于目标检测的宽动态实现方法，具体地，图2示出了本发明所提供的用于目标检测的宽动态实现方法的流程示意图。如图2所示，该方法包括：

S210，接收图像传感器转发的待检测图像。

需要说明的是，本实施例所提供的用于目标检测的宽动态实现方法，以处理器端（包括曝光计算处理器端和目标检测处理器端）为执行主体进行撰写并描述。

容易理解的是，可以采用传统的、普通的图像传感器采集待检测图像，然后将采集的待检测图像转发给曝光计算处理器端，曝光计算处理器端接收到第一帧图像后，开始计算待检测图像的全图亮度均值和分区亮度均值。

其中，接收图像传感器转发的待检测图像，待检测图像可以为处理器端接收的第一帧图像，也可以为处理器端接收的第一帧图像的任意帧图像，在此不作具体限定。

需要说明的是，处理器端接收的第一帧图像为图像传感器端采集的第n帧。

具体地，以图像传感器端采集的第n帧作为开始，这是因为在前需要进行系统的初始化，处理器端接收图像需要等到整机驱动加载完成应用层启动之后，而在驱动加载启动期间，图像传感器已经输出n帧图像，但应用层并没有开始接收和处理分析。

当处理器端接收的待检测图像为其接收到的第一帧图像时，由于第一帧图像对应的曝光参数没有任何参照基准，导致第一帧图像的全图亮度均值不太适中，可能存在偏亮或偏暗的情况。

考虑及此，在一个优选的实施例中，接收到第一帧图像（待检测图像）之后，计算得到第一帧图像的全图亮度均值，并根据第一帧图像的全图亮度均值，计算出全图亮度适中的曝光参数，进而将计算得到的曝光参数转发给图像传感器端，图像传感器端根据全图亮度适中的曝光参数进行均值曝光，采集得到第二帧图像，并将其转发给曝光计算处理器端。将第二帧图像作为更合适的待检测图像，应用于后续步骤。

计算第一帧图像（待检测图像）的全图亮度均值，通常来说，相机的原始数据类型为YUV格式，其中，Y为亮度分量，U和V为色度分量，Y通道的平均值即为图像对应的全图亮度均值。

若图像数据类型为RGB，则需要首先计算得到R、G、B这三个通道的均值，进而计算得到图像对应的全图亮度均值。

S220，计算待检测图像的全图亮度均值和分区亮度均值，并确定后续一帧或多帧待检测图像的曝光参数；

S230，根据后续一帧或多帧待检测图像的曝光参数，获取后续一帧或多帧待检测图像。

可以理解的是，在步骤S210接收图像传感器转发的待检测图像之后，曝光计算处理器端就接收到的待检测图像同时进行全图亮度均值计算和分区亮度均值计算，得到待检测图像的全图亮度均值和分区亮度均值，全图亮度均值有一个，分区亮度均值有多个。

具体地，根据待检测图像的总分辨率进行图像分区，每个分区对应有设定的像素点。根据全图中各个像素点的亮度值，计算得到待检测图像的全图亮度均值，以及，根据每个分区中各个像素点的亮度值，计算得到待检测图像中每个分区对应的分区亮度均值。

需要说明的是，对于待检测图像，图像分区数量可以根据实际需求进行划分，在此不作具体限定。

例如，在一个具体的实施例中，第二帧图像的分辨率为1920*1080，将其划分为16*9个分区，每个分区包含120*120个像素点，计算得到16*9个分区对应的分区亮度均值，以及一个全图亮度均值。

计算待检测图像的全图亮度均值和分区亮度均值的目的，是为了在全图亮度适中的情况下，查看待检测图像中是否存在高亮过曝区和/或曝光不足的暗区，且能够明确区域位置，以便于进行目标检测。

在计算得到待检测图像的全图亮度均值和分区亮度均值的情况下，可以确定后续一帧或多帧待检测图像的曝光参数。具体地，若待检测图像中存在高亮过曝区和低曝过暗区中的任意一项或两项，则根据待检测图像的全图亮度均值，以及高亮过曝区和/或低曝过暗区的分区亮度均值，确定后续多帧待检测图像的曝光参数；若待检测图像中不存在高亮过曝区和低曝过暗区，则根据待检测图像的全图亮度均值，确定后续一帧待检测图像的曝光参数。

在步骤S230曝光计算处理器端确定后续一帧或多帧待检测图像的曝光参数的基础上，将计算得到的曝光参数转发给图像传感器端，图像传感器端根据后续一帧待检测图像的曝光参数，采集后续一帧待检测图像，或者，根据或许多帧待检测图像的曝光参数，采集后续多帧待检测图像。

图像传感器端采集后续一帧或多帧待检测图像后，将其转发给曝光计算处理器端。

S250，在每次获取目标图像后执行目标检测步骤，得到目标检测结果，目标图像包括上述后续一帧或多帧待检测图像。

可以理解的是，在步骤S230获取后续一帧或多帧待检测图像的基础上，针对全图进行目标检测，得到相应的目标检测结果。

其中，目标可以为待检测图像中的任一特定或不特定对象，例如可以为车牌号、人脸或建筑物，在此不作具体限定。

目标检测结果可以当前目标检测状态，即检测到目标或未检测到目标的文本提示（或语音提示），也可以为附带有检测目标的图像，在此不做具体限定。

具体地，以后续一帧图像为第二帧图像为例（后续多帧待检测图像的处理过程类似），根据第二帧图像的全图亮度均值和分区亮度均值，可以知晓全图亮度均值与各个分区亮度均值之间的差异是否明显，对此可以设定一个差异值，超过该设定差异值，则差异明显，反之则差异不大。

在全图亮度均值与分区亮度均值差别不大的情况下，不论当前帧图像（目标图像）是否检测到目标，都还以全图亮度均值计算下一帧图像的曝光参数，获取下一帧图像，以此循环采图并计算，直至检测到目标，则输出目标检测结果。

在全图亮度均值与分区亮度均值差别较大的情况下，也即，第二帧图像中存在高亮过曝区和/或曝光不足的暗区，此时需要分别对高亮过曝区和/或曝光不足的暗区进行曝光调整（可以通过查表或穿插曝光采集更多图像帧的方式来实现），以进行目标检测，得到目标检测结果。

需要说明的是，对于每一目标图像，都会去计算其对应的全图亮度均值和分区亮度均值，以确定相应的曝光参数，获取相应的图像，进而进行目标检测，得到相应的目标检测结果。

在步骤S240中，是以每次获取目标图像后进行目标检测的实时情况，决定后续是否需要穿插采集更多帧高爆或低曝图像，以利于目标检测，得到准确的目标检测结果。

在本实施例中，通过接收图像传感器转发的待检测图像，计算待检测图像的全图亮度均值和分区亮度均值，并确定后续一帧或多帧待检测图像的曝光参数；进而根据后续一帧或多帧待检测图像的曝光参数，获取后续一帧或多帧待检测图像；其中，在每次获取目标图像后执行目标检测步骤，得到目标检测结果，目标图像包括后续一帧或多帧待检测图像。该方法采用普通的图像传感器采集图像，根据待检测图像的全图亮度均值和分区亮度均值，动态调整图像的曝光参数，针对类似强光源下的高亮以及阴影、逆光等环境，可以采集到更多的亮度信息，进而得到图像中更多的细节信息，从而有效提升高亮区域和过暗区域目标检测的准确度，并且，由于此过程不需要做图像融合，也不需要缓存图像，不仅减少了计算时间，还避免了因图像融合导致亮度信息过渡失真的情形，进一步实现了图像中目标的快速、准确检测。

在上述实施例的基础上，进一步地，在每次获取目标图像后执行目标检测步骤，具体包括：获取目标图像的全图亮度均值和各个分区亮度均值之间的亮度差值；确定全图亮度均值处于预设亮度范围，且亮度差值均低于设定亮度差值；采用第一目标检测模式进行目标检测，得到目标检测结果。

可以理解的是，获取目标图像之后执行目标检测步骤，具体地，计算目标图像的全图亮度均值与每一个分区亮度均值之间的亮度差值，并将全图亮度均值与预设亮度范围进行比对，以及，将全图亮度均值与每一个分区亮度均值之间的亮度差值，与设定亮度差值进行比较，根据两个比较结果，选择对应的目标检测模型进行目标检测，以得到目标检测结果。

其中，亮度差值定义为一个正值，当实际亮度差值为负时，亮度差值取实际亮度差值的绝对值。预设亮度范围和亮度差值的数值可以根据实际情况进行设置，在此不作具体限定。

确定全图亮度均值处于预设亮度范围，是为了保证目标图像的全图亮度均值是适中的。如果目标图像的全图亮度均值超出了预设亮度范围的最高值，或者低于了预设亮度范围的最低值，则相应说明目标图像整体是高亮过曝或低曝过暗，此时无法有效地进行目标检测。

在确定全图亮度均值未处于预设亮度范围的情况下，需要首先根据当前的全图亮度均值进行曝光参数的调整，以使目标图像的全图亮度均值适中，

在确定全图亮度均值处于预设亮度范围的情况下，确定全图亮度均值与各个分区亮度均值之间的亮度差值均低于设定亮度差值，在此情况下，说明目标图像全图亮度均值适中，且其中不存在高亮过曝区或低曝过暗区，能够就当前目标图像直接做目标检测。

作为优选的，可以在目标图像的基础上，采用第一目标检测模式进行目标检测，得到目标检测结果。

具体地，图3示出了本发明所提供的用于目标检测的宽动态实现方法的第一目标检测模式示意图。

如图3所示，采用第一目标检测模式进行目标检测，包括：确定目标图像中的目标区域；计算目标区域的区域亮度均值；根据目标区域的区域亮度均值，确定目标区域的下一次曝光参数；根据目标区域的下一次曝光参数所得图像进行目标检测，得到目标检测结果。

容易理解的是，虽然根据上述目标图像即可以直接做目标检测，且也能检测到实际目标，得到目标检测结果，但是，可能目标所在区域的亮度效果并不是最佳，可进一步调整。

展开地，划定目标像中目标所在区域即目标区域，对该区域做区域亮度均值计算，得到区域亮度均值，而后根据目标区域的区域亮度均值对目标区域做目标亮度加权，确定待输出图像的曝光参数，进而图像传感器端根据待输出图像的曝光参数，进行待输出图像的采集，得到目标检测结果。

在本实施例中，通过获取目标图像的全图亮度均值和各个分区亮度均值之间的亮度差值，并确定全图亮度均值处于预设亮度范围，且亮度差值均低于设定亮度差值，则采用第一目标检测模式进行目标检测，得到目标检测结果。该方法通过根据图像的全图亮度均值和分区亮度均值，动态调整图像的曝光参数，针对类似强光源下的高亮以及阴影、逆光等环境，可以采集到更多的亮度信息，进而得到图像中更多的细节信息，从而有效提升高亮区域和过暗区域目标检测的准确度，并且，由于此过程不需要做图像融合，也不需要缓存图像，不仅减少了计算时间，还避免了因图像融合导致亮度信息过渡失真的情形，进一步实现了图像中目标的快速、准确检测。

在上述实施例的基础上，进一步地，在每次获取目标图像后执行目标检测步骤，具体包括：获取目标图像的全图亮度均值和各个分区亮度均值之间的亮度差值；确定全图亮度均值处于预设亮度范围，且存在亮度差值高于设定亮度差值；采用第二目标检测模式进行目标检测，得到目标检测结果。

可以理解的是，在每次获取目标图像后执行目标检测步骤，具体地，计算目标图像的全图亮度均值与每一个分区亮度均值之间的亮度差值，并将全图亮度均值与预设亮度范围进行比对，以及，将全图亮度均值与每一个分区亮度均值之间的亮度差值，与设定亮度差值进行比较，根据两个比较结果，选择对应的目标检测模式进行目标检测，以得到目标检测结果。

在确定全图亮度均值处于预设亮度范围的情况下，确定存在一个及以上的全图亮度均值与分区亮度均值之间的亮度差值高于设定亮度差值，在此情况下，说明目标图像的全图亮度均值适中，但是，目标图像中存在高亮过曝区和/或低曝过暗区，要想进行准确的目标检测，需要针对这些高亮过曝区和低曝过暗区一一进行目标检测，具体可以通过调整其对应的曝光参数来实现。

也即，在目标图像的全图亮度均值处于预设亮度范围，且存在亮度差值高于设定亮度差值的情况下，采用第二目标检测模式进行目标检测，得到目标检测结果。

亮度差值高于设定亮度差值的情况，可以为存在至少一个分区亮度均值远远高于全图亮度均值，此时该分区亮度均值对应的分区存在高亮过曝的情况；也可以为存在至少一个分区亮度均值远远低于全图亮度均值，此时该分区亮度均值对应的分区存在低曝过暗的情况。

在本实施例中，针对目标图像所划分的所有分区，可以仅存在高亮过曝区，也可以仅存在低曝过暗区，还可以同时存在高亮过曝区和低曝过暗区，在此不作具体限定。

在一个具体的实施例中，图4示出了本发明所提供的用于目标检测的宽动态实现方法的第二目标检测模式示意图之一。

如图4所示，采用第二目标检测模式进行目标检测，包括：确定存在目标分区亮度均值高于最高亮度阈值，或存在目标分区亮度均值低于最低亮度阈值；根据目标分区亮度均值，以及预先存储的亮度-曝光对应表，通过增加或减小曝光进行目标检测，得到目标检测结果。

容易理解的是，在该具体实施例中，针对目标图像所划分的所有分区中，仅存在高亮过曝或低曝过暗的情况，将高亮过曝区所在分区和低曝过暗区记为目标分区，目标分区对应的亮度均值为目标分区亮度均值。

具体地，当至少一个分区存在目标分区亮度均值高于最高亮度阈值时，说明目标分区亮度均值所在分区为高亮过曝区，此时，目标分区亮度均值超出了最高亮度阈值且呈阶梯变化，可以从预先存储的亮度-曝光对应表中找到目标分区亮度均值所对应的阶梯，确定在目标图像的基础上减小曝光，并确定对应的曝光参数，图像传感器端根据确定的曝光参数采集下一帧图像，并进行目标检测，得到目标检测结果。

当至少一个分区存在目标分区亮度均值低于最低亮度阈值时，说明目标分区亮度均值所在分区为低曝过暗区，此时，目标分区亮度均值低于了最低亮度阈值且呈阶梯变化，可以从预先存储的亮度-曝光对应表中找到目标分区亮度均值所对应的阶梯，确定在目标图像的基础上增加曝光，并确定对应的曝光参数，图像传感器端根据确定的曝光参数采集下一帧图像，并进行目标检测，得到目标检测结果。

其中，最高亮度阈值和最低亮度阈值可以根据实际环境进行设置，例如，以RGB888的8位数据来说，其亮度值区间为0~255，最高亮度阈值可以设为160，最低亮度阈值可以设为30，在此不作具体限定。

亮度-曝光对应表中存储着亮度与曝光参数之间的对应关系，包含多个亮度阶梯及其对应的曝光参数。在确定目标分区亮度均值的情况下，可以通过亮度-曝光对应表知晓目标分区亮度均值在全图亮度均值的基础上变化了几个阶梯，从而确定在第二帧图像的基础上做几阶低曝或高爆（比如，可以为一阶高/低曝、二阶高/低曝以及三阶高/低曝中的任意一项）。

具体的曝光方式可以如下：

1）一阶高曝+均值曝光；

2）二阶高曝+均值曝光；

3）三阶高曝+均值曝光；

4）一阶低曝+均值曝光；

5）二阶低曝+均值曝光；

6）三阶低曝+均值曝光。

其中，需要说明的是，每一阶高曝或低曝后的均值曝光，是考虑到需要对采集的图像帧进行显示的情况，在对图像进行显示之前，会针对该图像帧进行全图亮度均值曝光处理。

为了显示端用户的良好体验，未作全图亮度均值曝光处理的高曝光图像或低曝光图像一般不做显示。

亮度-曝光对应表中亮度阶梯的数量和大小可以根据实际情况进行设置，在此不作具体限定。

例如，目标图像的全图亮度均值适中，为130，目标分区亮度均值为180，假设亮度-曝光对应表中以每20为一个亮度阶梯，那么该目标分区亮度均值则处于第三个亮度阶梯，此时可以在目标图像的基础上，做三阶低曝，以求得更多亮度细节下的图像，完成目标检测。

在另一个具体的实施例中，图5示出了本发明所提供的用于目标检测的宽动态实现方法的第二目标检测模式示意图之二。

如图5所示，采用第二目标检测模式进行目标检测，包括：确定存在目标分区亮度均值高于最高亮度阈值，且存在目标分区亮度均值低于最低亮度阈值；根据目标分区亮度均值，穿插采集预设数量帧的高-低曝光图像；根据预设数量帧的高-低曝光图像进行目标检测，得到目标检测结果。

容易理解的是，在该具体实施例中，针对目标图像所划分的所有分区中，同时存在高亮过曝和低曝过暗的情况，将高亮过曝区所在分区和低曝过暗区均记为目标分区，目标分区对应的亮度均值为目标分区亮度均值。

具体地，针对目标图像划分的所有分区，存在分区亮度均值高于最高亮度阈值，同时存在分区亮度均值低于最低亮度阈值，面对同一图像中既存在高亮过曝区又存在低曝过暗区的情况，仅通过增加或减小曝光的方式进行目标检测是是不够的。

展开地，可以根据目标分区亮度均值进行穿插采集预设数量帧的高-低曝光图像，从而根据这些高-低曝光图像，获取更多亮度细节下的图像，以进行目标的准确检测，得到目标检测结果。

其中，最高亮度阈值与最低亮度阈值在前文已进行描述，在此不再展开。

高-低曝光图像包括高曝图像和低曝图像。预设数量可以根据实际情况设置，例如，在一个实施例中，穿插采集6帧高-低曝光图像。

通过穿插曝光方式采集上述预设数量帧高-低曝光图像，具体地，穿插曝光方式可以如下：

1）一阶高曝+一阶低曝+均值曝光；

2）二阶高曝+一阶低曝+均值曝光；

3）二阶低曝+一阶高曝+均值曝光；

4）二阶高曝+二阶低曝+均值曝光；

5）一阶高曝+三阶低曝+均值曝光；

6）二阶高曝+三阶低曝+均值曝光；

7）三阶高曝+一阶低曝+均值曝光；

8）三阶高曝+二阶低曝+均值曝光；

9）三阶高曝+三阶低曝+均值曝光。

通常来说，三阶情况较少。

根据上述可知，可以采用任意阶低曝与任意阶高曝组合适用的方式，采集预设数量帧的高-低曝光图像。其中，任意阶低曝包括一阶低曝、二阶低曝和三阶低曝，任意阶高曝包括一阶高曝、二阶高曝和三阶高曝。在本实施例中，通过获取目标图像的全图亮度均值和各个分区亮度均值之间的亮度差值，在确定全图亮度均值处于预设亮度范围，且存在亮度差值高于设定亮度差值的情况下，采用第二目标检测模式进行目标检测，得到目标检测结果。该方法通过根据图像的全图亮度均值和分区亮度均值，动态调整图像的曝光参数，针对类似强光源下的高亮以及阴影、逆光等环境，可以采集到更多的亮度信息，进而得到图像中更多的细节信息，从而有效提升高亮区域和过暗区域目标检测的准确度，并且，由于此过程不需要做图像融合，也不需要缓存图像，不仅减少了计算时间，还避免了因图像融合导致亮度信息过渡失真的情形，进一步实现了图像中目标的快速、准确检测。

图6示出了本发明所提供的用于目标检测的宽动态实现方法的整体路程示意图。

如图6所示，首先接收待检测图像，然后计算待检测图像的全图亮度均值和分区亮度均值，根据待检测的全图亮度均值和分区亮度均值确定后续一帧或多帧待检测图像的曝光参数。在每次获取目标图像之后，都会对目标图像执行目标检测步骤。

具体地，计算目标图像的全图亮度均值与各个分区亮度均值，以及目标图像的全图亮度均值与各个分区亮度均值的亮度差值，并将各个亮度差值与设定亮度差值作比较。

在所有亮度差值均小于设定亮度差值的情况下，采用第一目标检测模式进行目标检测，得到目标检测结果；在存在亮度差值高于设定亮度差值的情况下，采用第二目标检测模式进行目标检测。

需要说明的是，针对每一帧采集的图像，都会去计算其对应的全图亮度均值和分区亮度均值，并执行前述步骤，直至某一帧图像的全图亮度均值比较适中，且全图亮度均值与各个分区亮度均值的亮度差值均低于设定亮度差值，采用第一目标检测模式进行目标检测，得到目标检测结果。

另外，图7示出了本发明所提供的用于目标检测的宽动态实现方法的效果示意图。

如图7所示，以书桌为例，图7中的“A”图为正常灯光环境下对书桌进行全图均衡曝光得到的图像，确定了全图亮度均值处于预设亮度范围，“C”图为同一场景下存在局部高亮曝光的图像（即分区亮度均值高于最高亮度阈值），为了得到图“C”中高亮环境下目标检测的情况，对其进行了二阶低曝（第二目标检测模式），二阶低曝（1）参见图“D”，二阶低曝（2）参见图“E”，最后，在二阶低曝（2）的基础上进行全图均衡曝光，得到图“B”。

根据图7可以看出，对存在局部高亮曝光的图像进行二阶低曝，二阶低曝（1）和二阶低曝（2）能够体现出不同亮度信息下的图像信息，比如桌面上的键盘全貌、杯子、纸以及桌沿。

相较于二阶低曝（1），二阶低曝（2）亦能够体现出不同亮度信息下的图像信息，例如“E”图中纸上写的字或所作标记，这是二阶低曝（1）中无法检测到的信息。

最后，值得着重说明的是，本发明所提供的用于目标检测的宽动态实现方法，通过使用一个普通图像传感器，在不检测帧率的情况下，针对类似强光源下的高亮及阴影、逆光等环境，可以采集到更多的亮度信息，以增加对高亮和过暗区域的目标识别。图像不需要融合，不需要缓存图像，既可减少计算时间，又可以减少融合带来的亮度信息过渡失真。

还需要说明的是，在本方法中，使用软件动态调整曝光参数，产生多帧不同曝光的图像，最后得到一个目标检测结果（图像、文字和/或语音），可以适用于任意的摄像头，可根据应用场景优化，重点强化目标区域的曝光控制。

图8示出了本发明所提供的用于目标检测的宽动态实现装置的结构示意图。如图8所示，该装置包括：图像接收模块810，用于接收图像传感器转发的待检测图像；数据处理模块820，用于计算所述待检测图像的全图亮度均值和分区亮度均值，并确定后续一帧或多帧待检测图像的曝光参数；图像获取模块830，用于根据所述后续一帧或多帧待检测图像的曝光参数，获取所述后续一帧或多帧待检测图像；目标检测模块840，用于在每次获取目标图像后执行目标检测步骤，得到目标检测结果，所述目标图像包括所述后续一帧或多帧待检测图像。

在本实施例中，通过图像接收模块810，用于接收图像传感器转发的待检测图像；第二处理模块820，用于计算待检测图像的全图亮度均值和分区亮度均值，并确定后续一帧或多帧待检测图像的曝光参数；图像获取模块830，用于根据后续一帧或多帧待检测图像的曝光参数，获取后续一帧或多帧待检测图像；目标检测模块840，用于在每次获取目标图像后执行目标检测步骤，得到目标检测结果，目标图像包括后续一帧或多帧待检测图像。该装置采用普通的图像传感器采集图像，根据待检测图像的全图亮度均值和分区亮度均值，动态调整图像的曝光参数，针对类似强光源下的高亮以及阴影、逆光等环境，可以采集到更多的亮度信息，进而得到图像中更多的细节信息，从而有效提升高亮区域和过暗区域目标检测的准确度，并且，由于此过程不需要做图像融合，也不需要缓存图像，不仅减少了计算时间，还避免了因图像融合导致亮度信息过渡失真的情形，进一步实现了图像中目标的快速、准确检测。

需要说明的是，本实施例所提供的用于目标检测的宽动态实现装置，与上文描述的用于目标检测的宽动态实现方法可相互对应参照，在此不再赘述。

图9示例了一种相机的实体结构示意图，如图9所示，该相机可以包括：处理器（processor）910、通信接口（communications Interface）920、存储器（memory）930和通信总线940，其中，处理器910，通信接口920，存储器930通过通信总线940完成相互间的通信。处理器910可以调用存储器930中的逻辑指令，以执行用于目标检测的宽动态实现方法，该方法包括：接收图像传感器转发的待检测图像；计算所述待检测图像的全图亮度均值和分区亮度均值，并确定后续一帧或多帧待检测图像的曝光参数；根据所述后续一帧或多帧待检测图像的曝光参数，获取所述后续一帧或多帧待检测图像；其中，在每次获取目标图像后执行目标检测步骤，得到目标检测结果，所述目标图像包括所述后续一帧或多帧待检测图像。

此外，上述的存储器930中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明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）执行本发明各个实施例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。

另一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供的用于目标检测的宽动态实现方法，该方法包括：接收图像传感器转发的待检测图像；计算所述待检测图像的全图亮度均值和分区亮度均值，并确定后续一帧或多帧待检测图像的曝光参数；根据所述后续一帧或多帧待检测图像的曝光参数，获取所述后续一帧或多帧待检测图像；其中，在每次获取目标图像后执行目标检测步骤，得到目标检测结果，所述目标图像包括所述后续一帧或多帧待检测图像。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述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，或者也可以分布到多个网络单元上。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。

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各实施方式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。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，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）执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种用于目标检测的宽动态实现方法，其特征在于，包括：

接收图像传感器转发的待检测图像；

计算所述待检测图像的全图亮度均值和分区亮度均值，并确定后续一帧或多帧待检测图像的曝光参数；

根据所述后续一帧或多帧待检测图像的曝光参数，获取所述后续一帧或多帧待检测图像；

其中，在每次获取目标图像后执行目标检测步骤，得到目标检测结果，所述目标图像包括所述后续一帧或多帧待检测图像；

所述在每次获取目标图像后执行目标检测步骤，具体包括：

获取所述目标图像的全图亮度均值和各个分区亮度均值之间的亮度差值；

确定所述全图亮度均值处于预设亮度范围，且存在所述亮度差值高于设定亮度差值；

采用第二目标检测模式进行目标检测，得到所述目标检测结果；

所述采用第二目标检测模式进行目标检测，包括：

确定存在目标分区亮度均值高于最高亮度阈值，或存在目标分区亮度均值低于最低亮度阈值；

根据所述目标分区亮度均值，以及预先存储的亮度-曝光对应表，通过增加或减小曝光进行目标检测，得到目标检测结果；

其中，所述目标分区亮度均值与所述全图亮度均值之间的亮度差值高于所述设定亮度差值；

所述亮度-曝光对应表中存储有多个亮度阶梯及其对应的曝光参数。

2.根据权利要求1所述的用于目标检测的宽动态实现方法，其特征在于，所述在每次获取目标图像后执行目标检测步骤，具体包括：

获取所述目标图像的全图亮度均值和各个分区亮度均值之间的亮度差值；

确定所述全图亮度均值处于预设亮度范围，且所述亮度差值均低于设定亮度差值；

采用第一目标检测模式进行目标检测，得到所述目标检测结果。

3.根据权利要求2所述的用于目标检测的宽动态实现方法，其特征在于，所述采用第一目标检测模式进行目标检测，包括：

确定所述目标图像中的目标区域；

计算所述目标区域的区域亮度均值；

根据所述目标区域的区域亮度均值，确定所述目标区域的下一次曝光参数；

根据所述目标区域的下一次曝光参数所得图像进行目标检测，得到所述目标检测结果。

4.根据权利要求1所述的用于目标检测的宽动态实现方法，其特征在于，所述采用第二目标检测模式进行目标检测，包括：

确定存在目标分区亮度均值高于最高亮度阈值，且存在目标分区亮度均值低于最低亮度阈值；

根据所述目标分区亮度均值，穿插采集预设数量帧的高-低曝光图像；

根据所述预设数量帧的高-低曝光图像进行目标检测，得到所述目标检测结果；

其中，所述目标分区亮度均值与所述全图亮度均值之间的亮度差值高于所述设定亮度差值。

5.根据权利要求4所述的用于目标检测的宽动态实现方法，其特征在于，通过任意阶低曝与任意阶高曝组合适用的方式，采集所述预设数量帧的高-低曝光图像；

其中，所述任意阶低曝包括一阶低曝、二阶低曝和三阶低曝，所述任意阶高曝包括一阶高曝、二阶高曝和三阶高曝。

6.一种用于目标检测的宽动态实现装置，应用权利要求1-5中任一项所述的用于目标检测的宽动态实现方法，其特征在于，包括：

图像接收模块，用于接收图像传感器转发的待检测图像；

数据处理模块，用于计算所述待检测图像的全图亮度均值和分区亮度均值，并确定后续一帧或多帧待检测图像的曝光参数；

图像获取模块，用于根据所述后续一帧或多帧待检测图像的曝光参数，获取所述后续一帧或多帧待检测图像；

目标检测模块，用于在每次获取目标图像后执行目标检测步骤，得到目标检测结果，所述目标图像包括所述后续一帧或多帧待检测图像。

7.一种相机，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至5任一项所述的用于目标检测的宽动态实现方法的步骤。

8.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述的用于目标检测的宽动态实现方法的步骤。