基于视频内容的亮度自动增益调节方法及摄像机转让专利
申请号 : CN202010175587.5
文献号 : CN111372008B
文献日 : 2021-06-25
发明人 : 周瑞 , 刘小宇
申请人 : 深圳市睿联技术股份有限公司
摘要 :
权利要求 :
1.一种基于视频内容的亮度自动增益调节方法,应用于摄像机,其特征在于,包括以下步骤,
步骤一,按照预设的增益值列表,为图像传感器配置第一增益值;
步骤二,摄像机在所述第一增益值条件下捕捉一帧图像后,对该图像的亮度分量进行频域变换获取频域数据;
步骤三,设置一固定百分比值,对所述频域数据中的高频信息分量按照所述百分比值进行数量筛选并对筛选出的数据进行累加求和,获得第一高频信息累加值;
步骤四,按照预设的增益值排列顺序,逐个选取增益值,每次选取的增益值用于重新配置到所述图像传感器中以循环执行所述步骤二至三,直到穷尽所述增益值列表中的所有增益值,以获得与增益值数量相匹配的多个高频信息累加值;
步骤五,从所述多个高频信息累加值中选取出最大值,将所述最大值所对应的增益值用于所述图像传感器的增益调节。
2.根据权利要求1所述的基于视频内容的亮度自动增益调节方法,其特征在于,所述增益值列表包括,
将所述图像传感器所支持的合法增益值区间,按照一个固定的调节档位进行划分,以获得所述增益值列表,其中,每档增益值只排列一次。
3.根据权利要求1所述的基于视频内容的亮度自动增益调节方法,其特征在于,所述频域变换包括傅里叶变换。
4.根据权利要求1所述的基于视频内容的亮度自动增益调节方法,其特征在于,所述固定百分比值为10%。
5.根据权利要求1所述的基于视频内容的亮度自动增益调节方法,其特征在于,所述增益值排列顺序包括,
随机排列;
或者,升序排列;
或者,降序排列;
或者,以所述图像传感器的默认增益值为起点,其余增益值按照与所述默认增益值之差值的绝对值进行升序排列。
6.根据权利要求1所述的基于视频内容的亮度自动增益调节方法,其特征在于,当所述图像传感器启动时,启动所述亮度自动增益调节方法。
7.根据权利要求1所述的基于视频内容的亮度自动增益调节方法,其特征在于,当所述摄像机上的光线传感器检测到环境光变化超过预设值时,启动所述亮度自动增益调节方法。
8.根据权利要求1所述的基于视频内容的亮度自动增益调节方法,其特征在于,所述摄像机在工作时,周期性地执行所述亮度自动增益调节方法。
9.一种摄像机,其特征在于,所述摄像机通过权利要求1至8中任一所述的基于视频内容的亮度自动增益调节方法进行亮度自动增益调节。
说明书 :
基于视频内容的亮度自动增益调节方法及摄像机
技术领域
背景技术
增益。目前主流的增益调节方式为平均亮度,权重亮度以及亮度直方图三种。平均亮度法是
将全画幅亮度的均值来进行增益计算,目标画面较小或者局部范围亮度很高时,无法取得
满意的效果,比如逆光、夜晚等场景;权重亮度法通过交互的方式标定用户感兴趣的区域,
增加用户感兴趣区域的权重,从而获得效果较好的曝光,但是需要用户手动参与,操作上较
为复杂;亮度直方图法通过计算曝光画面的直方图分部,结合对于阈值的判断,可以有效的
防止过度曝光或者曝光不足的问题,但是这种方法又不能针对用户感兴趣的区域进行准确
曝光。
发明内容
兴趣区域,获得更为优质的曝光效果。
相匹配的高频信息累加值。
好且全面的反映图像内容细节的丰富程度,这种方式可以达到无需手动对焦的条件下,曝
光增益参数更加贴合用户感兴趣的区域,从而取得绝大部分场景下较为满意的曝光效果。
附图说明
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性的前提下,还可
以根据这些附图获得其他的附图。
具体实施方式
本发明的一部分实施例,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
员在没有作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。
累加值;
时候可以通过用户手动对焦感兴趣的图像区域而调节曝光增益,摄像机类产品在安装后则
存在于用户交互较少的问题,暨用户不能时刻去手动聚焦画面中感兴趣的区域。目前也有
厂家运用AI人脸识别技术来辅助摄像机自动对焦以提高增益的准确性,但是摄像机类监控
产品,除了针对人脸的对焦外,往往还存在其他无人脸画面时的对焦处理难题,比如当画面
中出现动物等,普适应还有进一步的提升空间。
好且全面的反映图像内容细节的丰富程度。通过将预设的增益值列表轮换配置到图像传感
器中,并使用同一百分比将频域数据中相同比例的高频信息进行筛选,筛选后将其累加为
高频信息累加值,可以获得与增益值数量相匹配的高频信息累加值,再将该组高频信息累
加值中的最大值取出,以该最大对应的增益值作为摄像机的增益值。这种方式可以达到无
需手动对焦的条件下,曝光增益参数更加贴合用户感兴趣的区域,从而取得绝大部分场景
下较为满意的曝光效果。
表中则是64个调节档位,同理,若以2dB的调节档位来进行划分,所获得的增益值列表中则
存在32个增益值档位,若以7dB的调节档位来进行划分,所获得的增益值列表中则存在10个
增益值档位。
所提供的调节方法对于算法开销以及画面收敛时间所带来的负担,因此,根据不同的图像
传感器并结合该类摄像机对于画面质量的要求,适应性的进行增益值列表的预设,是一件
较为关键的事情。
使用其他变换方式将图像上的高频分量进行筛选。
们常说的边缘(轮廓),图像中的低频分量,指的是图像强度(亮度/灰度)变换平缓的地方,
也就是大片色块的地方。因此,我们可以通过频域数据来表针一帧图像中主要的细节画面
区域,而该区域往往是用户所最为感兴趣的区域。
各像素点或者宏块的频域信号幅度。如图3中所示,为现有技术中频域信号幅度三维示意
图,在将图像进行频域变换后,在三维坐标系中则可以将该图像各个像素点或者宏块的频
域信号幅度表征出来。这里需要说明的是,如图3中Z轴所示的频域信号幅度是一个相对值
而非绝对值,无需相应的单位对之进行表征。
一帧图像上的像素点数量或者宏块数量,Y轴代表该像素点或者宏块的频域信号幅度,我们
将百分比值设置为10%,既可以将该帧图像的整个频域坐标系中TOP10%的高频信号分量
筛选出来。以一帧1960*1080P的图片为例,如果使用像素点的方式来筛选高频信息,像素点
的总数量为2116800,我们则需要将频域信号幅度最大的211680(10%)个像素点的频率数
据进行累加求和,此外,也可以将该图像划分为一定数量的宏块来进行高频信息的筛选,例
如将一帧1960*1080P划分为196*108=21168数量的宏块,则选取其中2117个高频宏块的值
来进行求和获得高频信息累加值,相关算法细节此处不再赘述。
更好筛选效果的可能。
29dB,36dB,43dB,50dB,57dB,64dB共计10个增益值档位。此时,为了使得图像传感器穷尽这
10个增益值档位,需要对该10个档位的增益值进行一个排序,其中分别存在随机、升序、降
序、或者以图像传感器的默认增益值为起点,向数字上最靠近该增益值的其他增益值进行
轮换。
的提供十分有效且贴切的曝光增益。因此,考虑到硬件开销以及收敛时间的问题,通常可以
将在图像传感器启动的初期、或者当环境亮度发生了较大的变化时,启动实施例中所提供
的亮度自动增益调节方法。或者,当摄像机在连续工作的场景中,预设一定的周期,让摄像
机周期性的执行该调节方法。
成任何一种附加的限制都是与本发明精神相违背的。
然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进
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
方案的范围。