一种自动曝光控制方法及电子设备

摘要

本发明提供了一种自动曝光控制方法及电子设备，该自动曝光控制方法包括以下步骤：计算当前图像亮度CurLuma；根据256段直方图，以图像饱和点数目不大于预设参考饱和点数目SaturateRefNum为标准，动态计算目标亮度TargetLuma；以当前图像亮度CurLuma与目标亮度TargetLuma及图像内容变化程度计算调整率AdjustRatio；根据调整率AdjustRatio对目标曝光量TargetExpIndex进行修正，并分配曝光时间和增益。通过本发明所示技术方案，克服了现有技术中的自动曝光方法中所存在的各种缺陷，尤其解决了不同亮度场景中自动曝光控制，提高了最终的成像照片中的曝光度被合理控制，从而显著地提高了成像质量。

权利要求

1.一种自动曝光控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、计算当前图像亮度CurLuma；

S2、根据256段直方图Histj，以图像饱和点数目不大于预设参考饱和点数目SaturateRefNum为标准，动态计算目标亮度TargetLuma；

S3、以当前图像亮度CurLuma与目标亮度TargetLuma及图像内容变化程度计算调整率AdjustRatio；

S4、根据调整率AdjustRatio对目标曝光量TargetExpIndex进行修正，并分配曝光时间和增益；

步骤S2包括以下步骤：

S201、判断当前图像亮度CurLuma是否小于预设目标亮度的下限与稳定范围的下限之间的差值；若是，执行步骤S202、将预设目标亮度的下限赋值至目标亮度TargetLuma，若否，执行步骤S203；

S203、判断当前图像亮度CurLuma是否大于预设目标亮度的上限与稳定范围的上限之和；若是，执行步骤S204、将预设目标亮度的上限赋值至目标亮度TargetLuma；若否，执行步骤S205；

S205、根据256段直方图Histj，计算参与统计的像素点总数目histPixelNum；

S206、根据预设参考饱和点数目百分比SaturateRefPer，计算预设参考饱和点数目SaturateRefNum；

S207、根据预设参考饱和点像素值SaturateRefBin，统计当前图像饱和点数目SaturateNum；

S208、判断当前图像饱和点数目SaturateNum是否大于预设参考饱和点数目SaturateRefNum；若是，执行步骤209、降低目标亮度TargetLuma并计算目标亮度TargetLuma；若否，执行步骤210；

S210、预估需要达到的预估目标亮度TmpTargetLuma；

S211、当达到预估目标亮度TmpTargetLuma时，判断预估饱和点数目TmpSaturateNum是否大于预设参考饱和点数目SaturateRefNum；

若是，则跳转执行步骤S209；

若否，执行步骤S212；

S212、将预估目标亮度TmpTargetLuma设定为目标亮度TargetLuma。

2.根据权利要求1所述的自动曝光控制方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下步骤：S101、将待处理图像划分成N个区块；

S102、计算每个区块的Ri、Gi、Bi分量均值，根据每个区块的Ri、Gi、Bi分量均值计算每个区块的亮度Lumai；

S103、对每个区块赋予权重weighti，对所有区块进行加权平均得到当前图像亮度CurLuma。

3.根据权利要求2所述的自动曝光控制方法，其特征在于，所述步骤S103中对每个区块赋予权重weighti，对所有区块进行加权平均得到当前图像亮度CurLuma的计算公式为：

4.根据权利要求1所述的自动曝光控制方法，其特征在于，所述步骤S206的计算公式如下：SaturateRefNum＝SaturateRefPer*histPixelNum；

其中，预设参考饱和点数目SaturateRefNum是图像饱和点数目的上限。

5.根据权利要求1所述的自动曝光控制方法，其特征在于，所述步骤S207的计算公式如下：

其中，参数j表示像素值大小，且j∈[SaturateRefBin,255]，参数Histj表示像素值为j的像素数目。

6.根据权利要求1所述的自动曝光控制方法，其特征在于，所述步骤S209中计算目标亮度TargetLuma的计算公式如下：TargetLuma＝CurLuma*(SaturateRefBin/TmpSaturateRefBin)；

其中，TmpSaturateRefBin为预估参考饱和点像素值。

7.根据权利要求1所述的自动曝光控制方法，其特征在于，所述步骤S210中，预估目标亮度TmpTargetLuma为预设目标亮度的上限与稳定范围的上限之和。

8.根据权利要求1所述的自动曝光控制方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下步骤：S31、计算当前图像亮度CurLuma与目标亮度TargetLuma所形成的亮度差得到初步调整率InitAdjustRatio；

S32、进行检测图像内容变化程度，得到运动系数MotionFactor；

S33、初步调整率叠加运动系数，得到调整率AdjustRatio。

9.根据权利要求1所述的自动曝光控制方法，其特征在于，所述步骤S4中根据调整率AdjustRatio对目标曝光量TargetExpIndex进行修正的计算公式为：TargetExpIndex＝AdjustRatio*CurExposureTime*CurGain；

其中，CurExposureTime为当前图像的曝光时间，CurGain是当前图像的增益。

10.一种电子设备(400)，其特征在于，包括：处理器(41)，与处理器(41)连接的至少一个存储器(42)；

所述存储器(42)存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被一处理器(41)读取并运行时，执行如权利要求1至9中任一项所述的自动曝光控制方法中的步骤。

说明书

一种自动曝光控制方法及电子设备

技术领域

[0001] 本发明涉及视频处理技术领域，尤其涉及一种自动曝光控制方法及电子设备。

背景技术

[0002] 自动曝光的目的是在不同的照明条件和场景中实现亮度级别的识别，并实时调节曝光参数，从而捕获的视频或图像在人眼看来亮度合适。为了达到这个目标，要调整镜头光
圈孔径，传感器曝光时间，传感器模拟增益和数字增益。该调节的过程称为自动曝光(Auto 
Exposure)。

[0003] 目前常用的自动曝光控制算法使用一个固定的目标亮度值作为调整目标，通过统计当前画面亮度信息，结合CMOS图像传感器的感光特性，线性调整前端传感器的曝光时间
和增益值，形成一个正反馈控制流程，最终使得当前画面亮度值收敛在设定的目标亮度值
的一定区间范围内作为稳定状态，以此保证场景画面亮度适中。

[0004] 现有技术中的曝光控制方法存在场景适应性差的缺点，因此无法实现各场景下不同的最佳亮度控制。在传统的自动曝光控制算法中，设置的固定目标亮度大多为调试和经
验得出的结果，基本可以满足大部分普通场景下的应用需求，但在更多情况下，各个场景的
独特性和差异性必然会导致其整体平均亮度并非固定不变，如若将所有场景收敛至相同的
固定目标亮度，很容易出现曝光过度或曝光不足从而导致图片质量欠佳的情况。

[0005] 另外自动曝光通常采用步进的控制方法，按照一定的方法来计算步长，达到逐步控制当前图像亮度趋于目标亮度的目的。调整步长过大，图像亮度趋向目标亮度速度较快，
但会出现忽明忽暗的现象；调整步长太小，虽然图像亮度能够平滑过渡到目标亮度，但调整
速度较慢，对于快速变化的场景，会出现调整不及时，导致图像过曝或过暗。

[0006] 有鉴于此，有必要对现有技术中的曝光控制方法予以改进，以解决上述问题。

发明内容

[0007] 本发明的目的在于揭示一种自动曝光控制方法及电子设备，用以克服现有技术的自动曝光方法中所存在的各种缺陷，尤其是为了解决不同亮度场景中自动曝光控制，以提
高最终的成像照片中的曝光度被合理控制，提高成像质量。

[0008] 为实现上述第一个发明目的，本发明提供了一种自动曝光控制方法，包括以下步骤：

[0009] S1、计算当前图像亮度CurLuma；

[0010] S2、根据256段直方图Histj，以图像饱和点数目不大于预设参考饱和点数目SaturateRefNum为标准，动态计算目标亮度TargetLuma；

[0011] S3、以当前图像亮度CurLuma与目标亮度TargetLuma及图像内容变化程度计算调整率AdjustRatio；

[0012] S4、根据调整率AdjustRatio对目标曝光量TargetExpIndex进行修正，并分配曝光时间和增益。

[0013] 作为本发明的进一步改进，所述步骤S1包括以下步骤：

[0014] S101、将待处理图像划分成N个区块；

[0015] S102、计算每个区块的Ri、Gi、Bi分量均值，根据每个区块的Ri、Gi、 Bi分量均值计算每个区块的亮度Lumai；

[0016] S103、对每个区块赋予权重weighti，对所有区块进行加权平均得到当前图像亮度CurLuma。

[0017] 作为本发明的进一步改进，所述步骤S103中对每个区块赋予权重weighti，对所有区块进行加权平均得到当前图像亮度CurLuma的计算公式为：

[0018]

[0019] 作为本发明的进一步改进，步骤S2包括以下步骤：

[0020] S201、判断当前图像亮度CurLuma是否小于预设目标亮度的下限与稳定范围的下限之间的差值；若是，执行步骤S202、将预设目标亮度的下限赋值至目标亮度TargetLuma，
若否，执行步骤S203；

[0021] S203、判断当前图像亮度CurLuma是否大于预设目标亮度的上限与稳定范围的上限之和；若是，执行步骤S204、将预设目标亮度的上限赋值至目标亮度TargetLuma；若否，执
行步骤S205；

[0022] S205、根据256段直方图Histj，计算参与统计的像素点总数目 histPixelNum；

[0023] S206、根据预设参考饱和点数目百分比SaturateRefPer，计算预设参考饱和点数目SaturateRefNum；

[0024] S207、根据预设参考饱和点像素值SaturateRefBin，统计当前图像饱和点数目SaturateNum；

[0025] S208、判断当前图像饱和点数目SaturateNum是否大于预设参考饱和点数目SaturateRefNum；若是，执行步骤209、降低目标亮度TargetLuma并计算目标亮度
TargetLuma；若否，执行步骤210；

[0026] S210、预估需要达到的预估目标亮度TmpTargetLuma；

[0027] S211、当达到预估目标亮度TmpTargetLuma时，判断预估饱和点数目 TmpSaturateNum是否大于预设参考饱和点数目SaturateRefNum；

[0028] 若是，则跳转执行步骤S209；

[0029] 若否，执行步骤S212；

[0030] S212、将预估目标亮度TmpTargetLuma设定为目标亮度TargetLuma。

[0031] 作为本发明的进一步改进，所述步骤S206的计算公式如下： SaturateRefNum＝SaturateRefPer*histPixelNum；

[0032] 其中，预设参考饱和点数目SaturateRefNum是图像饱和点数目的上限，且图像饱和点数目SaturateNum不大于预设参考饱和点数目SaturateRefNum。

[0033] 作为本发明的进一步改进，所述步骤S207的计算公式如下：

[0034] 其中，参数j表示像素值大小，且j∈[SaturateRefBin,255]，参数Histj表示像素值为j的像素数目。

[0035] 作为本发明的进一步改进，所述步骤S209中计算目标亮度TargetLuma 的计算公式如下：

[0036] TargetLuma＝CurLuma*(SaturateRefBin/TmpSaturateRefBin)；

[0037] 其中，TmpSaturateRefBin为预估参考饱和点像素值。

[0038] 作为本发明的进一步改进，所述步骤S210中，预估目标亮度 TmpTargetLuma为预设目标亮度的上限与稳定范围的上限之和。

[0039] 作为本发明的进一步改进，所述步骤S3包括以下步骤：

[0040] S31、计算当前图像亮度CurLuma与目标亮度TargetLuma所形成的亮度差得到初步调整率InitAdjustRatio；

[0041] S32、进行检测图像内容变化程度，得到运动系数MotionFactor；

[0042] S33、初步调整率叠加运动系数，得到调整率AdjustRatio。

[0043] 作为本发明的进一步改进，所述步骤S4中根据调整率AdjustRatio对目标曝光量TargetExpIndex进行修正的计算公式为：

[0044] TargetExpIndex＝AdjustRatio*CurExposureTime*CurGain；

[0045] 其中，CurExposureTime为当前图像的曝光时间，CurGain是当前图像的增益。

[0046] 基于相同发明思想，本申请还揭示了一种电子设备，包括：

[0047] 处理器，与处理器连接的至少一个存储器；

[0048] 所述存储器存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被一处理器读取并运行时，执行如上述任一项发明创造所述的自动曝光控制方法中的步骤。

[0049] 与现有技术相比，本发明的有益效果是：

[0050] 通过本发明克服了现有技术中的自动曝光方法中所存在的各种缺陷，尤其解决了不同亮度场景中自动曝光控制，提高了最终的成像照片中的曝光度被合理控制，从而显著
地提高了成像质量。

附图说明

[0051] 图1为本发明一种自动曝光控制方法的整体流程图；

[0052] 图2为计算当前图像亮度CurLuma的流程图；

[0053] 图3为动态计算目标亮度TargetLuma的详细流程图；

[0054] 图4为计算调整率AdjustRatio的整体流程图；

[0055] 图5为计算调整率AdjustRatio的详细流程图；

[0056] 图6为计算目标亮度TargetLuma所使用的256段直方图的示意图；

[0057] 图7为当前图像亮度矩阵，该当前图像被划分为16*12个区块的示意图；

[0058] 图8为使用3*3的算子并基于LBP算法对图7所示出当前图像亮度矩阵计算LBP值，以得到14*10的LBP矩阵的示意图；

[0059] 图9为忽略图8中最外圈的亮度区块，并对每个区块使用3*3算子计算，从而最终得到当前图像所形成的14*10规格的LBP矩阵的示意图；

[0060] 图10为本发明一种电子设备的拓扑图。

具体实施方式

[0061] 下面结合附图所示的各实施方式对本发明进行详细说明，但应当说明的是，这些实施方式并非对本发明的限制，本领域普通技术人员根据这些实施方式所作的功能、方法、
或者结构上的等效变换或替代，均属于本发明的保护范围之内。

[0062] 申请人对本申请中出现的术语或者符号的含义予以说明。

[0063] 术语“逻辑”包括用于执行任务的任何物理和有形功能。例如，流程图中所示的每个操作对应于用于执行该操作的逻辑组件。可以使用例如在计算机设备上运行的软件、硬
件(例如，芯片实现的逻辑功能)等、和/或其任何组合来执行操作。当由计算设备实现时，逻
辑组件表示作为无论以何种方式实现的计算机系统的物理部分的电组件。

[0064] 短语“配置为”或者短语“被配置为”包括可以构造任何种类的物理和有形的功能以执行标识的操作的任何方式。功能可以被配置为使用例如在计算机设备上运行的软件、
硬件(例如，芯片实现的逻辑功能)等、和/或其任何组合来执行操作。

[0065] 符号“*”或者“×”为数学运算符的乘号，“/”为数学运算符的除号。

[0066] “Y”为判断逻辑中的“是”，“N”为判断逻辑中的“否”。

[0067] 实施例一：

[0068] 参图1至图9所揭示的本发明一种自动曝光控制方法(以下简称“方法”) 的具体实施例。

[0069] 参图1该自动曝光控制方法，包括以下步骤：步骤S1、计算当前图像亮度CurLuma。步骤S2、根据256段直方图Histj，以图像饱和点数目不大于预设参考饱和点数目
SaturateRefNum为标准，动态计算目标亮度TargetLuma。步骤S3、以当前图像亮度CurLuma
与目标亮度TargetLuma及图像内容变化程度计算调整率AdjustRatio。步骤S4、根据调整率
AdjustRatio对目标曝光量TargetExpIndex进行修正，并分配曝光时间和增益。

[0070] 参图2所示，该步骤S1包括以下步骤：

[0071] 步骤S101、将待处理图像划分成N个区块。

[0072] 例如，参图7所示，将待处理图像划分成16×12规格的多个区块时，N＝192；将待处理图像划分成17×15规格的多个区块时时，N＝255。参数i表示当前区块的编号，i∈[0,N‑
1]。Ri、Gi、Bi表示第i个区块R、G、B的平均值。

[0073] 步骤S102、计算每个区块的Ri、Gi、Bi分量均值，根据每个区块的Ri、 Gi、Bi分量均值计算每个区块的亮度Lumai。

[0074] 具体的，由R、G、B分量计算区块亮度的方式有两种。方法一：将Ri、 Gi、Bi三者中的最大值作为区块亮度Lumai。这是一种近似的简单方法，将数值最大的分量近似认为是亮度
值。方法二：通过RGB转YUV(图像色彩空间)的计算公式具体如下所示，计算亮度值Y值。为便
于软件计算(例如MATLAB)，并具体可采用如下公式计算：Lumai＝(54*Ri+183*Gi+19*Bi)>>
8。

[0075] 以及步骤S103、对每个区块赋予权重weighti，对所有区块进行加权平均得到当前图像亮度CurLuma。

[0076] 步骤S103中对每个区块赋予权重weighti，对所有区块进行加权平均得到当前图像亮度CurLuma的计算公式为：

[0077]

[0078] 对每个区块赋予权重weighti方法有包括以下三种：

[0079] (一)赋予每个区块相同的权重，那么该种方法称为“平均测光法”；

[0080] (二)赋予图像中心分块设置相对较高的权重，而四周的分块设置相对低的权重，那么该种方法称为“中心重点测光法”；

[0081] (三)根据每个区块的亮度Lumai动态分配权重。

[0082] 在本实施例中，可自行选择上述任意一种区块权重设置方法。

[0083] 参图3所示，下文对本实施例中的步骤S2的具体实现过程予以详细阐述，步骤S2包括以下步骤。

[0084] 开始。

[0085] 步骤S201、判断当前图像亮度CurLuma是否小于预设目标亮度的下限 TargetLumaLow与稳定范围的下限StableRangeLow之间的差值；

[0086] 若是，执行步骤S202、将预设目标亮度的下限TargetLumaLow赋值至目标亮度TargetLuma；

[0087] 若否，执行步骤S203。

[0088] 在本实施例中，通过将预设目标亮度的下限TargetLumaLow赋值至目标亮度TargetLuma，以避免当前图像亮度在稳定范围的下限StableRangeLow 与预设目标亮度的
下限TargetLumaLow之间作频繁且无用的调节，从而有助于加快自动曝光的调节速度，并提
高对场景适应性。

[0089] 步骤S203、判断当前图像亮度CurLuma是否大于预设目标亮度的上限 TargetLumaHigh与稳定范围的上限StableRangeHigh之和；若是，执行步骤S204、将预设目
标亮度的上限TargetLumaHigh赋值至目标亮度TargetLuma；若否，执行步骤S205。上述预设
目标亮度的上限TargetLumaHigh是目标亮度的最大值，且目标亮度TargetLuma不得大于预
设目标亮度的上限 TargetLumaHigh。

[0090] 上述步骤S201～步骤S204用于对当前图像的亮度进行初步筛选，如果当前图像的亮度过亮或者过暗，则不执行后续处理步骤，并直接将目标亮度配置为预设目标亮度的上
限TargetLumaHigh或者预设目标亮度的下限 TargetLumaLow，以降低整体计算开销，并有
助于加快对当前图像执行自动曝光的调节速度。

[0091] 步骤S205、根据256段直方图Histj，计算参与统计的像素点总数目 histPixelNum。步骤S205的计算公式如下所示：

[0092]

[0093] 其中，参数j表示像素值大小，参数j∈[0,255]。Histj表示像素值大小为j的像素数目。

[0094] 步骤S206、根据预设参考饱和点数目百分比SaturateRefPer，计算预设参考饱和点数目SaturateRefNum。

[0095] 步骤S206所涉及的计算公式为：

[0096] SaturateRefNum＝SaturateRefPer*histPixelNum。

[0097] 在本实施例中，该预设参考饱和点数目SaturateRefNum是图像饱和点数目的上限，即始终以图像饱和点数目SaturateNum不大于预设参考饱和点数目SaturateRefNum为
标准。

[0098] 步骤S207、根据预设参考饱和点像素值SaturateRefBin，统计当前图像饱和点数目SaturateNum；其中，

[0099] 该步骤S207的计算公式如下：

[0100]

[0101] 其中，参数j表示像素值大小，且参数j∈[SaturateRefBin,255]，参数 Histj表示像素值为j的像素数目。

[0102] 步骤S208、判断当前图像饱和点数目SaturateNum是否大于预设参考饱和点数目SaturateRefNum；若是，执行步骤209、降低目标亮度TargetLuma 并计算目标亮度
TargetLuma；若否，执行步骤210。

[0103] 在本实施例中，若当前图像饱和点数目SaturateNum大于预设参考饱和点数目SaturateRefNum时，表面当前图像的饱和点数目过多，从而证明当前图像已经过亮(即过分
曝光)，从而需要降低目标亮度TargetLuma，且亮度降低的幅度标准是：当前图像亮度
CurLuma降低至目标亮度TargetLuma后，当前图像亮度中所含的饱和点数目不大于预设参
考饱和点数目。

[0104] 其中，该步骤S209中计算目标亮度TargetLuma的计算公式如下：

[0105] TargetLuma＝CurLuma*(SaturateRefBin/TmpSaturateRefBin)。

[0106] 上述计算公式中，TmpSaturateRefBin为预估参考饱和点像素值。

[0107] 结合图6所示，在步骤S205～步骤S209中，计算目标亮度TargetLuma 可利用CMOS传感器或者CCD传感器在获取并形成图像过程中图像亮度与 256段直方图Histj形成近似
线性的关系，从而相对准确地计算出目标亮度 TargetLuma。图6中，横轴为灰度值，纵轴为
相应灰度值的像素数目。当前图像的亮度越暗时，256段直方图Histj越靠左，较亮的像素
(或者像素点) 越少；当前图像的亮度越亮时，256段直方图Histj越靠右，较亮的像素(或者
像素点)越多。

[0108] 由于图像亮度与直方图统计信息呈近似线性关系，使得可以在没有真实调整当前图像亮度CurLuma降低到目标亮度TargetLuma的情况下，可以猜测如果真实调整当前图像
亮度CurLuma降低到目标亮度TargetLuma时的具体的直方图统计信息。首先，在当前图像亮
度仍为当前图像亮度CurLuma 时，以图像饱和点数目SaturateNum刚好不大于预设参考饱
和点数目 SaturateRefNum为筛选标准，需重新计算该预估参考饱和点像素值 
TmpSaturateRefBin。

[0109] 进一步结合图6所示，从像素值为255的像素开始向左统计符合上述筛选标准的像素个数。如果当前图像的像素值J同时满足下述两个计算公式时：

[0110]

[0111]

[0112] 则称此时满足预估图像饱和点数目TmpSaturateNum刚好不大于预设参考饱和点数目SaturateRefNum的筛选标准，则预估参考饱和点像素值 TmpSaturateRefBin应该变化
到像素值J，即预估参考饱和点像素值 TmpSaturateRefBin＝J。其中，像素值J表示满足同
时上述两个公式的像素值大小，像素值J∈[0,255]。像素值J和像素值j在本实施例中相互
区分。像素值J 满足前述两个计算公式，像素值J于[0,255]的范围内进行取值，而前述像素
值 j的取值范围为预设参考饱和点像素值SaturateRefBin至255，具体参步骤S207 所示。

[0113] 具体的，在图6中方框1内像素总和少于预设参考饱和点数目 SaturateRefNum，而方框2内像素总和多于预设参考饱和点数目 SaturateRefNum。

[0114] 步骤S210、预估需要达到的预估目标亮度TmpTargetLuma。步骤S210 是对当前图像的亮度调整至预估目标亮度TmpTargetLuma的具体值。

[0115] 预估目标亮度TmpTargetLuma为预设目标亮度的上限TargetLumaHigh 与稳定范围的上限StableRangeHigh之和；其中，步骤S210的计算公式如下所示：TmpTargetLuma＝
TargetLumaHigh+StableRangeHigh；

[0116] 步骤S211、当达到预估目标亮度TmpTargetLuma时，判断预估饱和点数目TmpSaturateNum是否大于预设参考饱和点数目SaturateRefNum；

[0117] 若是，则跳转执行步骤S209；

[0118] 若否，执行步骤S212；

[0119] 步骤S212、将预估目标亮度TmpTargetLuma设定为目标亮度TargetLum。

[0120] 通过上述步骤S212可以使得当前图像的目标亮度TargetLuma接近于预估目标亮度TmpTargetLuma，进一步提高了该本发明所揭示的自动曝光控制方法对当前图像的目标
亮度趋于真实值，防止曝光过度和/或曝光不足的缺陷。

[0121] 在步骤S2中，预估目标亮度TmpTargetLuma为预设目标亮度的上限与稳定范围的上限之和。在本实施例中的步骤S2中，基于图像256段直方图统计信息Histj，并以当前图像
饱和点数目SaturateNum是否大于预设参考饱和点数目SaturateRefNum为判断标准，动态
计算目标亮度TargetLuma的方法，确保了图像不过度曝光的情况下，显著地提升了图像亮
度，从而尽可能地利用了基于采集图像的传感器(如CMOS传感器或者CCD传感器)的动态调
整范围，以尽可能地展现图像细节。

[0122] 在本实施例中，图像256段直方图统计信息Histj由硬件模块提供，反映灰度值[0,255]范围内每个像素值的像素数目。其中，上述硬件模块具体为内置于摄像装置DSP等集成
电路芯片中的AE统计信息单元，以通过该AE统计信息单元执行获取256段直方图统计信息
Histj的操作。基于AE统计信息单元是现有技术，故在本申请中不予赘述。

[0123] 在执行完毕步骤S1及步骤S2之后，能够使得对当前图像的自动曝光收敛至相同的固定目标亮度，避免出现曝光不足或者曝光过度的现象。

[0124] 结合图4所示，在本实施例中，该步骤S3包括以下步骤：

[0125] S31、计算当前图像亮度CurLuma与目标亮度TargetLuma所形成的亮度差得到初步调整率InitAdjustRatio。S32、进行检测图像内容变化程度，得到运动系数MotionFactor。
S33、初步调整率叠加运动系数，得到调整率 AdjustRatio。通过步骤S3中对当前图像亮度
CurLuma、目标亮度TargetLuma 及图像内容变化程度，解决了现有技术中自动曝光控制方
法中基于快速变化的场景中(例如云朵移动所形成的明暗度随时发生变化的场景)，所导致
的过度曝光或者曝光不足的缺陷。

[0126] 调整率AdjustRatio以256为基准，表明目标曝光量TargetExpIndex与当前曝光量CurExpIndex的比例。如果调整率AdjustRatio＝256，说明目标曝光量与当前曝光量的比例
为一倍，不进行调整亮度；如果调整率 AdjustRatio＝512，说明目标曝光量与当前曝光量
的比例为两倍，即进行两倍速增加亮度；如果调整率AdjustRatio＝128，说明目标曝光量与
当前曝光量的比例为二分之一，即进行两倍速降低亮度。

[0127] 以此类推，当调整率AdjustRatio大于256，且差距越大时，则表明增加亮度速度越快；当调整率AdjustRatio小于256，且差距越大时，则表面降低亮度速度越快。

[0128] 利用当前图像亮度CurLuma与目标亮度TargetLuma的亮度差计算初步调整率InitAdjustRatio的核心思想是当两者差距大时，调整率AdjustRatio增大，表明快速调整；
两者差距小时，调整率AdjustRatio降低，表明慢速调整。使用不同大小的参数，表明不同的
亮度差，使用不同的参数，表明不同的步长。

[0129] 对图像内容变化程度的检测是使用步骤S1所得到的分区块亮度信息，具体实现过程结合图7至图9所示。

[0130] 图7所示出的当前图像亮度矩阵，该当前图像被划分为16*12个区块。

[0131] 参图8所示，采用LBP算法并使用3*3的算子，所以在由16*12亮度矩阵计算LBP矩阵时，为了简化计算，忽略最外圈亮度区块，直接从第二行第二列的亮度区块开始计算LBP值，
因此得到的LBP矩阵为14*10。

[0132] LBP算法在3*3的检测窗口内，以检测窗口的中心像素为阈值，将相邻的8个像素的灰度值与中心像素的灰度值进行比较，若周围像素的灰度值大于中心像素的灰度值，则该
周围像素点的位置被标记为1；否则，该周围像素点被标记为0。这样，3*3邻域内的8个周围
像素点经比较，可产生8位二进制数，如图8所示。图9表示图8中的8位二进制数所对应的十
进制数，即LBP值。8位二进制数从检测窗口左上角开始，以顺时钟方向排列，将得到的二进
制数转换为十进制，得到LBP值(局部二值模式值)，如 (011111000)10＝124。忽略最外圈亮
度区块，对每个区块进行3*3算子操作，最终得到当前图像14*10的LBP矩阵。

[0133] 对于LBPMatrix(即LBP矩阵)的计算，由检测相位DetectPhase控制。检测相位DetectPhase控制相隔多少帧图像进行图像内容的检测，即检测频率。如果DetectPhase设
置过大，则用于对相隔较远的帧进行图像内容变化检测，从而图像内容的变化对调整率影
响较小；DetectPhase设置过小，则表明相隔较近的帧进行图像内容变化检测，从而图像内
容的变化对调整率影响较大。例如检测相位DetectPhase为5，说明每隔5帧进行图像内容变
化程度的检测。

[0134] 根据上述检测相位DetectPhase，将当前图像帧区分为“参考帧”，“跳过帧”，“检测帧”。参考帧及检测帧都进行LBPMatrix的计算，并且在检测帧时，计算与参考帧的“变化程
度”，跳过帧不进行任何处理。例如检测相位DetectPhase 为5，则第0帧为参考帧，第1～4帧
为跳过帧，第5帧为检测帧；第6帧为参考帧，第7～9帧为跳过帧，第10帧为检测帧，以此类
推。

[0135] 检测前、后帧图像之间的变化程度可以用两个LBPMatrix之间的欧式距离 LBPDistance表征。欧式距离可以反映两个矩阵的差异程度。如果欧式距离大，则表明两个
矩阵之间的差异大，从而说明图像内容发生了较大改变；如果欧式距离小，则表明两个矩阵
之间的差异小，从而说明图像内容发生的改变较小。

[0136] 欧式距离LBPDistance用于与运动检测阈值MotionDetectThr进行比较，以反映图像内容的变化程度。如果LBPDistance≤MotionDetectThr，则认为图像内容近似没有发生
变化，运动系数MotionFactor＝1；如果 LBPDistance>MotionDetectThr，则认为图像内容
发生较大变化，此时运动系数MotionFactor的计算公式如下所示：

[0137] MotionFactor＝1+(LBPDistance–MotionDetectThr)/MotionDetectThr；

[0138] 其中，上述计算公式中的运动系数MotionFactor用于调整率AdjustRatio 的计算。

[0139] 结合图5所示，在本实施例中，在步骤S3中调整率AdjustRatio的具体过程包含以下步骤。

[0140] 开始。

[0141] 步骤S301、判断当前图像亮度CurLuma与参数BigGapRange之和是否小于目标亮度TargetLuma；若是，执行步骤S302；若否，执行步骤S303；

[0142] 步骤S302、计算初步调整率InitAdjustRatio且初步调整率InitAdjustRatio 的计算公式为：

[0143] InitAdjustRatio＝256+(TargetLuma–CurLuma)*FastStep/CurLuma，其中，

[0144] 参数BigGapRange是当前图像亮度CurLuma与目标亮度TargetLuma所形成的差距，参数FastStep是当前图像亮度CurLuma与目标亮度TargetLuma 差距大时的步长。参数
BigGapRange越大，则表征当前图像亮度CurLuma 与目标亮度TargetLuma的差距越大；反
之，参数BigGapRange越小，则表征当前图像亮度CurLuma与目标亮度TargetLuma的差距越
小。当前图像亮度CurLuma与目标亮度TargetLuma的差距是图像亮度指标(通常用流明来表
征)的绝对值。

[0145] 步骤S303、判断当前图像亮度CurLuma与目标范围低端TargetLowRange 之和是否小于目标亮度TargetLuma，若是，执行步骤S304；若否，执行步骤S305。

[0146] 步骤S304、初步调整率InitAdjustRatio且初步调整率InitAdjustRatio的计算公式为：

[0147] InitAdjustRatio＝256+(TargetLuma–CurLuma)*SlowStep/CurLuma，

[0148] 其中，TargetLowRange为当前图像亮度与目标亮度差距小的参数。

[0149] 若当前图像亮度CurLuma与TargetLowRange之和小于目标亮度 TargetLuma，则表示当前图像亮度小于目标亮度，且参数SlowStep较小，于此场景中在自动曝光过程中需要
以较慢的速度增加亮度，因此需要配置大于 256且较慢的调初步调整率。参数SlowStep为
当前图像亮度与目标亮度 TargetLuma差距较小的时候的步长，用于计算慢速调整率。

[0150] 步骤S305、判断当前图像亮度CurLuma是否小于目标范围高端 TargetHighRange与目标亮度TargetLuma之和；若是，则执行步骤S306；若否，则执行步骤S308。

[0151] 步骤S306、判断当前图像亮度CurLuma与容忍度之和是否小于目标亮度；若是则执行步骤S307；若否，则执行步骤S310。

[0152] 参数Tolerance表示容忍度，如果当前图像亮度CurLuma在目标亮度TargetLuma的正负Tolerance(即，由正容忍度与负容忍度所形成的区间)之内，则InitAdjustRatio＝
256，表明当前图像亮度已经稳定，不需要再进行调整初步调整率。如果当前图像亮度
CurLuma在目标亮度的正负Tolerance之外，则InitAdjustRatio等于FineRatioLow或者
FineRatioHigh。参数 FineRatioLow表示低端精确比例，参数FineRatioHigh表示高端精确
比例，都用于精确地调整。若参数FineRatioLow大于256，表明提升当前图像的亮度；若参数
FineRatioHigh小于256，表明降低当前图像的亮度。

[0153] 步骤S308、判断当前图像亮度是否小于目标亮度TargetLuma与 BigGapRange之和；若是，跳转执行步骤S313；若否，跳转执行步骤S309。

[0154] 若当前图像亮度CurLuma与容忍度之和小于目标亮度TargetLuma，则执行步骤S307、将预估调整率InitAdjustRatio＝FineRatioLow；如当前图像亮度CurLuma与容忍度
之和大于或者等于目标亮度TargetLuma，则执行步骤 S310、判断当前图像亮度CurLuma是
否大于目标亮度TargetLuma与容忍度之和；

[0155] 若是，则执行步骤S311、将预估调整率InitAdjustRatio＝FineRatioHigh；若否，则执行步骤S312、将预估调整率InitAdjustRatio设置为256。

[0156] 步骤S309、InitAdjustRatio＝256–(CurLuma–TargetLuma)*FastStep/CurLuma。

[0157] 步骤S313、InitAdjustRatio＝256–(CurLuma–TargetLuma)*SlowStep/CurLuma。

[0158] 在本实施例中，如图5所示，步骤S309、步骤S313、步骤S312、步骤 S311、步骤S307、步骤S304及步骤S302均跳转执行步骤S314、判断当前图像帧是否是跳过帧，若是，跳转执行
步骤S316、运动系数保持不变；若否，跳转执行步骤S317、判断当前图像帧是否为参考帧，若
是，跳转执行步骤 S318、计算LBPMatrix且运动系数保持不变；若否，跳转执行步骤S319、计
算LBPMatrix，计算运动系数。步骤S319与步骤S319均跳转执行步骤S320、计算调整率
AdjustRatio。

[0159] 结束。

[0160] 通过本实施例中的步骤S3所包含的步骤S301～步骤S320，使得调整率AdjustRatio的计算过程既参考了当前图像亮度CurLuma与目标亮度 TargetLuma的亮度差
信息，并与图像内容变化相互结合，从而有效地解决不同场景下对于自动曝光快速调整的
需求，尤其是适合周围环境亮度快速变化的场景，从而使得对当前图像进行自动曝光控制
过程中曝光控制更具有收敛性。

[0161] 最后，步骤S4中根据调整率AdjustRatio对目标曝光量TargetExpIndex 进行修正的计算公式为：

[0162] TargetExpIndex＝AdjustRatio*CurExposureTime*CurGain；

[0163] 其中，CurExposureTime为当前图像的曝光时间，CurGain是当前图像的增益。上述CurExposureTime是当前图像的曝光时间，CurGain是当前图像的增益。上述目标曝光量
TargetExpIndex计算完成后，需要计算目标曝光时间TargetExposureTime与目标增益
TargetGain。目标曝光时间与目标增益计算完成后，下发给采集图像的传感器，则采集图像
的传感器生效新的曝光时间与增益。上述由目标曝光量TargetExpIndex计算目标曝光时间 
TargetExposureTime与目标增益TargetGain的方法为现有技术，并在本实施例中示出了一
种曝光表，具体如下表一所示。

[0164]曝光时间(ExposureTime) 增益(Gain)
100 256
40000 256
40000 256000

[0165] 表一：曝光表

[0166] 上述表一中，两个分量曝光时间(ExposureTime)与增益(Gain)的乘积称为一个曝光节点，上述表一中有三个曝光节点。根据目标曝光量TargetExpIndex处于哪两个节点之
间，计算相应的目标曝光时间 TargetExposureTime和目标增益TargetGain。上述表一中的
曝光时间和增益数值是一种抽象的数值，表示相对的大小，而非实际值的大小。

[0167] 实施例二：

[0168] 配合参照图10并结合实施例一所揭示的一种自动曝光控制方法，本实施例还揭示了一种基于上述自动曝光控制方法的一种电子设备的一种具体实施例。

[0169] 在本实施例中，一种电子设备400，包括：

[0170] 处理器41，与处理器41连接的至少一个存储器42。

[0171] 所述存储器42存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被一处理器41读取并运行时，执行如实施例一所揭示的自动曝光控制方法中的步骤。

[0172] 该电子设备400在实际中可被配置为摄像机、移动式摄像装置、带摄像单元的电子计算机或者可穿戴设备，甚至还可被配置为计算机、集群服务器或者云平台、数据中心或者
超融合一体机。

[0173] 需要说明的是，本实施例中的存储器42可由一个或者多个存储单元组成，每个存储单元可被配置为随机存取存储器(Random Access Memory， RAM)，只读存储器(Read 
Only Memory，ROM)，可编程只读存储器 (Programmable Read‑Only Memory，PROM)，可擦除
只读存储器(Erasable Programmable Read‑Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器
(Electric Erasable Programmable Read‑Only Memory，EEPROM)、RAID0～RAID7、 NAND
等。

[0174] 本实施例所揭示的电子设备与实施例一所揭示的一种自动曝光控制方法中具有相同部分的技术方案，请参实施例一所述，在此不再赘述。

[0175] 上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施方式的具体说明，它们并非用以限制本发明的保护范围，凡未脱离本发明技艺精神所作的等效实施方式
或变更均应包含在本发明的保护范围之内。

[0176] 对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论
从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权
利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有
变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

[0177] 此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当
将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员
可以理解的其他实施方式。