專利名稱：一種智能化快速設置自動曝光的方法
技術領域：
本發(fā)明涉及安防監(jiān)控領域，尤其涉及一種網絡攝像機設置自動曝光參數的方法。
背景技術：
目前，安防監(jiān)控領域應用的網絡攝像機大部分采用手動光圈，此時需要通過自動 曝光功能，即改變電子快門時間來改變圖像的亮度，達到最佳可視效果。在實際監(jiān)控中，整 幅圖像中大部分是背景圖像，實際監(jiān)控對象僅占整幅圖像的小部分。在數字化計算亮度特 征值的時候，占據大部分面積的背景圖像在獲得特征值或是量化電平時占很大的比例。在 設置自動曝光參數時，占據大部分面積的背景圖像的亮度值在設置的電子快門時間中占主 導地位，背景圖像的明暗將直接影響到電子快門時間的長短，從而影響整幅圖像的亮度值。 在這過程中實際監(jiān)控對象的亮度值也隨電子快門時間變化而變化，尤其是當背景整體偏黑 或整體偏亮的時候，實際監(jiān)控對象也會偏暗或偏亮。這種情況非常不利于監(jiān)控的有效性，尤 其是安防監(jiān)控領域需要看清監(jiān)控對象的特征，而背景圖像對監(jiān)控應用意義不大。且現有的 電子快門時間參數計算方法通過循環(huán)比較的方式，經過多次設置，反復比較圖像的亮度與 參考亮度值，逐步趨近，最終獲得最佳值的方法，其運算速度慢，往往需要1秒以上的時間 才能完成電子快門時間設定，不利于明暗變化大的監(jiān)控環(huán)境。因此需要一種能夠智能化自 動獲取監(jiān)控對象的特征區(qū)域，并針對特征區(qū)域計算并量化該區(qū)域圖像的亮度特征值，并根 據該亮度特征值與參考亮度值的關系，快速設置自動曝光參數即電子快門時間的方法，解 決現有網絡攝像機自動曝光設置方法的不足，滿足安防監(jiān)控領域的實際使用要求。
發(fā)明內容
針對現有網絡攝像機自動曝光設置方法無法實現根據圖像中局部監(jiān)控對象亮度 值進行調整的不足，本發(fā)明提供一種智能化快速設置自動曝光的方法，該方法通過智能化
自動獲取監(jiān)控對象的特征區(qū)域，根據特征區(qū)域的亮度值與參考亮度值的關系，快速設置電 子快門時間參數，實現0.5秒內完成電子快門時間參數設置，解決現有網絡攝像機自動曝 光設置方法的不足，滿足安防監(jiān)控領域的實際使用要求。 本發(fā)明解決其技術問題所采用的技術方案是一種智能化快速設置自動曝光的方 法，包括智能化提取特征區(qū)域、特征區(qū)域亮度值計算、設置電子快門時間參數三個步驟，均 由DSP運算實現。智能化提取的特征區(qū)域主要包括運動物體區(qū)域、固定物體區(qū)域、無目標 區(qū)域三種。其中運動物體區(qū)域表現為連續(xù)圖像組成的視頻流中，根據每幅圖像和前后幀圖 像的差值計算出運動物體的輪廓，然后根據該輪廓的最大范圍形成上下邊界和左右邊界組 成的特征區(qū)域；固定物體區(qū)域表現為單幅圖像中根據預設的物品特征關系，經智能化計算 后獲取的圖像中包含特征關系的目標輪廓，然后根據該輪廓的最大范圍形成上下邊界和左 右邊界組成的特征區(qū)域；無目標區(qū)域為經智能化運算后發(fā)現既沒有運動物體區(qū)域，也沒有 固定物體區(qū)域的情況，此時特征區(qū)域表現為全幅畫面的上下邊界和左右邊界組成的特征區(qū) 域。完成智能化提取的特征區(qū)域 驟后，進行特征區(qū)域亮度值計算步驟，計算出該特征區(qū)域內的所有像素點的平均亮度值Y-average。最后根據特征區(qū)域亮度值計算步驟得到的 Y-average值，采用設置電子快門時間參數步驟計算需要設置的電子快門時間T-new。基 于CCD或CMOS傳感器的光電特性，采集到的圖像的平均亮度值與電子快門時間成正比， 即假設時間長度為t0的電子快門采集到圖像的平均亮度值為Y0，時間長度為tl的電子 快門采集到圖像的平均亮度值為Yl，則存在常量A = tO/tl = Y0/Y1。在設置電子快門 時間參數步驟中，預先設定兩個參數參考亮度值Y-set和允許亮度誤差比例B，當得到的 Y-average在允許亮度誤差內時，即Y-setX (1_B)《Y-average《Y-setX (1+B)時，保持 當前的電子快門時間，即T-new = T-current ;當得到的Y-average超出允許亮度誤差時， 即Y-average < Y-setX (1_B)或Y-average > Y-setX (1+B)時，設置新的電子快門時間 T-new = (T-currentXY-average)/Y-set。根據設置電子快門時間參數步驟計算得到的電 子快門時間T-new就是最終設定的電子快門時間，即自動曝光參數，該計算步驟可以保證 一次設置完成自動曝光參數。使用本智能化快速設置自動曝光的方法，達到保證圖像中特 征區(qū)域的可視亮度，有效監(jiān)控監(jiān)控對象的效果，且可以快速設定自動曝光參數，明顯縮短網 絡攝像機的明暗環(huán)境轉換時圖像亮度的穩(wěn)定時間。 本發(fā)明的有益效果是，本發(fā)明的智能化快速設置自動曝光的方法，實現根據特征 區(qū)域的平均亮度值與參考亮度值的關系快速設定自動曝光參數，縮短環(huán)境亮度變化時圖像 亮度的穩(wěn)定時間，且能智能化提取特征區(qū)域，保證圖像中的監(jiān)控對象的可視亮度，此外，本 發(fā)明適用于現有基于DSP的網絡攝像機方案，僅需應用該方法即能實現，無需改動現有硬 件和電路。
圖1是本發(fā)明的工作流程圖； 圖2是本發(fā)明的特征區(qū)域獲取示意圖； 圖3是本發(fā)明的特征區(qū)域亮度值計算示意圖； 圖中，1，智能化提取特征區(qū)域；2，特征區(qū)域亮度值計算；3，設置電子快門時間參
數；4，特征區(qū)域；5，平均亮度值Y-average ;6，比較參考亮度值Y-set ;7，計算電子快門時 間T-new ;8，設定電子快門時間T-new ;10，原始尺寸圖像；ll，監(jiān)控對象；12，特征區(qū)域范 圍；13，特征區(qū)域內單個像素。
具體實施例方式本發(fā)明的智能化快速設置自動曝光的方法，包括以下步驟
—、智能化提取特征區(qū)域 對全副圖像的Y/C原始數據進行運算分析，區(qū)分并識別出運動物體區(qū)域、固定物 體區(qū)域、無目標區(qū)域三種監(jiān)控對象區(qū)域，其中運動物體區(qū)域表現為連續(xù)圖像組成的視頻流 中，根據每幅圖像和前后幀圖像的差值計算出運動物體的輪廓，然后根據該輪廓的最大范 圍形成上下邊界和左右邊界組成的特征區(qū)域；固定物體區(qū)域表現為單幅圖像中根據預設的 物品特征關系，經智能化計算后獲取的圖像中包含特征關系的目標輪廓，然后根據該輪廓 的最大范圍形成上下邊界和左右邊界組成的特征區(qū)域；無目標區(qū)域為經智能化運算后發(fā)現 既沒有運動物體區(qū)域，也沒有固定物體區(qū)域的情況，此時特征區(qū)域表現為全幅畫面的上下邊界和左右邊界組成的特征區(qū)域。
二、特征區(qū)域亮度值計算 計算出該特征區(qū)域內的所有像素點的平均亮度值Y-average。
三、設置電子快門時間參數。 當Y-average在允許亮度誤差內時，艮P Y-setX (l-B) dverage dtX (l+B)時，其中，Y-set為參考亮度值，B為允許亮度誤差比例，保持當前的電子快門時 間，即T-new = T-current ;當得到的Y-average超出允許亮度誤差時，即Y-average < Y-setX (l-B)或Y-average > Y-setX (l+B)時，設置新的電子快門時間T-new = (T-currentXY-average)/Y-set。根據該步驟得到的電子快門時間T-new就是最終設定的 電子快門時間，即自動曝光參數。 基于這三個步驟達到針對特征區(qū)域亮度特征， 一次性快速設置自動曝光參數的目 的。 下面結合附圖和實施例對本發(fā)明進一步說明，本發(fā)明的目的和效果將變得更加明 顯。 如圖1所示，本發(fā)明的一種智能化快速設置自動曝光的方法包括以下三個步驟
1、智能化提取特征區(qū)域 首先對全幅圖像的Y/C原始數據進行運算分析，識別出特征區(qū)域4，包括運動物體 區(qū)域、固定物體區(qū)域、無目標區(qū)域三種監(jiān)控對象區(qū)域，其中運動物體區(qū)域表現為連續(xù)圖像組 成的視頻流中，根據每幅圖像和前后幀圖像的差值計算出運動物體的輪廓，然后根據該輪 廓的最大范圍形成上下邊界和左右邊界組成的特征區(qū)域4 ;固定物體區(qū)域表現為單幅圖像 中根據預設的物品特征關系，經智能化計算后獲取的圖像中包含特征關系的目標輪廓，然 后根據該輪廓的最大范圍形成上下邊界和左右邊界組成的特征區(qū)域4;無目標區(qū)域為經智
能化運算后發(fā)現既沒有運動物體區(qū)域，也沒有固定物體區(qū)域的情況，此時特征區(qū)域表現為 全幅畫面的上下邊界和左右邊界組成的特征區(qū)域4。
2 、特征區(qū)域亮度值計算 根據智能化提取特征區(qū)域1步驟識別后的特征區(qū)域4，計算后得到該特征區(qū)域4內 的所有像素點的平均亮度值Y-average 5。
3 、設置電子快門時間參數。 該步驟進行比較參考亮度值Y-set 6工作，將步驟2得到的平均亮度值Y-average 5比較參考亮度值Y-set和允許亮度誤差比例B的關系，當平均亮度值Y-average 5在 符合亮度允許誤差時，即Y-setX (l-B)《Y-average《Y-setX (l+B)時，保持當前的 電子快門時間，直接設置T-new = T-current ，完成設定電子快門時間T-new 8 ;當得到 的平均亮度值Y-average 5不符合亮度允許誤差時，即Y-average < Y-setX (1-B)或 Y-average > Y-setX (l+B)時，計算電子快門時間T-new 7，計算新的電子快門時間T-new =(T-currentXY-average)/Y-set，從而完成設定電子快門時間T-new 8。根據步驟3計 算得到的電子快門時間T-new就是最終設定的電子快門時間，即自動曝光參數。
如圖2所示，本發(fā)明的一種智能化快速設置自動曝光的方法中，智能化提取特征 區(qū)域1的步驟將根據監(jiān)控對象11的物體輪廓的最大范圍形成上下邊界和左右邊界組成的 特征區(qū)域范圍12。其中監(jiān)控對象11由智能化提取特征區(qū)域1從原始尺寸圖像10中，根據每幅圖像和前后幀圖像的差值計算出運動物體的輪廓和根據預設的物品特征關系，經智能化計算后獲取的圖像中包含特征關系的目標物體。特征區(qū)域范圍12即經智能化提取特征區(qū)域1步驟后得到的特征區(qū)域4的邊界條件。 如圖3所示，本發(fā)明的一種智能化快速設置自動曝光的方法中，特征區(qū)域范圍12由n行和m列的特征區(qū)域內單個像素13組成，每個像素包含Y和C的分量數據，Yxy表示x行y列的特征區(qū)域內單個像素13的Y分量值，Cxy表示x行y列的特征區(qū)域內單個像素13的C分量值，其中x大于0小于等于n， y大于0，小于等于m。根據特征區(qū)域范圍12內所有特征區(qū)域內單個像素13的Yxy值，計算平均亮度值Y-average 5 =E x = y = ^ y/nXm，即求特征區(qū)域范圍12內所有特征區(qū)域內單個像素13的Y值總和，除以特征區(qū)域范圍12內所有特征區(qū)域內單個像素13總量得到平均值Y-average，該Y-average即為特征區(qū)域4的亮度值Y-average。
權利要求
一種智能化快速設置自動曝光的方法，其特征在于，包括以下步驟(1)智能化提取特征區(qū)域對全副圖像的Y/C原始數據進行分析，區(qū)分并識別出運動物體區(qū)域、固定物體區(qū)域、無目標區(qū)域三種監(jiān)控對象區(qū)域。(2)特征區(qū)域亮度值計算計算出該特征區(qū)域內的所有像素點的平均亮度值Y-average。(3)設置電子快門時間參數當Y-average在允許亮度誤差內時，即Y-set×(1-B)≤Y-average≤Y-set×(1+B)時，其中，Y-set為參考亮度值，B為允許亮度誤差比例，保持當前的電子快門時間，即T-new＝T-current；當得到的Y-average超出允許亮度誤差時，即Y-average＜Y-set×(1-B)或Y-average＞Y-set×(1+B)時，設置新的電子快門時間T-new＝(T-current×Y-average)/Y-set。得到電子快門時間參數，即自動曝光參數。
2. 根據權利要求l所述智能化快速設置自動曝光的方法，其特征在于，所述步驟(1) 中，所述運動物體區(qū)域為連續(xù)圖像組成的視頻流中，根據每幅圖像和前后幀圖像的差值計 算出運動物體的輪廓，然后根據該輪廓的最大范圍形成上下邊界和左右邊界組成的特征區(qū) 域。所述固定物體區(qū)域為單幅圖像中根據預設的物品特征關系，經智能化計算后獲取的圖 像中包含特征關系的目標輪廓，然后根據該輪廓的最大范圍形成上下邊界和左右邊界組成 的特征區(qū)域。所述無目標區(qū)域為經智能化運算后發(fā)現既沒有運動物體區(qū)域，也沒有固定物 體區(qū)域的情況，此時特征區(qū)域表現為全幅畫面的上下邊界和左右邊界組成的特征區(qū)域。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種智能化快速設置自動曝光的方法，該方法包括括智能化提取特征區(qū)域、特征區(qū)域亮度值計算和設置電子快門時間參數這三個步驟，實現根據特征區(qū)域的平均亮度值與參考亮度值的關系快速設定自動曝光參數，0.5秒內完成電子快門時間參數設置，縮短環(huán)境亮度變化時圖像亮度的穩(wěn)定時間，且能智能化提取特征區(qū)域，保證圖像中的監(jiān)控對象的可視亮度，滿足安防監(jiān)控領域的實際使用要求。
文檔編號H04N5/235GK101719987SQ20091015499
公開日2010年6月2日 申請日期2009年12月10日 優(yōu)先權日2009年12月10日
發(fā)明者吳堅, 張興明, 殷俊 申請人:浙江大華技術股份有限公司