CN103905737A - 逆光检测方法及装置 - Google Patents

Abstract

提供了一种逆光检测方法及装置。所述逆光检测方法包括：采集一图像；提取所述图像的灰度直方图；以及根据所述灰度直方图确定当前环境是否为逆光环境。在无需CMOS逆光检测传感器的情况下基于所采集的图像简单地进行逆光检测，从而有利地降低了逆光检测的成本，并进而降低了应用所述逆光检测方法及装置的电子设备的成本。

Description

逆光检测方法及装置

技术领域

本发明涉及逆光环境检测，并且更具体地涉及一种逆光检测方法及装置。

背景技术

目前，数码相机的应用越来越广泛。除了专业的数码相机产品之外，在众多电子设备上已经集成了不同精度的数码相机。例如，在笔记本型计算机中大多集成了数码摄像头，在个人数字助理（PDA）和智能手机中大多集成了数码相机，在平板电脑中也集成了数码相机。

在利用数码相机进行图像拍摄时，不可避免地会遇到逆光场景拍摄和非逆光场景拍摄的问题。在逆光场景下，需要调整数码相机的拍摄参数来抑制拍摄物过暗和背景过亮。所述拍摄参数一般包括光圈数、曝光时间等等。

在现有的数码相机中往往包括CMOS逆光检测传感器，并且利用该CMOS逆光检测传感器来自动检测逆光的拍摄状态。当数码相机检测到逆光环境时，可以自动调整拍摄参数来抑制拍摄物过暗和背景过亮。

随着数码相机被越来越多地应用到各种电子设备中，为了尽可能地降低电子设备的制造成本，如何降低数码相机的成本也越来越受到重视。因此，本发明希望提供一种在无需CMOS逆光检测传感器的情况下进行逆光环境估计的方法，从而在数码相机乃至各种电子设备中即使不包括CMOS逆光检测传感器也能够获得高质量的拍摄图像。

发明内容

考虑到上述问题，作出了本发明。本发明旨在提供一种逆光检测方法及装置，其在无需CMOS逆光检测传感器的情况下直接根据当前采集的图像来进行逆光检测。由此，使得可能根据该逆光检测结果自动调整拍摄参数。

根据本发明一方面，提供了一种逆光检测方法，包括：采集一图像；提取所述图像的灰度直方图；以及根据所述灰度直方图确定当前环境是否为逆光环境。

优选地，在所述逆光检测方法中，根据所述灰度直方图确定当前环境是否为逆光环境包括：计算所述图像的灰度直方图的方差；以及根据所述方差确定当前环境是否为逆光环境。

优选地，在所述逆光检测方法中，根据所述灰度直方图确定当前环境是否为逆光环境包括：根据所述灰度直方图中灰度概率分布的局部峰值来确定当前环境是否为逆光环境，其中，在所述灰度概率分布的局部峰值处的灰度小于第一灰度或者大于第二灰度时，确定当前环境为逆光环境；以及在所述灰度概率分布的局部峰值处的灰度大于第三灰度且小于第四灰度时，确定当前环境为非逆光环境，其中，所述第一灰度小于等于第三灰度，所述第三灰度小于第四灰度，所述第四灰度小于等于所述第二灰度。

优选地，在所述逆光检测方法中，该图像为彩色图像，提取该图像的灰度直方图包括：将该图像转换为灰度图像；以及提取所述灰度图像的灰度直方图。

优选地，在所述逆光检测方法中，根据所述方差确定当前环境是否为逆光环境包括：根据所述方差确定逆光度；以及在所述逆光度大于预定阈值时，确定当前环境为逆光环境。

优选地，在所述逆光检测方法中，根据所述方差确定当前环境是否为逆光环境包括：根据所述方差确定逆光度；以及根据所述逆光度确定当前环境为逆光环境的概率。

优选地，在所述逆光检测方法中，根据所述方差确定当前环境是否为逆光环境还包括：当所确定的概率大于预定概率阈值时，确定当前环境为逆光环境。

优选地，在所述逆光检测方法中，所述方法还包括：将所述概率与通过另一方法计算的逆光环境概率组合，以确定当前环境是否为逆光环境。

根据本发明另一方面，提供了一种逆光检测装置，包括：图像获取部件，用于获取图像，该图像是在当前环境下拍摄的图像；直方图提取部件，用于提取所述图像的灰度直方图；以及判决部件，用于根据所述灰度直方图确定所述当前环境是否为逆光环境。

优选地，所述判决部件包括：方差计算部件，用于计算所述图像的灰度直方图的方差；以及环境确定部件，用于根据所述方差确定当前环境是否为逆光环境。

优选地，所述判决部件根据所述灰度直方图中灰度概率分布的局部峰值来确定当前环境是否为逆光环境，其中，在所述灰度概率分布的局部峰值处的灰度小于第一灰度或者大于第二灰度时，所述判决部件确定当前环境为逆光环境；以及在所述灰度概率分布的局部峰值处的灰度大于第三灰度且小于第四灰度时，所述判决部件确定当前环境为非逆光环境，其中，所述第一灰度小于等于第三灰度，所述第三灰度小于第四灰度，所述第四灰度小于等于所述第二灰度。

优选地，所述逆光检测装置还包括：图像转换部件，用于在所述图像为彩色图像时将所述彩色图像转换为灰度图像，其中，所述直方图提取部件提取所述灰度图像的灰度直方图。

优选地，所述环境确定部件包括：逆光度计算部件，用于根据所述方差确定逆光度，以及逆光确定部件，用于在所述逆光度大于预定阈值时确定当前环境为逆光环境。

优选地，所述环境确定部件包括：逆光度计算部件，用于根据所述方差确定逆光度；逆光环境概率计算部件，用于根据所述逆光度确定当前环境为逆光环境的概率；以及逆光确定部件，用于在所确定的概率大于预定概率阈值时确定当前环境为逆光环境。

优选地，所述环境确定部件包括：逆光度计算部件，用于根据所述方差确定逆光度；逆光环境概率计算部件，用于根据所述逆光度确定当前环境为逆光环境的概率；以及逆光确定部件，用于将所确定的概率与通过另一方法计算的逆光环境概率组合，以确定当前环境是否为逆光环境。

优选地，在所述逆光检测方法及装置中，所述灰度直方图包括多个灰度以及每个灰度所对应的像素数量，或者所述灰度直方图为归一化的灰度直方图，所述归一化的灰度直方图包括多个灰度以及每个灰度所对应的出现概率。

利用根据本发明实施例的逆光检测方法及装置，可以在无需CMOS逆光检测传感器的情况下基于所采集的图像简单地进行逆光检测，从而有利地降低了逆光检测的成本，并进而降低了应用所述逆光检测方法及装置的电子设备的成本。

附图说明

通过参考附图描述根据本发明实施例，本发明实施例的各种特征和优点将更明显，并且也更容易被理解，在附图中：

图1根据本发明实施例的逆光检测方法的流程图；

图2示出了根据本发明实施例的图1中的步骤S130的第一种示例实现方式的具体流程图；

图3示出了根据本发明实施例的图1中的步骤S130的第二种示例实现方式的具体流程图；

图4示出了根据本发明实施例的图1中的步骤S130的第三种示例实现方式的具体流程图；

图5示出了根据本发明实施例的图1中的步骤S130的第四种示例实现方式的具体流程图；

图6示出了根据本发明实施例的逆光检测装置的示意性框图；

图7A示出了示例性的逆光环境下的灰度直方图分布；

图7B示出了示例性的非逆光环境下的灰度直方图分布；以及

图8示出了示例性的逆光度与逆光环境概率的曲线图。

具体实施方式

下面将参考附图来描述根据本发明实施例的逆光检测方法及电子设备。

在图7A和图7B中，分别示出了示例性的逆光环境下的灰度直方图分布和非逆光环境下的灰度直方图分布，其中横轴表示灰度。

在一种示例情况下，灰度直方图可以是体现各灰度与各灰度所对应的像素数之间的关系的直方图，在此情况下，灰度直方图包括多个灰度（例如128个、256个、512个灰度等等）以及每个灰度所对应的像素数量。在此情况下，图7A和图7B的纵轴表示像素数量。

在另一种示例情况下，灰度直方图可以是归一化的灰度直方图，所述归一化的灰度直方图体现各灰度与各灰度所对应的出现概率之间的关系，在此情况下，灰度直方图包括多个灰度（例如128个、256个、512个灰度等等）以及每个灰度所对应的出现概率，所述出现概率可以是每个灰度所对应的像素数与总像素数之比。在此情况下，图7A和图7B的纵轴表示各灰度的出现概率。

从图7A和图7B中可以看出，逆光环境下的灰度直方图分布与非逆光环境下的灰度直方图分布完全不同。如图7A所示，逆光环境下的灰度直方图分布的特点在于：分布在极亮和极暗灰度上的像素多，而分布在中间灰度上的像素相对较少。与此相反，如图7B所示，非逆光环境下的灰度直方图分布的特征在于：像素主要集中在中间灰度上，而分布在极亮和极暗灰度上的像素非常少。由此可见，逆光环境下的灰度直方图分布与非逆光环境下的灰度直方图分布存在显著差异。

尽管在图7A和图7B中仅给出了示例性的逆光环境下的灰度直方图分布和非逆光环境下的灰度直方图分布，而且对于不同的拍摄场景，逆光环境下的灰度直方图分布可能不尽相同，并且对于不同的拍摄场景，非逆光环境下的灰度直方图分布也不尽相同，然而无论是逆光环境下的灰度直方图分布还是非逆光环境下的灰度直方图分布，均具有良好的统计特性。即，逆光环境下的灰度直方图分布的特点在于：分布在极亮和极暗灰度上的像素多，而分布在中间灰度上的像素相对较少；非逆光环境下的灰度直方图分布的特征在于：像素主要集中在中间灰度上，而分布在极亮和极暗灰度上的像素非常少。

考虑到上述特性，发明人提出了一种基于图像本身来进行逆光检测的方法。

首先，将参考图1来描述根据本发明实施例的逆光检测方法100。根据本发明实施例的逆光检测方法100在步骤S101开始。

在步骤S110，采集图像。采集图像可以包括以拍照模式采集图像，或者以摄像模式采集图像，或者以预览模式采集图像。此外，采集图像可以包括存储图像或不存储图像。例如，采集图像可以包括在拍照时调焦的过程中采集图像并且存储或不存储图像，可以包括在预览模式下采集图像并且存储或不存储图像，可以包括在摄像模式下采集图像并且存储图像。此外，采集图像可以包括在预设的逆光检测模式下采集图像并且存储或不存储图像。

在步骤S120，提取所采集的图像的灰度直方图。所采集的图像可以是灰度图像或彩色图像。在所采集的图像为彩色图像的情况下，可以先将所采集的图像转换为灰度图像。然后，再基于灰度图像提取灰度直方图。如何将彩色图像转换为灰度图像是本领域技术人员公知的，因此在此省略其具体描述。

如何遍历所采集的图像各像素以提取灰度直方图也是本领域技术人员公知的，因此在此也省略其具体描述。

在步骤S130，根据所述灰度直方图确定当前环境是否为逆光环境。具体地，根据所述灰度直方图的特征来确定当前环境是否为逆光环境。

如前所述，逆光环境下的灰度直方图分布的特点在于：分布在极亮和极暗灰度上的像素多，而分布在中间灰度上的像素相对较少；非逆光环境下的灰度直方图分布的特征在于：像素主要集中在中间灰度上，而分布在极亮和极暗灰度上的像素非常少。

此外，在统计特性方面，对于逆光环境下的灰度直方图分布，其灰度直方图分布的灰度方差σ²很大；而对于非逆光环境下的灰度直方图分布，其灰度直方图分布的灰度方差σ²很小。

然后，在步骤S199，根据本发明实施例的逆光检测方法100结束。

假设所采集的图像I的归一化的灰度直方图为X=(x₁,x₂,…,x₂₅₆)^T，其中x_i表示第i个灰度在所采集的图像I中出现的概率。

接下来，基于该归一化的灰度直方图，将举例说明根据本发明实施例的逆光检测方法100中步骤S130的具体实现方式。

图2中示出了根据本发明实施例的图1中的步骤S130的第一种示例实现方式的具体流程图。

在第一种示例实现方式中，根据所述灰度直方图中灰度概率分布的局部峰值来确定当前环境是否为逆光环境。

在步骤S2310，确定所述灰度直方图中灰度概率分布的局部峰值。而且，相应地确定所述局部峰值所对应的灰度。结合图7A，所确定的局部峰值可以为例如灰度值3所对应的灰度概率、以及例如灰度值250所对应的灰度概率。

然后，在步骤S2320，确定所述灰度概率分布的局部峰值处的灰度是否小于第一灰度或者大于第二灰度。

当在步骤S2320确定所述灰度概率分布的局部峰值处的灰度小于第一灰度或者大于第二灰度时，在步骤S2330，确定当前环境为逆光环境。例如，仍结合图7A，所述第一灰度可以例如为灰度值30，所述第二灰度可以为例如灰度值180，所确定的局部峰值（灰度值3）小于所述第一灰度，并且所确定的局部峰值（灰度值250）大于所述第二灰度，因此，该图像的当前环境被确定为逆光环境。

当在步骤S2320确定所述灰度概率分布的局部峰值处的灰度不小于第一灰度并且不大于第二灰度时，该逆光检测方法前进到步骤S2340。

在步骤S2340，确定所述灰度概率分布的局部峰值处的灰度是否大于第三灰度且小于第四灰度。

当在步骤S2340确定所述灰度概率分布的局部峰值处的灰度大于第三灰度且小于第四灰度时，在步骤S2350，确定当前环境为非逆光环境，例如，结合图7B，所述第三灰度可以例如为灰度值80，所述第四灰度可以为例如灰度值180，所确定的局部峰值（灰度值100）大于所述第三灰度并且小于所述第四灰度，因此，该图像的当前环境被确定为非逆光环境。

当在步骤S2340确定所述灰度概率分布的局部峰值处的灰度不大于第三灰度且不小于第四灰度时，该逆光检测方法可以返回至步骤S110重新采集图像，或者采用其它逆光检测方法来进行逆光检测。

所述第一灰度小于等于第三灰度，所述第三灰度小于第四灰度，所述第四灰度小于等于所述第二灰度。

针对所述第一灰度小于所述第三灰度并且所确定的局部峰值处的灰度介于所述第一灰度和所述第三灰度之间的情况，可以重新采集图像并且重新进行逆光检测，或者可以采用其它方法来进行逆光检测。

类似地，针对所述第四灰度小于所述第二灰度并且所确定的局部峰值处的灰度介于所述第四灰度和所述第二灰度之间的情况，可以重新采集图像并且重新进行逆光检测，或者可以采用其它方法来进行逆光检测。

图3示出了根据本发明实施例的图1中的步骤S130的第二种示例实现方式的具体流程图。

在第二种示例实现方式中，根据灰度直方图的方差来确定当前环境是否为逆光环境。

针对所述归一化的灰度直方图X=(x₁,x₂，…,x₂₅₆)^T，灰度分布的总体均值μ和方差σ²可以被表示为：

$\mathrm{\μ}=\underset{i=1}{\overset{256}{\mathrm{\Σ}}}(x_i\·i)---\left(1\right)$

${\mathrm{\σ}}^2=\underset{i=1}{\overset{256}{\mathrm{\Σ}}}{x}_i{(i-\mathrm{\μ})}^2---\left(2\right)$

可以设定方差阈值，当所提取的灰度直方图的方差大于该方差阈值时，确定当前环境为逆光环境，反之当前环境为非逆光环境。所述方差阈值可以根据试验、根据经验、根据个人喜好等等来设置。

在步骤S3310，如上所述地计算所提取的灰度直方图的方差。

然后，在步骤S3320，根据所计算的方差确定当前环境是否为逆光环境。

图4示出了根据本发明实施例的图1中的步骤S130的第三种示例实现方式的具体流程图。

在第三种示例实现方式中，可以基于方差计算逆光度，并且可以定义逆光度阈值，基于所计算的逆光度与所述逆光度阈值之间的关系确定当前环境是否为逆光环境。

在步骤S4310，如上所述地计算所提取的灰度直方图的方差。

然后，在步骤S4320，根据所计算的方差确定逆光度。逆光度可以表示当前图像的逆光程度。逆光度可以是所述方差，也可以是所述方差的函数。作为一个示例，可以将逆光度d_BL定义为：

d_BL=f(X)=σ

在步骤S4330，判断所计算的逆光度是否大于预定的逆光度阈值。

当在步骤S4330判断所计算的逆光度大于预定的逆光度阈值时，在步骤S4340确定当前环境为逆光环境。

当在步骤S4330判断所计算的逆光度不大于预定的逆光度阈值时，在步骤S4350确定当前环境为非逆光环境。

为了降低误判率，进一步提出了第四种示例实现方式。

图5示出了根据本发明实施例的图1中的步骤S130的第四种示例实现方式的具体流程图。

在第四种示例实现方式中，可以基于方差计算逆光度，并基于所计算的逆光度确定逆光环境概率，然后再基于逆光环境概率确定当前环境是否为逆光环境。

考虑构建如下样本(d_BL,Y)，其中Y只取正负1(±1)，正1(+1)表示逆光，负1(-1)表示非逆光，d_BL为上述定义的逆光度。

通过采集多个样本，并利用这些样本做二元Logistic回归，训练得到Sigmoid形式概率函数：

$P(Y=1|d_{\mathrm{BL}})=\frac{1}{1+\exp ({\mathrm{\αd}}_{\mathrm{BL}}+\mathrm{\β})}---\left(3\right)$

该Sigmoid形式概率函数表示当逆光度为d_BL时，当前环境为逆光环境的概率。由此，可以将逆光度d_BL转换为所采集的图像I处于逆光环境下的概率。然后，可以通过该概率来判决图像I是否逆光。

在图8中示出了该转换曲线，其中横轴表示逆光度d_BL，纵轴表示逆光环境概率。当逆光度大于某个阈值T时，P(Y=1)大于0.5，而当逆光度小于T时，P(Y=1)小于0.5。

在步骤S5310，如上所述地计算所提取的灰度直方图的方差。

在步骤S5320，如上所述地根据所计算的方差确定逆光度。

然后，在步骤S5330，根据所述逆光度确定当前环境是否为逆光环境的概率，即，根据所述逆光度确定逆光环境概率。

可以如式（3）所示地或者如图8所示地，根据逆光度确定逆光环境概率。

在步骤S5340，根据所确定的逆光环境概率确定当前环境是否为逆光环境。

在一个示例中，设置逆光环境概率阈值（例如，0.7），在所确定的逆光环境概率大于该逆光环境概率阈值时，确定当前环境为逆光环境。反之，确定当前环境为非逆光环境。

在另一个示例中，在步骤S5340中，可以组合来自另一逆光检测方法的所计算的逆光环境概率或其它参数，并基于根据本发明实施例的逆光检测方法所计算的逆光环境概率与来自另一逆光检测方法的检测结果来进行最终的逆光检测，从而提高检测精度。

接下来，将参考图6描述根据本发明实施例的逆光检测装置600。

在图6中示出了根据本发明实施例的逆光检测装置600的示意性框图。

如图6所示，该逆光检测装置600包括图像获取部件610、直方图提取部件620、以及判决部件630。

图像获取部件610从拍摄部件获取在当前环境下拍摄的图像。

直方图提取部件620提取所述图像的灰度直方图。

判决部件630根据所述灰度直方图确定所述当前环境是否为逆光环境。

在第一种示例实现方式中，所述判决部件630根据所述灰度直方图中灰度概率分布的局部峰值来确定当前环境是否为逆光环境。

具体地，在所述灰度概率分布的局部峰值处的灰度小于第一灰度或者大于第二灰度时，所述判决部件630确定当前环境为逆光环境；在所述灰度概率分布的局部峰值处的灰度大于第三灰度且小于第四灰度时，所述判决部件630确定当前环境为非逆光环境，其中，所述第一灰度小于等于第三灰度，所述第三灰度小于第四灰度，所述第四灰度小于等于所述第二灰度。

在第二种示例实现方式中，所述判决部件630可以包括方差计算部件和环境确定部件。

方差计算部件如上所述地计算所述图像的灰度直方图的方差。

环境确定部件根据所述方差确定当前环境是否为逆光环境。

具体地，当所提取的灰度直方图的方差大于预定方差阈值时，所述环境确定部件确定当前环境为逆光环境。

在第三种示例实现方式中，所述判决部件630可以包括方差计算部件和环境确定部件，并且所述环境确定部件进一步可以包括逆光度计算部件和逆光确定部件。

逆光度计算部件如上所述地根据所述方差确定逆光度。在所述逆光度大于预定阈值时，所述逆光确定部件确定当前环境为逆光环境。

在第四种示例实现方式中，所述判决部件630可以包括方差计算部件和环境确定部件，并且所述环境确定部件进一步可以包括逆光度计算部件、逆光环境概率计算部件和逆光确定部件。

逆光度计算部件如上所述地根据所述方差确定逆光度。

逆光环境概率计算部件如上所述地根据所述逆光度确定当前环境为逆光环境的概率。

在所确定的概率大于预定概率阈值时，所述逆光确定部件确定当前环境为逆光环境。

替代地，所述逆光确定部件还可以将所确定的概率与通过另一方法计算的逆光环境概率组合，以确定当前环境是否为逆光环境。

如前所述，所述图像获取部件610所获取的图像可以为彩色图像或灰度图像。

所述逆光检测装置还可以包括图像转换部件，用于将所述彩色图像转换为灰度图像。而且，所述直方图提取部件提取所述灰度图像的灰度直方图。

所述逆光检测装置可以被应用于具有数码相机的各种电子设备中，并且可以以单独的处理器来实现，或者通过相应电子设备的中央处理器运行相应的程序来实现。

尽管上面以归一化的灰度直方图为例说明了根据本发明实施例的逆光检测方法及装置，然而应理解，根据本发明实施例的逆光检测方法及装置同样可以以类似方式应用体现各灰度与各灰度所对应的像素数之间的关系的灰度直方图。

根据本发明实施例的逆光检测方法和装置基于在当前环境下拍摄的图像可以简单地进行逆光检测，消除了对专用CMOS逆光检测传感器的需要，从而有利地降低了制造成本。

上面已经参考附图描述了根据本发明实施例的逆光检测方法和装置。本领域技术人员应了解，本发明不限于上面描述的实施例，在不偏离本发明的精神的情况下可以作出各种修改，所述修改也应包含在本发明的范围之内。本发明的范围应由所附权利要求及其等同物来限定。

Claims (19)

1.一种逆光检测方法，包括：

采集一图像；

提取所述图像的灰度直方图；以及

根据所述灰度直方图确定当前环境是否为逆光环境。

2.如权利要求1所述的逆光检测方法，其中，根据所述灰度直方图确定当前环境是否为逆光环境包括：

计算所述图像的灰度直方图的方差；以及

根据所述方差确定当前环境是否为逆光环境。

3.如权利要求1所述的逆光检测方法，其中，根据所述灰度直方图确定当前环境是否为逆光环境包括：

根据所述灰度直方图中灰度概率分布的局部峰值来确定当前环境是否为逆光环境，其中，

在所述灰度概率分布的局部峰值处的灰度小于第一灰度或者大于第二灰度时，确定当前环境为逆光环境；以及

在所述灰度概率分布的局部峰值处的灰度大于第三灰度且小于第四灰度时，确定当前环境为非逆光环境，

其中，所述第一灰度小于等于第三灰度，所述第三灰度小于第四灰度，所述第四灰度小于等于所述第二灰度。

4.如权利要求1所述的逆光检测方法，其中，该图像为彩色图像，提取该图像的灰度直方图包括：

将该图像转换为灰度图像；以及

提取所述灰度图像的灰度直方图。

5.如权利要求1所述的逆光检测方法，其中，所述灰度直方图包括多个灰度以及每个灰度所对应的像素数量，或者

所述灰度直方图为归一化的灰度直方图，所述归一化的灰度直方图包括多个灰度以及每个灰度所对应的出现概率。

6.如权利要求2所述的逆光检测方法，其中，根据所述方差确定当前环境是否为逆光环境包括：

根据所述方差确定逆光度；以及

在所述逆光度大于预定阈值时，确定当前环境为逆光环境。

7.如权利要求6所述的逆光检测方法，其中，

所述逆光度为所述方差，或者为所述方差的函数。

8.如权利要求2所述的逆光检测方法，其中，根据所述方差确定当前环境是否为逆光环境包括：

根据所述方差确定逆光度；以及

根据所述逆光度确定当前环境为逆光环境的概率。

9.如权利要求8所述的逆光检测方法，其中，根据所述方差确定当前环境是否为逆光环境还包括：

当所确定的概率大于预定概率阈值时，确定当前环境为逆光环境。

10.如权利要求8所述的逆光检测方法，其中，所述方法还包括：

将所述概率与通过另一方法计算的逆光环境概率组合，以确定当前环境是否为逆光环境。

11.一种逆光检测装置，包括：

图像获取部件，用于获取图像，该图像是在当前环境下拍摄的图像；

直方图提取部件，用于提取所述图像的灰度直方图；以及

判决部件，用于根据所述灰度直方图确定所述当前环境是否为逆光环境。

12.如权利要求11所述的逆光检测装置，其中，所述判决部件包括：

方差计算部件，用于计算所述图像的灰度直方图的方差；以及

环境确定部件，用于根据所述方差确定当前环境是否为逆光环境。

13.如权利要求11所述的逆光检测装置，其中，所述判决部件根据所述灰度直方图中灰度概率分布的局部峰值来确定当前环境是否为逆光环境，其中，

在所述灰度概率分布的局部峰值处的灰度小于第一灰度或者大于第二灰度时，所述判决部件确定当前环境为逆光环境；以及

在所述灰度概率分布的局部峰值处的灰度大于第三灰度且小于第四灰度时，所述判决部件确定当前环境为非逆光环境，

其中，所述第一灰度小于等于第三灰度，所述第三灰度小于第四灰度，所述第四灰度小于等于所述第二灰度。

14.如权利要求11所述的逆光检测装置，其中，所述图像为彩色图像，

所述逆光检测装置还包括：图像转换部件，用于将所述彩色图像转换为灰度图像，

其中，所述直方图提取部件提取所述灰度图像的灰度直方图。

15.如权利要求11所述的逆光检测装置，其中，所述灰度直方图包括多个灰度以及每个灰度所对应的像素数量，或者

所述灰度直方图为归一化的灰度直方图，所述归一化的灰度直方图包括多个灰度以及每个灰度所对应的出现概率。

16.如权利要求12所述的逆光检测装置，其中，所述环境确定部件包括：

逆光度计算部件，用于根据所述方差确定逆光度，

逆光确定部件，用于在所述逆光度大于预定阈值时确定当前环境为逆光环境。

17.如权利要求12所述的逆光检测装置，其中，所述环境确定部件包括：

逆光度计算部件，用于根据所述方差确定逆光度；以及

逆光环境概率计算部件，用于根据所述逆光度确定当前环境为逆光环境的概率。

18.如权利要求17所述的逆光检测装置，其中，所述环境确定部件还包括：

逆光确定部件，用于在所确定的概率大于预定概率阈值时确定当前环境为逆光环境。

19.如权利要求17所述的逆光检测装置，其中，所述环境确定部件还包括：

逆光确定部件，用于将所确定的概率与通过另一方法计算的逆光环境概率组合，以确定当前环境是否为逆光环境。

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