CN109922274B - 基于直方图的摄像机强光抑制方法及装置 - Google Patents

基于直方图的摄像机强光抑制方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于直方图的摄像机强光抑制方法及装置,可基于直方图的统计信息实现对摄像画面中强光的自动识别并抑制,能够有效抑制摄像机拍摄过程中诸如车灯强光等场景应用,使强光外的其他信息,如车牌,清晰显露出来。此外,在强光消失情况下,摄像机画面能自动检测并恢复到正常场景,大大提高了偶遇强光情况下画面关注信息的抓拍以及识别的准确率,同时又不影响摄像机的正常使用。

Description

基于直方图的摄像机强光抑制方法及装置
技术领域
本发明涉及一种摄像机图像优化方法,尤其是指一种基于直方图的摄像机强光抑制方法及装置。
背景技术
在安防监控领域,车牌识别是一项非常重要的应用,目前的卡口摄像机都搭载有车牌自动识别模块,能够准备的对车辆的车牌进行抓拍和识别。但在夜间的时候,在车灯开启的情况下,摄像机抓拍到的车牌图片,往往因为车灯强光作用,车牌淹没在强光下,导致车牌很难准确定位到,车牌字符的识别率大大降低。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是:提供一种可有效抑制摄像机画面中强光对识别主体影响的基于直方图的摄像机强光抑制方法及装置。
为了解决上述技术问题,本发明采用的技术方案为:一种基于直方图的摄像机强光抑制方法,包括步骤,
将拍摄画面按网格划分分块;
S2)将当前拍摄画面的直方图统计信息保存为原始直方图统计信息;
S3)执行亮点判别子流程、亮块判别子流程;
所述亮点判别子流程包括步骤:
S311)根据第一阈值判断当前拍摄画面的直方图统计信息中像素点是否为亮点;
S312)统计亮点数量;
所述亮块判别子流程包括步骤:
S321)根据第二阈值判断当前拍摄画面的块是否为亮块;
S322)统计亮块数量;
S4)比较亮点数量与第三阈值,亮块数量与第四阈值,若亮点数量超过第三阈值同时亮块数量超过第四阈值则继续步骤S5,若亮点数量小于第三阈值同时亮块数量小于第四阈值则转到步骤S6,若亮点数量等于第三阈值同时亮块数量等于第四阈值则转回步骤S2;
S5)调节摄像机的曝光值,而后转回步骤S3;
S6)摄像机的曝光值回调,而后转回步骤S2。
上述中,所述步骤S5中,根据第一步长调节摄像机的曝光值,而后转回步骤S3;所述第一步长与第二步长根据亮点数量与第三阈值差值与亮块数量与第四阈值差值动态变化,若差值越大,则第一步长与第二步长越大。
本发明还涉及一种基于直方图的摄像机强光抑制方法,包括步骤,
将拍摄画面按网格划分分块;
S2)将当前拍摄画面的直方图统计信息保存为原始直方图统计信息;
S3)执行亮点判别子流程、亮块判别子流程;
所述亮点判别子流程包括步骤:
S311)根据第一阈值判断当前拍摄画面的直方图统计信息中像素点是否为亮点;
S312)统计亮点数量;
所述亮块判别子流程包括步骤:
S321)根据第二阈值判断当前拍摄画面的块是否为亮块;
S322)统计亮块数量;
S4)比较亮点数量与第三阈值,亮块数量与第四阈值,若亮点数量超过第三阈值同时亮块数量超过第四阈值则继续步骤S5,若亮点数量小于第三阈值同时亮块数量小于第四阈值则转到步骤S6,若亮点数量等于第三阈值同时亮块数量等于第四阈值则转回步骤S2;
S5)切换摄像机进入宽动态模式,而后转回步骤S3;
S6)切换摄像机进入普通模式,而后转回步骤S2。
上述中,所述第三阈值、第四阈值包括多个可选值;基于直方图的摄像机强光抑制方法还包括从多个可选值选定第三阈值、第四阈值的步骤。
上述中,所述步骤S321中,通过以下一种或多种方式进行亮块判断:
1)根据第一阈值判断当前拍摄画面的每一个块的直方图统计信息中像素点是否为亮点,统计亮点个数超过第五阈值的为亮块;
2)将当前拍摄画面的每一个块的直方图统计信息根据BIN阈值进行分段统计,得到亮点占比,亮点占比超过第六阈值的为亮块;
3)统计当前拍摄画面的整体亮度均值而后分别计算当前拍摄画面的每一个块与整体亮度均值的偏离程度,对于偏离程度超第七阈值的为亮块。
上述中,所述亮块判别子流程具体包括步骤:
S320)设定与拍摄画面按网格划分分块对应的二维数组,二维数组初始化数为0;
S321)根据第二阈值判断当前拍摄画面的块是否为亮块;
S322)统计亮块数量;
将二维数组中对应判断为亮块位置赋值为1;
S323)统计每个亮块相邻亮块为1的个数;
S324)若二位数组中1的个数超过第八阈值则减小第三阈值、第四阈值,否则增大第三阈值、第四阈值。
本发明另外提供了一种基于直方图的摄像机强光抑制装置,包括
划分模块,用于将拍摄画面按网格划分分块;
当前保存模块,用于将当前拍摄画面的直方图统计信息保存为原始直方图统计信息,而后转到判别模块;
判别模块,包括亮点判别子模块和亮块判别子模块,而后转到比较模块;
所述亮点判别子模块包括:
亮点判别单元,用于根据第一阈值判断当前拍摄画面的直方图统计信息中像素点是否为亮点,而后转到亮点统计单元;
亮点统计单元,用于统计亮点数量;
所述亮块判别子模块包括:
亮块判别单元,根据第二阈值判断当前拍摄画面的块是否为亮块,而后转到亮块统计单元;
亮块统计单元,用于统计亮块数量;
比较模块,用于比较亮点数量与第三阈值,亮块数量与第四阈值,若亮点数量超过第三阈值同时亮块数量超过第四阈值则转到调整模块,若亮点数量小于第三阈值同时亮块数量小于第四阈值则转到回调模块,若亮点数量等于第三阈值同时亮块数量等于第四阈值则转回当前保存模块;
调整模块,用于调节摄像机的曝光值,而后转回判别模块;
回调模块,用于摄像机的曝光值回调,而后转回当前保存模块。
上述中,所述步骤S5中,根据第一步长调节摄像机的曝光值,而后转回步骤S3;所述第一步长与第二步长根据亮点数量与第三阈值差值与亮块数量与第四阈值差值动态变化,若差值越大,则第一步长与第二步长越大。
本发明再提供了一种基于直方图的摄像机强光抑制装置,包括步骤,
划分模块,用于将拍摄画面按网格划分分块;
当前保存模块,用于将当前拍摄画面的直方图统计信息保存为原始直方图统计信息,而后转到判别模块;
判别模块,包括亮点判别子模块和亮块判别子模块,而后转到比较模块;
所述亮点判别子模块包括:
亮点判别单元,用于根据第一阈值判断当前拍摄画面的直方图统计信息中像素点是否为亮点,而后转到亮点统计单元;
亮点统计单元,用于统计亮点数量;
所述亮块判别子模块包括:
亮块判别单元,根据第二阈值判断当前拍摄画面的块是否为亮块,而后转到亮块统计单元;
亮块统计单元,用于统计亮块数量;
比较模块,用于比较亮点数量与第三阈值,亮块数量与第四阈值,若亮点数量超过第三阈值同时亮块数量超过第四阈值则转到调整模块,若亮点数量小于第三阈值同时亮块数量小于第四阈值则转到回调模块,若亮点数量等于第三阈值同时亮块数量等于第四阈值则转回当前保存模块;
调整模块,用于切换摄像机进入宽动态模式,而后转回判别模块;
回调模块,用于切换摄像机进入普通模式,而后转回当前保存模块。
上述中,所述亮块判别单元具体包括:
数组建立单元,用于设定与拍摄画面按网格划分分块对应的二维数组,二维数组初始化数为0,而后转到亮块判别单元;
亮块判别单元,用于根据第二阈值判断当前拍摄画面的块是否为亮块,而后转到亮块统计单元;
亮块统计单元,用于统计亮块数量以及将二维数组中对应判断为亮块位置赋值为1,而后转到数组统计单元;
数组统计单元,用于统计每个亮块相邻亮块为1的个数,而后转到阈值调整单元;
阈值调整单元,用于当二位数组中1的个数超过第八阈值则减小第三阈值、第四阈值,否则增大第三阈值、第四阈值。
本发明的有益效果在于:基于直方图的统计信息实现对摄像画面中强光的自动识别并抑制,能够有效抑制摄像机拍摄过程中诸如车灯强光等场景应用,使强光外的其他信息,如车牌,清晰显露出来。此外,在强光消失情况下,摄像机画面能自动检测并恢复到正常场景,大大提高了偶遇强光情况下画面关注信息的抓拍以及识别的准确率,同时又不影响摄像机的正常使用。
附图说明
下面结合附图详述本发明的具体结构
图1为本发明方法的实施例一流程图;
图2为本发明方法的实施例二流程图。
具体实施方式
为详细说明本发明的技术内容、构造特征、所实现目的及效果,以下结合实施方式并配合附图详予说明。
夜间路口,尤其是交通比较繁忙的路口,在车灯开启情况下,摄像机捕捉到的画面,车牌部分异常过曝,车牌完全淹没在车灯的光晕中,对于摄像机来说,完全没办法定位车牌。模式1主要是通过控制摄像机的曝光目标值,从而达到抑制车灯亮度以及车灯光晕的目的,使车牌清晰的显露出来,便于摄像机进行车牌的定位抓拍,以及车牌字符的识别。同时车辆是处于一种运动的状态,也就是车灯会不停的出现与消失,所以在车灯消失的情况下,摄像机画面还要自动回复到车灯出现之前的状态。
因为实际应用场景的多样性,本设计基于摄像机图像的直方图统计信息,实现了两种不同模式的车灯自动抑制技术。
模式一:主要是利用摄像机图像的直方图统计信息,通过去控制摄像机的曝光目标值,来达到抑制车灯的目的。
请参阅图1,本发明提供了一种基于直方图的摄像机强光抑制方法,包括步骤,
将拍摄画面按网格划分分块;
较佳的,为了配额后续亮块的判断,可将整个画面分成255个小块。
S2)将当前拍摄画面的直方图统计信息保存为原始直方图统计信息;
S3)执行亮点判别子流程、亮块判别子流程;
所述亮点判别子流程包括步骤:
S311)根据第一阈值判断当前拍摄画面的直方图统计信息中像素点是否为亮点;
S312)统计亮点数量;
在一种方式中,亮点的判断可以基于256段直方图统计信息,统计画面中大于某一阈值的亮点个数就判断为亮点。
所述亮块判别子流程包括步骤:
S321)根据第二阈值判断当前拍摄画面的块是否为亮块;
S322)统计亮块数量;
光用亮点来判断是否有车灯强光不够准确,因为在夜晚的时候,摄像机会出现大量的噪点,噪点会严重影响到亮点的统计,所以除了利用亮点这个特征之外,第二个可以利用的特征就是亮块,然后通过循环扫描前面例中分割的255个块,统计这255个块中属于亮块的个数。
S4)比较亮点数量与第三阈值,亮块数量与第四阈值,若亮点数量超过第三阈值同时亮块数量超过第四阈值则继续步骤S5,若亮点数量小于第三阈值同时亮块数量小于第四阈值则转到步骤S6,若亮点数量等于第三阈值同时亮块数量等于第四阈值则转回步骤S2;
只有当画面中的亮块和亮点都达到了某一阈值的时候判断该块是否属于亮块,亮点、亮块均达到阈值才将画面判断为强光场景,从而开启后续的强光抑制。
S5)调节摄像机的曝光值,而后转回步骤S3;
当场景判断为强光场景后,本步骤就开始通过调整摄像机曝光值进行强光抑制。
S6)摄像机的曝光值回调,而后转回步骤S2。
综上所述,本发明提供的基于直方图的统计信息从而实现对摄像画面中强光的自动识别并抑制,能够有效抑制摄像机拍摄过程中诸如车灯强光等场景应用,使强光外的其他信息,如车牌清晰显露出来。此外,在强光消失情况下,摄像机画面能自动检测的发现并恢复到正常场景,能够大大提高了偶遇强光情况下画面关注信息的抓拍以及识别的准确率,同时又不影响摄像机的正常使用。
本发明技术适用于各类摄像机拍摄过程中偶遇强光情况的抑制,特别适用于摄像机拍摄车辆车灯的强光下,对车牌的识别。此外,为了更好进行车牌的抓拍与识别,在车灯强光抑制的过程中,还通过利用图像增强技术,来增强车牌效果,方便摄像机进行车牌字符的识别,车牌图像增强主要是采用了直方图均衡化的技术,利用该技术能够很好对车牌部分进行提升,同时也能够抑制一部分的车灯光晕。
模式一主要实现两种功能,第一就是当车灯出现的时候,能够抑制车灯,使车牌显露出来,第二就是当车灯消失的时候,画面能够回复到正常状态,而且车灯的抑制强度还要能够根据车灯的多少自动调节,也就是当画面中车灯比较少的时候,车灯的抑制要弱,而当画面中出现多个车灯的时候,此时车灯的抑制就要强一些,而且车灯抑制强度还可以根据场景的不同,客户个人喜好的不同,自主选择车灯的抑制强度。
必要时,可在步骤S2前增加S1)判断当前拍摄场景为白天状态或夜晚状态,于白天状态或夜晚状态对应设置第三阈值、第四阈值。
增加本步骤目的在抑制开始初期,首先要对对白天和黑夜的场景进行区分,因为在白天,当太阳光异常强烈的时候,从摄像机中捕捉画面,车牌的辨识度也不是很高,所以白天和黑夜要区别对待。白天和黑夜的区分主要是利用摄像机的增益以及暗点和暗块的信息来进行判断,当增益、暗点和暗块超过某一定的范围之后,就把当前场景判定为夜晚状态,白天和夜晚分开来进行处理,白天和黑夜的处理方法大致相同,仅第三阈值、第四阈值不同即可。
实施例1
所述步骤S5中,根据第一步长调节摄像机的曝光值,而后转回步骤S3;所述步骤S6中根据第二步长进行摄像机的曝光值回调,而后转回步骤S2;所述第一步长与第二步长根据亮点数量与第三阈值差值与亮块数量与第四阈值差值动态变化,若差值越大,则第一步长与第二步长越大。
由此,通过亮点数量与第三阈值差值与亮块数量与第四阈值差值得知当前强光程度,而动态的第一步长与第二步长则可依照强光程度动态改变达到适应强光环境的快速调整目的。
本实施例通过对曝光目标值的调整步长进行动态设置,即根据画面的强光程度来设置不同的步长,这样也能避免画面出现闪烁,通过计算当前亮点和亮块值与阈值的偏离程度,来设定不同的调整步长,当偏离程度大的时候,调整步长大,车灯抑制效果快,当偏离程度比较小,既当画面比较接近理想场景的时候,此时的调整步长小,这样设计除了比较契合实际使用之外,也能够防止画面出现闪烁震荡。
实施例2
所述第三阈值、第四阈值包括多个可选值;基于直方图的摄像机强光抑制方法还包括从多个可选值选定第三阈值、第四阈值的步骤。
阈值的设定是本专利技术的重点之一,如果阈值设定比较单一,可以使用,但也会出现场景适应性不强特点,即有可能把非强光场景判定为强光场景,而本应为强光场景,确又判定为非强光场景。
本实施例方案中,为了提高灵活程度,本实施例通过引进等级思想来设定不同的第三阈值、第四阈值,也就是说第三阈值、第四阈值的设定均具有动态性,即允许根据不同的场景设定不同的阈值、根据不同的分辨率设定不同的阈值。由此,可应对不用摄像头应用环境,例如有的场景有可能路灯比较多,有的场景路灯比较少,第三阈值、第四阈值包括多个可选值构成多个调整级别,例如一种方式中将等级分为16个等级,由此使用者可以根据实际的摄像机的安装场景来自行选择不同的等级,从而设定不同的第三阈值、第四阈值。
实施例3
所述步骤S321中,通过以下一种或多种方式进行亮块判断:
1)根据第一阈值判断当前拍摄画面的每一个块的直方图统计信息中像素点是否为亮点,统计亮点个数超过第五阈值的为亮块;
2)将当前拍摄画面的每一个块的直方图统计信息根据BIN阈值进行分段统计,得到亮点占比,亮点占比超过第六阈值的为亮块;
3)统计当前拍摄画面的整体亮度均值而后分别计算当前拍摄画面的每一个块与整体亮度均值的偏离程度,对于偏离程度超第七阈值的为亮块。
实施例4
所述亮块判别子流程具体包括步骤:
S320)设定与拍摄画面按网格划分分块对应的二维数组,二维数组初始化
数为0;
S321)根据第二阈值判断当前拍摄画面的块是否为亮块;
S322)统计亮块数量;
将二维数组中对应判断为亮块位置赋值为1;
S323)统计每个亮块相邻亮块为1的个数;
S324)若二位数组中1的个数超过第八阈值则减小第三阈值、第四阈值从而增加抑制程度,否则增大第三阈值、第四阈值从而减小抑制强度。
本实施例的技术方案,正是为了匹配人的主观感受,所设计的一套利用连通域思想进行亮光抑制智能调整。其原理是利用亮块的连通域来自适应调整亮块阈值。从人的主观感受来说,当画面的亮块分散和集中程度的不同的时候,车牌的清晰程度以及人的主观感觉都是不一样的,当亮块比较分散的时候,强光抑制的程度要弱一些,而当画面的的亮块比较集中的时候的,车灯的抑制强度就要强一些。所以亮块的判断阈值应该随亮块的分散和集中程度进行不同的设置,在统计画面亮块的时候,通过设定一个与255个块对应的二维数组,数组初始化的时候为0,当判断该块为亮块的时候,把相对应的二维数组位置赋值为1,当255个块扫描完成之后,通过统计每个块的8邻域,看其8邻域中值为1的个数,从而去判断亮块的集中程度,当集中程度比较高的时候,此时的车灯的抑制程度要相应强些,相反就要弱些。
为了更好的适应不同的场景,本发明还提供了另外一种模式的强光(特别是车灯强光)抑制策略,当摄像机安装在小区门口或地下停车场的时候,当有车灯出现的时候,强光主要分布在画面中特定位置,类似于摄像机从室内看室外的场景,所以本设计通过利用摄像机本身所具有的宽动态功能来适应小区或地下停车场的场景,即当有车灯的时候,开启摄像机的宽动态功能,而当车灯消失的时候,关闭摄像机的宽动态,因为在正常场景中如果开启宽动态的话,整个画面有发蒙的现象,所以在正常场景要关闭宽动态功能。
模式二:主要是通过控制摄像机宽动态的开关,来达到抑制车灯的目的。
请参阅图2,本发明还提供一种基于直方图的摄像机强光抑制方法,包括步骤,
将拍摄画面按网格划分分块;
较佳的,为了配额后续亮块的判断,可将整个画面分成255个小块。
S2)将当前拍摄画面的直方图统计信息保存为原始直方图统计信息;
S3)执行亮点判别子流程、亮块判别子流程;
所述亮点判别子流程包括步骤:
S311)根据第一阈值判断当前拍摄画面的直方图统计信息中像素点是否为亮点;
S312)统计亮点数量;
在一种方式中,亮点的判断可以基于256段直方图统计信息,统计画面中大于某一阈值的亮点个数就判断为亮点。
所述亮块判别子流程包括步骤:
S321)根据第二阈值判断当前拍摄画面的块是否为亮块;
S322)统计亮块数量;
光用亮点来判断是否有车灯强光不够准确,因为在夜晚的时候,摄像机会出现大量的噪点,噪点会严重影响到亮点的统计,所以除了利用亮点这个特征之外,第二个可以利用的特征就是亮块,然后通过循环扫描前面例中分割的255个块,统计这255个块中属于亮块的个数。
S4)比较亮点数量与第三阈值,亮块数量与第四阈值,若亮点数量超过第三阈值同时亮块数量超过第四阈值则继续步骤S5,若亮点数量小于第三阈值同时亮块数量小于第四阈值则转到步骤S6,若亮点数量等于第三阈值同时亮块数量等于第四阈值则转回步骤S2;
只有当画面中的亮块和亮点都达到了某一阈值的时候判断该块是否属于亮块,亮点、亮块均达到阈值才将画面判断为强光场景,从而开启后续的强光抑制。
S5)切换摄像机进入宽动态模式,而后转回步骤S3;
当场景判断为强光场景后,本步骤就开始通过调整摄像机曝光值进行强光抑制。
S6)切换摄像机进入普通模式,而后转回步骤S2。
综上所述,本发明提供的基于直方图的统计信息从而实现对摄像画面中强光的自动识别并抑制,能够有效抑制摄像机拍摄过程中诸如车灯强光等场景应用,使强光外的其他信息,如车牌清晰显露出来。此外,在强光消失情况下,摄像机画面能自动检测的发现并恢复到正常场景,能够大大提高了偶遇强光情况下画面关注信息的抓拍以及识别的准确率,同时又不影响摄像机的正常使用。
本发明技术适用于各类摄像机拍摄过程中偶遇强光情况的抑制,特别适用于摄像机拍摄车辆车灯的强光下,对车牌的识别。此外,为了更好进行车牌的抓拍与识别,在车灯强光抑制的过程中,还通过利用图像增强技术,来增强车牌效果,方便摄像机进行车牌字符的识别,车牌图像增强主要是采用了直方图均衡化的技术,利用该技术能够很好对车牌部分进行提升,同时也能够抑制一部分的车灯光晕。
必要时,可在步骤S2前增加S1)判断当前拍摄场景为白天状态或夜晚状态,于白天状态或夜晚状态对应设置第三阈值、第四阈值。
增加本步骤目的在抑制开始初期,首先要对对白天和黑夜的场景进行区分,因为在白天,当太阳光异常强烈的时候,从摄像机中捕捉画面,车牌的辨识度也不是很高,所以白天和黑夜要区别对待。白天和黑夜的区分主要是利用摄像机的增益以及暗点和暗块的信息来进行判断,当增益、暗点和暗块超过某一定的范围之后,就把当前场景判定为夜晚状态,白天和夜晚分开来进行处理,白天和黑夜的处理方法大致相同,仅第三阈值、第四阈值不同即可。
实施例5
所述第三阈值、第四阈值包括多个可选值;基于直方图的摄像机强光抑制方法还包括从多个可选值选定第三阈值、第四阈值的步骤。
阈值的设定是本专利技术的重点之一,如果阈值设定比较单一,可以使用,但也会出现场景适应性不强特点,即有可能把非强光场景判定为强光场景,而本应为强光场景,确又判定为非强光场景。
本实施例方案中,为了提高灵活程度,本实施例通过引进等级思想来设定不同的第三阈值、第四阈值,也就是说第三阈值、第四阈值的设定均具有动态性,即允许根据不同的场景设定不同的阈值、根据不同的分辨率设定不同的阈值。由此,可应对不用摄像头应用环境,例如有的场景有可能路灯比较多,有的场景路灯比较少,第三阈值、第四阈值包括多个可选值构成多个调整级别,例如一种方式中将等级分为16个等级,由此使用者可以根据实际的摄像机的安装场景来自行选择不同的等级,从而设定不同的第三阈值、第四阈值。
实施例6
所述步骤S321中,通过以下一种或多种方式进行亮块判断:
1)根据第一阈值判断当前拍摄画面的每一个块的直方图统计信息中像素点是否为亮点,统计亮点个数超过第五阈值的为亮块;
2)将当前拍摄画面的每一个块的直方图统计信息根据BIN阈值进行分段统计,得到亮点占比,亮点占比超过第六阈值的为亮块;
3)统计当前拍摄画面的整体亮度均值而后分别计算当前拍摄画面的每一个块与整体亮度均值的偏离程度,对于偏离程度超第七阈值的为亮块。
实施例7
所述亮块判别子流程具体包括步骤:
S320)设定与拍摄画面按网格划分分块对应的二维数组,二维数组初始化数为0;
S321)根据第二阈值判断当前拍摄画面的块是否为亮块;
S322)统计亮块数量;
将二维数组中对应判断为亮块位置赋值为1;
S323)统计每个亮块相邻亮块为1的个数;
S324)若二位数组中1的个数超过第八阈值则减小第三阈值、第四阈值从而增加抑制程度,否则增大第三阈值、第四阈值从而减小抑制强度
本实施例的技术方案,正是为了匹配人的主观感受,所设计的一套利用连通域思想进行亮光抑制智能调整。其原理是利用亮块的连通域来自适应调整亮块阈值。从人的主观感受来说,当画面的亮块分散和集中程度的不同的时候,车牌的清晰程度以及人的主观感觉都是不一样的,当亮块比较分散的时候,强光抑制的程度要弱一些,而当画面的的亮块比较集中的时候的,车灯的抑制强度就要强一些。所以亮块的判断阈值应该随亮块的分散和集中程度进行不同的设置,在统计画面亮块的时候,通过设定一个与255个块对应的二维数组,数组初始化的时候为0,当判断该块为亮块的时候,把相对应的二维数组位置赋值为1,当255个块扫描完成之后,通过统计每个块的8邻域,看其8邻域中值为1的个数,从而去判断亮块的集中程度,当集中程度比较高的时候,此时的车灯的抑制程度要相应强些,相反就要弱些。
模式一:主要是利用摄像机图像的直方图统计信息,通过去控制摄像机的曝光目标值,来达到抑制车灯的目的。
本发明还提供了一种基于直方图的摄像机强光抑制装置,包括
划分模块,用于将拍摄画面按网格划分分块;
较佳的,为了配额后续亮块的判断,可将整个画面分成255个小块。
当前保存模块,用于将当前拍摄画面的直方图统计信息保存为原始直方图统计信息,而后转到判别模块;
判别模块,包括亮点判别子模块和亮块判别子模块,而后转到比较模块;
所述亮点判别子模块包括:
亮点判别单元,用于根据第一阈值判断当前拍摄画面的直方图统计信息中像素点是否为亮点,而后转到亮点统计单元;
亮点统计单元,用于统计亮点数量;
在一种方式中,亮点的判断可以基于256段直方图统计信息,统计画面中大于某一阈值的亮点个数就判断为亮点。
所述亮块判别子模块包括:
亮块判别单元,根据第二阈值判断当前拍摄画面的块是否为亮块,而后转到亮块统计单元;
亮块统计单元,用于统计亮块数量;
光用亮点来判断是否有车灯强光不够准确,因为在夜晚的时候,摄像机会出现大量的噪点,噪点会严重影响到亮点的统计,所以除了利用亮点这个特征之外,第二个可以利用的特征就是亮块,然后通过循环扫描前面例中分割的255个块,统计这255个块中属于亮块的个数。
比较模块,用于比较亮点数量与第三阈值,亮块数量与第四阈值,若亮点数量超过第三阈值同时亮块数量超过第四阈值则转到调整模块,若亮点数量小于第三阈值同时亮块数量小于第四阈值则转到回调模块,若亮点数量等于第三阈值同时亮块数量等于第四阈值则转回当前保存模块;
只有当画面中的亮块和亮点都达到了某一阈值的时候判断该块是否属于亮块,亮点、亮块均达到阈值才将画面判断为强光场景,从而开启后续的强光抑制。
调整模块,用于调节摄像机的曝光值,而后转回判别模块;
当场景判断为强光场景后,本模块就开始通过调整摄像机曝光值进行强光抑制。
回调模块,用于摄像机的曝光值回调,而后转回当前保存模块。
综上所述,本发明提供的基于直方图的统计信息从而实现对摄像画面中强光的自动识别并抑制,能够有效抑制摄像机拍摄过程中诸如车灯强光等场景应用,使强光外的其他信息,如车牌清晰显露出来。此外,在强光消失情况下,摄像机画面能自动检测的发现并恢复到正常场景,能够大大提高了偶遇强光情况下画面关注信息的抓拍以及识别的准确率,同时又不影响摄像机的正常使用。
本发明技术适用于各类摄像机拍摄过程中偶遇强光情况的抑制,特别适用于摄像机拍摄车辆车灯的强光下,对车牌的识别。此外,为了更好进行车牌的抓拍与识别,在车灯强光抑制的过程中,还通过利用图像增强技术,来增强车牌效果,方便摄像机进行车牌字符的识别,车牌图像增强主要是采用了直方图均衡化的技术,利用该技术能够很好对车牌部分进行提升,同时也能够抑制一部分的车灯光晕。
模式一主要实现两种功能,第一就是当车灯出现的时候,能够抑制车灯,使车牌显露出来,第二就是当车灯消失的时候,画面能够回复到正常状态,而且车灯的抑制强度还要能够根据车灯的多少自动调节,也就是当画面中车灯比较少的时候,车灯的抑制要弱,而当画面中出现多个车灯的时候,此时车灯的抑制就要强一些,而且车灯抑制强度还可以根据场景的不同,客户个人喜好的不同,自主选择车灯的抑制强度。
必要时,可在当前保存模块前增加白天黑夜切换模块,用于判断当前拍摄场景为白天状态或夜晚状态,于白天状态或夜晚状态对应设置第三阈值、第四阈值。
增加本步骤目的在抑制开始初期,首先要对对白天和黑夜的场景进行区分,因为在白天,当太阳光异常强烈的时候,从摄像机中捕捉画面,车牌的辨识度也不是很高,所以白天和黑夜要区别对待。白天和黑夜的区分主要是利用摄像机的增益以及暗点和暗块的信息来进行判断,当增益、暗点和暗块超过某一定的范围之后,就把当前场景判定为夜晚状态,白天和夜晚分开来进行处理,白天和黑夜的处理方法大致相同,仅第三阈值、第四阈值不同即可。
实施例8
所述调整模块中,根据第一步长调节摄像机的曝光值,而后转回判别模块;所述回调模块中根据第二步长进行摄像机的曝光值回调,而后转回当前保存模块;所述第一步长与第二步长根据亮点数量与第三阈值差值与亮块数量与第四阈值差值动态变化,若差值越大,则第一步长与第二步长越大。
由此,通过亮点数量与第三阈值差值与亮块数量与第四阈值差值得知当前强光程度,而动态的第一步长与第二步长则可依照强光程度动态改变达到适应强光环境的快速调整目的。
本实施例通过对曝光目标值的调整步长进行动态设置,即根据画面的强光程度来设置不同的步长,这样也能避免画面出现闪烁,通过计算当前亮点和亮块值与阈值的偏离程度,来设定不同的调整步长,当偏离程度大的时候,调整步长大,车灯抑制效果快,当偏离程度比较小,既当画面比较接近理想场景的时候,此时的调整步长小,这样设计除了比较契合实际使用之外,也能够防止画面出现闪烁震荡。
实施例9
所述第三阈值、第四阈值包括多个可选值;基于直方图的摄像机强光抑制装置还包括阈值选择模块,用于从多个可选值选定第三阈值、第四阈值。
阈值的设定是本专利技术的重点之一,如果阈值设定比较单一,可以使用,但也会出现场景适应性不强特点,即有可能把非强光场景判定为强光场景,而本应为强光场景,确又判定为非强光场景。
实施例10
所述亮块判别单元,包括以下一个或多个子单元:
第一亮块判别子单元,用于根据第一阈值判断当前拍摄画面的每一个块的直方图统计信息中像素点是否为亮点,统计亮点个数超过第五阈值的为亮块;
第二亮块判别子单元,用于将当前拍摄画面的每一个块的直方图统计信息根据BIN阈值进行分段统计,得到亮点占比,亮点占比超过第六阈值的为亮块;
第三亮块判别子单元,用于统计当前拍摄画面的整体亮度均值而后分别计算当前拍摄画面的每一个块与整体亮度均值的偏离程度,对于偏离程度超第七阈值的为亮块。
实施例11
所述亮块判别单元具体包括:
数组建立单元,用于设定与拍摄画面按网格划分分块对应的二维数组,二维数组初始化数为0,而后转到亮块判别单元;
亮块判别单元,用于根据第二阈值判断当前拍摄画面的块是否为亮块,而后转到亮块统计单元;
亮块统计单元,用于统计亮块数量以及将二维数组中对应判断为亮块位置赋值为1,而后转到数组统计单元;
数组统计单元,用于统计每个亮块相邻亮块为1的个数,而后转到阈值调整单元;
阈值调整单元,用于当二位数组中1的个数超过第八阈值则减小第三阈值、第四阈值,否则增大第三阈值、第四阈值。
本实施例的技术方案,正是为了匹配人的主观感受,所设计的一套利用连通域思想进行亮光抑制智能调整。其原理是利用亮块的连通域来自适应调整亮块阈值。从人的主观感受来说,当画面的亮块分散和集中程度的不同的时候,车牌的清晰程度以及人的主观感觉都是不一样的,当亮块比较分散的时候,强光抑制的程度要弱一些,而当画面的的亮块比较集中的时候的,车灯的抑制强度就要强一些。所以亮块的判断阈值应该随亮块的分散和集中程度进行不同的设置,在统计画面亮块的时候,通过设定一个与255个块对应的二维数组,数组初始化的时候为0,当判断该块为亮块的时候,把相对应的二维数组位置赋值为1,当255个块扫描完成之后,通过统计每个块的8邻域,看其8邻域中值为1的个数,从而去判断亮块的集中程度,当集中程度比较高的时候,此时的车灯的抑制程度要相应强些,相反就要弱些。
为了更好的适应不同的场景,本发明还提供了另外一种模式的强光(特别是车灯强光)抑制策略,当摄像机安装在小区门口或地下停车场的时候,当有车灯出现的时候,强光主要分布在画面中特定位置,类似于摄像机从室内看室外的场景,所以本设计通过利用摄像机本身所具有的宽动态功能来适应小区或地下停车场的场景,即当有车灯的时候,开启摄像机的宽动态功能,而当车灯消失的时候,关闭摄像机的宽动态,因为在正常场景中如果开启宽动态的话,整个画面有发蒙的现象,所以在正常场景要关闭宽动态功能。
模式二:主要是通过控制摄像机宽动态的开关,来达到抑制车灯的目的。
本发明再提供了一种基于直方图的摄像机强光抑制装置,包括步骤,
划分模块,用于将拍摄画面按网格划分分块;
较佳的,为了配额后续亮块的判断,可将整个画面分成255个小块。
当前保存模块,用于将当前拍摄画面的直方图统计信息保存为原始直方图统计信息,而后转到判别模块;
判别模块,包括亮点判别子模块和亮块判别子模块,而后转到比较模块;
所述亮点判别子模块包括:
亮点判别单元,用于根据第一阈值判断当前拍摄画面的直方图统计信息中像素点是否为亮点,而后转到亮点统计单元;
在一种方式中,亮点的判断可以基于256段直方图统计信息,统计画面中大于某一阈值的亮点个数就判断为亮点。
亮点统计单元,用于统计亮点数量;
所述亮块判别子模块包括:
亮块判别单元,根据第二阈值判断当前拍摄画面的块是否为亮块,而后转到亮块统计单元;
亮块统计单元,用于统计亮块数量;
光用亮点来判断是否有车灯强光不够准确,因为在夜晚的时候,摄像机会出现大量的噪点,噪点会严重影响到亮点的统计,所以除了利用亮点这个特征之外,第二个可以利用的特征就是亮块,然后通过循环扫描前面例中分割的255个块,统计这255个块中属于亮块的个数。
比较模块,用于比较亮点数量与第三阈值,亮块数量与第四阈值,若亮点数量超过第三阈值同时亮块数量超过第四阈值则转到调整模块,若亮点数量小于第三阈值同时亮块数量小于第四阈值则转到回调模块,若亮点数量等于第三阈值同时亮块数量等于第四阈值则转回当前保存模块;
调整模块,用于切换摄像机进入宽动态模式,而后转回判别模块;
当场景判断为强光场景后,本步骤就开始通过调整摄像机曝光值进行强光抑制。
回调模块,用于切换摄像机进入普通模式,而后转回当前保存模块。
综上所述,本发明提供的基于直方图的统计信息从而实现对摄像画面中强光的自动识别并抑制,能够有效抑制摄像机拍摄过程中诸如车灯强光等场景应用,使强光外的其他信息,如车牌清晰显露出来。此外,在强光消失情况下,摄像机画面能自动检测的发现并恢复到正常场景,能够大大提高了偶遇强光情况下画面关注信息的抓拍以及识别的准确率,同时又不影响摄像机的正常使用。
本发明技术适用于各类摄像机拍摄过程中偶遇强光情况的抑制,特别适用于摄像机拍摄车辆车灯的强光下,对车牌的识别。此外,为了更好进行车牌的抓拍与识别,在车灯强光抑制的过程中,还通过利用图像增强技术,来增强车牌效果,方便摄像机进行车牌字符的识别,车牌图像增强主要是采用了直方图均衡化的技术,利用该技术能够很好对车牌部分进行提升,同时也能够抑制一部分的车灯光晕。
必要时,可在当前保存模块前增加白天黑夜切换模块,用于判断当前拍摄场景为白天状态或夜晚状态,于白天状态或夜晚状态对应设置第三阈值、第四阈值。
增加本步骤目的在抑制开始初期,首先要对对白天和黑夜的场景进行区分,因为在白天,当太阳光异常强烈的时候,从摄像机中捕捉画面,车牌的辨识度也不是很高,所以白天和黑夜要区别对待。白天和黑夜的区分主要是利用摄像机的增益以及暗点和暗块的信息来进行判断,当增益、暗点和暗块超过某一定的范围之后,就把当前场景判定为夜晚状态,白天和夜晚分开来进行处理,白天和黑夜的处理方法大致相同,仅第三阈值、第四阈值不同即可。
实施例12
所述调整模块中,根据第一步长调节摄像机的曝光值,而后转回判别模块;所述回调模块中根据第二步长进行摄像机的曝光值回调,而后转回当前保存模块;所述第一步长与第二步长根据亮点数量与第三阈值差值与亮块数量与第四阈值差值动态变化,若差值越大,则第一步长与第二步长越大。
由此,通过亮点数量与第三阈值差值与亮块数量与第四阈值差值得知当前强光程度,而动态的第一步长与第二步长则可依照强光程度动态改变达到适应强光环境的快速调整目的。
本实施例通过对曝光目标值的调整步长进行动态设置,即根据画面的强光程度来设置不同的步长,这样也能避免画面出现闪烁,通过计算当前亮点和亮块值与阈值的偏离程度,来设定不同的调整步长,当偏离程度大的时候,调整步长大,车灯抑制效果快,当偏离程度比较小,既当画面比较接近理想场景的时候,此时的调整步长小,这样设计除了比较契合实际使用之外,也能够防止画面出现闪烁震荡。
实施例13
所述第三阈值、第四阈值包括多个可选值;基于直方图的摄像机强光抑制装置还包括阈值选择模块,用于从多个可选值选定第三阈值、第四阈值。
阈值的设定是本专利技术的重点之一,如果阈值设定比较单一,可以使用,但也会出现场景适应性不强特点,即有可能把非强光场景判定为强光场景,而本应为强光场景,确又判定为非强光场景。
实施例14
所述亮块判别单元,包括以下一个或多个子单元:
第一亮块判别子单元,用于根据第一阈值判断当前拍摄画面的每一个块的直方图统计信息中像素点是否为亮点,统计亮点个数超过第五阈值的为亮块;
第二亮块判别子单元,用于将当前拍摄画面的每一个块的直方图统计信息根据BIN阈值进行分段统计,得到亮点占比,亮点占比超过第六阈值的为亮块;
第三亮块判别子单元,用于统计当前拍摄画面的整体亮度均值而后分别计算当前拍摄画面的每一个块与整体亮度均值的偏离程度,对于偏离程度超第七阈值的为亮块。
实施例15
所述亮块判别单元具体包括:
数组建立单元,用于设定与拍摄画面按网格划分分块对应的二维数组,二维数组初始化数为0,而后转到亮块判别单元;
亮块判别单元,用于根据第二阈值判断当前拍摄画面的块是否为亮块,而后转到亮块统计单元;
亮块统计单元,用于统计亮块数量以及将二维数组中对应判断为亮块位置赋值为1,而后转到数组统计单元;
数组统计单元,用于统计每个亮块相邻亮块为1的个数,而后转到阈值调整单元;
阈值调整单元,用于当二位数组中1的个数超过第八阈值则减小第三阈值、第四阈值,否则增大第三阈值、第四阈值。
本实施例的技术方案,正是为了匹配人的主观感受,所设计的一套利用连通域思想进行亮光抑制智能调整。其原理是利用亮块的连通域来自适应调整亮块阈值。从人的主观感受来说,当画面的亮块分散和集中程度的不同的时候,车牌的清晰程度以及人的主观感觉都是不一样的,当亮块比较分散的时候,强光抑制的程度要弱一些,而当画面的的亮块比较集中的时候的,车灯的抑制强度就要强一些。所以亮块的判断阈值应该随亮块的分散和集中程度进行不同的设置,在统计画面亮块的时候,通过设定一个与255个块对应的二维数组,数组初始化的时候为0,当判断该块为亮块的时候,把相对应的二维数组位置赋值为1,当255个块扫描完成之后,通过统计每个块的8邻域,看其8邻域中值为1的个数,从而去判断亮块的集中程度,当集中程度比较高的时候,此时的车灯的抑制程度要相应强些,相反就要弱些。
以上所述仅为本发明的实施例,并非因此限制本发明的专利范围,例如本专利中第一、第二……只代表其名称的区分,不代表它们的重要程度和位置有什么不同。因此,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于直方图的摄像机强光抑制方法,其特征在于:包括步骤,
将拍摄画面按网格划分分块;
S2)将当前拍摄画面的直方图统计信息保存为原始直方图统计信息;
S3)执行亮点判别子流程、亮块判别子流程;
所述亮点判别子流程包括步骤:
S311)根据第一阈值判断当前拍摄画面的直方图统计信息中像素点是否为亮点;
S312)统计亮点数量;
所述亮块判别子流程包括步骤:
S321)根据第二阈值判断当前拍摄画面的块是否为亮块;
S322)统计亮块数量;
S4)比较亮点数量与第三阈值,亮块数量与第四阈值,若亮点数量超过第三阈值同时亮块数量超过第四阈值则继续步骤S5,若亮点数量小于第三阈值同时亮块数量小于第四阈值则转到步骤S6,若亮点数量等于第三阈值同时亮块数量等于第四阈值则转回步骤S2;
S5)调节摄像机的曝光值,而后转回步骤S3;
S6)摄像机的曝光值回调,而后转回步骤S2。
2.如权利要求1所述的基于直方图的摄像机强光抑制方法,其特征在于:所述步骤S5中,根据第一步长调节摄像机的曝光值,而后转回步骤S3;所述步骤S6中根据第二步长进行摄像机的曝光值回调,而后转回步骤S2,所述第一步长与第二步长根据亮点数量与第三阈值差值与亮块数量与第四阈值差值动态变化,若差值越大,则第一步长与第二步长越大。
3.一种基于直方图的摄像机强光抑制方法,其特征在于:包括步骤,
将拍摄画面按网格划分分块;
S2)将当前拍摄画面的直方图统计信息保存为原始直方图统计信息;
S3)执行亮点判别子流程、亮块判别子流程;
所述亮点判别子流程包括步骤:
S311)根据第一阈值判断当前拍摄画面的直方图统计信息中像素点是否为亮点;
S312)统计亮点数量;
所述亮块判别子流程包括步骤:
S321)根据第二阈值判断当前拍摄画面的块是否为亮块;
S322)统计亮块数量;
S4)比较亮点数量与第三阈值,亮块数量与第四阈值,若亮点数量超过第三阈值同时亮块数量超过第四阈值则继续步骤S5,若亮点数量小于第三阈值同时亮块数量小于第四阈值则转到步骤S6,若亮点数量等于第三阈值同时亮块数量等于第四阈值则转回步骤S2;
S5)切换摄像机进入宽动态模式,而后转回步骤S3;
S6)切换摄像机进入普通模式,而后转回步骤S2。
4.如权利要求3所述的基于直方图的摄像机强光抑制方法,其特征在于:所述第三阈值、第四阈值包括多个可选值;基于直方图的摄像机强光抑制方法还包括从多个可选值选定第三阈值、第四阈值的步骤。
5.如权利要求3所述的基于直方图的摄像机强光抑制方法,其特征在于:所述步骤S321中,通过以下一种或多种方式进行亮块判断:
1)根据第一阈值判断当前拍摄画面的每一个块的直方图统计信息中像素点是否为亮点,统计亮点个数超过第五阈值的为亮块;
2)将当前拍摄画面的每一个块的直方图统计信息根据BIN阈值进行分段统计,得到亮点占比,亮点占比超过第六阈值的为亮块;
3)统计当前拍摄画面的整体亮度均值而后分别计算当前拍摄画面的每一个块与整体亮度均值的偏离程度,对于偏离程度超第七阈值的为亮块。
6.如权利要求3所述的基于直方图的摄像机强光抑制方法,其特征在于:所述亮块判别子流程具体包括步骤:
S320)设定与拍摄画面按网格划分分块对应的二维数组,二维数组初始化数为0;
S321)根据第二阈值判断当前拍摄画面的块是否为亮块;
S322)统计亮块数量;
将二维数组中对应判断为亮块位置赋值为1;
S323)统计每个亮块相邻亮块为1的个数;
S324)若二位数组中1的个数超过第八阈值则减小第三阈值、第四阈值,否则增大第三阈值、第四阈值。
7.一种基于直方图的摄像机强光抑制装置,其特征在于:包括
划分模块,用于将拍摄画面按网格划分分块;
当前保存模块,用于将当前拍摄画面的直方图统计信息保存为原始直方图统计信息,而后转到判别模块;
判别模块,包括亮点判别子模块和亮块判别子模块,而后转到比较模块;
所述亮点判别子模块包括:
亮点判别单元,用于根据第一阈值判断当前拍摄画面的直方图统计信息中像素点是否为亮点,而后转到亮点统计单元;
亮点统计单元,用于统计亮点数量;
所述亮块判别子模块包括:
亮块判别单元,根据第二阈值判断当前拍摄画面的块是否为亮块,而后转到亮块统计单元;
亮块统计单元,用于统计亮块数量;
比较模块,用于比较亮点数量与第三阈值,亮块数量与第四阈值,若亮点数量超过第三阈值同时亮块数量超过第四阈值则转到调整模块,若亮点数量小于第三阈值同时亮块数量小于第四阈值则转到回调模块,若亮点数量等于第三阈值同时亮块数量等于第四阈值则转回当前保存模块;
调整模块,用于调节摄像机的曝光值,而后转回判别模块;
回调模块,用于摄像机的曝光值回调,而后转回当前保存模块。
8.如权利要求7所述的基于直方图的摄像机强光抑制装置,其特征在于:所述调整模块中,根据第一步长调节摄像机的曝光值,而后转回判别模块;所述回调模块中根据第二步长进行摄像机的曝光值回调,而后转回当前保存模块;所述第一步长与第二步长根据亮点数量与第三阈值差值与亮块数量与第四阈值差值动态变化,若差值越大,则第一步长与第二步长越大。
9.一种基于直方图的摄像机强光抑制装置,其特征在于:包括
划分模块,用于将拍摄画面按网格划分分块;
当前保存模块,用于将当前拍摄画面的直方图统计信息保存为原始直方图统计信息,而后转到判别模块;
判别模块,包括亮点判别子模块和亮块判别子模块,而后转到比较模块;
所述亮点判别子模块包括:
亮点判别单元,用于根据第一阈值判断当前拍摄画面的直方图统计信息中像素点是否为亮点,而后转到亮点统计单元;
亮点统计单元,用于统计亮点数量;
所述亮块判别子模块包括:
亮块判别单元,根据第二阈值判断当前拍摄画面的块是否为亮块,而后转到亮块统计单元;
亮块统计单元,用于统计亮块数量;
比较模块,用于比较亮点数量与第三阈值,亮块数量与第四阈值,若亮点数量超过第三阈值同时亮块数量超过第四阈值则转到调整模块,若亮点数量小于第三阈值同时亮块数量小于第四阈值则转到回调模块,若亮点数量等于第三阈值同时亮块数量等于第四阈值则转回当前保存模块;
调整模块,用于切换摄像机进入宽动态模式,而后转回判别模块;
回调模块,用于切换摄像机进入普通模式,而后转回当前保存模块。
10.如权利要求9任意一项所述的基于直方图的摄像机强光抑制装置,其特征在于:
所述亮块判别单元具体包括:
数组建立单元,用于设定与拍摄画面按网格划分分块对应的二维数组,二维数组初始化数为0,而后转到亮块判别单元;
亮块判别单元,用于根据第二阈值判断当前拍摄画面的块是否为亮块,而后转到亮块统计单元;
亮块统计单元,用于统计亮块数量以及将二维数组中对应判断为亮块位置赋值为1,而后转到数组统计单元;
数组统计单元,用于统计每个亮块相邻亮块为1的个数,而后转到阈值调整单元;
阈值调整单元,用于当二位数组中1的个数超过第八阈值则减小第三阈值、第四阈值,否则增大第三阈值、第四阈值。
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