CN110336954B - 自动补光调节方法、***及存储介质 - Google Patents
自动补光调节方法、***及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110336954B CN110336954B CN201910626793.0A CN201910626793A CN110336954B CN 110336954 B CN110336954 B CN 110336954B CN 201910626793 A CN201910626793 A CN 201910626793A CN 110336954 B CN110336954 B CN 110336954B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- brightness
- light
- area
- whole
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000001502 supplementing effect Effects 0.000 title claims abstract description 76
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 73
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 14
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 25
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 15
- 239000013589 supplement Substances 0.000 claims description 15
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 12
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 8
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 8
- 238000009776 industrial production Methods 0.000 claims description 7
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 6
- 125000004122 cyclic group Chemical group 0.000 claims description 5
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims description 3
- 238000005282 brightening Methods 0.000 claims description 3
- 230000007423 decrease Effects 0.000 claims description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 8
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 8
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 description 6
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 3
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 description 3
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 3
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000036039 immunity Effects 0.000 description 2
- 238000010223 real-time analysis Methods 0.000 description 2
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- 238000012356 Product development Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000002498 deadly effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/70—Circuitry for compensating brightness variation in the scene
- H04N23/73—Circuitry for compensating brightness variation in the scene by influencing the exposure time
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/70—Circuitry for compensating brightness variation in the scene
- H04N23/74—Circuitry for compensating brightness variation in the scene by influencing the scene brightness using illuminating means
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02B—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO BUILDINGS, e.g. HOUSING, HOUSE APPLIANCES OR RELATED END-USER APPLICATIONS
- Y02B20/00—Energy efficient lighting technologies, e.g. halogen lamps or gas discharge lamps
- Y02B20/40—Control techniques providing energy savings, e.g. smart controller or presence detection
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Image Input (AREA)
- Studio Devices (AREA)
Abstract
本发明公开了一种自动补光调节方法、***以及储存介质,利用图像采集模块采集图像;根据S1所采集的图像,将其图像平分为至少两块区域,分别对各个区域进行直方图统计,设定过暗和过曝对应的第二阈值,同时将各个区域和第二阈值进行对比;判断各区域是否存在过曝或者过暗,进而,将各个区域进行互相对比,对其各区域间的差值定义第一阈值,判断整体图像是否亮度不均衡;根据所获得的结果,通过对过暗区域进行补光,对过曝区域进行减光;当区域不存在过曝或者过暗,则根据所采集图像整体亮度,如果存在整体过曝或者过暗;则通过整体补光或者减光;随后返回循环;如果不存在,则直接返回循环。
Description
技术领域
本发明涉及智能化补光领域,具体涉及一种自动补光调节方法、***及存储介质。
背景技术
随着机器视觉逐渐进入人们的视野中,对图像的采集成为至关重要的一点,图像质量较差,会导致识别不准确,因此摄像机为了防止图像过曝或者过暗,通常使用自动调整快门的方式来调整相机进光量,保证图像的清晰;但是摄影领域,如果被摄物体周围的背光太强,自动快门也难以调节到合适值,此时通常使用补光灯来加强前景的亮度保证图像清晰。
现有的自动补光技术中,往往只设定一个阈值,当所摄图片所对应的值超过或者低于该阈值时,补光设备开始补光或者减光,直到没有出现过曝或者过暗,但是这样的技术在实际使用时,忽视了其他因素的影响,实用性不强,例如外部光线从较高位置斜射所摄物体,或者经过遮挡物再投射至所摄物体上,均会在被摄物体上造成阴影,从而图像会有部分暗处,那么此时现有技术的补光,则需要很强的光亮才能去除部分的暗处部分,但这样会导致图像整体过曝,图像在识别时,同样效果不佳。
如何对机器视觉领域做到真正的智能补光,是现有技术有待解决的问题。
发明内容
为克服现有智能补光时,存在智能程度不够的漏洞,本发明提供一种自动补光调节方法、***及存储介质。
为了解决上述技术问题,本发明提供一技术方案如下:本发明提供一种自动补光调节方法,用于无人货柜、无人平台、银行或超市的自助机器、工业生产上进行货物识别、卡卷识别、人脸识别、日常监控及流水线工件识别,所述自动补光调光方法包括以下步骤:步骤S1:实时获取图像,并将图像分为至少两个区域;及步骤S2:获取不同区域的亮度数值,以将图像各个区域的亮度数值以及图像整体的亮度数值与预设值进行比较;及步骤S3:基于比较结果,依次对图像区域和/或图像整体进行补光或减光操作,以调节不同图像区域之间的均衡度和/或调整图像整体亮度;其中,步骤S1中具体包括:步骤S11:实时采集摄像头图像每个t时取出一幅图像,对图像读入并直方图统计获得灰度图像直方图;及步骤S12:根据垂直和水平方向,平分为2Ⅹ2个区域;步骤S2中具体包括:设定该灰度图像直方图尺寸,灰度级的范围,以及一维数组的维数,归一化直方图;绘制一张图,定义横坐标为灰度级,纵坐标为像素个数,函数设置的是统计每个组分直方图时的起始灰度值,并利用统计使用统计每个灰度值对应的像素数,且统计直方图中最大直方块;设置直方图每个间隔代表的灰度范围;分别将每个直方块的值绘制到图中,生成直方图;将直方图的像素数进行加权平均,得到总亮度参考值;设定过曝和过暗时,对应直方图的总参考亮度阈值,将得出的每个区域的总参考亮度值和总参考亮度阈值进行对比;
步骤S2中以将图像各个区域的亮度数值以及图像整体的亮度数值与预设值进行比较,具体包括如下步骤:
将各个区域两两之间进行对比以求得多个差值,同时定义第一阈值,将所述差值和所述第一阈值进行对比,以判断整体图像是否亮度不均衡;及
如若图像各个所述区域整体亮度均衡,同时定义第二阈值,继而对整体所述图像的亮度数值和第二阈值对比,判断所述图像整体是否过曝或者过暗。
上述步骤S2中,获取不同区域的亮度数值具体包括将不同区域分别做直方图统计,并将其亮度数值化。
所述补光和所述减光可采用发光体,在所述图像的各个所述区域分别对应有所述发光体,每个所述发光体均与一PWM控制模块电性连接。基于步骤S2中的比较结果,所述步骤S3中进一步包括:
通过所述PWM控制模块控制所述发光体,对图像各区域进行补光或减光,以使图像区域之间亮度均衡;
或通过所述PWM控制模块控制所述发光体,对图像整体进行补光或减光,以调整图像整体亮度;
当通过发光体进行补光和减光,已无法使得图像区域亮度均衡或者整体亮度不存在过曝或者过暗时,通知无法调光异常。
步骤S3中具体包括以下步骤:
步骤S31:判断过暗的区域对应的发光体是否已经最大亮度;若是,则进入S32;若否,则进入S33;
步骤S32:当发光体是最大亮度,则继续判断过亮区域对应的发光体是否为最小亮度;若否,进入S34;
步骤S33:通过PWM控制模块提高过暗区域对应的发光体的灯光亮度后,返回S11;
步骤S34:通过PWM调节减少较亮区域对应的发光体亮度后,进入循环分析。
根据S32的结果,如果过亮区域对应的发光体是为最小亮度,则认定为无法再通过发光体增光和补光来调节过暗或者过曝,进入步骤S4;
步骤S4:通知无法调光异常;且进入循环分析;
所述步骤S2中,当各个区域不存在过曝或者过暗时,且当整体图像亮度存在过曝或者过暗时,进入步骤S35;
步骤S35:判断整体图像是否全部过曝;如果是,进入S36,否;则进入S38;
步骤S36:判断全部的发光体是否为最小亮度;是;则认定为无法再通过发光体增光和补光来调节过暗或者过曝,进入S4;否,则进入S37;
步骤S37:整体降低发光体的亮度后,并返回S11;
步骤S38:判断全部的发光体是否为最大亮度,是;则认定为无法再通过发光体增光和补光来调节过暗或者过曝;进入S4,否,则进入S39;
步骤S39:整体增加灯光亮度后,并返回S11。
为了解决上述技术问题,本发明提供又一技术方案如下:一种自动补光调节***,包括图像采集模块:用于实时获取图像;图像亮度分析模块:用于对所获取图像进行分区域处理,将图像各个区域的亮度数值以及图像整体的亮度数值与预设值进行比较并且分析;灯光调节模块:根据图像亮度分析模块分析结果,依次对图像区域和/或图像整体进行补光或减光操作,以调节图像均衡度和/或整体亮度;图像亮度异常报警模块:当无法通过调节发光体亮度使得图像区域亮度均衡或者整体亮度不存在过曝或者过暗时,用于通知无法调光异常;PWM控制模块:用于接收灯光调节模块的命令,从而通过占空比控制发光体的亮度变化。
优选地,所述图像采集模块采集所述图像时,可采用实时采集;及可设有一时间t,图像采集模块每隔t的间隔采取出一张图片。
优选地,PWM控制模块所述PWM控制模块通过调节占空比,从而增加或者减少用于驱动对应所述发光体的PWM控制模块的电流值,以实现控制发光体补光或者减光。
为了解决上述技术问题,本发明提供又一技术方案如下:一种存储介质,该存储介质存储有计算机程序,所述存储介质程序运行时,控制所述储存介质需执行的计算机程序需执行包括上述自动补光调节方法。
与现有技术相比,本发明所提供的一种自动补光调节方法具有如下的有益效果:
1、利用实时获取图像,将图像分区域,将不同区域的亮度数值进行比对,根据图像的亮度均衡性以及整体亮度的情况来进行补光/减光操作,比对以往的自动补光设备,比如图像出现一半阴影一半正常的情况,也就是所谓的图片亮度不均衡,此时如果采用普通的智能设备进行补光,一味地增加光亮,则会使本该正常的区域也变成过曝因此本发明提供的一种自动补光调节方法,通过对不同区域的灯带做亮度控制,大大提升的图像质量,使图像清晰度有更好的表现;因此图像更容易被机器视觉所识别,提高了图像在识别过程中的质量和效率。
对比以往的自动补光设备对整体补光/减光的方式,如果仅是某处有阴影,却采用整体补光/减光,浪费了很多的电能,而本发明提供的一种自动补光调节方法仅对单一的区域进行补光/减光,相对使用的功率更小,同时还可达到节能的效果。其可适用于多处场景,不管是室外自然光下的监控,还是室内的工业生产,都具备很强的抗干扰性,在图像采集模块对图像进行采集时,图像无论是整体还是部分的过曝或者过暗,都可以进行相当于智能处理式的补光,达到真正的智能化补光。
2、进一步在分区域时,将所获取的图像分成根据垂直和水平方向,平分为2Ⅹ2个区域。将图像分属2Ⅹ2的区域内同侧的两块区域两两结合,再和对侧两块区域的做差值,这样就能将左、右,上、下依次进行对比,以判断所采集图像的上下是否亮度均衡,以及左右是否亮度均衡,用简单的方式,对图像各个区域均进行了比对。
3、进一步补光/减光均是采用发光体,且发光体由PWM控制模块控制,因此处理器到被控***信号都是数字形式的,无需进行数模转换;让信号保持为数字形式可将噪声影响降到最小;噪声只有在强到足以将逻辑1改变为逻辑0或将逻辑0改变为逻辑1时,也才能对数字信号产生影响,因此经济节约空间兼顾抗噪性能强。
4、进一步使用第一阈值、第二阈值,利用图像各区域所转换的亮度数值做差值,将差值和第一阈值进行对比,从而判断图像是否亮度不均衡;同理,图像各个所述区域整体亮度均衡时,继而对整体所述图像的亮度数值和第二阈值对比,判断所述图像整体是否过曝或者过暗,即通过简单的方式即可判断图像均衡以及整体过曝或者过暗的情况,不管是程序的运行还是硬件的控制,在逻辑上均十分简单。
5、进一步根据获取不同区域的亮度数值比较的结果,使用PWM控制模块控制所述发光体,对图像各区域进行补光或减光以及整体进行补光和减光,基于实用性考虑,其发光体在进行对图像补光和减光的时候,是不可能无限制的变亮或者变暗的,因此其补光和减光不仅具有针对性,且可适应PWM控制模块以及发光体的具体情况自动调节,如当图像左边区域过暗时,如果左边区域已经发光体为最亮,则通过将右边发光体变暗,从而使之整体图像亮度是均匀的,其完全无需无为操控自动实现;达到真正意义上的自动化补光效果。
5、当无法通过发光体对图像进行补光和减光时,***会通知到用户,以便于人工干扰处理。
6、当所采集图像不存在亮度不均衡时,即不存在部分过曝或者过暗时,那么此时判定整体图像是否过暗或者过曝,通过对整体图像的调节使其恢复正常。
7、进一步图像采集模块采用实时采集,图像采集模块可以在第一时间很直观的采集所摄区域的信息,便于在时间内不断的收集图像进行分析,因此采集的效率更高,且具有实时分析的优点。
8、进一步PWM控制模块通过不断调节占空比,来实现对发光体亮度的控制,这里的控制电流值,都是保持一定的电压或电流不变,但改变一定周期内的导通和关断时间,这样等效于保持导通,但改变了电压或电流大小,因此谐波小,不同于传统的电阻式调节功率使发光体变亮或者变暗,其响应速度对比更快,且故障率更低。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,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。
图1是本发明第一实施例提供的一种自动补光调节方法的结构示意图;
图2是本发明第一实施例提供的一种自动补光调节方法的流程图;
图3是本发明第一实施例图2中步骤S1的具体流程图;
图4是本发明第一实施例提供的一种自动补光调节方法中图像实行步骤S21时的亮度直方图;其中x轴代表亮度值或者叫灰度值,y轴代表像素数;
图5是本发明第一实施例图4中步骤S21的具体流程图;
图6是本发明第一实施例提供的一种自动补光调节方法中图像实行步骤S12时的摄像头拍摄图像变化示意图;
图7是本发明第一实施例提供的一种自动补光调节方法中所摄图像实行步骤S21时的直方图;其中x轴代表亮度值或者叫灰度值,y轴代表像素数;
图8是本发明第一实施例提供的一种自动补光调节方法中实行步骤21时将直方图转换成亮度数值的算法示意图;其中x轴代表权值,y轴代表像素数;
图9是本发明第一实施例提供的一种自动补光调节方法中的所摄图像在实行S22步骤时对应的变化图之一;
图10是本发明第一实施例提供的一种自动补光调节方法中的所摄图像在实行S22步骤时对应的变化图之二;
图11是本发明第一实施例提供的一种自动补光调节方法中的所摄图像在实行S23步骤时对应的变化图;
图12是本发明第一实施例提供的一种自动补光调节方法中所述PWM控制模块控制所述发光体的逻辑判断图之一;
图13是本发明第一实施例提供的一种自动补光调节方法中所述PWM控制模块控制所述发光体的逻辑判断图之二;
图14是第二实施例本发明提供的一种自动补光调节***的模块图;
附图标识说明:
1、柜体;2、图像采集装置;3、发光体;4、PWM控制模块;5、终端控制器。
10、图像采集模块;20、图像亮度分析模块;30、图像异常报警模块;40、灯光调节模块;50、PWM控制模块。
具体实施方式
为了使本发明的目的,技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施实例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
本发明提供的一种自动补光调节方法、***及存储介质,主要适用于机器识别图像时,为更好更清晰的获取到图像,而设计的一个自动式的补光的方法。
为了更好的阐述该***的方法,以下将本申请的实施例中涉及到的技术术语的含义解释如下:
脉冲宽度调制,简称为PWM:是一种模拟控制方式,其根据相应载荷的变化来调制晶体管基极或MOS管栅极的偏置,来实现晶体管或MOS管导通时间的改变,从而实现开关稳压电源输出的改变。
直方图统计:直方图统计是图像处理中的一个非常重要的操作,其将每个组分的数值范围划分为离散的间隔,然后统计每个灰度间隔上的像素数目,其中一个灰度图像的直方图为一个一维图像。
补光:所谓补光,就是增加位于或邻近相机轴心线的、对被摄对象作总体照明用的光源,其目的在于使摄影图像的阴影部细节能获得恰当的曝光。
减光:减少位于或邻近相机轴心线的、对被摄对象作总体照明用的光源,其目的是使摄影图像不产生过渡曝光。
加权平均:把权重计算在内的平均方法;在日常生活中,我们常用平均数表示一组数据的“平均水平”,把在一组数据里,一个数据出现的次数称为权。
占空比:是指高电平在一个周期之内所占的时间比率,假如说周期T=64US,脉冲宽度D=32us,则占空比=D/T=32/64=50%,脉冲宽度调整就是占空比的调整。
下面请参阅图1本发明的第一实施例提供一自动补光调节方法,图示为本实施例为方便阐述该发明实施例一所述方法,从而设定的结构示意图,并不用于限定于该发明所处环境的形貌、连接关系以及位置关系。
如图1所示,本实施例设定场景为一透明矩形的柜体1,柜体1内部为一容纳空间,在容纳空间内设置有图像采集装置2,以及发光体3,图像采集装置2在其容纳空间的一侧,以可拍摄并且采取其容纳空间内部的图像,发光体3可为多个也可为一个,本实施例中,发光体3靠近容纳空间内壁呈现矩形阵列式的排布,以对容纳空间进行增光和减光,且每个发光体3都分别电性连接有PWM控制模块4,PWM控制模块4可调控驱动电源进行驱动对应的发光体3,以使发光体3变亮或者变暗或者启停,从而实现减光和补光,PWM控制模块4电性连接至终端控制器5,以实现整体的适应性调节。
进一步地,PWM控制模块4可根据图像采集装置2的最合适拍摄亮度,设置对应的合适的PWM脉宽,即脉冲宽度,最合适的拍摄亮度是通过产品开发中,实际模拟测试统计结果总结获取的,具体步骤为:在同一外部光照环境中,不断设定发光体3不同的亮度,即最暗至最亮不断加大发光体3的光通量,一边记录图像采集装置2在读取识别图像时的情况,从而获得图像采集装置2在最优时候对应的发光体3亮度情况,通过此时发光体3亮度情况便可推算出PWM脉宽对应的占空比,以驱动发光体3进行补光,PWM占空比与补光设备14的光强对应,PWM占空比越大,补光设备14的光强越强。
可以从图1看出,上述所设定的场景仅仅为本发明方便阐述,每一个类似灯带的发光体3,位于柜体1各个方向上,也就是发光体3在增光和减光时,会对图像采集装置2所需采集图像的区域进行影响,通常,在实施本发明时仅需满足以下条件即可,1、图像采集装置2可对所摄的对象进行采集图像;2、可对图像采集装置2所摄对象的区域内,进行补光和减光。
因此,在一些实施例中,并未采用发光体3,而是通过其他手段来控制补光和减光,如增添补光镜,减光镜,天光装置,其通过不同的手段实现对所摄区域进行补光和减光,均属于本发明所阐述范围内。
在应用场景方面,一些可选择的实施例中,如应用场景为无人货柜或者其他的无人平台,如银行或者超市的自助机器等,图像采集装置2可为普通摄像头;发光体3可为白光灯,不管是人脸识别还是商品,卡卷识别,即均可正常的补光和减光,当用于日常监控使用时,因红外波长一般为850~1000nm,典型的红外波长为940nm,属于非可见光,为满足夜晚的清晰度,其图像采集装置2为红外摄像头,发光体3为红外补光灯;也可避免光线对人体照射引起被摄人员的不适,当用于工业生产中时,因流水线上的工件多为实时运动状态,所以图像采集装置2可为工业CCD运动摄像头;发光体3可为多轴运动式补光灯,可选地,本实施例所阐述所适用的图像采集装置2采用普通摄像头;发光体3采用白光灯,
上述的硬件设施可通过整合或者拆分,如发光体3可和图像采集装置2以及综合PWM控制模块4设置为带有智能增光效果的装置,只要补光方法借鉴于本发明,均属于本发明范围内。
实现智能补光的方法的具体步骤如下:
请参阅图2,为整体该货柜补光调节***的流程图;其包括步骤S1~S3:
步骤S1:实时获取图像,并将图像分为至少两个区域;
步骤S2:获取不同区域的亮度数值,将图像各个区域的亮度数值,以及图像整体的亮度数值与预设值进行比较;及
步骤S3:基于比较结果,依次对图像区域和/或图像整体进行补光或减光操作,以调节不同图像区域之间的均衡度和/或调整图像整体亮度。
请参阅图3,步骤S1也就是该方法基础上的第一步,在一些具体的实施例中,例如上述步骤S1可包括如下具体执行:步骤S1中具体包括具体的步骤S11、步骤S22;
步骤S11:实时采集摄像头图像每隔t时取出一幅图像。
进一步地,步骤S11可利用图像采集装置2采集图像,该采集图像的方式可为实时采集,即所述图像采集装置2采集所述图像时,图像采集装置2可设置实时采集***,据此设有一时间t,图像采集装置2每隔t的间隔采取一张图片;t值根据具体适用场景而定,比如在人流量大的商场中的无人货柜,在外部光线下人来人往,可能会不断在所摄区域出现阴影,此时t值应该设置的更小,可选地为1分钟。
也可循环采集,即当整体补光调节***全部运行结束后,补光调节***会重新触发图像采集模块以使其重新采集图像。
其图像采集装置2采集图像的方式其中的一种为:首先是读入一副灰度图像,一般的灰度图像的灰度值的范围为0-255。
可以理解,灰度值简单的说就是色彩的深浅程度,因此也可认为是亮度的一种表现,在本实施例中,可选地采用浮点算法得到灰度值:Gray=R*0.299+G*0.587+B*0.144;灰度值越大,其色彩越深,即在同一图像采集装置2下采集的图像中,反应出的亮度越高;
当取出灰度图像时,S11指令完成,随后进入S12。
步骤S12:将摄像头拍摄图像分成2Ⅹ2的区域。
步骤S12仅仅为具体实施例的一种情况,图像分块的方式不予限定,不管是否平分,还是任意分几块,其分块方式均参照具体使用场景来定义。
可以理解,该步骤可通过硬件设施解决,即多重相机拍摄,也可通过软件解决;而当采用软件进行解决时,可选地方式包括:
先将子区域图像定坐标,即所摄灰度图像的左上角和右下角定位矩形框,如子区域左上坐标(x1,y1),右下坐标(x2,y2),再对区域进行分解,可采用blkproc函数(blkproc:图像进行分块处理)、imcrop函数(imcrop:返回图像的一个裁剪区域)进行分块,或者roi函数(roi:提取感兴趣区域)将感兴趣区域分别提取,最后重新生成新的图像。
有时候一些场景由于图片较小,图像分块后难以统计直方图,即为了使用其能够最大程度的显示出图像来,可通过imresize(imresize:缩放处理)先将图像变成其整数倍,进行分块指令后,再通过resize(resize:图像大小变化,等同缩放处理)还原以便于图像被识别。
请参阅图6,该图示对应步骤S12,进一步地,灰度图根据垂直和水平方向,平分为2Ⅹ2块,也就是4块,本实施例中分别用a、b、c、d予以表示;分块完成后,进行步骤S21:
步骤S21:4块区域分别做直方图统计,并进行将其亮度数值化。
请参阅图4以及图5,对4块区域分别做直方图统计,具体步骤可如下:
请参阅图5,其中步骤S21可包括以下的具体实施步骤:S2101~S2205,该段指令主要为生成直方图,以及将其亮度数值转换部分的一种方式,但是该发明并不限定这一种方式,其目的只要是可将区域亮度进行数值转化即可。
步骤S2101、设定该灰度图像直方图尺寸,灰度级的范围,以及一维数组的维数,归一化直方图;
步骤S2102、假定绘制一张图,定义横坐标为灰度级,纵坐标为像素个数,函数设置的是统计每个组分直方图时的起始灰度值,并利用统计使用统计每个灰度值对应的像素数,且统计直方图中最大直方块。
步骤S2103、设置直方图每个间隔代表的灰度范围。
步骤S2104、分别将每个直方块的值绘制到图中,生成直方图。
请参阅图7,可以理解,本实施例中,起始灰度设为0,直方图x轴上代表0~255的灰度值,即亮度值,直方图y轴代表对应亮度值的像素数,其中图示为随机抽取的一块区域所生成的直方图。
可以理解:灰度级为灰度值的等级划分,其表示了精密程度,如8级,16级,32级、本实施例中为256级,因此灰度值有0~255的区间范围。
可以理解:设置直方图每个间隔代表的灰度范围,表示要图像灰度范围上的间隔数目,也可以理解为直方图一维数组的维数。
在一张图片的直方图中,横轴代表的是图像中的亮度值,或者叫做为灰度值,由左向右,从全黑逐渐过渡到全白;纵轴代表的则是图像中处于这个亮度范围的像素的相对数量。在这样一张二维的坐标系上,我们便可以对一张图片的明暗程度有一个准确的了解。
即当直方图中的黑色色块偏向于左边时,说明这张照片的整体色调偏暗,也可以理解为照片欠曝。而当黑色色块集中在右边时,说明这张照片整体色调偏亮,除非是特殊构图需要,否则我们可以理解为照片过曝。
可以理解,0是全黑,255是全白;亦就是色彩的深浅程度随着灰度值的增大而增加,那么通常来说,为了图像采集装置2所采集的图像在合理的范围,因此来说采用255的中值128为最合理范围,但是图像采集装置2实际在进行图像识别中,根据上述最合适的PWM控制模块4的脉宽,采用160的灰度值才是丢包率最低、拍摄效果最优的情况,因此本实施例中采用160的灰度值为最合适的值。
得到直方图后,随后进入步骤S2105;
步骤S2105、将直方图的像素数进行加权平均,得到总亮度参考值,具体方式如下:
请参阅图8,大体转化逻辑如图中所示,在直方图中间取一点做权值计算中心,本实施例的权值计算中心为对应灰度值为160的点,计算中点两边的像素平均划分成N份,可选地为8-16份,具体可根据所需要求精密程度决策,可选地为10份;给予不同的权值;然后就将权值和落在该区域的像素数相乘,并把所有结果相加,可得到一个亮度参考值;后续图像明暗度以及不同区域的亮度比较都是以该值和相关阈值做比较得出。
可以理解,其直方图对应灰度值为0~160区域内的权值分为10份,设置灰度值为从0~160的像素数为,/>、/>…/>,用l代表总量度参考值,0~160区域内的对应亮度参考值为/>=/>,对应160~255的同理计算,/>=/>,从而得到总参考亮度值为/>,其中n代表0-10的变量值。
一些实施例中,会在以及S2105后增加步骤S2106(图未示出);为判断区域图像是否存在过曝或者过暗。
S2106、设定过曝和过暗时,对应直方图的总参考亮度阈值,将S2205得出的每个区域的总参考亮度值和总参考亮度阈值进行对比;
可以理解,总参考亮度值的值越接近0,则证明分布在对应灰度值为0~160和160~255上的像素数越平均,也就是其所摄的图像质量越高,当总参考亮度值为一低于过暗阈值的较大负值,则证明像素数分布在灰度值为0~160比较多,则判别为过暗,如果总参考亮度值为大于过曝阈值的正值,则证明像素数分布在灰度值为160~255比较多,则判别图像过曝。
在检测4块图像分别有无过曝或者过暗,意义是判断是否可能存在死角区域,因为某一块区域处无论是过暗或者过曝,均会使得后续的机器识别产生困扰,这种情况在无人机器视觉中是非常致命的,如监控领域,可能导致一直有漏拍区域,带来安全隐患,无人售货***中,死角区域带来则是经济损失,而工业生产中,带来的是工序无法正常进行以及一些事故的发生,通常检测到各个区域有无过曝或者过暗时,会通知异常,人为根据具体情况进行处理。
请继续参阅图4,整个步骤S21的指令全部完成后,进入步骤S22~S24;
步骤S22:将图像分属4块区域的相连两块区域两两结合,对侧的两块进行对比,判断亮度是否均衡。
步骤S23:某区域的图像是否明显比另一边区域相比过曝。
步骤S24:整体图像亮度是否在合理区域。
其对应步骤S22~S24具体实施的方式如下:
请参阅图4结合图9、图10,该图示对应步骤S22:将所摄图像平分的a、b、c、d对应的4块区域两两结合,其结合的方式不予限定,本实施例采用归属于同侧的平行和垂直方向上,分别两两结合,即a+c以及b+d结合,a+b结合以及c+d结合;实现该步骤的方法可参考上述blkproc函数和roi函数。
定义一个亮度差的阈值作为第一阈值,将对侧的两块区域用其总参考亮度值进行对比,可选地,本实施例采用绝对值差,即a+b区域对比c+d区域,a+c对比b+d区域,用其总参考亮度值分别求差,并求其差的绝对值,步骤S23通过差的绝对值和第一阈值比对数值大小,根据结果,进行语义判断;当不存在某一边的图像明显比另一边过曝,即进入S24。
请参阅图11,该图示对应步骤S24:将整体图像的总参考亮度值和第二阈值进行对比,看整体图像的亮度是否在合理的区间内,即是否整体图像均过曝或者过暗。
可以理解,首先对所摄图像进行分块组合后,对其分块出来的区域求总参考亮度值,再和对侧进行对比,假定a+b区域的总参考亮度值为i,c+d区域的总参考亮度值为u,用i的值和u做差,得到=i-u,用d的值和第一阈值最对比,其中第一阈值为一个正负的范围,示例性的如,第一阈值的范围为-j到+j,/>超过了第一阈值,则证明a+b区域和c+d区域的亮度均衡性差距过大,则其整体亮度不均衡,且i的值和u的值差值如果为超过第一阈值的正值,则证明反之亦然。
解决所摄图像整体亮度均衡性问题主要是考虑到,很多图像采集装置2会在自然光环境下使用,如无人货柜、监控领域,其会随着太阳光方位的转移,其光线位置会不断变化,如早上和黄昏时期,自然光斜射导致图像一边暗一边亮,因此其图像整体亮度均衡性问题是必须解决的问题。
当不存在某一边的图像明显比另一边过曝时,也有可能所摄取图像是由于其本体全部过暗或者过曝。
请参阅图12以及图13,运行到步骤S24,基本整个图像亮度分析的过程就算结束了,之后根据图像亮度分析的结果,进入补光和减光的环节,步骤S24运行完毕后,如果判断结果为当存在某一边的图像明显比另一边过曝,进入步骤S3。
可以理解,图示“循环分析”代表重新读入下一张图片;即返回S11。
步骤S3中具体实施的步骤可包括S31~S39;该步骤主要是对图像亮度分析的结果进行智能补光的环节,多为逻辑判断模块和通过PWM控制模块4对应逻辑语义结果从而实施补光和减光的过程。
其根据步骤S24的结果,进入步骤S31;
步骤S31:判断过暗的区域对应的发光体是否已经最大亮度;若是,则进入S32;若否,则进入S33;
步骤S32:当发光体是最大亮度,则继续判断过亮区域对应的发光体是否为最小亮度;若否,进入S34;
步骤S33:通过PWM控制模块提高过暗区域对应的发光体的灯光亮度后,返回S11;
步骤S34:通过PWM调节减少较亮区域对应的发光体亮度后,进入循环分析。
根据S32的结果,如果过亮区域对应的发光体是为最小亮度,则认定为无法再通过发光体增光和补光来调节过暗或者过曝,进入步骤S4;
步骤S4:通知无法调光异常;且进入循环分析。
所述步骤S2中,当各个区域不存在过曝或者过暗时,且当整体图像亮度存在过曝或者过暗时,进入步骤S35;
步骤S35:判断整体图像是否全部过曝;如果是,进入S36,否;则进入S38;
步骤S36:判断全部的发光体是否为最小亮度;是;则认定为无法再通过发光体增光和补光来调节过暗或者过曝,进入S4;否,则进入S37;
步骤S37:整体降低发光体的亮度后,并返回S11;
步骤S38:判断全部的发光体是否为最大亮度,是;则认定为无法再通过发光体增光和补光来调节过暗或者过曝;进入S4,否,则进入S39;
步骤S39:整体增加灯光亮度后,并返回S11。
进一步地,上述判断语句均通过if语句即可实现;所谓发光体3是否已经最大亮度为:PWM控制模块4极限调节发光体3的最大值,可能为PWM控制模块4最大的占空比时,也可能为发光体3达到最大功率时,这时对应的电流值转换成数字信号,设定if表达式,先判断表达式的值,若表达式的值为非0即为真,则执行语句进入其中一个指令,否则,若表达式的值为0即为假,则执行if语句之后的语句,即为另一个对应的指令;而通过PWM控制模块提高或者减少发光体的灯光亮度,则只需要调节PWM控制模块4的占空比即可。
可以理解,在日常常理中,发光体3是不可能一直增亮或者变暗的,当整体图像存在亮度不均衡的情况,即某区域的图像比另一边的区域相对过曝时,首先判断较暗的区域对应的发光体3是否还可以调节至更亮,以给较暗的一边的区域补光,如果无法继续调节,即此时发光体3已经是最亮,则继续看较亮区域对应的发光体3是否能够变暗一点,以使整体图像亮度均衡,无论是通过PWM控制模块4调节较暗区域还是较亮区域,之后均返回到原始步骤S11,让图像采集装置2重新采集调节后的图像。
进一步地,PWM控制模块4在调节发光体3的过程中,可为两种方式,第一是假设a+c该边区域图像过曝或者过暗,则获取b+d边区域图像对应的PWM控制模块4的PWM占空比,直接将a+c边区域的PWM控制模块PWM占空比,增加或者减少成和b+d区域一致后,再适应性进行微调3%~8%的占空比,具体为,如果a+c该边区域图像过曝,则将a+c区域对应补光灯3进行减光之后,使得a+c区域对应PWM控制模块4的PWM占空比和b+d边区域一致,再降低3%~8%的占空比,优选地为5%~8%。
第二种方式是现有技术中用的较多,且拍摄效果程度较好的一种,按照时间周期性增加PWM占空比,可以按照每1秒,增加1%的速度增加PWM占空比;图像采集装置2不断重复读入,循环计算,直到图像无过曝或者过暗。
可以理解,上述第一种方式,计算量较少,且运行速度响应较快,但是其对图像补光精准度不高,第二种方式,对图像补光精准度较高;相应来说运行速度较慢,且比较复杂,因此具体使用方式可依照特定场景设定。
当判断语句S32判断结果为:较亮一边对应的发光体是最小亮度时,则在本实施例已经无法通过发光体来调节亮度,则进入S4,通知无法调光异常,这时候只能通过人为干涉二次设定参数。
当判断语句S35判断结果为:整体图像存在过曝时,通过S36判断全部发光体3是否为最小亮度,如果语义结果是,在本实施例已经无法通过发光体来调节亮度,则进入S4,通知无法调光异常;且进入循环分析,如果语义结果全部发光体3不是最小亮度,则通过PWM控制模块4整体降低发光体的亮度后,且进入循环分析。
同理,根据S35的结果,当S35判定存在整体图像亮度不是全部过曝,反之,即存在整体图像全部过暗,这时同理通过S38判断全部发光体是否最大亮度,语义结果为是,则进入S4通知无法调光异常,且进入循环分析,语义结果为否,则通过PWM控制模块4整体增加发光体的亮度后,且进入循环分析。
接着每次重复运行依据比较结果调整发光体3的补光强度,直至图像整体均衡,且图像的整体小于第一阙值,即完成正确补光。
请参阅图14,为了解决上述技术问题,本发明提供又一技术方案如下:本发明的第二实施例还提供一种自动补光调节***:该所述自动补光调节***包括
图像采集装置20:用于实时获取图像;
图像亮度分析模块20:用于对所获取图像进行分区域处理,将图像各个区域的亮度数值以及图像整体的亮度数值与预设值进行比较并且分析;
图像亮度异常报警模块30:当无法通过调节发光体亮度使得图像区域亮度均衡或者整体亮度不存在过曝或者过暗时,用于通知无法调光异常。
灯光调节模块40:根据图像亮度分析模块分析结果,依次对图像区域和/或图像整体进行补光或减光操作,以调节图像均衡度和/或整体亮度。
PWM控制模块50:用于接收灯光调节模块的命令,从而通过占空比控制发光体的亮度变化。
为了解决上述技术问题,本发明提供又一技术方案如下:本发明的第三实施例提供一种存储介质,该存储介质或者处理器存储有计算机程序,所述存储介质程序运行时,控制所述储存介质或者处理器需执行的计算机程序需执行上述任一项基于自动补光调节方法的方法实施例中的步骤。
该处理器或者储存介质做成可广泛运用于监控领域、工业生产、无人售货、自助服务等领域,可选地,其可运用于无人货柜中,以实现为图片识别进行智能方式的补光。
1、利用实时获取图像,将图像分区域,将不同区域的亮度数值进行比对,根据图像的亮度均衡性以及整体亮度的情况来进行补光/减光操作,比对以往的自动补光设备,比如图像出现一半阴影一半正常的情况,也就是所谓的图片亮度不均衡,此时如果采用普通的智能设备进行补光,一味地增加光亮,则会使本该正常的区域也变成过曝因此本发明提供的一种自动补光调节方法,通过对不同区域的灯带做亮度控制,大大提升的图像质量,使图像清晰度有更好的表现;因此图像更容易被机器视觉所识别,提高了图像在识别过程中的质量和效率。
对比以往的自动补光设备对整体补光/减光的方式,如果仅是某处有阴影,却采用整体补光/减光,浪费了很多的电能,而本发明提供的一种自动补光调节方法仅对单一的区域进行补光/减光,相对使用的功率更小,同时还可达到节能的效果。其可适用于多处场景,不管是室外自然光下的监控,还是室内的工业生产,都具备很强的抗干扰性,在图像采集模块对图像进行采集时,图像无论是整体还是部分的过曝或者过暗,都可以进行相当于智能处理式的补光,达到真正的智能化补光。
2、进一步在分区域时,将所获取的图像分成根据垂直和水平方向,平分为2Ⅹ2个区域。将图像分属2Ⅹ2的区域内同侧的两块区域两两结合,再和对侧两块区域的做差值,这样就能将左、右,上、下依次进行对比,以判断所采集图像的上下是否亮度均衡,以及左右是否亮度均衡,用简单的方式,对图像各个区域均进行了比对。
3、进一步补光/减光均是采用发光体,且发光体由PWM控制模块控制,因此处理器到被控***信号都是数字形式的,无需进行数模转换;让信号保持为数字形式可将噪声影响降到最小;噪声只有在强到足以将逻辑1改变为逻辑0或将逻辑0改变为逻辑1时,也才能对数字信号产生影响,因此经济节约空间兼顾抗噪性能强。
4、进一步使用第一阈值、第二阈值,利用图像各区域所转换的亮度数值做差值,将差值和第一阈值进行对比,从而判断图像是否亮度不均衡;同理,图像各个所述区域整体亮度均衡时,继而对整体所述图像的亮度数值和第二阈值对比,判断所述图像整体是否过曝或者过暗,即通过简单的方式即可判断图像均衡以及整体过曝或者过暗的情况,不管是程序的运行还是硬件的控制,在逻辑上均十分简单。
5、进一步根据获取不同区域的亮度数值比较的结果,使用PWM控制模块控制所述发光体,对图像各区域进行补光或减光以及整体进行补光和减光,基于实用性考虑,其发光体在进行对图像补光和减光的时候,是不可能无限制的变亮或者变暗的,因此其补光和减光不仅具有针对性,且可适应PWM控制模块以及发光体的具体情况自动调节,如当图像左边区域过暗时,如果左边区域已经发光体为最亮,则通过将右边发光体变暗,从而使之整体图像亮度是均匀的,其完全无需无为操控自动实现;达到真正意义上的自动化补光效果。
5、当无法通过发光体对图像进行补光和减光时,***会通知到用户,以便于人工干扰处理。
6、当所采集图像不存在亮度不均衡时,即不存在部分过曝或者过暗时,那么此时判定整体图像是否过暗或者过曝,通过对整体图像的调节使其恢复正常。
7、进一步图像采集模块采用实时采集,图像采集模块可以在第一时间很直观的采集所摄区域的信息,便于在时间内不断的收集图像进行分析,因此采集的效率更高,且具有实时分析的优点。
8、进一步PWM控制模块通过不断调节占空比,来实现对发光体亮度的控制,这里的控制电流值,都是保持一定的电压或电流不变,但改变一定周期内的导通和关断时间,这样等效于保持导通,但改变了电压或电流大小,因此谐波小,不同于传统的电阻式调节功率使发光体变亮或者变暗,其响应速度对比更快,且故障率更低。
以上仅为本发明较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明原则之内所作的任何修改,等同替换和改进等均应包含本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种自动补光调节方法,用于无人货柜、无人平台、银行或超市的自助机器、工业生产上进行货物识别、卡卷识别、人脸识别、日常监控及流水线工件识别,其特征在于,所述自动补光调光方法包括以下步骤:
步骤S1:实时获取图像,并将图像分为至少两个区域;及
步骤S2:获取不同区域的亮度数值,以将图像各个区域的亮度数值以及图像整体的亮度数值与预设值进行比较;及
步骤S3:基于比较结果,依次对图像区域和/或图像整体进行补光或减光操作,以调节不同图像区域之间的均衡度和/或调整图像整体亮度;
其中,步骤S1中具体包括:
步骤S11:实时采集摄像头图像每个t时取出一幅图像,对图像读入并直方图统计获得灰度图像直方图;及
步骤S12:根据垂直和水平方向,平分为2Ⅹ2个区域;步骤S2中具体包括:设定该灰度图像直方图尺寸,灰度级的范围,以及一维数组的维数,归一化直方图;绘制一张图,定义横坐标为灰度级,纵坐标为像素个数,函数设置的是统计每个组分直方图时的起始灰度值,并利用统计使用统计每个灰度值对应的像素数,且统计直方图中最大直方块;设置直方图每个间隔代表的灰度范围;分别将每个直方块的值绘制到图中,生成直方图;将直方图的像素数进行加权平均,得到总亮度参考值;设定过曝和过暗时,对应直方图的总参考亮度阈值,将得出的每个区域的总参考亮度值和总参考亮度阈值进行对比;
步骤S2中以将图像各个区域的亮度数值以及图像整体的亮度数值与预设值进行比较,具体包括如下步骤:
将各个区域两两之间进行对比以求得多个差值,同时定义第一阈值,将所述差值和所述第一阈值进行对比,以判断整体图像是否亮度不均衡;及
如若图像各个所述区域整体亮度均衡,同时定义第二阈值,继而对整体所述图像的亮度数值和第二阈值对比,判断所述图像整体是否过曝或者过暗。
2.如权利要求1中所述自动补光调节方法,其特征在于,上述步骤S2中,获取不同区域的亮度数值具体包括将不同区域分别做直方图统计,并将其亮度数值化。
3.如权利要求1所述的自动补光调节方法,其特征在于,所述补光和所述减光可采用发光体,在所述图像的各个所述区域分别对应有所述发光体,每个所述发光体均与一PWM控制模块电性连接。
4.如权利要求3所述的自动补光调节方法,其特征在于,
基于步骤S2中的比较结果,所述步骤S3中进一步包括:
通过所述PWM控制模块控制所述发光体,对图像各区域进行补光或减光,以使图像区域之间亮度均衡;
或通过所述PWM控制模块控制所述发光体,对图像整体进行补光或减光,以调整图像整体亮度;
当通过发光体进行补光和减光,已无法使得图像区域亮度均衡或者整体亮度不存在过曝或者过暗时,通知无法调光异常。
5.如权利要求4所述的自动补光调节方法,其特征在于,步骤S3中具体包括以下步骤:
步骤S31:判断过暗的区域对应的发光体是否已经最大亮度;若是,则进入S32;若否,则进入S33;
步骤S32:当发光体是最大亮度,则继续判断过亮区域对应的发光体是否为最小亮度;若否,进入S34;
步骤S33:通过PWM控制模块提高过暗区域对应的发光体的灯光亮度后,返回S11;
步骤S34:通过PWM调节减少较亮区域对应的发光体亮度后,进入步骤S4;
根据S32的结果,如果过亮区域对应的发光体是为最小亮度,则认定为无法再通过发光体增光和补光来调节过暗或者过曝,进入步骤S4;
步骤S4:通知无法调光异常;且进入循环分析;
所述步骤S2中,当各个区域不存在过曝或者过暗时,且当整体图像亮度存在过曝或者过暗时,进入步骤S35;
步骤S35:判断整体图像是否全部过曝;如果是,进入S36,否;则进入S38;
步骤S36:判断全部的发光体是否为最小亮度;是;则认定为无法再通过发光体增光和补光来调节过暗或者过曝,进入S4;否,则进入S37;
步骤S37:整体降低发光体的亮度后,并返回S11;
步骤S38:判断全部的发光体是否为最大亮度,是;则认定为无法再通过发光体增光和补光来调节过暗或者过曝;进入S4,否,则进入S39;
步骤S39:整体增加灯光亮度后,并返回S11。
6.一种自动补光调节***,应用于如权利要求1-5中任一项所述的自动补光调节方法,其特征在于,包括:
图像采集模块:用于实时获取图像;
图像亮度分析模块:用于对所获取图像进行分区域处理,将图像各个区域的亮度数值以及图像整体的亮度数值与预设值进行比较并且分析;
灯光调节模块:根据图像亮度分析模块分析结果,依次对图像区域和/或图像整体进行补光或减光操作,以调节图像均衡度和/或整体亮度;
图像亮度异常报警模块:当无法通过调节发光体亮度使得图像区域亮度均衡或者整体亮度不存在过曝或者过暗时,用于通知无法调光异常;
PWM控制模块:用于接收灯光调节模块的命令,从而通过占空比控制发光体的亮度变化。
7.如权利要求6所述的自动补光调节***,其特征在于,所述S1中,所述图像采集模块采集所述图像时,可采用实时采集;及可设有一时间t,图像采集模块每隔t的间隔采取出一张图片。
8.如权利要求6所述的自动补光调节***,其特征在于,所述PWM控制模块通过调节占空比,从而增加或者减少用于驱动对应所述发光体的PWM控制模块的电流值,以实现控制发光体补光或者减光。
9.一种存储介质,其特征在于,该存储介质存储有计算机程序,所述存储介质程序运行时,控制所述存储介质需执行的计算机程序需执行包括权利要求1至5 任一项中的所述自动补光调节方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910626793.0A CN110336954B (zh) | 2019-07-11 | 2019-07-11 | 自动补光调节方法、***及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910626793.0A CN110336954B (zh) | 2019-07-11 | 2019-07-11 | 自动补光调节方法、***及存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110336954A CN110336954A (zh) | 2019-10-15 |
CN110336954B true CN110336954B (zh) | 2023-05-19 |
Family
ID=68146571
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910626793.0A Active CN110336954B (zh) | 2019-07-11 | 2019-07-11 | 自动补光调节方法、***及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110336954B (zh) |
Families Citing this family (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111063195A (zh) * | 2019-11-19 | 2020-04-24 | 珠海市德宇辉煌信息科技有限公司 | 一种车牌识别装置及*** |
CN111050087B (zh) * | 2019-12-26 | 2021-03-09 | 杭州涂鸦信息技术有限公司 | 一种基于rgb统计信息的红外防过曝方法及其***和装置 |
CN111586309A (zh) * | 2020-04-24 | 2020-08-25 | 山东易华录信息技术有限公司 | 一种水下自动补光的图像采集方法及装置 |
TWI802073B (zh) * | 2020-11-19 | 2023-05-11 | 仁寶電腦工業股份有限公司 | 電子裝置及其操作方法 |
CN112184598B (zh) * | 2020-11-30 | 2021-03-02 | 上海擎朗智能科技有限公司 | 行驶设备的数据处理方法、装置、设备及存储介质 |
CN112911162B (zh) * | 2021-01-19 | 2022-05-31 | 佛山市顺德区美的洗涤电器制造有限公司 | 用于洗碗机的补光方法、补光装置以及洗碗机 |
WO2022156707A1 (zh) * | 2021-01-19 | 2022-07-28 | 佛山市顺德区美的洗涤电器制造有限公司 | 用于洗碗机的补光方法、补光装置以及洗碗机 |
CN112890727A (zh) * | 2021-01-19 | 2021-06-04 | 佛山市顺德区美的洗涤电器制造有限公司 | 用于补光灯的补光方法、补光装置以及洗碗机 |
CN113397460A (zh) * | 2021-06-18 | 2021-09-17 | 张学勇 | 一种用于耳鼻喉科的照明提示方法及装置 |
CN117793987B (zh) * | 2024-02-23 | 2024-04-26 | 攀枝花镁森科技有限公司 | 一种控制灯带显示的方法、灯带及存储介质 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104954700A (zh) * | 2015-06-17 | 2015-09-30 | 浙江宇视科技有限公司 | 一种过曝控制方法和装置 |
CN105163038A (zh) * | 2015-09-02 | 2015-12-16 | 移康智能科技(上海)有限公司 | 一种联动补光方法及其装置 |
CN105744177A (zh) * | 2016-02-17 | 2016-07-06 | 广州视睿电子科技有限公司 | 视频展台灯光控制方法及其*** |
CN107370923A (zh) * | 2017-07-18 | 2017-11-21 | 四川云物益邦科技有限公司 | 用于证件照图像采集的装置 |
CN107623819A (zh) * | 2015-04-30 | 2018-01-23 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种拍照的方法及移动终端和相关介质产品 |
CN208623788U (zh) * | 2018-06-29 | 2019-03-19 | 北京金茂绿建科技有限公司 | 一种货物拍摄上传装置和新零售冷柜 |
CN109600557A (zh) * | 2018-12-20 | 2019-04-09 | 天津天地伟业信息***集成有限公司 | 一种红外灯匀化补光的方法 |
CN109889733A (zh) * | 2019-03-25 | 2019-06-14 | 福州瑞芯微电子股份有限公司 | 一种自动曝光补偿方法、存储介质及计算机 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
TWI532413B (zh) * | 2013-09-11 | 2016-05-01 | 晶睿通訊股份有限公司 | 照明補光系統及方法 |
-
2019
- 2019-07-11 CN CN201910626793.0A patent/CN110336954B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107623819A (zh) * | 2015-04-30 | 2018-01-23 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种拍照的方法及移动终端和相关介质产品 |
CN104954700A (zh) * | 2015-06-17 | 2015-09-30 | 浙江宇视科技有限公司 | 一种过曝控制方法和装置 |
CN105163038A (zh) * | 2015-09-02 | 2015-12-16 | 移康智能科技(上海)有限公司 | 一种联动补光方法及其装置 |
CN105744177A (zh) * | 2016-02-17 | 2016-07-06 | 广州视睿电子科技有限公司 | 视频展台灯光控制方法及其*** |
CN107370923A (zh) * | 2017-07-18 | 2017-11-21 | 四川云物益邦科技有限公司 | 用于证件照图像采集的装置 |
CN208623788U (zh) * | 2018-06-29 | 2019-03-19 | 北京金茂绿建科技有限公司 | 一种货物拍摄上传装置和新零售冷柜 |
CN109600557A (zh) * | 2018-12-20 | 2019-04-09 | 天津天地伟业信息***集成有限公司 | 一种红外灯匀化补光的方法 |
CN109889733A (zh) * | 2019-03-25 | 2019-06-14 | 福州瑞芯微电子股份有限公司 | 一种自动曝光补偿方法、存储介质及计算机 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110336954A (zh) | 2019-10-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110336954B (zh) | 自动补光调节方法、***及存储介质 | |
CN104717432B (zh) | 处理一组输入图像的方法、图像处理设备和数字照相机 | |
US11689817B2 (en) | Method and apparatus for automatically detecting and suppressing fringes, electronic device and computer-readable storage medium | |
CN107888840B (zh) | 高动态范围图像获取方法和装置 | |
US9516295B2 (en) | Systems and methods for multi-channel imaging based on multiple exposure settings | |
CN108900781B (zh) | 图像采集装置的补光控制方法及装置、图像采集*** | |
CN106210712A (zh) | 一种图像坏点检测及处理方法 | |
KR101757138B1 (ko) | 배경 화소들에 기초한 노출 미터링 | |
US20110292241A1 (en) | Extended flicker cancellation for auto exposure for a video camera | |
CN107635099B (zh) | 一种人体感应双光网络摄像机及安防监控*** | |
CN111712021A (zh) | 一种美术馆灯光智能调节方法、装置和*** | |
CN115775321B (zh) | 一种照明灯具亮度调节方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN111654643B (zh) | 曝光参数确定方法、装置、无人机和计算机可读存储介质 | |
CN112890714A (zh) | 用于洗碗机的补光方法、补光装置以及洗碗机 | |
CN111311500A (zh) | 一种对图像进行颜色还原的方法和装置 | |
JP2001281054A (ja) | 照度検知装置 | |
CN112890728A (zh) | 用于洗碗机的补光方法、补光装置以及洗碗机 | |
CN116485679A (zh) | 低照度增强处理方法、装置、设备及存储介质 | |
CN112890727A (zh) | 用于补光灯的补光方法、补光装置以及洗碗机 | |
CN106454140A (zh) | 一种信息处理方法及电子设备 | |
CN115280360A (zh) | 照明部分的确定 | |
CN108337448B (zh) | 高动态范围图像获取方法、装置、终端设备及存储介质 | |
CN109040598A (zh) | 图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备 | |
CN112911162B (zh) | 用于洗碗机的补光方法、补光装置以及洗碗机 | |
CN108391357B (zh) | 一种智能家居照明控制方法及装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |