CN111225180A - 画面处理方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提出了一种画面处理方法及装置，涉及监控处理领域，该方法包括：当目标灰度差值大于第一阈值时，依据判断子区域及参考子区域，确定目标区域是否为雾面区域，其中，目标灰度差值为目标区域与参考区域的灰度差值，判断子区域属于目标区域，参考子区域属于参考区域，且判断子区域与参考子区域相邻；当确定出目标区域为雾面区域时，根据判断子区域和参考子区域各自的画面属性，调整目标区域的画面参数，以使判断子区域与参考子区域两者的画面属性相匹配。本发明实施例所提供的一种画面处理方法及装置，能够自动调节目标区域的画面参数，使多个画面区域拼接后的画面效果保持一致性。
Description
技术领域
本发明涉及监控处理领域，具体而言，涉及一种画面处理方法及装置。
背景技术
在多目监控摄像机的应用中，由于监控画面是由多个监控摄像镜头的画面拼接而成，在夜间开启红外灯后，由于多目监控摄像机的安装环境或者是摄像机的转动，可能会引起画面两端局部起雾，导致画面两端通透性下降，影响图像质量和监控物体的可见性，使得监控质量降低。
发明内容
本发明的目的在于提供一种画面处理方法及装置，能够自动调节目标区域的画面参数，使多个画面区域拼接后的画面效果保持一致性。
为了实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：
第一方面，本发明实施例提供了一种画面处理方法，所述方法包括：当目标灰度差值大于第一阈值时，依据判断子区域及参考子区域，确定目标区域是否为雾面区域，其中，所述目标灰度差值为所述目标区域与参考区域的灰度差值，所述判断子区域属于所述目标区域，所述参考子区域属于参考区域，且所述判断子区域与所述参考子区域相邻；当确定出所述目标区域为雾面区域时，根据所述判断子区域和所述参考子区域各自的画面属性，调整所述目标区域的画面参数，以使所述判断子区域与所述参考子区域两者的画面属性相匹配。
第二方面，本发明实施例提供了一种画面处理装置，所述装置包括：第一判断模块，用于判断目标灰度差值是否大于第一阈值，其中，所述目标灰度差值为目标区域与参考区域的灰度差值；第二判断模块，用于当所述目标灰度差值大于所述第一阈值时，依据判断子区域及参考子区域，确定所述目标区域是否为雾面区域，其中，所述判断子区域属于所述目标区域，所述参考子区域属于参考区域，且所述判断子区域与所述参考子区域相邻；画面调整模块，用于当确定出所述目标区域为雾面区域时，根据所述判断子区域和所述参考子区域各自的画面属性，调整所述目标区域的画面参数，以使所述判断子区域与所述参考子区域两者的画面属性相匹配。
第三方面，本发明实施例提供了一种多目监控摄像机，所述多目监控摄像机包括存储器，用于存储一个或多个程序；处理器。当所述一个或多个程序被所述处理器执行时，实现上述的画面处理方法。
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的画面处理方法。
相对于现有技术，本发明实施例所提供的一种画面处理方法及装置，通过在判定目标区域与参考区域两者的灰度差值大于第一阈值时，并在确定出目标区域为雾面区域时，根据所属目标区域的判断子区域和所属参考区域的参考子区域两者各自的画面属性，调整目标区域的画面参数，以使判断子区域与参考子区域两者的画面属性相匹配，相比于现有技术，能够自动根据目标区域相比于参考区域的雾感程度，自动调节目标区域的画面参数，使多个画面区域拼接后的画面效果保持一致性。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它相关的附图。
图1示出了本发明实施例所提供的一种画面处理方法的一种示意性应用场景图；
图2示出了本发明实施例所提供的一种多目监控摄像机的示意性结构框图；
图3示出了本发明实施例所提供的一种画面处理方法的一种示意性流程图；
图4为监控画面坐标区域划分示意图；
图5为图3中S200的子步骤的一种示意性流程图；
图6为图5中S210的子步骤的一种示意性流程图；
图7为图3中S300的子步骤的一种示意性流程图；
图8为图7中S310的子步骤的一种示意性流程图；
图9为图8中S311的子步骤的一种示意性流程图；
图10为图8中S312的子步骤的一种示意性流程图；
图11示出了本发明实施例所提供的一种画面处理装置的一种示意性结构图；
图12示出了本发明实施例所提供的一种画面处理装置的第二判断模块的一种示意性结构图；
图13示出了本发明实施例所提供的一种画面处理装置的灰度平方差值计算单元的一种示意性结构图；
图14示出了本发明实施例所提供的一种画面处理装置的画面调整模块的一种示意性结构图；
图15示出了本发明实施例所提供的一种画面处理装置的雾感评价值计算单元的一种示意性结构图；
图16示出了本发明实施例所提供的一种画面处理装置的第一评价计算子单元的一种示意性结构图；
图17示出了本发明实施例所提供的一种画面处理装置的第二评价计算子单元的一种示意性结构图。
图中：10-多目监控摄像机；110-存储器；120-处理器；130-存储控制器；140-外设接口；150-摄像单元；160-通讯总线/信号线；200-画面处理装置；210-第一判断模块；220-第二判断模块；221-灰度平方差值计算单元；2211-平均灰度值计算子单元；2212-差值计算子单元；222-灰度平方差值判断单元；230-画面调整模块；231-雾感评价值计算单元；2311-第一评价计算子单元；23111-灰度差值计算子单元；23112-平均灰度差值计算子单元；23113-对比度评价值计算子单元；2312-第二评价计算子单元；23121-清晰度值计算子单元；23122-噪声强度值计算子单元；23123-清晰度评价值计算子单元；2313-第三评价计算子单元；2314-第四评价计算子单元；232-雾感评价判断单元。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
下面结合附图，对本发明的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
请参阅图1，图1示出了本发明实施例所提供的一种画面处理方法的一种示意性应用场景图，以四目监控摄像机为例，四目监控摄像机的监控画面由四个区域构成，比如图1中的区域1、区域2、区域3及区域4，该监控画面由4个监控摄像镜头各自拍摄的画面拼接而成。在夜间开启红外灯后，由于该四目监控摄像机的安装环境或者是摄像机在转动后，可能会导致画面两端局部起雾，比如图1中区域1和区域4即产生了起雾现象，从而导致监控画面两端的通透性下降，进而使监控质量降低。
针对上述多目监控摄像机监控画面两端局部发雾的现象，现有技术提供的解决方案为：由人工手动调整监控画面中起雾区域的ISP(Image Signal Processing，图像信号处理)参数，比如图1中的区域1和区域4的ISP参数，从而使区域1和区域4分别与区域2和区域3的亮度、通透性保持一致。
但由于上述的解决方式需要人工手动完成，及时性较差。基于此，本发明实施例所提供的一种改进方式为：通过在判定目标区域与参考区域两者的灰度差值大于第一阈值时，并在确定出目标区域为雾面区域时，根据所属目标区域的判断子区域和所属参考区域的参考子区域两者各自的画面属性，调整目标区域的画面参数，以使判断子区域与参考子区域两者的画面属性相匹配，进而使多个画面区域拼接后的画面效果保持一致性。
请参阅图2，图2示出了本发明实施例所提供的一种多目监控摄像机10的示意性结构框图。所述多目监控摄像机10包括存储器110、存储控制器130、一个或多个(图中仅示出一个)处理器120、外设接口140、摄像单元150等。这些组件通过一条或多条通讯总线/信号线160相互通讯。
存储器110可用于存储软件程序以及模组，如本发明实施例所提供的画面处理装置200对应的程序指令/模组，处理器120通过运行存储在存储器110内的软件程序以及模组，从而执行各种功能应用以及画面处理，如本发明实施例所提供的画面处理方法。
其中，所述存储器110可以是，但不限于，随机存取存储器(Random AccessMemory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(ProgrammableRead-Only Memory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-OnlyMemory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-OnlyMemory，EEPROM)等。
处理器120可以是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。上述的处理器120可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，NP)、语音处理器以及视频处理器等；还可以是数字信号处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器120也可以是任何常规的处理器等。
外设接口140将各种输入/输入装置耦合至处理器120以及存储器110。在一些实施例中，外设接口140，处理器120以及存储控制器130可以在单个芯片中实现。在本发明其他的一些实施例中，他们还可以分别由独立的芯片实现。
摄像单元150用于拍摄图片，以使处理器120对拍摄的照片进行处理。
可以理解，图2所示的结构仅为示意，所述多目监控摄像机10还可包括比图2中所示更多或者更少的组件，或者具有与图2所示不同的配置。图2中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
请参阅图3，图3示出了本发明实施例所提供的一种画面处理方法的一种示意性流程图，在本发明实施例中，该画面处理方法包括以下步骤：
S100，判断目标灰度差值是否大于第一阈值；当目标灰度差值大于第一阈值时，执行S200；当目标灰度差值小于或等于第一阈值时，返回继续执行S100。
如上所述，由于在多目监控摄像机10中，比如图1所示的四目监控摄像机，一般是监控画面两端区域会出现起雾现象，因此，在本发明实施例中，可以选择将特定的区域作为目标区域进行判断该目标区域是否产生了起雾现象，即判断该目标区域是否为雾面区域，比如将图1中的区域1作为目标区域，再选取另一区域作为参考区域，比如选取图1中的区域2作为参考区域，然后分别计算目标区域和参考区域各自的灰度值，再将目标区域和参考区域两者各自的灰度值相减，得到目标灰度差值。
其中，计算每个区域各自灰度值的计算公式为：
式中，Gray(p,q)表示像素点(p,q)的灰度值，p和q分别表示第i个画面的宽度和高度。
按照上述公式分别求取目标区域和参考区域各自的灰度值后，再以两者之差作为目标灰度差值。
由于多目监控摄像机10的监控画面是由多个监控摄像镜头各自拍摄的画面拼接而成，因此，该目标灰度差值表征的即为不同的监控摄像镜头各自拍摄画面的灰度差值，目标灰度差值越大，表征目标区域和参考区域的差异越大，目标区域越有可能为雾面区域。因此，在多目监控摄像机10中设置有第一阈值，该第一阈值为目标灰度差值的上限，多目监控摄像机10在计算获得目标灰度差值后，判断该目标灰度差值是否大于第一阈值，当目标灰度差值大于第一阈值时，表征目标区域可能为雾面区域，此时执行S200；反之，当目标灰度差值小于或等于第一阈值时，表征目标区域不为雾面区域，此时再返回执行S100。
值得说明的是，在本发明实施例中，第一阈值可以是用户提前预设于多目监控摄像机10中，也可以是由多目监控摄像机10根据环境因素生成，只要在多目监控摄像机10中保存有第一阈值用以判断目标区域是否可能为雾面区域即可，比如，在本发明实施例其他的一些实施方式中，第一阈值还可以是多目监控摄像机10与其他终端建立通信时，由其他终端发送获得。
并且，值得说明的是，目标区域可以按照上述以指定的区域作为目标区域，比如指定图1中的区域1或区域4作为目标区域，在本发明实施例中，还可以采用其他的形式确定目标区域，比如图4示，将多目监控摄像机10的监控画面设置在预设的坐标系下，采用依次遍历的方式，将每个区域和其他相邻的区域均计算灰度差值，只要能以确定的方式确定出目标区域和参考区域即可。
S200，依据判断子区域及参考子区域，确定目标区域是否为雾面区域；当目标区域为雾面区域时，执行S300；当目标区域比为雾面区域时，返回继续执行S100。
当多目监控摄像机10由上述S100判定目标灰度差值大于第一阈值时，表征目标区域可能会为雾面区域，此时多目监控摄像机10依据位于目标区域的判断子区域以及位于参考区域的参考子区域，确定目标区域是否为雾面区域；且当确定出目标区域为雾面区域时，执行S300；反之，当确定出目标区域不为雾面区域时，返回继续执行S100。
其中，判断子区域属于目标区域，参考子区域属于参考区域，且判断子区域与参考子区域相邻。在本发明实施例中的一些实施方式，判断子区域和参考子区域可以按照预先设置的方式进行选取，比如说，在如图4所示的示意图中，假定区域1为目标区域，区域2为参考区域，在区域1中预先设置有条状的判断子区域，且在区域2中预先设置有条状的参考子区域，当多目监控摄像机10在判定区域1作为目标区域时，区域1与参考区域区域2两者的目标灰度差值大于第一阈值时，多目监控摄像机10则直接依据预先设置的判断子区域和参考子区域，确定作为目标区域的区域1是否为雾面区域。
并且，在本发明实施例其他的一些实施方式中，还可以以其他的方式获得判断子区域及参考子区域，比如在如图4所示的示意图中，当确定以区域1作为目标区域、并以区域2作为参考区域时，将区域1与区域2两者的交界线为基准，以预先的步长x作为间隔，分别向x轴的正方向和负方向延伸，进而再由分别确定出的两条线各自与交界线相配合，确定出判断子区域和参考子区域。
可选地，作为一种实施方式，判断子区域包括至少一个第一类子区域，参考子区域包括至少一个第二类子区域，比如在如图4所示的示意图中，将判断子区域和参考子区域按照预设的步长各自划分为多个第一类子区域和多个第二类子区域，且将第一类子区域与第二类子区域对应组合，得到评价子区域组，该评价子区域组即用于判断目标区域是否为雾面区域。
请参阅图5，图5为图3中S200的子步骤的一种示意性流程图，在本发明实施例中，S200包括以下子步骤：
S210，获得每一评价子区域组对应的灰度平方差值。
可选地，作为一种实施方式，请参阅图6，图6为图5中S210的子步骤的一种示意性流程图，在本发明实施例中，S210包括以下子步骤：
S211，分别计算评价子区域组中第一类子区域和第二类子区域各自的平均灰度值，得到第一平均灰度值和第二平均灰度值。
S212，计算第一平均灰度值和第二平均灰度值两者的平方差值，得到评价子区域组对应的灰度平方差值。
在本发明实施例中，在获得每一评价子区域组对应的灰度平方差值时，首先分别计算评价子区域组中第一类子区域和第二类子区域各自的平均灰度值，且分别记为第一平均灰度值和第二平均灰度值。
比如在如图4所示的示意图中，假定在判断子区域和参考子区域中，得到的第一类子区域和第二类子区域均为边长为预设步长x的正方形，以一组评价子区域组为例，第一类子区域的第一平均灰度值的计算公式为：
式中，Gray(p,q)表示第一类子区域像素点(p,q)的灰度值，p和q分别表示第一类子区域的画面的宽度和高度，x为第一类子区域的边长，m为N1点的横坐标，Lt1为第一平均灰度值。
相应地，第二类子区域的第二平均灰度值的计算公式为：
式中，Gray(p,q)表示第二类子区域像素点(p,q)的灰度值，p和q分别表示第二类子区域的画面的宽度和高度，x为第二类子区域的边长，m为N1点的横坐标，Lt2为第二平均灰度值。
由此，计算第一平均灰度值和第二平均灰度值两者的平方差值，得到该评价子区域组对应的灰度平方差值的计算公式为：
GV＝Lt1 2-Lt2 2，
其中，GV为评价子区域组对应的灰度平方差值，Lt1和Lt2分别为第一平均灰度值和第二平均灰度值。
请继续参阅图5，S220，判断目标子区域组的数量是否达到预设阈值数量；当目标子区域组的数量达到预设阈值数量时，确定目标区域为雾面区域；当目标子区域组的数量未达到预设阈值数量时，确定目标区域不为雾面区域。
在多目监控摄像机10得到的评价子区域组中，包含有目标子区域组，这些目标子区域组为所有评价子区域组中，灰度平方差值大于第二阈值的评价子区域组。
多目监控摄像机10通过判断目标子区域组的数量是否达到预设阈值数量，以判断目标区域是否为雾面区域；其中，当目标子区域组的数量达到预设阈值数量时，多目监控摄像机10确定目标区域为雾面区域；当目标子区域组的数量未达到预设阈值数量时，多目监控摄像机10确定目标区域不为雾面区域。
值得说明的是，在本发明实施例中，第二阈值可以是用户提前预设于多目监控摄像机10中，也可以是由多目监控摄像机10根据环境因素生成，只要在多目监控摄像机10中保存有第二阈值用以确定出目标子区域组即可，比如，在本发明实施例其他的一些实施方式中，第二阈值还可以是多目监控摄像机10与其他终端建立通信时，由其他终端发送获得。
基于上述设计，本发明实施例所提供的一种画面处理方法，通过在判断子区域中获得的至少一个第一类子区域，以及在参考子区域中获得的至少一个第二类子区域，并将第一类子区域与第二类子区域对应组合，得到评价子区域组，从而将所有的评价子区域组中，灰度平方差值大于第二阈值的评价子区域组作为目标子区域组，相比于现有技术，能够通过判断目标子区域组的数量是否达到预设数量阈值，自动判断目标区域是否为雾面区域。
请继续参阅图2，S300，根据判断子区域和参考子区域各自的画面属性，调整目标区域的画面参数。
在确定目标区域为雾面区域时，表征当前监控画面的监控质量降低，此时，基于参考子区域为预先设定的画面正常的区域，根据判断子区域和参考子区域各自的画面属性，比如亮度、灰度值以及亮度值等，调整目标区域的画面参数，比如调整目标区域的对比度，或者是对目标区域进行透雾处理等，以使判断子区域与参考子区域两者的画面属性相匹配，进而保持监控画面的多屏效果的一致性。
可选地，作为一种实施方式，请参阅图7，图7为图3中S300的子步骤的一种示意性流程图，在本发明实施例中，S300包括以下子步骤：
S310，分别根据判断子区域和参考子区域各自的画面属性，得到第一雾感评价值和第二雾感评价值。
在调整目标区域的画面参数，以使判断子区域与参考子区域两者的画面属性相匹配时，需要先分别对判断子区域相对参考子区域的雾感程度进行评价，进而确定调整参数。
可选地，作为一种实施方式，综合对比度、清晰度以及亮度三个维度的画面属性对区域的雾感程度进行评价，请参阅图8，图8为图7中S310的子步骤的一种示意性流程图，在本发明实施例中，以计算目标区域的第一雾感评价值为例，S310包括以下子步骤：
S311，根据判断子区域中每一像素点的灰度值与每一像素点各自相邻的其他像素点的灰度值，以及判断子区域的平均亮度值，得到判断子区域的对比度评价值。
可选地，作为一种实施方式，请参阅图9，图9为图8中S311的子步骤的一种示意性流程图，在本发明实施例中，S311包括以下子步骤：
S3111，根据判断子区域中每一像素点的灰度值及每一像素点各自相邻的其他像素点的灰度值，获得每一像素点的灰度差值。
在本发明实施例中，获得每一像素点的灰度差值的计算公式为：
σ(i,j)＝|i-j|，
其中，σ(i,j)为每一像素点的灰度差值，i为像素点(i,j)自己的灰度值，j为与像素点(i,j)相邻的其他像素点的灰度值。
S3112，遍历判断子区域中所有像素点各自的灰度差值，获得判断子区域的平均灰度差值。
在本发明实施例中，平均灰度差值的计算公式为：
其中，Ct为平均灰度差值，σ(i,j)为每一像素点的灰度差值，n为判断子区域中像素点的数量。
S3113，根据平均灰度差值以及判断子区域的平均亮度值，得到判断子区域的对比度评价值。
在本发明实施例中，考虑到对比度越低，往往通透性越差，因此评价值会越低，故，对比度评价值的计算公式为：
其中，CV为对比度评价值，L表示判断子区域的平均亮度，Ct为平均灰度差值。
请继续参阅图8，S312，根据判断子区域中每一像素点的像素值，和判断子区域中每一噪声点的像素值，以及判断子区域的平均亮度值，得到判断子区域的清晰度评价值。
在本发明实施例中，定义噪声点为灰度差值大于第四阈值或灰度值小于第五阈值的像素点，其中，灰度差值为像素点与相邻的其他任一像素点两者的灰度值之差。
基于此，可选地，作为一种实施方式，请参阅图10，图10为图8中S312的子步骤的一种示意性流程图，在本发明实施例中，S312包括以下子步骤：
S3121，根据每一像素点的像素值，获得判断子区域的清晰度值。
在本发明实施例中，清晰度值的计算公式为：
其中，f(I)为判断子区域的清晰度值，I(x,y)为像素点(x,y)点的像素值。
S3122，根据每一噪声点的像素值，获得判断子区域的噪声强度值。
在本发明实施例中，遍历判断子区域上的所有噪声点，以下式计算判断子区域的噪声强度值：
其中，S(p,q)为判断子区域的噪音点，P和Q分别表示判断子区域画面的宽度和高度，Nos为判断子区域的噪声强度值。
S3123，根据判断子区域的清晰度值、噪声强度值，以及判断子区域的平均亮度值，得到判断子区域的清晰度评价值。
考虑到画面的清晰度函数与清晰度成正相关，并与噪声强度成负相关，在本发明实施例中，定义特征清晰度评价函数为：
其中，f(I)为判断子区域的清晰度值，L表示判断子区域的平均亮度，k为预设的常数，Nos为判断子区域的噪声强度值，Clarity为特征清晰度评价函数。
由此，清晰度评价值的计算公式为：
其中，Clarity为特征清晰度评价函数，L表示判断子区域的平均亮度，δ为预设的常数，DV为清晰度评价值。
S313，根据判断子区域的平均亮度值，得到判断子区域的亮度评价值。
在本发明实施例中，计算亮度评价值的计算公式为：
其中，L表示判断子区域的平均亮度，σ为预设的常数。
S314，根据判断子区域的对比度评价值、清晰度评价值及亮度评价值，得到判断子区域的第一雾感评价值。
综上，由上述得到的对比度评价值、清晰度评价值及亮度评价值计算第一雾感评价值的计算公式为：
F1＝w1*LV+w2*DV+w3*CV，
其中，F1为第一雾感评价值，w1为第一预设系数，LV为亮度评价值，w2为第二预设系数，DV为清晰度评价值，w3为第三预设系数，CV为对比度评价值。
在本发明实施例中，第一雾感评价值越高，表征目标区域的雾感程度越高；第一雾感评价值越低，表征目标区域的雾感程度越低。
可选地，作为一种实施方式，在本发明实施例中，
w1+w2+w3＝1。
基于上述设计，本发明实施例所提供的一种画面处理方法，通过综合对比度、清晰度以及亮度三个维度的画面属性用以计算判断子区域的第一雾感评价值，用以评价目标区域的雾感程度，相比于现有技术，使目标区域的雾感程度由可选的维度计算得到，并以具体的数值进行表示，能够客观地评价目标区域的雾感程度。
请继续参阅图7，S320，判断雾感评价差值是否大于第三阈值；当雾感评价差值大于第三阈值时，调整目标区域的画面参数，并返回继续执行S310；当雾感评价差值小于或等于第三阈值时，确定判断子区域与参考子区域两者的画面属性相匹配。
如上所述，通过上述方式可以计算得到评价目标区域雾感程度的第一雾感评价值；可以理解，通过相同的计算公式，同样可以得到评价参考区域雾感程度的第二雾感评价值。
多目监控摄像机10在分别得到第一雾感评价值和第二雾感评价值时，计算第一雾感评价值与第二雾感评价值两者的差值，从而得到雾感评价差值，该雾感评价差值表征目标区域相比于参考区域的雾感程度，雾感评价差值越大，表征相比于参考区域，目标区域雾感程度越严重；反之，雾感评价差值越小，表征表比喻参考区域，目标区域雾感程度越低。
因此，在本发明实施例中，将得到的雾感评价差值与第三阈值相比较，当雾感评价差值大于第三阈值时，表征需要调整目标区域的画面参数，比如调整目标区域的对比度或者是对目标区域进行透雾处理，并返回继续执行S310；反之，当雾感评价差值小于或等于第三阈值时，则确定判断子区域与参考子区域两者的画面属性相匹配，由此判断目标区域与参考区域的画面属性相接近。
可选地，作为一种实施方式，在本发明实施例中，在调整目标区域的画面参数时，若雾感评价差值大于第六阈值时，多目监控摄像机10按照第一参数调整步长调整目标区域的画面参数；而雾感评价差值小于或等于第六阈值时，则按照第二参数调整步长调整目标区域的画面参数，其中，第二参数调整步长小于第一参数调整步长。
也就是说，当判断子区域与参考子区域两者的画面属性相差较大时，以较大的调节步长调整目标区域的画面参数；而当判断子区域与参考子区域两者的画面属性相差较小时，则以较小的调节步长调整目标区域的画面参数。
基于上述设计，本发明实施例所提供的一种画面处理方法，通过在判定目标区域与参考区域两者的灰度差值大于第一阈值时，并在确定出目标区域为雾面区域时，根据所属目标区域的判断子区域和所属参考区域的参考子区域两者各自的画面属性，调整目标区域的画面参数，以使判断子区域与参考子区域两者的画面属性相匹配，相比于现有技术，能够自动根据目标区域相比于参考区域的雾感程度，自动调节目标区域的画面参数，使多个画面区域拼接后的画面效果保持一致性。
请参阅图11，图11示出了本发明实施例所提供的一种画面处理装置200的一种示意性结构图，在本发明实施例中，该画面处理装置200包括第一判断模块210、第二判断模块220及画面调整模块230。
第一判断模块210用于判断目标灰度差值是否大于第一阈值，其中，所述目标灰度差值为目标区域与参考区域的灰度差值。
第二判断模块220用于当所述目标灰度差值大于所述第一阈值时，依据判断子区域及参考子区域，确定所述目标区域是否为雾面区域，其中，所述判断子区域属于所述目标区域，所述参考子区域属于参考区域，且所述判断子区域与所述参考子区域相邻。
可选地，作为一种实施方式，所述判断子区域包括至少一个第一类子区域，所述参考子区域包括至少一个第二类子区域；所述第一类子区域与所述第二类子区域对应组合，得到评价子区域组；请参阅图12，图12示出了本发明实施例所提供的一种画面处理装置200的第二判断模块220的一种示意性结构图，在本发明实施例中，该第二判断模块220包括灰度平方差值计算单元221及灰度平方差值判断单元222。
灰度平方差值计算单元221用于获得每一所述评价子区域组对应的灰度平方差值。
可选地，作为一种实施方式，请参阅图13，图13示出了本发明实施例所提供的一种画面处理装置200的灰度平方差值计算单元221的一种示意性结构图，在本发明实施例中，该灰度平方差值计算单元221包括平均灰度值计算子单元2211及差值计算子单元2212。
平均灰度值计算子单元2211用于分别计算所述评价子区域组中所述第一类子区域和所述第二类子区域各自的平均灰度值，得到第一平均灰度值和第二平均灰度值。
差值计算子单元2212用于计算所述第一平均灰度值和所述第二平均灰度值两者的平方差值，得到所述评价子区域组对应的所述灰度平方差值。
请继续参阅图12，灰度平方差值判断单元222用于目标子区域组的数量是否达到预设阈值数量，其中，其中，所述目标子区域组属于至少一个所述评价子区域组，且所述目标子区域组的灰度平方差值大于第二阈值；其中，当目标子区域组的数量达到预设阈值数量时，确定所述目标区域为雾面区域；当所述目标子区域组的数量未达到所述预设阈值数量时，确定所述目标区域不为雾面区域。
请继续参阅图11，画面调整模块230用于当确定出所述目标区域为雾面区域时，根据所述判断子区域和所述参考子区域各自的画面属性，调整所述目标区域的画面参数，以使所述判断子区域与所述参考子区域两者的画面属性相匹配。
可选地，作为一种实施方式，请参阅图14，图14示出了本发明实施例所提供的一种画面处理装置200的画面调整模块230的一种示意性结构图，在本发明实施例中，该画面调整模块230包括雾感评价值计算单元231及雾感评价判断单元232。
雾感评价值计算单元231用于分别根据所述判断子区域和所述参考子区域各自的画面属性，得到第一雾感评价值和第二雾感评价值。
请参阅图15，图15示出了本发明实施例所提供的一种画面处理装置200的雾感评价值计算单元231的一种示意性结构图，在本发明实施例中，该雾感评价值计算单元231包括第一评价计算子单元2311、第二评价计算子单元2312、第三评价计算子单元2313及第四评价计算子单元2314。
第一评价计算子单元2311用于根据所述判断子区域中每一像素点的灰度值与每一所述像素点各自相邻的其他像素点的灰度值，以及所述判断子区域的平均亮度值，得到所述判断子区域的对比度评价值。
请参阅图16，图16示出了本发明实施例所提供的一种画面处理装置200的第一评价计算子单元2311的一种示意性结构图，在本发明实施例中，该第一评价计算子单元2311包括灰度差值计算子单元23111、平均灰度差值计算子单元23112及对比度评价值计算子单元23113。
灰度差值计算子单元23111用于根据所述判断子区域中每一像素点的灰度值及每一所述像素点各自相邻的其他像素点的灰度值，获得每一所述像素点的灰度差值。
平均灰度差值计算子单元23112用于遍历所述判断子区域中所有所述像素点各自的灰度差值，获得所述判断子区域的平均灰度差值。
对比度评价值计算子单元23113用于根据所述平均灰度差值以及所述判断子区域的平均亮度值，得到所述判断子区域的所述对比度评价值。
请继续参阅图15，第二评价计算子单元2312用于根据所述判断子区域中每一所述像素点的像素值，和所述判断子区域中每一噪声点的像素值，以及所述判断子区域的平均亮度值，得到所述判断子区域的清晰度评价值，其中，所述噪声点为灰度差值大于第四阈值或灰度值小于第五阈值的像素点，所述灰度差值为像素点与相邻的其他任一像素点两者的灰度值之差，所述第四阈值大于所述第五阈值。
请参阅图17，图17示出了本发明实施例所提供的一种画面处理装置200的第二评价计算子单元2312的一种示意性结构图，在本发明实施例中，该第二评价计算子单元2312包括清晰度值计算子单元23121、噪声强度值计算子单元23122及清晰度评价值计算子单元23123。
清晰度值计算子单元23121用于根据每一所述像素点的像素值，获得所述判断子区域的清晰度值。
噪声强度值计算子单元23122用于根据每一所述噪声点的像素值，获得所述判断子区域的噪声强度值。
清晰度评价值计算子单元23123用于根据所述判断子区域的清晰度值、所述噪声强度值，以及所述判断子区域的平均亮度值，得到所述判断子区域的清晰度评价值。
请继续参阅图15，第三评价计算子单元2313用于根据所述判断子区域的平均亮度值，得到所述判断子区域的亮度评价值。
第四评价计算子单元2314用于根据所述判断子区域的所述对比度评价值、所述清晰度评价值及所述亮度评价值，得到所述判断子区域的所述第一雾感评价值。
请继续参阅图14，雾感评价判断单元232用于判断雾感评价差值是否大于第三阈值；其中，当所述雾感评价差值大于所述第三阈值时，调整所述目标区域的画面参数，并所述雾感评价值计算单元231继续执行根据所述判断子区域和所述参考子区域各自的画面属性，得到第一雾感评价值和第二雾感评价值；当所述雾感评价差值小于或等于所述第三阈值时，确定所述判断子区域与所述参考子区域两者的画面属性相匹配；所述雾感评价差值为所述第一雾感评价值与所述第二雾感评价值两者的差值，所述雾感评价值用于评价对应画面区域的雾感程度。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本发明实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
综上所述，本发明实施例所提供的一种画面处理方法及装置，通过在判定目标区域与参考区域两者的灰度差值大于第一阈值时，并在确定出目标区域为雾面区域时，根据所属目标区域的判断子区域和所属参考区域的参考子区域两者各自的画面属性，调整目标区域的画面参数，以使判断子区域与参考子区域两者的画面属性相匹配，相比于现有技术，能够自动根据目标区域相比于参考区域的雾感程度，自动调节目标区域的画面参数，使多个画面区域拼接后的画面效果保持一致性；还通过在判断子区域中获得的至少一个第一类子区域，以及在参考子区域中获得的至少一个第二类子区域，并将第一类子区域与第二类子区域对应组合，得到评价子区域组，从而将所有的评价子区域组中，灰度平方差值大于第二阈值的评价子区域组作为目标子区域组，相比于现有技术，能够通过判断目标子区域组的数量是否达到预设数量阈值，自动判断目标区域是否为雾面区域；还通过综合对比度、清晰度以及亮度三个维度的画面属性用以计算判断子区域的第一雾感评价值，用以评价目标区域的雾感程度，相比于现有技术，使目标区域的雾感程度由可选的维度计算得到，并以具体的数值进行表示，能够客观地评价目标区域的雾感程度。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
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，能够以其它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。
Claims (10)
1.一种画面处理方法，其特征在于，所述方法包括：
当目标灰度差值大于第一阈值时，依据判断子区域及参考子区域，确定目标区域是否为雾面区域，其中，所述目标灰度差值为所述目标区域与参考区域的灰度差值，所述判断子区域属于所述目标区域，所述参考子区域属于参考区域，且所述判断子区域与所述参考子区域相邻；
当确定出所述目标区域为雾面区域时，根据所述判断子区域和所述参考子区域各自的画面属性，调整所述目标区域的画面参数，以使所述判断子区域与所述参考子区域两者的画面属性相匹配。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断子区域包括至少一个第一类子区域，所述参考子区域包括至少一个第二类子区域；
所述第一类子区域与所述第二类子区域对应组合，得到评价子区域组；
所述依据判断子区域及参考子区域，确定目标区域是否为雾面区域的步骤，包括：
获得每一所述评价子区域组对应的灰度平方差值；
当目标子区域组的数量达到预设阈值数量时，确定所述目标区域为雾面区域，其中，所述目标子区域组属于至少一个所述评价子区域组，且所述目标子区域组的灰度平方差值大于第二阈值；
当所述目标子区域组的数量未达到所述预设阈值数量时，确定所述目标区域不为雾面区域。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获得每一所述评价子区域组各自对应的灰度平方差值的步骤，包括：
分别计算所述评价子区域组中所述第一类子区域和所述第二类子区域各自的平均灰度值，得到第一平均灰度值和第二平均灰度值；
计算所述第一平均灰度值和所述第二平均灰度值两者的平方差值，得到所述评价子区域组对应的所述灰度平方差值。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述判断子区域和所述参考子区域各自的画面属性，调整所述目标区域的画面参数的步骤，包括：
分别根据所述判断子区域和所述参考子区域各自的画面属性，得到第一雾感评价值和第二雾感评价值；
判断雾感评价差值是否大于第三阈值；
当所述雾感评价差值大于所述第三阈值时，调整所述目标区域的画面参数，并返回执行所述分别根据所述判断子区域和所述参考子区域各自的画面属性，得到第一雾感评价值和第二雾感评价值的步骤；
当所述雾感评价差值小于或等于所述第三阈值时，确定所述判断子区域与所述参考子区域两者的画面属性相匹配；
其中，所述雾感评价差值为所述第一雾感评价值与所述第二雾感评价值两者的差值，所述雾感评价值用于评价对应画面区域的雾感程度。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述判断子区域的画面属性，得到第一雾感评价值的步骤，包括：
根据所述判断子区域中每一像素点的灰度值与每一所述像素点各自相邻的其他像素点的灰度值，以及所述判断子区域的平均亮度值，得到所述判断子区域的对比度评价值；
根据所述判断子区域中每一所述像素点的像素值，和所述判断子区域中每一噪声点的像素值，以及所述判断子区域的平均亮度值，得到所述判断子区域的清晰度评价值，其中，所述噪声点为灰度差值大于第四阈值或灰度值小于第五阈值的像素点，所述灰度差值为像素点与相邻的其他任一像素点两者的灰度值之差；
根据所述判断子区域的平均亮度值，得到所述判断子区域的亮度评价值；
根据所述判断子区域的所述对比度评价值、所述清晰度评价值及所述亮度评价值，得到所述判断子区域的所述第一雾感评价值。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述判断子区域中每一像素点的灰度值与每一所述像素点各自相邻的其他像素点的灰度值，以及所述判断子区域的平均亮度值，得到所述判断子区域的对比度评价值的步骤，包括：
根据所述判断子区域中每一像素点的灰度值及每一所述像素点各自相邻的其他像素点的灰度值，获得每一所述像素点的灰度差值；
遍历所述判断子区域中所有所述像素点各自的灰度差值，获得所述判断子区域的平均灰度差值；
根据所述平均灰度差值以及所述判断子区域的平均亮度值，得到所述判断子区域的所述对比度评价值。
7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述判断子区域中每一所述像素点的像素值，和所述判断子区域中每一噪声点的像素值，以及所述判断子区域的平均亮度值，得到所述判断子区域的清晰度评价值的步骤，包括：
根据每一所述像素点的像素值，获得所述判断子区域的清晰度值；
根据每一所述噪声点的像素值，获得所述判断子区域的噪声强度值；
根据所述判断子区域的清晰度值、所述噪声强度值，以及所述判断子区域的平均亮度值，得到所述判断子区域的清晰度评价值。
8.如权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述判断子区域的所述对比度评价值、所述清晰度评价值及所述亮度评价值，得到所述判断子区域的所述第一雾感评价值的计算公式为：
F1＝w1*LV+w2*DV+w3*CV，
其中，F1为所述第一雾感评价值，w1为第一预设系数，LV为所述亮度评价值，w2为第二预设系数，DV为所述清晰度评价值，w3为第三预设系数，CV为所述对比度评价值。
9.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述调整所述目标区域的画面参数的步骤，包括：
当所述雾感评价差值大于第六阈值时，按照第一参数调整步长调整所述目标区域的画面参数；
当所述雾感评价差值小于或等于所述第六阈值时，按照第二参数调整步长调整所述目标区域的画面参数，其中，所述第二参数调整步长小于所述第一参数调整步长。
10.一种画面处理装置，其特征在于，所述装置包括：
第一判断模块，用于判断目标灰度差值是否大于第一阈值，其中，所述目标灰度差值为目标区域与参考区域的灰度差值；
第二判断模块，用于当所述目标灰度差值大于所述第一阈值时，依据判断子区域及参考子区域，确定所述目标区域是否为雾面区域，其中，所述判断子区域属于所述目标区域，所述参考子区域属于参考区域，且所述判断子区域与所述参考子区域相邻；
画面调整模块，用于当确定出所述目标区域为雾面区域时，根据所述判断子区域和所述参考子区域各自的画面属性，调整所述目标区域的画面参数，以使所述判断子区域与所述参考子区域两者的画面属性相匹配。
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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