值為圖像均值、歸一化均值、暗區(qū)直方圖面積或由歸一化后的暗 區(qū)直方圖面積及歸一化均值得到的統(tǒng)計值：
[0052] (1)圖像均值A:為全局均值、分塊均值、區(qū)域均值的一種；
[0053] (2)歸一化均值N: N=A/H，其中，A為圖像均值，Η為圖像亮度分量最大值，歸一化后 取值范圍[0，1];
[0054] (3)暗區(qū)直方圖面積:統(tǒng)計圖像各灰度級的像素數目111，丨=0，1...，〇-1，其中，〇為 灰度總級數;計算圖像暗區(qū)灰度級的占空比Ρ，/5二!>,)/"，ie [064]，η為圖像的總像素數 目；計算歸一化后的圖像暗區(qū)直方圖面積:L=l-P;
[0055] (4)由歸一化后的暗區(qū)直方圖面積及歸一化均值得到的統(tǒng)計值:T = 〇*N+(l-〇)*L， N為歸一化均值，L為歸一化后的圖像暗區(qū)直方圖面積，〇為可調節(jié)比例系數，取值范圍為[0， 1]〇
[0056] 第一閾值XI、第二閾值X2是可以調節(jié)的，在實際測試中發(fā)現，合理的閾值范圍會使 增強變得更加智能和準確，通過實驗室的標定與實際環(huán)境的多次驗證。當統(tǒng)計值為圖像均 值時，所述第一閾值X1的取值范圍為:〇. 15*H~0.31 ，第二閾值X2的取值范圍為:0.23*H ~0.55*H，其中，Η為視頻流亮度分量的位深。當統(tǒng)計值為暗區(qū)直方圖面積時，所述第一閾值 XI的取值范圍為:0.15~0.31，第二閾值Χ2的取值范圍為:0.23~0.55。
[0057] 現有的伽馬增強大多數為一個固定值，其應用范圍受限。本技術將多組伽馬值與 不同照度環(huán)境一一對應，動態(tài)調整環(huán)境中的增強效果。
[0058] 所述自適應伽馬增強處理為多組伽馬增強處理，將多組伽馬值與不同照度環(huán)境一 一對應，其對應關系為：
[0059] gama=(0.5*M+6.4)/64
[0060] 其中，Μ為圖像均值，表示不同照度環(huán)境，gama為伽馬值，0.5為增益系數，6.4為偏 移系數，64為歸一化系數，當圖像均值范圍在[0,64]區(qū)間變化時，其伽馬值的范圍為[0.1， 0.6]〇
[0061]所述伽瑪增強的方法為:F(x，y)=f (x，y)gama，其中，f(x，y)為原始圖像，F(x，y)為 增強圖像，gama為伽馬值。
[0062] 為了避免外界的擾動引起誤判，防止?jié)M足條件的臨界點增強時出現閃爍現象，需 要累計幀判斷，理論上累計幀越多越好，但考慮到實際應用，通過實驗室的模擬測試以及各 種路況實測得到一個較優(yōu)的關系：N = t*fps，N為幀數，t為時間單位（s)，一般取值為[0， 3600 ]，fps為視頻幀率。本實施例中得到的N為150幀。
[0063] 以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，應當理解本發(fā)明并非局限于本文所披露的 形式，不應看作是對其他實施例的排除，而可用于各種其他組合、修改和環(huán)境，并能夠在本 文所述構想范圍內，通過上述教導或相關領域的技術或知識進行改動。而本領域人員所進 行的改動和變化不脫離本發(fā)明的精神和范圍，則都應在本發(fā)明所附權利要求的保護范圍 內。
【主權項】
1. 一種基于歷史幀圖像統(tǒng)計值的智能增強方法，其特征在于，包括以下步驟： Sl:抓取輸入視頻流中的每一幀圖像； S2:計算每一幀圖像的統(tǒng)計值； 計算每一幀圖像的統(tǒng)計值是在當前幀上計算得到的，當抓取到視頻流的第一幀后，計 算第一幀圖像統(tǒng)計值，并對標識位flag初始化，初始化方法如下： (1) 當第一幀圖像統(tǒng)計值小于第一閾值Xl，貝1Jf Iag = O; (2) 當第一幀圖像統(tǒng)計值大于第二閾值X2，則flag = 1; 其中，標識位flag是一個設定的符號，其值為0或者1; S3:除第一幀外，檢測到上一幀圖像的標識位flag信息： (1) 上一幀標識位flag= =0: 在視頻流中，當檢測到上一幀標識位flag為0時，表明上一幀圖像沒有增強處理，則統(tǒng) 計當前幀之前連續(xù)N幀圖像統(tǒng)計值是否均小于第一閾值XI，如果滿足要求，則進入自適應伽 馬增強處理，根據當前幀圖像均值選擇相應伽馬值進行伽馬增強處理，并將當前幀的標識 位flag設為1;否則直接輸出結果，并將標識位flag設為0; (2) 上一幀標識位f I ag = = 1: 在視頻流中，當檢測到上一幀標識位flag為1時，表明上一幀圖像已經進行過增強處 理，則統(tǒng)計當前幀之前連續(xù)N幀圖像統(tǒng)計值是否均大于第二閾值X2,如果滿足要求，則退出 增強處理并直接輸出結果，并將當前幀的標識位flag設為0;否則保持之前的狀態(tài)不變，繼 續(xù)進行增強處理，根據當前幀圖像均值選擇相應伽馬值進行伽馬增強處理，并將標識位 flag設為1。2. 根據權利要求1所述的一種基于歷史幀圖像統(tǒng)計值的智能增強方法，其特征在于:所 述圖像的統(tǒng)計值為圖像均值、歸一化均值、暗區(qū)直方圖面積或由歸一化后的暗區(qū)直方圖面 積及歸一化均值得到的統(tǒng)計值： (1) 圖像均值A:為全局均值、分塊均值、區(qū)域均值的一種； (2) 歸一化均值N: N=A/Η，其中，A為圖像均值，H為圖像亮度分量最大值，歸一化后取值 范圍[〇，1]; (3) 暗區(qū)直方圖面積:統(tǒng)計圖像各灰度級的像素數目111，1 = 0，1...，〇-1，其中，〇為灰度 總級數;計算圖像暗區(qū)灰度級的占空比P，，ie[〇64]，n為圖像的總像素數目； 計算歸一化后的圖像暗區(qū)直方圖面積:L=I-P; (4) 由歸一化后的暗區(qū)直方圖面積及歸一化均值得到的統(tǒng)計值:T = 〇*N+(l-〇)*L，N為 歸一化均值，L為歸一化后的圖像暗區(qū)直方圖面積， 〇為可調節(jié)比例系數，取值范圍為[0，1]。3. 根據權利要求2所述的一種基于歷史幀圖像統(tǒng)計值的智能增強方法，其特征在于：當 統(tǒng)計值為圖像均值時，所述第一閾值Xl的取值范圍為:〇. 15*H~0.31*H，第二閾值X2的取值 范圍為:0.23*H~0.55*H，其中，H為視頻流亮度分量的位深。4. 根據權利要求2所述的一種基于歷史幀圖像統(tǒng)計值的智能增強方法，其特征在于：當 統(tǒng)計值為暗區(qū)直方圖面積時，所述第一閾值Xl的取值范圍為:0.15~0.31，第二閾值X2的取 值范圍為:0.23~0.55。5. 根據權利要求1所述的一種基于歷史幀圖像統(tǒng)計值的智能增強方法，其特征在于:所 述自適應伽馬增強處理為多組伽馬增強處理，將多組伽馬值與不同照度環(huán)境一一對應，其 對應關系為： gama= (0 · 5*M+6.4)/64 其中，M為圖像均值，表示不同照度環(huán)境，gama為伽馬值，0.5為增益系數，6.4為偏移系 數，64為歸一化系數，當圖像均值范圍在[0，64]區(qū)間變化時，其伽馬值的范圍為[0.1，0.6]; 所述伽瑪增強的方法為:？(^7)=汽^7)_3，其中，以^7)為原始圖像^(^7)為增強 圖像，gama為伽馬值。6.根據權利要求1所述的一種基于歷史幀圖像暗區(qū)直方圖面積統(tǒng)計的智能增強方法， 其特征在于:所述N的計算方法為： N=t*fps 其中，N為幀數，t為時間單位(s )，取值范圍為[0，3600 ]，f ps為視頻幀率。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于歷史幀圖像統(tǒng)計值的智能增強方法，包括：抓取輸入視頻流中的每一幀圖像；計算每一幀圖像的統(tǒng)計值；當上一幀標識位flag為0時，統(tǒng)計連續(xù)N幀圖像統(tǒng)計值是否均小于第一閾值X1，如果滿足要求，則進入自適應伽馬增強處理，否則直接輸出結果；當檢測到上一幀標識位flag為1時，統(tǒng)計連續(xù)N幀圖像統(tǒng)計值是否均大于第二閾值X2，如果滿足要求，則退出增強處理并直接輸出結果，否則繼續(xù)進行增強處理。本發(fā)明經過實測，在夜間等低照度環(huán)境中，可以通過算法自適應的開啟增強功能，在光線較強的情況下自動關閉增強功能，使許多低照度增強類算法可以通過該智能模式自動開啟和關閉。
【IPC分類】H04N5/14, H04N5/202
【公開號】CN105530406
【申請?zhí)枴緾N201510956382
【發(fā)明人】劉軍
【申請人】成都國翼電子技術有限公司
【公開日】2016年4月27日
【申請日】2015年12月18日