一種自動(dòng)識(shí)別亮區(qū)和暗區(qū)的單幀寬動(dòng)態(tài)增強(qiáng)方法及系統(tǒng)的制作方法【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種自動(dòng)識(shí)別亮區(qū)和暗區(qū)的單幀寬動(dòng)態(tài)增強(qiáng)方法及系統(tǒng)，方法包括：在視頻流中抓取每一幀圖像img，對(duì)每一幀圖像進(jìn)行如下步驟：S1：調(diào)整低亮度區(qū)域；S2：調(diào)整高亮度區(qū)域；S3：智能融合。本發(fā)明對(duì)現(xiàn)有單幀寬動(dòng)態(tài)技術(shù)做方法上的改進(jìn)，經(jīng)過(guò)實(shí)測(cè)，在寬動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中，能夠?qū)Π祬^(qū)域和亮區(qū)域都做調(diào)整，尤其是對(duì)亮區(qū)域的處理，效果較明顯。部分算子采用查表實(shí)現(xiàn)，減少了運(yùn)算步驟，融合參數(shù)的自動(dòng)計(jì)算適合工程化實(shí)現(xiàn)。與現(xiàn)有技術(shù)相比，對(duì)高亮區(qū)域調(diào)整明顯；適合較暗場(chǎng)景的處理，也適合較亮場(chǎng)景的處理；原理簡(jiǎn)單，方便硬件實(shí)現(xiàn)；智能融合，無(wú)參數(shù)調(diào)節(jié)?！緦?zhuān)利說(shuō)明】-種自動(dòng)識(shí)別亮區(qū)和暗區(qū)的單順寬動(dòng)態(tài)増強(qiáng)方法及系統(tǒng)
技術(shù)領(lǐng)域：
[0001]本發(fā)明設(shè)及一種自動(dòng)識(shí)別亮區(qū)和暗區(qū)的單帖寬動(dòng)態(tài)增強(qiáng)方法及系統(tǒng)?！?br>背景技術(shù)：
】[0002]目前大多數(shù)SOC忍片里面已經(jīng)集成了單帖寬動(dòng)態(tài)調(diào)整算法，但大多數(shù)SOC調(diào)整算法只對(duì)暗區(qū)進(jìn)行了調(diào)整，對(duì)亮區(qū)調(diào)整不大或未有明顯改善，無(wú)法滿足復(fù)雜多變的實(shí)際應(yīng)用環(huán)境，尤其是在亮、暗交替的場(chǎng)景，會(huì)出現(xiàn)曝光過(guò)度導(dǎo)致圖像信息丟失。本發(fā)明的調(diào)整方法目的是進(jìn)一步提升寬動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中亮區(qū)的細(xì)節(jié)，對(duì)現(xiàn)有技術(shù)做進(jìn)一步完善?！?br/>發(fā)明內(nèi)容】[0003]本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種自動(dòng)識(shí)別亮區(qū)和暗區(qū)的單帖寬動(dòng)態(tài)增強(qiáng)方法及系統(tǒng)，設(shè)計(jì)亮區(qū)和暗區(qū)調(diào)整框架、亮區(qū)調(diào)整算法、生成查表方法W及亮區(qū)和暗區(qū)自動(dòng)識(shí)別方法。[0004]本發(fā)明的目的是通過(guò)W下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)的：一種自動(dòng)識(shí)別亮區(qū)和暗區(qū)的單帖寬動(dòng)態(tài)增強(qiáng)方法，在視頻流中抓取每一帖圖像img，對(duì)每一帖圖像進(jìn)行如下步驟：[0005]S1:調(diào)整低亮度區(qū)域，包括W下子步驟：[0006]S11:取原始圖像img每個(gè)像素點(diǎn)顏色分量的最小值，得到的結(jié)果記為minRGBl;[0007]S12:將步驟S11中得到的minRGBl取反，即：255-minRGBl，得到的結(jié)果記為MminRGBl；[000引S13:將步驟S12中得到的MminRGBl代入雙邊濾波器，結(jié)果記為bfl;[0009]S14:將步驟S13得到的結(jié)果進(jìn)行查表，結(jié)果記為lookbfl;其中，表格的產(chǎn)生按照如下方式生成：[0010]el=a(b-x)'/b[0011]table=y6i[001^式中，a、b為可調(diào)參數(shù);el為中間結(jié)果，table為生成的表格，x、y的取值分別為：[0013]x=0,l,2,3,...255[0014]7=0,1,2,3,...255；[0015]由于分母不能為0，因此，對(duì)y中的0修正為1再代入計(jì)算；[0016]S2:調(diào)整高亮度區(qū)域，包括W下子步驟：[0017]S21:將原始圖像img取反，結(jié)果記為img2,即：img2=255-img;[0018]S22:將步驟S21中得到的結(jié)果圖像中每個(gè)像素點(diǎn)取顏色分量最小值，結(jié)果記為min2；[0019]S23:將步驟S22得到的結(jié)果取反，結(jié)果記為Mmin2,即Mmin2=255-min2;[0020]S24:將步驟S23得到的結(jié)果代入的雙邊濾波器，結(jié)果記為bf2;[0021]S25:將步驟S24得到的結(jié)果進(jìn)行查表，結(jié)果記為lookbf2;其中，表格的產(chǎn)生按照步驟S14的方式產(chǎn)生；[0022]S26:將步驟S25得到的結(jié)果取反，結(jié)果記為Μlookbf2,即Μlookbf2=255-loold)f2;[0023]S3:智能融合，將步驟SI中產(chǎn)生的結(jié)果lookbfl與步驟S2產(chǎn)生的結(jié)果Mloo化f2按照如下方式融合：[0024]out=m·lookbfl+(l-m)·Mlookbf2；[0025]式中，out為融合結(jié)果，m為融合參數(shù)，取值范圍為[0，1]，當(dāng)m較小時(shí)，主要調(diào)整高亮區(qū)域;當(dāng)m較大時(shí)，調(diào)整低亮度區(qū)域。[0026]步驟S1中，a的取值范圍為[1，引，b的取值范圍為[1，255]。[0027]所述的m較小的區(qū)間為[0，0.5)，所述的m較小的區(qū)間為[0.5，1]。[0028]所述的步驟S3包括W下子步驟：[0029]S31:檢測(cè)亮區(qū)：將步驟S11的minRGBl代入W下公式計(jì)算，得到高亮度區(qū)域圖像0(x,y)：[0030]o(x,y)=l/(l+;r(x,y)-z);[0031]式中，r(X，y)表示像素點(diǎn)在坐標(biāo)(X，y)的minRGB1的值，z為參數(shù);然后遍歷高亮度區(qū)域圖像〇(x，y)，對(duì)每一個(gè)像素點(diǎn)〇(x，y)進(jìn)行二值化處理：當(dāng)L(x，y)值大于等于Μ時(shí)，c/(X，7)=1，當(dāng)1^義，7)值小于細(xì)寸，〇'(義，7)=0，即：[0032][0033]式中，〇/(X，y)為二值化圖像，Μ為圖像minRGBl的均值，求取方法為累加minRGBl圖像所有像素值，再除WminRGBl圖像的像素個(gè)數(shù)；[0034]S32:計(jì)算面積:將〇/(x，y)圖像所有像素值累加，得到的結(jié)果記為，k^為圖像高亮區(qū)域的面積;設(shè)minRGBl圖像像素個(gè)數(shù)為k"，則計(jì)算亮區(qū)占minRGBl圖像大小的比率為t:[0035]t=k'/k";[0036]S33:計(jì)算均值:將步驟S31中得到的亮區(qū)二值化圖像〇/(X，y)與minRGBl圖像對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)相乘，得到的結(jié)果記為0"(X，y)，即：[0037]0"(x,y)=minRGBl·0'(x,y);[0038]將o"(x，y)圖像所有像素值累加，得到的結(jié)果記為k，按照W下公式計(jì)算minRGBl圖像的亮區(qū)均值:[0039]M'=k/k';[0040]S34:確定融合參數(shù)m:[0041](1)當(dāng)亮區(qū)均值Μ/大于等于第一闊值即寸，融合參數(shù)m的選取由檢測(cè)亮區(qū)的決定：當(dāng)亮區(qū)域面積占圖像總面積的比例t大于Q%時(shí)，此時(shí)主要調(diào)整亮區(qū)域，調(diào)整參數(shù)m取X，X大于〇.5;否則取0;[0042](2)當(dāng)亮區(qū)均值小于第一闊值即寸，主要調(diào)整暗區(qū)域，融合參數(shù)m取1;[0043]S35:智能融合:將步驟S34得到的融合參數(shù)m、步驟S1中得到的lookbflW及步驟S2中得到的Mloo化f2代入W下公式進(jìn)行融合：[0044]out=m·lookbf1+(1-m)·Mlookbf2；[0045]其中，out為融合結(jié)果，m為計(jì)算得到的融合參數(shù)。[0046]所述的第一闊值P的值為200，Q的取值為40，X的取值為0.6，Z的值取10。[0047]-種自動(dòng)識(shí)別亮區(qū)和暗區(qū)的單帖寬動(dòng)態(tài)增強(qiáng)系統(tǒng)，包括：[0048]圖像帖獲取模塊:用于在視頻流中住區(qū)每一帖圖像；[0049]低亮度區(qū)域調(diào)整模塊：用于對(duì)低亮度區(qū)域進(jìn)行調(diào)整，包括順次連接的取像素點(diǎn)最小值子模塊A、取反子模塊A、雙邊濾波子模塊A和查表子模塊A;所述的查表子模塊A包括表生成單元A和表查詢單元A;[0050]高亮度區(qū)域調(diào)整模塊：用于對(duì)高亮度區(qū)域進(jìn)行調(diào)整，包括順次連接的取反子模塊B、取像素點(diǎn)最小值子模塊B、取反子模塊C、雙邊濾波子模塊B、查表子模塊B和取反子模塊D;所述的查表子模塊B包括表生成單元B和表查詢單元B;[0051]智能融合模塊:用于將低亮度區(qū)域調(diào)整模塊產(chǎn)生的結(jié)果與高亮度區(qū)域調(diào)整模塊產(chǎn)生的結(jié)果進(jìn)行智能融合。[0052]所述的智能融合模塊包括順次連接的亮度檢測(cè)子模塊、面積計(jì)算子模塊、均值計(jì)算子模塊、融合參數(shù)確定子模塊和智能融合子模塊。[0053]本發(fā)明的有益效果是：[0054]本發(fā)明是對(duì)現(xiàn)有單帖寬動(dòng)態(tài)技術(shù)做方法上的改進(jìn)，經(jīng)過(guò)實(shí)測(cè)，在寬動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中，能夠?qū)Π祬^(qū)域和亮區(qū)域都做調(diào)整，尤其是對(duì)亮區(qū)域的處理，效果較明顯。部分算子采用查表實(shí)現(xiàn)，減少了運(yùn)算步驟，融合參數(shù)的自動(dòng)計(jì)算適合工程化實(shí)現(xiàn)。與現(xiàn)有技術(shù)相比，存在W下優(yōu)勢(shì)：（1)對(duì)高亮區(qū)域調(diào)整明顯；（2)適合較暗場(chǎng)景的處理，也適合較亮場(chǎng)景的處理；（3)原理簡(jiǎn)單，方便硬件實(shí)現(xiàn)；（4)智能融合，無(wú)參數(shù)調(diào)節(jié)?！靖綀D說(shuō)明】[0055]圖1為本發(fā)明方法流程圖?！揪唧w實(shí)施方式】[0056]下面結(jié)合附圖進(jìn)一步詳細(xì)描述本發(fā)明的技術(shù)方案:如圖1所示，一種自動(dòng)識(shí)別亮區(qū)和暗區(qū)的單帖寬動(dòng)態(tài)增強(qiáng)方法，在視頻流中抓取每一帖圖像img，對(duì)每一帖圖像進(jìn)行如下步驟：[0057]S1:調(diào)整低亮度區(qū)域，包括W下子步驟：[0化引S11:取原始圖像img每個(gè)像素點(diǎn)顏色分量的最小值，得到的結(jié)果記為minRGBl;[0059]S12:將步驟S11中得到的minRGBl取反，即：255-minRGBl，得到的結(jié)果記為MminRGBl；[0060]S13:將步驟S12中得到的MminRGBl代入雙邊濾波器，結(jié)果記為bfl;[0061]S14:將步驟S13得到的結(jié)果進(jìn)行查表，結(jié)果記為lookbfl;其中，表格的產(chǎn)生按照如下方式生成：[0062]el=a(b-x)'/b[0063]table=y6i[0064]式中，a、b為可調(diào)參數(shù);el為中間結(jié)果，table為生成的表格，x、y的取值分別為：[00化]χ=〇，1，2,3,...255[0066]7=0,1,2,3,...255；[0067]由于分母不能為0，因此，對(duì)y中的0修正為1再代入計(jì)算；[0068]S2:調(diào)整高亮度區(qū)域，包括W下子步驟：[0069]S21:將原始圖像img取反，結(jié)果記為img2,即：img2=255-img;[0070]S22:將步驟S21中得到的結(jié)果圖像中每個(gè)像素點(diǎn)取顏色分量最小值，結(jié)果記為min2；[0071]S23:將步驟S22得到的結(jié)果取反，結(jié)果記為Mmin2，即Mmin2=255-min2;[0072]S24:將步驟S23得到的結(jié)果代入的雙邊濾波器，結(jié)果記為bf2;[0073]S25:將步驟S24得到的結(jié)果進(jìn)行查表，結(jié)果記為lookbf2;其中，表格的產(chǎn)生按照步驟S14的方式產(chǎn)生；[0074]S26:將步驟S25得到的結(jié)果取反，結(jié)果記為Μlookbf2,即Μlookbf2=255-loold)f2;[00巧]S3:智能融合，將步驟SI中產(chǎn)生的結(jié)果lookbfl與步驟S2產(chǎn)生的結(jié)果Mloo化f2按照如下方式融合：[0076]out=m·lookbfl+(l-m)·Mlookbf2；[0077]式中，out為融合結(jié)果，m為融合參數(shù)，取值范圍為[0，1]，當(dāng)m較小時(shí)，主要調(diào)整高亮區(qū)域;當(dāng)m較大時(shí)，調(diào)整低亮度區(qū)域。[007引步驟S1中，a的取值范圍為[1，引，b的取值范圍為[1，255]。[0079]所述的m較小的區(qū)間為[0，0.5)，所述的m較小的區(qū)間為[0.5，1]。[0080]所述的步驟S3包括W下子步驟：[0081]S31:檢測(cè)亮區(qū)：將步驟S11的minRGBl代入W下公式計(jì)算，得到高亮度區(qū)域圖像0(x,y)：[0082]o(x,y)=l/(l+;r(x,y)-z);[0083]式中，;r(x，y)表示像素點(diǎn)在坐標(biāo)(x，y)的minRGBl的值，z為參數(shù);然后遍歷高亮度區(qū)域圖像〇(x，y)，對(duì)每一個(gè)像素點(diǎn)〇(x，y)進(jìn)行二值化處理：當(dāng)L(x，y)值大于等于Μ時(shí)，c/(X，7)=1，當(dāng)1^義，7)值小于細(xì)寸，〇'(義，7)=0，即：[0084][0085]式中，〇/(X，y)為二值化圖像，Μ為圖像minRGBl的均值，求取方法為累加minRGBl圖像所有像素值，再除WminRGBl圖像的像素個(gè)數(shù)；[0086]S32:計(jì)算面積:將〇/(x，y)圖像所有像素值累加，得到的結(jié)果記為k/，k/為圖像高亮區(qū)域的面積;設(shè)minRGBl圖像像素個(gè)數(shù)為k"，則計(jì)算亮區(qū)占minRGBl圖像大小的比率為t:[0087]t=k'/k";[0088]S33:計(jì)算均值:將步驟S31中得到的亮區(qū)二值化圖像〇/(X，y)與minRGBl圖像對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)相乘，得到的結(jié)果記為0"(X，y)，即：[0089]0"(x,y)=minRGBl·0'(x,y);[0090]將〇"(x，y)圖像所有像素值累加，得到的結(jié)果記為k，按照W下公式計(jì)算minRGBl圖像的亮區(qū)均值:[0091]M'=k/k';[0092]S34:確定融合參數(shù)m:[0093](1)當(dāng)亮區(qū)均值Μ/大于等于第一闊值即寸，融合參數(shù)m的選取由檢測(cè)亮區(qū)的決定：當(dāng)亮區(qū)域面積占圖像總面積的比例t大于Q%時(shí)，此時(shí)主要調(diào)整亮區(qū)域，調(diào)整參數(shù)m取X，X大于〇.5;否則取0;[0094](2)當(dāng)亮區(qū)均值小于第一闊值即寸，主要調(diào)整暗區(qū)域，融合參數(shù)m取1;[00M]S35:智能融合:將步驟S34得到的融合參數(shù)m、步驟S1中得到的lookbflW及步驟S2中得到的Mloo化f2代入W下公式進(jìn)行融合：[0096]out=m·lookbfl+(l-m)·Mlookbf2；[0097]其中，out為融合結(jié)果，m為計(jì)算得到的融合參數(shù)。[009引所述的第一闊值P的值為200，Q的取值為40，X的取值為0.6，Z的值取10。[0099]-種自動(dòng)識(shí)別亮區(qū)和暗區(qū)的單帖寬動(dòng)態(tài)增強(qiáng)系統(tǒng)，與方法對(duì)應(yīng)，包括：[0100]圖像帖獲取模塊:用于在視頻流中住區(qū)每一帖圖像；[0101]低亮度區(qū)域調(diào)整模塊：用于對(duì)低亮度區(qū)域進(jìn)行調(diào)整，包括順次連接的取像素點(diǎn)最小值子模塊A、取反子模塊A、雙邊濾波子模塊A和查表子模塊A;所述的查表子模塊A包括表生成單元A和表查詢單元A;[0102]高亮度區(qū)域調(diào)整模塊：用于對(duì)高亮度區(qū)域進(jìn)行調(diào)整，包括順次連接的取反子模塊B、取像素點(diǎn)最小值子模塊B、取反子模塊C、雙邊濾波子模塊B、查表子模塊B和取反子模塊D;所述的查表子模塊B包括表生成單元B和表查詢單元B;[0103]智能融合模塊:用于將低亮度區(qū)域調(diào)整模塊產(chǎn)生的結(jié)果與高亮度區(qū)域調(diào)整模塊產(chǎn)生的結(jié)果進(jìn)行智能融合。[0104]所述的智能融合模塊包括順次連接的亮度檢測(cè)子模塊、面積計(jì)算子模塊、均值計(jì)算子模塊、融合參數(shù)確定子模塊和智能融合子模塊。[0105]本發(fā)明的關(guān)鍵點(diǎn)：[0106]1、圖像高亮區(qū)域反向處理方法；[0107]2、生成表格的方法；[010引3、融合參數(shù)的計(jì)算方法?！局鳈?quán)項(xiàng)】1.一種自動(dòng)識(shí)別亮區(qū)和暗區(qū)的單幀寬動(dòng)態(tài)增強(qiáng)方法，其特征在于:在視頻流中抓取每一幀圖像img，對(duì)每一幀圖像進(jìn)行如下步驟：S1:調(diào)整低亮度區(qū)域，包括以下子步驟：S11:取原始圖像img每個(gè)像素點(diǎn)顏色分量的最小值，得到的結(jié)果記為minRGBl;S12:將步驟SI1中得到的minRGBl取反，即：255-minRGBl，得到的結(jié)果記為MminRGBl;S13:將步驟S12中得到的MminRGBl代入雙邊濾波器，結(jié)果記為bf!;S14:將步驟S13得到的結(jié)果進(jìn)行查表，結(jié)果記為lookbfl;其中，表格的產(chǎn)生按照如下方式生成：el=a(b-x)./btable=yel式中，a、b為可調(diào)參數(shù);e1為中間結(jié)果，table為生成的表格，x、y的取值分別為：x=0,1,2,3,...255y=0，1，2，3，···255;由于分母不能為〇，因此，對(duì)y中的〇修正為1再代入計(jì)算；S2:調(diào)整高亮度區(qū)域，包括以下子步驟：S21:將原始圖像img取反，結(jié)果記為img2,即：img2=255-img;S22:將步驟S21中得到的結(jié)果圖像中每個(gè)像素點(diǎn)取顏色分量最小值，結(jié)果記為min2;S23:將步驟S22得到的結(jié)果取反，結(jié)果記為Mmin2，即Mmin2=255-min2;S24:將步驟S23得到的結(jié)果代入的雙邊濾波器，結(jié)果記為bf2;S25:將步驟S24得到的結(jié)果進(jìn)行查表，結(jié)果記為l〇〇kbf2;其中，表格的產(chǎn)生按照步驟S14的方式產(chǎn)生；S26:將步驟S25得到的結(jié)果取反，結(jié)果記為Mlookbf2，即Mlookbf2=255-lookbf2;S3:智能融合，將步驟SI中產(chǎn)生的結(jié)果lookbfl與步驟S2產(chǎn)生的結(jié)果Mlookbf2按照如下方式融合：out=m·lookbf1+(1-m)·Mlookbf2；式中，out為融合結(jié)果，m為融合參數(shù)，取值范圍為[0，1]，當(dāng)m較小時(shí)，主要調(diào)整高亮區(qū)域;當(dāng)m較大時(shí)，調(diào)整低亮度區(qū)域。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種自動(dòng)識(shí)別亮區(qū)和暗區(qū)的單幀寬動(dòng)態(tài)增強(qiáng)方法，其特征在于:步驟S1中，a的取值范圍為[l，5]，b的取值范圍為[1，255]。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種自動(dòng)識(shí)別亮區(qū)和暗區(qū)的單幀寬動(dòng)態(tài)增強(qiáng)方法，其特征在于:所述的m較小的區(qū)間為[0，0.5)，所述的m較小的區(qū)間為[0.5，1]。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種自動(dòng)識(shí)別亮區(qū)和暗區(qū)的單幀寬動(dòng)態(tài)增強(qiáng)方法，其特征在于:所述的步驟S3包括以下子步驟：S31:檢測(cè)亮區(qū)：將步驟S11的minRGBl代入以下公式計(jì)算，得到高亮度區(qū)域圖像o(x，y):o(x，y)=l/(l+r(x，y)-z);式中，r(x，y)表示像素點(diǎn)在坐標(biāo)(x，y)的minRGBl的值，z為參數(shù);然后遍歷高亮度區(qū)域圖像〇(x，y)，對(duì)每一個(gè)像素點(diǎn)〇(x，y)進(jìn)行二值化處理:當(dāng)L(x，y)值大于等于Μ時(shí)，c/(x，y)=1，當(dāng)以1，7)值小于圃寸，〇/(1，7)=0，即：式中，c/(X，y)為二值化圖像，Μ為圖像minRGB1的均值，求取方法為累加minRGB1圖像所有像素值，再除以minRGBl圖像的像素個(gè)數(shù)；S32:計(jì)算面積:將c/(X，y)圖像所有像素值累加，得到的結(jié)果記為V為圖像高亮區(qū)域的面積;設(shè)minRGBl圖像像素個(gè)數(shù)為k〃，則計(jì)算亮區(qū)占minRGBl圖像大小的比率為t:t=k7/?'；S33:計(jì)算均值:將步驟S31中得到的亮區(qū)二值化圖像c/(x，y)與minRGBl圖像對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)相乘，得到的結(jié)果記為〇〃（X，y)，即：〇"(x,y)=minRGBl·ο7(χ,y)；將〇〃（x，y)圖像所有像素值累加，得到的結(jié)果記為k，按照以下公式計(jì)算minRGBl圖像的亮區(qū)均值W:M7=k/k7；S34:確定融合參數(shù)m:(1)當(dāng)亮區(qū)均值，大于等于第一閾值P時(shí)，融合參數(shù)m的選取由檢測(cè)亮區(qū)的決定：當(dāng)亮區(qū)域面積占圖像總面積的比例t大于Q%時(shí)，此時(shí)主要調(diào)整亮區(qū)域，調(diào)整參數(shù)m取X，X大于0.5;否則取〇;(2)當(dāng)亮區(qū)均值W小于第一閾值P時(shí)，主要調(diào)整暗區(qū)域，融合參數(shù)m取1;S35:智能融合:將步驟S34得到的融合參數(shù)m、步驟S1中得到的lookbfl以及步驟S2中得到的Ml〇〇kbf2代入以下公式進(jìn)行融合：out=m·lookbf1+(1-m)·Mlookbf2；其中，out為融合結(jié)果，m為計(jì)算得到的融合參數(shù)。5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種自動(dòng)識(shí)別亮區(qū)和暗區(qū)的單幀寬動(dòng)態(tài)增強(qiáng)方法，其特征在于:所述的第一閾值P的值為200，Q的取值為40，X的取值為0.6，z的值取10。6.如權(quán)利要求1~5中任意一項(xiàng)所述的一種自動(dòng)識(shí)別亮區(qū)和暗區(qū)的單幀寬動(dòng)態(tài)增強(qiáng)系統(tǒng)，其特征在于:包括：圖像幀獲取模塊:用于在視頻流中住區(qū)每一幀圖像；低亮度區(qū)域調(diào)整模塊：用于對(duì)低亮度區(qū)域進(jìn)行調(diào)整，包括順次連接的取像素點(diǎn)最小值子模塊A、取反子模塊A、雙邊濾波子模塊A和查表子模塊A;所述的查表子模塊A包括表生成單元A和表查詢單元A;高亮度區(qū)域調(diào)整模塊：用于對(duì)高亮度區(qū)域進(jìn)行調(diào)整，包括順次連接的取反子模塊B、取像素點(diǎn)最小值子模塊B、取反子模塊C、雙邊濾波子模塊B、查表子模塊B和取反子模塊D;所述的查表子模塊B包括表生成單元B和表查詢單元B;智能融合模塊:用于將低亮度區(qū)域調(diào)整模塊產(chǎn)生的結(jié)果與高亮度區(qū)域調(diào)整模塊產(chǎn)生的結(jié)果進(jìn)行智能融合。7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種自動(dòng)識(shí)別亮區(qū)和暗區(qū)的單幀寬動(dòng)態(tài)增強(qiáng)方法，其特征在于:所述的智能融合模塊包括順次連接的亮度檢測(cè)子模塊、面積計(jì)算子模塊、均值計(jì)算子模塊、融合參數(shù)確定子模塊和智能融合子模塊?！疚臋n編號(hào)】H04N5/217GK105872397SQ201610203548【公開(kāi)日】2016年8月17日【申請(qǐng)日】2016年4月1日【發(fā)明人】劉軍,向多春,沈建【申請(qǐng)人】成都振芯科技股份有限公司