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用于目标检测的宽动态实现方法、装置、相机及存储介质制造方法及图纸

技术编号:38634779 阅读:23 留言:0更新日期:2023-08-31 18:31
本发明专利技术涉及成像及图像处理技术领域,提供一种用于目标检测的宽动态实现方法、装置、相机及存储介质,其中的方法包括:接收图像传感器转发的待检测图像;计算待检测图像的全图亮度均值和分区亮度均值,并确定后续一帧或多帧待检测图像的曝光参数;根据后续一帧或多帧待检测图像的曝光参数,获取后续一帧或多帧待检测图像;在每次获取目标图像后执行目标检测步骤,得到目标检测结果。该方法根据图像的全图亮度均值和分区亮度均值,动态调整图像曝光参数,针对类似强光源下的高亮以及阴影、逆光等环境,可以采集到更多的亮度信息,得到图像中更多的细节信息,且该过程不需要做图像融合,也不需要缓存图像,实现了图像中目标的快速、准确检测。准确检测。准确检测。

【技术实现步骤摘要】
用于目标检测的宽动态实现方法、装置、相机及存储介质


[0001]本专利技术涉及成像及图像处理
,尤其涉及一种用于目标检测的宽动态实现方法、装置、相机及存储介质。

技术介绍

[0002]目前,受限于图像传感器的动态范围,成像时很难在摄像场景内亮暗差别对比强烈的环境下,既得到亮区的细节,又得到暗区的细节。由此发展出了宽动态技术,基于宽动态技术,能够在类似强光源下的高亮度区域及阴影、逆光等相对亮度较低的区域同时存在的情况下,拍摄出细节更全面的图像,从而利于全图中的目标检测。
[0003]现有宽动态技术主要包括两种:一种为在传感器内部实现两次曝光的图像融合;另一种为在处理器端做两次曝光的图像融合,从而得到一幅动态范围更广的图像。
[0004]上述两种方法的优点在于,都是以实现单幅图像宽动态效果更优。尤其适合应用于单做监控的应用场景,也适用于后端图像处理分析的应用场景,通过购买相应的宽动态传感器或做了宽动态融合算法的相机即可实现。
[0005]但这两种方法用于图像分析时,都是只能获取到融合后的图像,而这种两次曝光下的图像融合,融合过程通常会造成高亮过曝区和低亮曝光不足区的亮度信息与中间适中的亮度图像过渡不均衡,从而导致其边界处的目标检测出现偏差。
[0006]并且,对于仅用于目标检测的相机来说,只能限定的选用带有宽动态功能的图像传感器,或者购买有宽动态算法的相机,而这种相机由于其融合算法图像编解码传输导致图像计算滞后严重(至少4帧图像),影响整体目标检测、识别速度。
[0007]因此,如何解决现有宽动态技术进行目标检测时,功能比较局限,速度慢且准确度不高的问题,显得十分必要。

技术实现思路

[0008]本专利技术提供一种用于目标检测的宽动态实现方法、装置、相机及存储介质,用以克服现有宽动态技术进行目标检测时,功能比较局限,速度慢且准确度不高的缺陷,实现图像中目标的快速、准确检测。
[0009]一方面,本专利技术提供一种用于目标检测的宽动态实现方法,包括:接收图像传感器转发的待检测图像;计算所述待检测图像的全图亮度均值和分区亮度均值,并确定后续一帧或多帧待检测图像的曝光参数;根据所述后续一帧或多帧待检测图像的曝光参数,获取所述第三帧图像或后续多帧待检测图像;其中,在每次获取目标图像后执行目标检测步骤,得到目标检测结果,所述目标图像包括所述后续一帧或多帧待检测图像。
[0010]进一步地,所述在每次获取目标图像后执行目标检测步骤,具体包括:获取所述目标图像的全图亮度均值和各个分区亮度均值之间的亮度差值;确定所述全图亮度均值处于预设亮度范围,且所述亮度差值均低于设定亮度差值;采用第一目标检测模式进行目标检测,得到所述目标检测结果。
[0011]进一步地,所述采用第一目标检测模式进行目标检测,包括:确定所述目标图像中的目标区域;计算所述目标区域的区域亮度均值;根据所述目标区域的区域亮度均值,确定所述目标区域的下一次曝光参数;根据所述目标区域的下一次曝光参数所得图像进行目标检测,得到所述目标检测结果。
[0012]进一步地,所述在每次获取目标图像后执行目标检测步骤,具体包括:获取所述目标图像的全图亮度均值和各个分区亮度均值之间的亮度差值;确定所述全图亮度均值处于预设亮度范围,且存在所述亮度差值高于设定亮度差值;采用第二目标检测模式进行目标检测,得到所述目标检测结果。
[0013]进一步地,所述采用第二目标检测模式进行目标检测,包括:确定存在目标分区亮度均值高于最高亮度阈值,或存在目标分区亮度均值低于最低亮度阈值;根据所述目标分区亮度均值,以及预先存储的亮度

曝光对应表,通过增加或减小曝光进行目标检测,得到目标检测结果;其中,所述目标分区亮度均值与所述全图亮度均值之间的亮度差值高于所述设定亮度差值。
[0014]进一步地,所述采用第二目标检测模式进行目标检测,包括:确定存在目标分区亮度均值高于最高亮度阈值,且存在目标分区亮度均值低于最低亮度阈值;根据所述目标分区亮度均值,穿插采集预设数量帧的高

低曝光图像;根据所述预设数量帧的高

低曝光图像进行目标检测,得到所述目标检测结果;其中,所述目标分区亮度均值与所述全图亮度均值之间的亮度差值高于所述设定亮度差值。
[0015]进一步地,通过任意阶低曝与任意阶高曝组合适用的方式,采集所述预设数量帧的高

低曝光图像;其中,所述任意阶低曝包括一阶低曝、二阶低曝和三阶低曝,所述任意阶高曝包括一阶高曝、二阶高曝和三阶高曝。
[0016]第二方面,本专利技术还提供一种用于目标检测的宽动态实现装置,包括:图像接收模块,用于接收图像传感器转发的待检测图像;数据处理模块,用于计算所述待检测图像的全图亮度均值和分区亮度均值,并确定后续一帧或多帧待检测图像的曝光参数;图像获取模块,用于根据所述后续一帧或多帧待检测图像的曝光参数,获取所述后续一帧或多帧待检测图像;目标检测模块,用于在每次获取目标图像后执行目标检测步骤,得到目标检测结果,所述目标图像包括所述后续一帧或多帧待检测图像。
[0017]第三方面,本专利技术还提供一种相机,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述的用于目标检测的宽动态实现方法。
[0018]第四方面,本专利技术还提供一种非暂态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如上述任一种所述的用于目标检测的宽动态实现方法。
[0019]本专利技术提供的一种用于目标检测的宽动态实现方法,通过接收图像传感器转发的待检测图像,计算待检测图像的全图亮度均值和分区亮度均值,并确定后续一帧或多帧待检测图像的曝光参数;根据后续一帧或多帧待检测图像的曝光参数,获取后续一帧或多帧待检测图像;其中,在每次获取目标图像后执行目标检测步骤,得到目标检测结果,目标图像包括后续一帧或多帧待检测图像。该方法采用普通的图像传感器采集图像,根据图像的全图亮度均值和分区亮度均值,动态调整图像的曝光参数,针对类似强光源下的高亮以及
阴影、逆光等环境,可以采集到更多的亮度信息,进而得到图像中更多的细节信息,从而有效提升高亮区域和过暗区域目标检测的准确度,并且,由于此过程不需要做图像融合,也不需要缓存图像,不仅减少了计算时间,还避免了因图像融合导致亮度信息过渡失真的情形,进一步实现了图像中目标的快速、准确检测。
附图说明
[0020]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作以简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0021]图1为本专利技术提供的用于目标检测的宽动态实现方法的执行主体交互示意图;图2为本专利技术提供的用于目标检测的宽动态实现方法的流程示意图;图3为本专利技术提供的用于目标检测的宽本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于目标检测的宽动态实现方法,其特征在于,包括:接收图像传感器转发的待检测图像;计算所述待检测图像的全图亮度均值和分区亮度均值,并确定后续一帧或多帧待检测图像的曝光参数;根据所述后续一帧或多帧待检测图像的曝光参数,获取所述后续一帧或多帧待检测图像;其中,在每次获取目标图像后执行目标检测步骤,得到目标检测结果,所述目标图像包括所述后续一帧或多帧待检测图像。2.根据权利要求1所述的用于目标检测的宽动态实现方法,其特征在于,所述在每次获取目标图像后执行目标检测步骤,具体包括:获取所述目标图像的全图亮度均值和各个分区亮度均值之间的亮度差值;确定所述全图亮度均值处于预设亮度范围,且所述亮度差值均低于设定亮度差值;采用第一目标检测模式进行目标检测,得到所述目标检测结果。3.根据权利要求2所述的用于目标检测的宽动态实现方法,其特征在于,所述采用第一目标检测模式进行目标检测,包括:确定所述目标图像中的目标区域;计算所述目标区域的区域亮度均值;根据所述目标区域的区域亮度均值,确定所述目标区域的下一次曝光参数;根据所述目标区域的下一次曝光参数所得图像进行目标检测,得到所述目标检测结果。4.根据权利要求1所述的用于目标检测的宽动态实现方法,其特征在于,所述在每次获取目标图像后执行目标检测步骤,具体包括:获取所述目标图像的全图亮度均值和各个分区亮度均值之间的亮度差值;确定所述全图亮度均值处于预设亮度范围,且存在所述亮度差值高于设定亮度差值;采用第二目标检测模式进行目标检测,得到所述目标检测结果。5.根据权利要求4所述的用于目标检测的宽动态实现方法,其特征在于,所述采用第二目标检测模式进行目标检测,包括:确定存在目标分区亮度均值高于最高亮度阈值,或存在目标分区亮度均值低于最低亮度阈值;根据所述目标分区亮度均值,以及预先存储的亮度

曝光对应表,通过增加或减小曝光进行目标检测,得到目标检测结果;...

【专利技术属性】
技术研发人员:王丽婷陶晓明甄黎明赵强傅志星李鹏
申请(专利权)人:清华大学
类型:发明
国别省市:

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