一种智能化特征区域控制自动光圈的方法技术

本发明专利技术公开了一种智能化特征区域控制自动光圈的方法，包括获取图像Ｙ／Ｃ的分量数据、智能化提取监控对象区域、特征区域亮度值提取、特征区域亮度值与预设亮度值比较、自动光圈控制等步骤，实现根据特征区域的亮度值情况控制自动光圈的光圈孔径，且能智能化获取监控对象特征区域，并具备自适应能力，保证图像中的监控对象的可视亮度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及安防监控领域，尤其涉及一种网络摄像机的控制自动光圈的方法。
技术介绍
目前，安防监控领域的网络摄像机控制自动光圈方法均采用数字化计算整幅图像 的亮度特征值或是通过电路获取CVBS视频信号的量化电平，与预设的亮度值或参考电平 比较，从而控制自动光圈的开关和孔径大小。但由于在实际监控中，整幅图像中大部分是 背景图像，实际监控对象仅占整幅图像的小部分。在数字化计算亮度特征值或是电路获取 CVBS视频信号的量化电平的时候，占据大部分面积的背景图像在获得特征值或是量化电平 时占很大的比例。在控制自动光圈时，占据大部分面积的背景图像的亮度值在控制自动光 圈的孔径尺寸中占主导地位，背景图像的明暗将直接影响到自动光圈孔径的大小，从而影 响整幅图像的亮度值。在这过程中实际监控对象的亮度值也随光圈孔径变化而变化，尤其 是当背景整体偏黑或整体偏亮的时候，实际监控对象也会偏暗或偏亮。这种情况非常不利 于监控的有效性，尤其是安防监控领域需要看清监控对象的特征，而背景图像对监控应用 意义不大。
技术实现思路
针对现有的现有网络摄像机自动光圈控制方法无法实现根据图像中局部监控对 象亮度值进行调整的不足，本专利技术提供，该方法 智能化自动获取监控对象的特征区域，根据特征区域的亮度值控制自动光圈，解决现有网 络摄像机自动光圈控制方法的不足，满足安防监控领域的实际使用要求。 本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是一种智能化特征区域控制自动光圈 的方法包括获取图像Y/C的分量数据、智能化提取监控对象区域、特征区域亮度值提取、特 征区域亮度值与预设亮度值比较、自动光圈控制六个步骤，均由DSP运算实现。CCD采集的 原始电信号经AD转换芯片转换后形成12bit原始数据送至DSP，经自动白平衡运算后转换 成16bit的Y/C分量数据，获取该图像Y/C的分量数据作为提取监控对象区域和计算特征 区域亮度值的数据来源使用。智能化提取的监控对象区域主要包括运动物体区域、固定物 体区域、无目标区域三种。其中运动物体区域表现为连续图像组成的视频流中，根据每幅图 像和前后帧图像的差值计算出运动物体的轮廓，然后根据该轮廓的最大范围形成上下边界 和左右边界组成的监控对象区域；固定物体区域表现为单幅图像中根据预设的物品特征关 系，经智能化计算后获取的图像中包含特征关系的目标轮廓，然后根据该轮廓的最大范围 形成上下边界和左右边界组成的监控对象区域；无目标区域为经智能化运算后发现既没有 运动物体区域，也没有固定物体区域的情况，此时特征区域表现为全幅画面的上下边界和 左右边界组成的监控对象区域。获取到监控对象区域即特征区域后，进行特征区域亮度值 提取，获取该区域内的所有像素的Y/C分量数据中的Y值，并计算出平均值，从而得到特征 区域亮度值Y0。该特征区域亮度值Y0与预设亮度值Yset比较，如果YO小于Yset，说明此特征区域的亮度不足，需要增大光圈值提高亮度；如果Y0大于Yset，说明此特征区域的亮 度过曝，需要减小光圈值降低亮度；如果YO等于Yset，说明此特征区域的亮度正好，保持当 前光圈值。最终DSP根据比较后的结果，量化形成驱动电压的电平值，并由SPI或IIC接口 输出量化的电平值，经模数转换芯片转换成电平值驱动自动光圈，达到增大、减小或保持光 圈孔径的目的。且该智能化特征区域控制自动光圈的方法具备自适应功能，根据特征区域 的情况控制自动光圈改变光圈孔径的同时，得到光圈孔径改变后图像的反馈结果继续调整 自动光圈，直到特征区域的亮度值YO等于预设亮度值Yset时，保持当前光圈值，从而达到 保证图像中监控对象的可视亮度，有效监控监控对象的效果。 本专利技术的有益效果是，本专利技术智能化特征区域控制自动光圈的方法能够根据特征 区域的亮度值情况控制自动光圈的光圈孔径，且能智能化获取监控对象特征区域，并具备 自适应能力，保证图像中的监控对象的可视亮度。此外，本专利技术适用于现有基于DSP的网络 摄像机方案，仅需应用该方法即能实现，无需改动现有硬件和电路。附图说明 图1是本专利技术的工作流程图； 图2是本专利技术的特征区域获取示意图； 图3是本专利技术的特征区域亮度值计算示意图； 图中，1、获取图像Y/C的分量数据，2、图像智能化运算，3、获取特征区域，4、特征 区域亮度值提取，5、亮度值比较，6、保持当前光圈值，7、增大光圈值，8、减小光圈值，9、获取 下一幅图像Y/C的分量数据，10、原始尺寸图像，11、监控对象，12、特征区域范围，13、特征 区域内单个像素。具体实施例方式本专利技术的智能化特征区域控制自动光圈的方法，包括以下步骤 —、获取图像Y/C的分量数据 获取全副图像的Y/C原始数据。 二、智能化提取监控对象区域 对全副图像的Y/C原始数据进行运算分析，区分并识别出运动物体区域、固定物体区域、无目标区域三种监控对象区域。其中，运动物体区域表现为连续图像组成的视频流中，根据每幅图像和前后帧图像的差值计算出运动物体的轮廓，然后根据该轮廓的最大范围形成上下边界和左右边界组成的监控对象区域；固定物体区域表现为单幅图像中根据预设的物品特征关系，经智能化计算后获取的图像中包含特征关系的目标轮廓，然后根据该轮廓的最大范围形成上下边界和左右边界组成的监控对象区域；无目标区域为经智能化运算后发现既没有运动物体区域，也没有固定物体区域的情况，此时特征区域表现为全幅画面的上下边界和左右边界组成的监控对象区域。 三、特征区域亮度值提取 对提取监控对象区域内的亮度值进行运算，获取该特征区域内的所有像素点的平均亮度值Y0作为该特征区域亮度值。 四、特征区域亮度值与预设亮度值比较 将特征区域亮度值YO与预设亮度值Yset比较，如果Y0小于Yset，说明此特征区 域的亮度不足，需要增大光圈值提高亮度；如果Y0大于Yset，说明此特征区域的亮度过曝， 需要减小光圈值降低亮度；如果YO等于Yset，说明此特征区域的亮度正好，保持当前光圈值。 五、自动光圈控制 根据比较后的结果，量化形成驱动电压的电平值，并由DSP的SPI或IIC接口输出 量化的电平值，经模数转换芯片转换成电平值驱动自动光圈，达到增大、减小或保持光圈孔 径的目的，且在改变自动光圈的光圈孔径时，根据特征区域在光圈孔径改变后图像的反馈 结果，重复特征区域亮度值提取和特征区域亮度值与预设亮度值比较步骤，直到特征区域 的亮度值YO等于预设亮度值Yset时，保持当前光圈值，从而达到保证图像中监控对象的可 视亮度，有效监控监控对象的效果。 下面结合附图和实施例对本专利技术进一步说明，本专利技术的目的和效果将变得更加明 显。 如图1所示，本专利技术的包括获取图像Y/ C的分量数据、智能化提取监控对象区域、特征区域亮度值提取、特征区域亮度值与预设亮 度值比较、自动光圈控制五个步骤，由获取图像Y/C的分量数据步骤实现获取图像Y/C的分 量数据1，然后进入智能化提取监控对象区域步骤，实现图像智能化运算2和获取特征区域 3，其中图像智能化运算2包括根据每幅图像和前后帧图像的差值计算出运动物体的轮廓 和根据预设的物品特征关系，经智能化计算后获取的图像中包含特征关系的目标物体，判 断运动物体、固定物体、无目标情况；获取特征区域3包括根据图像智能化运算2的结果， 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种智能化特征区域控制自动光圈的方法，其特征在于，包括以下步骤：（１）获取图像Ｙ／Ｃ的分量数据：获取全副图像的Ｙ／Ｃ原始数据。（２）智能化提取监控对象区域：对全副图像的Ｙ／Ｃ原始数据进行运算分析，区分并识别出运动物体区域、固定物体区域、无目标区域三种监控对象区域。其中，运动物体区域表现为连续图像组成的视频流中，根据每幅图像和前后帧图像的差值计算出运动物体的轮廓，然后根据该轮廓的最大范围形成上下边界和左右边界组成的监控对象区域；固定物体区域表现为单幅图像中根据预设的物品特征关系，经智能化计算后获取的图像中包含特征关系的目标轮廓，然后根据该轮廓的最大范围形成上下边界和左右边界组成的监控对象区域；无目标区域为经智能化运算后发现既没有运动物体区域，也没有固定物体区域的情况，此时特征区域表现为全幅画面的上下边界和左右边界组成的监控对象区域。（３）特征区域亮度值提取：对提取监控对象区域内的亮度值进行运算，获取该特征区域内的所有像素点的平均亮度值Ｙ０作为该特征区域亮度值。（４）特征区域亮度值与预设亮度值比较：将特征区域亮度值Ｙ０与预设亮度值Ｙｓｅｔ比较，如果Ｙ０小于Ｙｓｅｔ，说明此特征区域的亮度不足，需要增大光圈值提高亮度；如果Ｙ０大于Ｙｓｅｔ，说明此特征区域的亮度过曝，需要减小光圈值降低亮度；如果Ｙ０等于Ｙｓｅｔ，说明此特征区域的亮度正好，保持当前光圈值。（５）自动光圈控制：根据比较后的结果，量化形成驱动电压的电平值，并由ＤＳＰ的ＳＰＩ或ＩＩＣ接口输出量化的电平值，经模数转换芯片转换成电平值驱动自动光圈，达到增大、减小或保持光圈孔径的目的，且在改变自动光圈的光圈孔径时，根据特征区域在光圈孔径改变后图像的反馈结果，重复特征区域亮度值提取和特征区域亮度值与预设亮度值比较步骤，直到特征区域的亮度值Ｙ０等于预设亮度值Ｙｓｅｔ时，保持当前光圈值，从而达到保证图像中监控对象的可视亮度，有效监控监控对象的效果。...

【技术特征摘要】
一种智能化特征区域控制自动光圈的方法，其特征在于，包括以下步骤(1)获取图像Y/C的分量数据获取全副图像的Y/C原始数据。(2)智能化提取监控对象区域对全副图像的Y/C原始数据进行运算分析，区分并识别出运动物体区域、固定物体区域、无目标区域三种监控对象区域。其中，运动物体区域表现为连续图像组成的视频流中，根据每幅图像和前后帧图像的差值计算出运动物体的轮廓，然后根据该轮廓的最大范围形成上下边界和左右边界组成的监控对象区域；固定物体区域表现为单幅图像中根据预设的物品特征关系，经智能化计算后获取的图像中包含特征关系的目标轮廓，然后根据该轮廓的最大范围形成上下边界和左右边界组成的监控对象区域；无目标区域为经智能化运算后发现既没有运动物体区域，也没有固定物体区域的情况，此时特征区域表现为全幅画面的上下边界和左右边界组成的监控对象区域。(3)特征区域亮度值提取对提取监控对象区域内的亮度值进行运算，获取...

【专利技术属性】
技术研发人员：殷俊，傅利泉，张兴明，吴坚，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：86[中国|杭州]