[发明专利]一种智能化特征区域控制自动光圈的方法无效
申请号: | 200910155242.7 | 申请日: | 2009-12-10 |
公开(公告)号: | CN101719988A | 公开(公告)日: | 2010-06-02 |
发明(设计)人: | 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 |
主分类号: | H04N5/235 | 分类号: | H04N5/235;H04N5/238;H04N7/18 |
代理公司: | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人: | 周烽 |
地址: | 310053 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 智能化 特征 区域 控制 自动 光圈 方法 | ||
技术领域
本发明涉及安防监控领域,尤其涉及一种网络摄像机的控制自动光圈的方法。
背景技术
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。
发明内容
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,本发明提供一种智能化特征区域控制自动光圈的方法,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。
本发明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。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。
本发明的有益效果是,本发明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,本发明适用于现有基于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是本发明的工作流程图;
图2是本发明的特征区域获取示意图;
图3是本发明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。
具体实施方式
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