[发明专利]一种提高道路监控摄像机中白平衡校正效果的方法

说明书

本发明提供一种提高道路监控摄像机中白平衡校正效果的方法，所述的方法包括以下步骤：S1，ISP负责处理CMOS传感器发送过来的原图像，并输出到DDR中存储为图片I；S2，AI模块会对图片I进行车辆的检测，AI模块做完检测之后将检测出的车辆的车牌位置输出相应的坐标位置P的数据到DDR存储；S3，ISP中的AWB模块在之后的检测中根据所述坐标位置P的数值确定所表示的区域块，并提高所述区域块的权重，采用找白点的方法令所述区域块作为真正的白点区域参与计算的比重增大。本申请的优点在于：方法简单，成本较低，修改维护更方便；结合AI技术，提高道路监控摄像机中白平衡校正的效果。

技术领域

本发明涉及视频技术领域，涉及一种提高道路监控摄像机中白平衡 校正效果的方法。

背景技术

随着科技的不断发展，特别是视频技术方面的发展，在现有的视频 采集或者监控系统中，ISP负责处理CMOS传感器发送过来的raw图，并 处理成一幅正常亮度和颜色的图像，并写入到DDR中暂存，编码器负责 把ISP生成的连续图像编码成相应的视频流，以节省视频存储空间。

对于CMOS传感器中的CMOS感光芯片来说，在不同的色温下输出的 图像颜色不同的，而且都是偏色的。所以我们需要算法来对不同色温下 的颜色进行校准，该模块就是自动白平衡模块(AWB模块)。算法原理主要 分为2大类：灰度世界法和找白点的方法。这两种方法各自具有不同的 特点，一般来说，找白点的方法应用更为广泛一些，而且准确性也会高 一些。

找白点法主要就是寻找图像中的一些灰色的区域，并统计灰色区域 中相应的R、G、B的和，并算出R、G、B之间的关系，并进行校正。寻 找灰色区域是该算法的一个重点和难点，如果灰色区域找错了，就会导 致图像偏色。

在ISP中，AWB算法一般会把图像分成若干个相互不重叠的矩形块， 如图1所示，寻找每个块中的白点，并统计该块中所有白点的R、G、B 的和，并算出R/G和B/G的值，映射到普朗克曲线上，在普朗克曲线上 聚集点最多的区域对应的色温就是当前的色温。此外，可以给每个块设 置不同的权重来控制块参与计算的权重。

换句话说，现有技术中因为CMOS sensor输出的raw图颜色本来就 是有偏色的，因此寻找灰色区域的准确性有时会比较差，经常会把一些 颜色较浅的区域也认为是灰色并参与到计算当中，这样更容易导致偏色。

现有技术中，常用的方法和术语如下：

AWB：Auto White Balance,自动白平衡。

AI：人工智能。

ISP：Image signal processor，图像处理器。

发明内容

为了解决上述问题，本发明的目的在于：为了让自动白平衡做的比 较准，需要找到准确的白点区域，对于中国国内的车牌来说，一般数字 都是准确的白色，把这些地方找出来送给AWB模块，则更容易实现校准 图像的颜色的目的。

具体地，本发明提供一种提高道路监控摄像机中白平衡校正效果的 方法，AI模块将检测出的车辆的车牌位置数据存储到存储器中，ISP获 取所述车牌位置数据，ISP在之后的检测中提高所述车牌位置数据所表示 的区域块的权重，采用找白点的方法令所述区域块作为真正的白点区域 参与计算的比重增大，以此实现准确校准。

所述的方法包括以下步骤：

S1，ISP负责处理CMOS传感器发送过来的原图像，并输出到DDR中存储 为图片I；

S2，AI模块会对图片I进行车辆的检测，AI模块做完检测之后将检测出 的车辆的车牌位置输出相应的坐标位置P的数据到DDR存储；