[发明专利]一种图像亮度调节方法、系统、计算机设备及机器可读介质

说明书

本发明提供一种图像亮度调节方法、系统、计算机设备及机器可读介质，通过获取待处理图像；利用亮暗检测算法对待处理图像进行像素值检测，若待处理图像的像素值低于暗度阈值或高于亮度阈值，则调节拍摄待处理图像的图像拍摄模组的参数，使调节后的图像拍摄模组拍摄出的图像的像素值位于暗度阈值与亮度阈值之间。本发明不仅能够解决由于图像处理引入的噪点、原始数据丢失而对计算机视觉算法系统造成的不可估量的影响，还能够提高计算机视觉算法对物体、人脸、肢体等实物进行识别和检测的准确性和精度；特别是在光线环境比较复杂，能见度较低的场景中，本发明能够有效地解决计算机视觉算法在恶劣环境中无法识别实物或者对实物识别率较低的问题。

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，特别是涉及一种图像亮度调节方法、系统、计算机设备及机器可读介质。

背景技术

目前，利用图像进行检测或训练时，需要对图像的亮度进行检测，如果图像的亮度高于预设阈值，则图像存在过亮；如果图像的亮度低于预设阈值，则图像存在过暗；而图像过亮或过暗都会严重地影响图像的后期使用，例如会严重影响基于计算机视觉的图像使用。对于此类问题，现有技术中的解决方案是：对从摄像头模组出来的图像数据进行一定的处理，比如对图像数据进行局部增益或者全局增益，然后将处理过后的数据送入计算机视觉识别算法但是现有技术中的解决方案存在一个致命的问题，即无论采用何种图像处理算法，都会不可避免的引入噪点，造成部分原始数据丢失，对后期图像的使用造成不可预估的影响。若将这种丢失原始数据的图像数据送入计算机视觉算法系统后，可能会引起大量误识和误检，导致整个算法系统瘫痪。并且这种图像处理方式在放大有益数据的同时也会放大错误数据和冗余数据，增加计算机视觉识别系统处理难度，而过多的错误数据也会对识别系统造成严重干扰增加了计算机视觉识别系统的识别耗时，大大降低了AI识别的性能。

发明内容

鉴于以上现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种图像亮度调节方法、系统、计算机设备及机器可读介质，用于解决现有技术中图像过亮或过暗时导致基于计算机视觉的图像识别率低的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种图像亮度调节方法，包括以下步骤：

获取待处理图像；

利用亮暗检测算法对所述待处理图像进行像素值检测，若所述待处理图像的像素值低于暗度阈值或高于亮度阈值，则调节拍摄所述待处理图像的图像拍摄模组的参数，使调节后的图像拍摄模组拍摄出的图像的像素值位于所述暗度阈值与所述亮度阈值之间；其中，所述亮度阈值的数值大于所述暗度阈值。

可选地，若所述图像拍摄模组的参数包括：增益和/或电流，则在所述一个或多个图像的像素值低于暗度阈值时，按照预设单位步长减少所述图像拍摄模组的增益和/或电流；

在所述一个或多个图像的像素值高于亮度阈值时，按照预设单位步长增加所述图像拍摄模组的增益和/或电流；

其中，调节所述图像拍摄模组的增益和/或电流时，电流的优先级高于增益。

可选地，若所述图像拍摄模组的参数包括：增益和/或电流，则在对所述图像拍摄模组的增益和/或电流进行第一次调节时，按照预设单位步长的倍数调节；后续调节时，按照所述图像拍摄模组当前增益和/或电流的二分之一进行调节。

可选地，获取图像拍摄模组输出的Yuv格式或Rgb格式的图像，通过所述亮暗检测算法对所述Yuv格式或Rgb格式的图像进行灰度图处理，获取对应的灰阶直方图；

基于所述灰阶直方图计算出图像的灰阶算数平均值，并将计算出的灰阶算数平均值作为图像的像素值。

本发明还提供一种图像亮度调节系统，包括有：

图像采集模块，用于获取待处理图像；