一种彩色相机的自动曝光方法与流程

本发明涉及自动曝光技术领域，具体涉及一种彩色相机的自动曝光方法。

背景技术：

自动曝光是数码相机等设备中惯常使用的曝光技术。自动曝光即指根据当前图像的亮度自动调整曝光参数，使得图像达到理想亮度。自动曝光主要包括两个个环节：曝光量评估以及曝光参数的调整计算。其中，曝光量评估的准确与否严重影响自动曝光算法对相机曝光参数的调整精度。如果曝光不足，图像太暗，则造成欠曝光区域无法分辨；如果曝光过度，图像太亮，在过度曝光区域损失太多细节。正确曝光的图像，亮部细节与暗部细节都应当比较充分，最亮与最暗部分都能显现出清晰的条纹与丰富的层次，整体亮度适宜，对比度正常。由此可见，自动曝光算法直接影响对地遥感相机的成像质量。

目前的自动曝光算法中，对图像曝光量的评估主要有以下三类方法：基于图像亮度均值、基于图像内容以及基于图像直方图。前两种方法主要适用于目标和背景清晰可分的场景。然而对于对地观测的空间遥感相机，其拍摄对象通常是大面积的森林、海洋或山峦，这类图像没有明确的目标主体，亦不存在明确的背景。且通常对地观测遥感相机的图像数据量大，这两类方法并不能满足需求。

在一幅图像中，不同的图像灰度分布可以反应不同的图像质量。通常情况下灰度直方图可以说明图像的质量。如果图像的亮度适宜，图像动态范围宽，对比度高，其对应的灰度直方图分布均匀，左右两端邻近区域都有少量像素，但没有溢出现象。基于图像直方图的方法就是利用灰度直方图的几何分布信息进行曝光量的估计。文献1(杨海涛等，“一种基于亮度直方图的自动曝光控制方法”，《光学学报》，2007，27(5)：841-847)中根据人类视觉系统的视觉注意机制，认为直方图中大而陡峭的峰值区域对应于图像中的不感兴趣区域。在此基础上确定了加权亮度均值的计算原则，降低不感兴趣区域在加权均值中的重要性，将曝光重点放在感兴趣区域。然而对于没有明确感兴趣区域的图像而言，这种方法并不适用。文献2(赵芳等，“基于灰度图像的曝光量估计方法”，《应用科技》，2009，36(8)：32-34)中依据直方图中峰值灰度和直方图两侧是否存在零像素区域，估计图像曝光量效果是否恰当。然而图像直方图左右两端不可避免会存在噪声，影响两端像素的判断，最终使得曝光程度的判断出现偏差。以上两篇文献主要针对灰度图像利用直方图进行曝光量估计。文献3(易亮，“车载数字相机自动曝光方法研究”，中南大学，2012：26-33)则针对彩色图像进行分析。选取色彩空间HSV中的V分量进行直方图统计，将直方图分成左右均等的两部分，通过两部分的面积比对曝光情况进行估计，其精度依赖于预设的面积比阈值。且每一帧都计算V分量，增加了计算成本。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种彩色相机的自动曝光方法，通过计算图像直方图对中间亮度的偏斜度来评估图像曝光程度是否恰当，并根据评估结果实现曝光时间自动调节，从而实现在场景光强、光圈数固定的情况下彩色图像的自动曝光，适用于没有明确背景和目标的对地观测图像。

为了达到上述目的，本发明通过以下技术方案实现：

一种彩色相机的自动曝光方法，其特征是，包含：

S1、读入初始帧彩色图像，设定直方图偏斜度最小值、最佳曝光时间以及曝光时间调整步长的初始值；

S2、比较初始帧三个分量的灰度均值的大小，取其灰度均值最大值所在分量V；

S3、对当前帧彩色图像中分量V的直方图进行统计，得到该直方图相对中间灰度的直方图偏斜度；

S4、根据设定的直方图偏斜度最小值以及步骤S3得到的当前帧直方图偏斜度，判断该当前帧的直方图偏斜度是否是最小直方图偏斜度，若是，则取该最小直方图偏斜度彩色图像所对应的曝光时间作为最佳曝光时间，结束；若否，则根据当前帧的直方图偏斜度重设曝光时间调整步长，并结合当前帧的曝光时间计算采集下一帧彩色图像所需要的曝光时间，以该新的曝光时间采集下一帧彩色图像后，将该下一帧彩色图像作为新的当前帧，返回执行步骤S3继续寻找最小直方图偏斜度。

上述的彩色相机的自动曝光方法，其中，所述步骤S2具体包含：

分别计算当前帧彩色图像在RGB色彩空间中三个分量的灰度均值，对该三个分量的灰度均值大小进行比较，取该三个分量的灰度均值中最大值所在的分量V。

上述的彩色相机的自动曝光方法，其中，所述步骤S4具体包含如下步骤：

S41、判断当前帧彩色图像的直方图偏斜度绝对值是否小于直方图偏斜度预设阈值，若是，则取当前帧的曝光时间为最佳曝光时间，结束；若否，则根据直方图偏斜度与直方图偏斜度最小值来调整最佳曝光时间以及直方图偏斜度最小值；

S42、判断当前帧是否为初始帧，若是，则执行步骤S44；若否，继续执行步骤S43；

S43、判断前一帧的曝光时间调整步长是否小于曝光时间调整步长预设阈值，若是，则最佳曝光时间为最佳，结束；若否，则重设曝光时间调整步长后继续执行步骤S44；

S44、根据当前帧的直方图偏斜度情况以及重设后的曝光时间调整步长调整下一帧的曝光时间，以调整后的新曝光时间采集并读取下一帧彩色图像，将该下一帧彩色图像作为新的当前帧，返回执行步骤S3。

上述的彩色相机的自动曝光方法，其中，所述步骤S2中参与直方图最大彩色分量的方法为：

计算彩色图像在RGB色彩空间中三个分量的灰度均值：Im_r、Im_g和Im_b，计算公式具体如下：

v＝r或g或b

式中，彩色图像尺寸为M×N，I_v(1,m,n)是彩色图像在v分量中第m行第n列的灰度值；

比较Im_r、Im_g和Im_b的大小，得到其中最大值Z＝max(Im_r，Im_g，Im_b)。

上述的彩色相机的自动曝光方法，其中，所述步骤S3中彩色图像最大灰度值所在分量V直方图相对中间灰度的直方图偏斜度的计算方法为：

p_i(z_k)＝q_i(z_k)/(M×N),k＝0,1,…,255；

式中，图像灰度级为256，z_k是最大值Z所在分量V中区间[0,255]内的第k级灰度，q_i(z_k)表示第i帧彩色图像分量V中灰度值为z_k的像素个数，中间灰度C＝128。

上述的彩色相机的自动曝光方法，其中，所述步骤S43中当前一帧的曝光时间调整步长是大于曝光时间调整步长预设阈值情况下，重设曝光时间调整步长的方法为：

式中，ΔT_i为当前第i帧彩色图像的曝光时间调整步长，ΔT_i-1为第i-1帧彩色图像的曝光时间调整步长，μ_z(i)为对第i帧彩色图像V分量直方图相对中间灰度的直方图偏斜度，μ_z(i-1)为对第i-1帧彩色图像V分量直方图相对中间灰度的直方图偏斜度。

上述的彩色相机的自动曝光方法，其中，所述步骤S44中下一帧的曝光时间的计算方法为：

式中，T_i+1为第i+1帧彩色图像的曝光时间，T_i为第i帧彩色图像的曝光时间。

本发明与现有技术相比具有以下优点：

1、取均值最大值所在分量进行直方图计算，降低其它彩色分量曝光过度的风险，且仅在初始帧进行计算，节约后续计算成本，适用于图像数据量大的空间相机；

2、以直方图对中间灰度的偏斜度进行曝光量判断，适用于直方图呈单峰性的没有明确目标和背景的对地观测图像；

3、根据曝光量判断准则设计了曝光时间自动调节方案实现了步长的动态调整，在节约计算成本的前提下避免错过最佳曝光时间，适用于图像数据量大的空间相机。

附图说明

图1为本发明的方法的简易流程图；

图2为本发明的具体实施例中的方法流程图；

图3为本发明的实施例一中根据第一曝光时间所采集的彩色图像及其相对应的G分量直方图；

图4为本发明的实施例一中根据第二曝光时间所采集的彩色图像及其相对应的G分量直方图；

图5为本发明的实施例一中根据第三曝光时间所采集的彩色图像及其相对应的G分量直方图；

图6为本发明的实施例一中根据第四曝光时间所采集的彩色图像及其相对应的G分量直方图。

具体实施方式

以下结合附图，通过详细说明一个较佳的具体实施例，对本发明做进一步阐述。

本发明提出了一种彩色相机的自动曝光方法，其实现需要三大模块：直方图所在分量选择模块、直方图偏斜度计算模块以及根据直方图偏斜度调整自动曝光时间模块。

如图1所示，这种彩色相机的自动曝光方法，根据该方法能够计算估计出彩色图像的曝光效果，并根据该结果调整曝光时间至最佳，复杂度低，易于实现，其具体包含以下步骤：

S1、读入初始帧彩色图像，设定直方图偏斜度最小值、最佳曝光时间以及曝光时间调整步长的初始值；

S2、比较初始帧三个分量的灰度均值的大小，取其灰度均值最大值所在分量V；具体的，分别计算当前帧彩色图像在RGB色彩空间中三个分量的灰度均值，对该三个分量的灰度均值大小进行比较，取该三个分量的灰度均值中最大值所在的分量V；

S3、对当前帧彩色图像中分量V的直方图进行统计，得到该直方图相对中间灰度的直方图偏斜度；

S4、根据设定的直方图偏斜度最小值以及步骤S3得到的当前帧直方图偏斜度，判断该当前帧的直方图偏斜度是否是最小直方图偏斜度，若是，则取该最小直方图偏斜度彩色图像所对应的曝光时间作为最佳曝光时间，结束；若否，则根据当前帧的直方图偏斜度重设曝光时间调整步长，并结合当前帧的曝光时间计算采集下一帧彩色图像所需要的曝光时间，以该新的曝光时间采集下一帧彩色图像后，将该下一帧彩色图像作为新的当前帧，返回执行步骤S3继续寻找最小直方图偏斜度。

上述方法中，取灰度均值最大值所在分量进行直方图计算，降低其它彩色分量曝光过度的风险，且仅在第一帧(即初始帧)进行计算，节约后续计算成本，适用于图像数据量大的空间相机。

如图2所示，上述的彩色相机的自动曝光方法，其中，所述步骤S4具体包含如下步骤：

S41、判断当前帧彩色图像的直方图偏斜度绝对值是否小于直方图偏斜度预设阈值，若是，则取当前帧的曝光时间为最佳曝光时间，结束；若否，则根据直方图偏斜度与直方图偏斜度最小值来调整最佳曝光时间以及直方图偏斜度最小值；

S42、判断当前帧是否为初始帧，若是，则执行步骤S44；若否，继续执行步骤S43；

S43、判断前一帧的曝光时间调整步长是否小于曝光时间调整步长预设阈值，若是，则最佳曝光时间为最佳，结束；若否，则重设曝光时间调整步长后继续执行步骤S44；

S44、根据当前帧的直方图偏斜度情况以及重设后的曝光时间调整步长调整下一帧的曝光时间，以调整后的新曝光时间采集并读取下一帧彩色图像，将该下一帧彩色图像作为新的当前帧，返回执行步骤S3。

实施例一

以下结合一个具体的算法过程来详细说明上述各步骤的实现：

S1、读入第一帧(初始帧)彩色图像，同时对Tbest，△T₁，μmin_z设定初值，具体如下：

μmin_z＝1000，Tbest＝T₁

其中，μmin_z表示直方图偏斜度最小值，该值始终大于零；Tbest为最佳曝光时间，应始终处于探测器的曝光时间范围内；T₁为第一帧图像的曝光时间；△T₁为曝光时间调整步长的初值，需要根据具体探测器曝光时间调整范围进行设置。

S2、针对第一帧彩色图像，分别计算其在RGB色彩空间中三个分量的灰度均值：Im_r、Im_g和Im_b，计算公式具体如下：

v＝r或g或b (1)

式中，图像尺寸为M×N，I_v(1,m,n)是第一帧彩色图像在v分量中第m行第n列的灰度值；

比较Im_r、Im_g和Im_b的大小，得到其中最大值Z＝max(Im_r，Im_g，Im_b)。

S3、对第i帧彩色图像中最大值Z所在分量V进行直方图统计，计算公式具体如下：

p_i(z_k)＝q_i(z_k)/(M×N),k＝0,1,…,255； (2)

其中，图像灰度级为256，z_k是Z所在分量中区间[0,255]内的第k级灰度，q_i(z_k)表示第i帧彩色图像该分量中灰度值为z_k的像素个数。

对第i帧彩色图像计算Z所在分量直方图对中间灰度的偏斜程度μ_z(i)，计算公式具体如下：

本实施例中取中间灰度C＝128；然后执行步骤S41；

S41、其包含S411以及S412两步，具体的：

S411、对步骤S3计算所得的直方图偏斜程度绝对值|μ_z(i)|进行判断；

设TH为直方图偏斜度绝对值最小值的阈值，该值通常以经验值设定；

如果|μ_z(i)|<TH，则直方图相对中间灰度C分布均匀，曝光时间无需再调节，算法结束，直接取当前帧(i)的曝光时间为最佳曝光时间，即Tbest＝T_i；其中，T_i为第i帧图像的曝光时间，||表示绝对值；

如果|μ_z(i)|>＝TH，则转至步骤S412；

S412、通过下式更新Tbest和μmin_z的值：

然后，转至步骤S42；

S42、初值帧判断：

若i>＝2则转至步骤S43，否则转至步骤S44；

S43、曝光时间调整步长△T_i-1与预设阈值η进行大小判断：

如果△T_i-1<η，则曝光时间的调整步长已经达到极限，无法再调整，算法结束，取此时Tbest值为最佳曝光时间，结束；

如果△T_i-1≥η，曝光时间还有调整余地，则利用下式计算当前帧的曝光时间调整步长△T_i：

其中，ΔT_i-1为第i-1帧图像的曝光时间调整步长，η为曝光时间调整步长极限阈值，需要根据具体探测器曝光时间调整范围设定，然后转至步骤S44；

S44、利用下式计算下一帧的曝光时间T_i+1：

然后根据计算得到的T_i+1采集下一帧图像，并读取第i+1帧图像，返回步骤S3，循环执行步骤S3～S4，直至找到|μ_z(i)|最小值所在彩色图像，记录其曝光时间为Tbest。

实验数据

参与实验的探测器型号为CMV20000，阵列尺寸为5120×3840像素。在帧频为25fp/s的情况下，曝光时间可调范围为：100-40000μs。根据探测器参数，设定初始步长△T₁＝1000μs，η＝100μs。同时设定C＝128，TH＝0.1。

探测器曝光时间初始值为5500μs，μmin_z＝1000，Tbest＝T₁＝5500μs。采集此时的图像并读取至计算机，计算彩色图像各分量均值得到：

Im_r＝186.32，Im_g＝219.93，Im_b＝156.632

最大值Z＝Im_g＝219.93，所在分量为G分量，因此后续图像均只针对G分量进行直方图计算。

根据实施方式寻找到最佳曝光时间Tbest＝2596μs，相关数据详见表1。图3～图6为该实施例中根据不同曝光时间所采集的部分彩色图像及各图相对应的G分量直方图。

表1各帧图像相关数据表

结合表1和图3～6可以看出，图3中，初始帧明显曝光过度，图像过饱和，直方图偏斜度远大于0。随着曝光时间不断减小，直方图偏斜度逐渐趋近于0。图4的像质明显好转，但在直方图的右端仍有截断现象，相应的彩图中也有部分区域过饱和。图6虽然没有过饱和，但是整体偏暗。通过本发明的算法最终在2596μs处取得直方图偏斜度的最小绝对值0.0529<0.1。结合图5可以发现，该曝光时间下采集的图像明暗适中，其直方图相对于中间灰度128的分布更加均匀，左右两端也没有明显截断的现象。因此本实施例最佳曝光时间为Tbest＝2596μs。同时观察图像可以发现，实验拍摄对象是一颗树的局部，只存在树叶和花，没有明确的目标主体或背景，直方图呈单峰性。实验结果证明，本发明算法适用于该类图像。

尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。