一种基于历史帧图像统计值的智能增强方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种视频增强算法，特别是涉及一种基于历史帧图像统计值的智能增 强方法。
【背景技术】
[0002] 在安防领域，大多数相机里面已经集成了可调节亮度、对比度等增强算法，然而， 这些功能需要手动调整，无法满足复杂多变的实际应用环境。尤其是在摄像头较多的情况 下，手动调节每个摄像头的做法费时费力。
【发明内容】
[0003] 本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种对视频的历史帧统计值进行统 计，分析得到下一帧是否需要进行增强的智能增强方法。
[0004] 本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于历史帧图像统计值的智能 增强方法，包括以下步骤：
[0005] S1:抓取输入视频流中的每一帧图像；
[0006] S2:计算每一帧图像的统计值；
[0007]计算每一帧图像的统计值是在当前帧上计算得到的，当抓取到视频流的第一帧 后，计算第一帧图像统计值，并对标识位flag初始化，初始化方法如下：
[0008] (1)当第一帧图像统计值小于第一阈值XI，则f lag = 0;
[0009] (2)当第一帧图像统计值大于第二阈值X2，则f lag = 1;
[0010] 其中，标识位flag是一个设定的符号，其值为0或者1;
[0011] S3:除第一帧外，检测到上一帧图像的标识位flag信息：
[0012] (1)上一帧标识位 flag= =0:
[0013] 在视频流中，当检测到上一帧标识位flag为0时，表明上一帧图像没有增强处理， 则统计当前帧之前连续N帧图像统计值是否均小于第一阈值XI，如果满足要求，则进入自适 应伽马增强处理，根据当前帧图像均值选择相应伽马值进行伽马增强处理，并将当前帧的 标识位flag设为1;否则直接输出结果，并将标识位flag设为0;
[0014] (2)上一帧标识位 flag= = l:
[0015] 在视频流中，当检测到上一帧标识位flag为1时，表明上一帧图像已经进行过增强 处理，则统计当前帧之前连续N帧图像统计值是否均大于第二阈值X2,如果满足要求，则退 出增强处理并直接输出结果，并将当前帧的标识位flag设为0;否则保持之前的状态不变， 继续进行增强处理，根据当前帧图像均值选择相应伽马值进行伽马增强处理，并将标识位 flag设为1。
[0016] 所述图像的统计值为图像均值、归一化均值、暗区直方图面积或由归一化后的暗 区直方图面积及归一化均值得到的统计值：
[0017] (1)图像均值A:为全局均值、分块均值、区域均值的一种；
[0018] (2)归一化均值N: N=A/H，其中，A为图像均值，Η为图像亮度分量最大值，归一化后 取值范围[0，1];
[0019] (3)暗区直方图面积:统计图像各灰度级的像素数目ηι，? = 0，1...，(ΜΑΨ，(^ 灰度总级数;计算图像暗区灰度级的占空比？，^=$；(",)/?，1￡[064]，11为图像的总像素数 〇 I 目；计算归一化后的图像暗区直方图面积:L=l-P;
[0020] (4)由归一化后的暗区直方图面积及归一化均值得到的统计值:T = 〇*N+(l-〇)*L， N为归一化均值，L为归一化后的图像暗区直方图面积，〇为可调节比例系数，取值范围为[0， 1]〇
[0021] 当统计值为图像均值时，所述第一阈值XI的取值范围为:0.15*Η~0.31*Η，第二阈 值Χ2的取值范围为:0.23*Η~0.55*Η，其中，Η为视频流亮度分量的位深。
[0022] 当统计值为暗区直方图面积时，所述第一阈值XI的取值范围为:0.15~0.31，第二 阈值X2的取值范围为:0.23~0.55。
[0023] 所述自适应伽马增强处理为多组伽马增强处理，将多组伽马值与不同照度环境一 一对应，其对应关系为：
[0024] gama=(0.5*M+6.4)/64
[0025] 其中，Μ为图像均值，表示不同照度环境，gama为伽马值，0.5为增益系数，6.4为偏 移系数，64为归一化系数，当图像均值范围在[0,64]区间变化时，其伽马值的范围为[0.1， 0.6]〇
[0026]所述伽玛增强的方法为:F(x，y)=f (x，y)gama，其中，f(x，y)为原始图像，F(x，y)为 增强图像，gama为伽马值。
[0027]所述N的计算方法为：
[0028] N=t*fps
[0029] 其中，N为帧数，t为时间单位(s)，取值范围为[0，3600]，fps为视频帧率。
[0030] 本发明的有益效果是:本发明经过实测，在夜间等低照度环境中，需要增强时，可 以通过算法自适应的开启增强功能，在光线较强的情况下自动关闭增强功能，使许多低照 度增强类算法可以通过该智能模式自动开启和关闭。
[0031] 本发明主要是统计视频图像的均值或暗区直方图面积，通过这些统计量来判断视 频图像是否需要做增强调节，这些统计量是基于真实图像的观察与实验得到的，通过设定 两个阈值XI和X2,使得增强的开启不受外界干扰影响。
[0032]与现有技术相比，存在以下优势：
[0033] (1)智能增强框架整体稳定可靠。
[0034] (2)传统的图像亮度调节算法用一组曲线（伽马值是固定值)进行调节，效果较差 且应用范围有限，本发明将多组伽马值与不同照度环境一一对应，动态调整环境中的增强 效果。
[0035] (3)传统的图像增强算法硬件实现较难，而伽马调节可以采用查表实现，相比于传 统的直方图增强方法，速度快且实现简单。
[0036] (4)相对于硬件的自动增益方法，伽马调节使图像更柔和。
【附图说明】
[0037]图1为本发明流程图。
【具体实施方式】
[0038]下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于 以下所述。
[0039]如图1所示，一种基于历史帧图像统计值的智能增强方法，包括以下步骤：
[0040] S1:抓取输入视频流中的每一帧图像；
[00411 S2:计算每一帧图像的统计值；
[0042]计算每一帧图像的统计值是在当前帧上计算得到的，当抓取到视频流的第一帧 后，计算第一帧图像统计值，并对标识位flag初始化，初始化方法如下：
[0043] (1)当第一帧图像统计值小于第一阈值XI，则flag = 0;
[0044] (2)当第一帧图像统计值大于第二阈值X2,则flag = l;
[0045] 注:flag是一个设定的符号，其值为0或者1，其存放位置可以是寄存器，也可以是 图像任何一个位置；
[0046] S3:除第一帧外，检测到上一帧图像的标识位flag信息：
[0047] (1)上一帧标识位 flag==0:
[0048] 在视频流中，当检测到上一帧标识位flag为0时，表明上一帧图像没有增强处理， 则统计当前帧之前连续N帧图像统计值是否均小于第一阈值XI，如果满足要求，则进入自适 应伽马增强处理，根据当前帧图像均值选择相应伽马值进行伽马增强处理，并将当前帧的 标识位flag设为1;否则直接输出结果，并将标识位flag设为0;
[0049] (2)上一帧标识位 flag= = 1:
[0050] 在视频流中，当检测到上一帧标识位flag为1时，表明上一帧图像已经进行过增强 处理，则统计当前帧之前连续N帧图像统计值是否均大于第二阈值X2,如果满足要求，则退 出增强处理并直接输出结果，并将当前帧的标识位flag设为0;否则保持之前的状态不变， 继续进行增强处理，根据当前帧图像均值选择相应伽马值进行伽马增强处理，并将标识位 flag设为1。
[0051]所述图像的统计