一種基于歷史幀圖像統(tǒng)計值的智能增強方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種視頻增強算法，特別是涉及一種基于歷史幀圖像統(tǒng)計值的智能增 強方法。
【背景技術】
[0002] 在安防領域，大多數(shù)相機里面已經(jīng)集成了可調(diào)節(jié)亮度、對比度等增強算法，然而， 這些功能需要手動調(diào)整，無法滿足復雜多變的實際應用環(huán)境。尤其是在攝像頭較多的情況 下，手動調(diào)節(jié)每個攝像頭的做法費時費力。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術的不足，提供一種對視頻的歷史幀統(tǒng)計值進行統(tǒng) 計，分析得到下一幀是否需要進行增強的智能增強方法。
[0004] 本發(fā)明的目的是通過以下技術方案來實現(xiàn)的：一種基于歷史幀圖像統(tǒng)計值的智能 增強方法，包括以下步驟：
[0005] S1:抓取輸入視頻流中的每一幀圖像；
[0006] S2:計算每一幀圖像的統(tǒng)計值；
[0007]計算每一幀圖像的統(tǒng)計值是在當前幀上計算得到的，當抓取到視頻流的第一幀 后，計算第一幀圖像統(tǒng)計值，并對標識位flag初始化，初始化方法如下：
[0008] (1)當?shù)谝粠瑘D像統(tǒng)計值小于第一閾值XI，則f lag = 0;
[0009] (2)當?shù)谝粠瑘D像統(tǒng)計值大于第二閾值X2，則f lag = 1;
[0010] 其中，標識位flag是一個設定的符號，其值為0或者1;
[0011] S3:除第一幀外，檢測到上一幀圖像的標識位flag信息：
[0012] (1)上一幀標識位 flag= =0:
[0013] 在視頻流中，當檢測到上一幀標識位flag為0時，表明上一幀圖像沒有增強處理， 則統(tǒng)計當前幀之前連續(xù)N幀圖像統(tǒng)計值是否均小于第一閾值XI，如果滿足要求，則進入自適 應伽馬增強處理，根據(jù)當前幀圖像均值選擇相應伽馬值進行伽馬增強處理，并將當前幀的 標識位flag設為1;否則直接輸出結(jié)果，并將標識位flag設為0;
[0014] (2)上一幀標識位 flag= = l:
[0015] 在視頻流中，當檢測到上一幀標識位flag為1時，表明上一幀圖像已經(jīng)進行過增強 處理，則統(tǒng)計當前幀之前連續(xù)N幀圖像統(tǒng)計值是否均大于第二閾值X2,如果滿足要求，則退 出增強處理并直接輸出結(jié)果，并將當前幀的標識位flag設為0;否則保持之前的狀態(tài)不變， 繼續(xù)進行增強處理，根據(jù)當前幀圖像均值選擇相應伽馬值進行伽馬增強處理，并將標識位 flag設為1。
[0016] 所述圖像的統(tǒng)計值為圖像均值、歸一化均值、暗區(qū)直方圖面積或由歸一化后的暗 區(qū)直方圖面積及歸一化均值得到的統(tǒng)計值：
[0017] (1)圖像均值A:為全局均值、分塊均值、區(qū)域均值的一種；
[0018] (2)歸一化均值N: N=A/H，其中，A為圖像均值，Η為圖像亮度分量最大值，歸一化后 取值范圍[0，1];
[0019] (3)暗區(qū)直方圖面積:統(tǒng)計圖像各灰度級的像素數(shù)目ηι，? = 0，1...，(ΜΑΨ，(^ 灰度總級數(shù);計算圖像暗區(qū)灰度級的占空比？，^=$；(",)/?，1￡[064]，11為圖像的總像素數(shù) 〇 I 目；計算歸一化后的圖像暗區(qū)直方圖面積:L=l-P;
[0020] (4)由歸一化后的暗區(qū)直方圖面積及歸一化均值得到的統(tǒng)計值:T = 〇*N+(l-〇)*L， N為歸一化均值，L為歸一化后的圖像暗區(qū)直方圖面積，〇為可調(diào)節(jié)比例系數(shù)，取值范圍為[0， 1]〇
[0021] 當統(tǒng)計值為圖像均值時，所述第一閾值XI的取值范圍為:0.15*Η~0.31*Η，第二閾 值Χ2的取值范圍為:0.23*Η~0.55*Η，其中，Η為視頻流亮度分量的位深。
[0022] 當統(tǒng)計值為暗區(qū)直方圖面積時，所述第一閾值XI的取值范圍為:0.15~0.31，第二 閾值X2的取值范圍為:0.23~0.55。
[0023] 所述自適應伽馬增強處理為多組伽馬增強處理，將多組伽馬值與不同照度環(huán)境一 一對應，其對應關系為：
[0024] gama=(0.5*M+6.4)/64
[0025] 其中，Μ為圖像均值，表示不同照度環(huán)境，gama為伽馬值，0.5為增益系數(shù)，6.4為偏 移系數(shù)，64為歸一化系數(shù)，當圖像均值范圍在[0,64]區(qū)間變化時，其伽馬值的范圍為[0.1， 0.6]〇
[0026]所述伽瑪增強的方法為:F(x，y)=f (x，y)gama，其中，f(x，y)為原始圖像，F(xiàn)(x，y)為 增強圖像，gama為伽馬值。
[0027]所述N的計算方法為：
[0028] N=t*fps
[0029] 其中，N為幀數(shù)，t為時間單位(s)，取值范圍為[0，3600]，fps為視頻幀率。
[0030] 本發(fā)明的有益效果是:本發(fā)明經(jīng)過實測，在夜間等低照度環(huán)境中，需要增強時，可 以通過算法自適應的開啟增強功能，在光線較強的情況下自動關閉增強功能，使許多低照 度增強類算法可以通過該智能模式自動開啟和關閉。
[0031] 本發(fā)明主要是統(tǒng)計視頻圖像的均值或暗區(qū)直方圖面積，通過這些統(tǒng)計量來判斷視 頻圖像是否需要做增強調(diào)節(jié)，這些統(tǒng)計量是基于真實圖像的觀察與實驗得到的，通過設定 兩個閾值XI和X2,使得增強的開啟不受外界干擾影響。
[0032]與現(xiàn)有技術相比，存在以下優(yōu)勢：
[0033] (1)智能增強框架整體穩(wěn)定可靠。
[0034] (2)傳統(tǒng)的圖像亮度調(diào)節(jié)算法用一組曲線（伽馬值是固定值)進行調(diào)節(jié)，效果較差 且應用范圍有限，本發(fā)明將多組伽馬值與不同照度環(huán)境一一對應，動態(tài)調(diào)整環(huán)境中的增強 效果。
[0035] (3)傳統(tǒng)的圖像增強算法硬件實現(xiàn)較難，而伽馬調(diào)節(jié)可以采用查表實現(xiàn)，相比于傳 統(tǒng)的直方圖增強方法，速度快且實現(xiàn)簡單。
[0036] (4)相對于硬件的自動增益方法，伽馬調(diào)節(jié)使圖像更柔和。
【附圖說明】
[0037]圖1為本發(fā)明流程圖。
【具體實施方式】
[0038]下面結(jié)合附圖進一步詳細描述本發(fā)明的技術方案，但本發(fā)明的保護范圍不局限于 以下所述。
[0039]如圖1所示，一種基于歷史幀圖像統(tǒng)計值的智能增強方法，包括以下步驟：
[0040] S1:抓取輸入視頻流中的每一幀圖像；
[00411 S2:計算每一幀圖像的統(tǒng)計值；
[0042]計算每一幀圖像的統(tǒng)計值是在當前幀上計算得到的，當抓取到視頻流的第一幀 后，計算第一幀圖像統(tǒng)計值，并對標識位flag初始化，初始化方法如下：
[0043] (1)當?shù)谝粠瑘D像統(tǒng)計值小于第一閾值XI，則flag = 0;
[0044] (2)當?shù)谝粠瑘D像統(tǒng)計值大于第二閾值X2,則flag = l;
[0045] 注:flag是一個設定的符號，其值為0或者1，其存放位置可以是寄存器，也可以是 圖像任何一個位置；
[0046] S3:除第一幀外，檢測到上一幀圖像的標識位flag信息：
[0047] (1)上一幀標識位 flag==0:
[0048] 在視頻流中，當檢測到上一幀標識位flag為0時，表明上一幀圖像沒有增強處理， 則統(tǒng)計當前幀之前連續(xù)N幀圖像統(tǒng)計值是否均小于第一閾值XI，如果滿足要求，則進入自適 應伽馬增強處理，根據(jù)當前幀圖像均值選擇相應伽馬值進行伽馬增強處理，并將當前幀的 標識位flag設為1;否則直接輸出結(jié)果，并將標識位flag設為0;
[0049] (2)上一幀標識位 flag= = 1:
[0050] 在視頻流中，當檢測到上一幀標識位flag為1時，表明上一幀圖像已經(jīng)進行過增強 處理，則統(tǒng)計當前幀之前連續(xù)N幀圖像統(tǒng)計值是否均大于第二閾值X2,如果滿足要求，則退 出增強處理并直接輸出結(jié)果，并將當前幀的標識位flag設為0;否則保持之前的狀態(tài)不變， 繼續(xù)進行增強處理，根據(jù)當前幀圖像均值選擇相應伽馬值進行伽馬增強處理，并將標識位 flag設為1。
[0051]所述圖像的統(tǒng)計