一种基于颜色统计的亮度计算算法

摘要

本发明提供一种基于颜色统计的亮度计算算法，包括步骤一：统计当前环境的亮度信息；步骤二：统计当前环境的颜色信息；步骤三：利用当前颜色的统计信息，计算亮度的调整系数；步骤四：将当前的亮度统计信息与调整系数结合使用，计算出最终的亮度数值。本算法可以屏蔽红外环境下红外光对摄像机感应亮度的影响，在屏蔽红外光对亮度影响的同时，可以确保不影响白天的亮度统计，根据本发明的亮度计算算法，能够屏蔽红外补光环境对亮度统计信息的影响，得到更精确准确的亮度统计信息。

说明书

技术领域

本发明属于摄像机监控领域，尤其是涉及一种基于颜色统计的亮度计算算法。

背景技术

随着科技的发展与进步，对于亮度的定义也越来越严格。可见光的亮度与红外的亮度对于人眼感应是有区别的，但是对于监控设备，可见光的亮度和红外光的亮度是没有区别的，在红外光补光的情况下，监控设备的感应亮度会与人眼有很大的区别。为了能够和人眼实际场景的亮度能够保持一致，需要研发一种基于颜色统计的亮度计算算法，屏蔽红外补光对于亮度的影响。

发明内容

有鉴于此，本发明旨在提出一种基于颜色统计的亮度计算算法，以提供一种既能统计正常场景下的亮度的同时，又能屏蔽红外下红外光对亮度的影响的亮度计算算法。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种基于颜色统计的亮度计算算法，其步骤如下：

步骤一：统计当前环境的亮度信息；

步骤二：统计当前环境的颜色信息；

步骤三：利用当前颜色的统计信息，计算亮度的调整系数；

步骤四：将当前的亮度统计信息与调整系数结合使用，计算出最终的亮度数值。

进一步的，所述统计当前环境的亮度信息，就是根据当前的直方图分布得到现在的亮度分布信息，获取视频的亮度信息。

进一步的，所述统计当前环境的颜色信息，就是根据当前的颜色比例分区域进行颜色统计，计算当前的颜色比例信息。

进一步的，所述计算亮度的调整系数，需要根据当前的颜色比例信息，计算出针对特殊场景的特殊计算系数，屏蔽红外光亮度对整体亮度计算的影响。

算法公式为：

Fki＝(((Bsum/Gsum)-1)*((Rsum/Gsum)-1)*Ftype)^2

其中，Rsum、Gsum、Bsum分别是RGB三个颜色的亮度统计信息

Ftype是和sensor相关的颜色亮度统计系数，通过多场景测试进行确定。

Fki是最终的亮度计算系数。

进一步的，所述的需要将调整系数与当前亮度统计信息结合使用，需要对系数进行一定的算法调整，确保在实际场景中不会影响实际亮度的计算。

算法公式为：

Flum＝Fsensor*lum*Fki

其中，lum是通过平均亮度计算得到的亮度统计信息

Fki是上一步计算得到的颜色影响亮度的系数值

Fsensor是最终对亮度的调整系数，通过多场景对比可得。

相对于现有技术，本发明所述的基于颜色统计的亮度计算算法具有以下优势：本算法可以屏蔽红外环境下红外光对摄像机感应亮度的影响，在屏蔽红外光对亮度影响的同时，可以确保不影响白天的亮度统计，根据本亮度计算算法，能够屏蔽红外补光环境对亮度统计信息的影响，得到更精确准确的亮度统计信息。

附图说明

构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明实施例所述的基于颜色统计的亮度计算算法的流程图。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。

一种基于颜色统计的亮度计算算法，其步骤如下：

步骤一：统计当前环境的亮度信息，就是根据当前的直方图分布得到现在的亮度分布信息，获取视频的亮度信息。

步骤二：统计当前环境的颜色信息，就是根据当前的颜色比例分区域进行颜色统计，计算当前的颜色比例信息。

步骤三：利用当前颜色的统计信息，计算亮度的调整系数；计算亮度的调整系数，需要根据当前的颜色比例信息，计算出针对特殊场景的特殊计算系数，屏蔽红外光亮度对整体亮度计算的影响。

算法公式为：

Fki＝(((Bsum/Gsum)-1)*((Rsum/Gsum)-1)*Ftype)^2

其中，Rsum、Gsum、Bsum分别是RGB三个颜色的亮度统计信息

Ftype是和sensor相关的颜色亮度统计系数，通过多场景测试进行确定。

Fki是最终的亮度计算系数。

步骤四：将当前的亮度统计信息与调整系数结合使用，计算出最终的亮度数值。

所述的需要将调整系数与当前亮度统计信息结合使用，需要对系数进行一定的算法调整，确保在实际场景中不会影响实际亮度的计算。

其算法公式为：

Flum＝Fsensor*lum*Fki

其中，lum是通过平均亮度计算得到的亮度统计信息；

Fki是上一步计算得到的颜色影响亮度的系数值；

Fsensor是最终对亮度的调整系数，通过多场景对比可得；

Flum是最终的亮度数值。

下面结合具体实施例说明。

如图1所示，一种基于颜色统计的亮度计算算法，包括步骤一：根据当前环境的亮度直方图；步骤二：对当前环境的颜色信息的分布以及亮度信息进行分区域统计；步骤三：根据当前环境的颜色分布信息计算亮度调整的系数；步骤四：控制亮度调整系数的生效方式，与亮度合并生效输出最终亮度信息。

摄像机编码器统计实时亮度直方图的信息，可以更准确的反应当前环境的亮度情况。

摄像机编码器统计颜色分布信息，可以通过统计颜色的分布信息，准确判断场景信息，通过统计颜色的比例信息，可以更准确的判断是否处于红外环境。

摄像机编码器在计算亮度的过程中，因为加入了亮度的系数调整，可以屏蔽红外的影响，得到更准确的亮度信息。

例如索尼的185sensor，在红外室内的环境中，红外反射很严重，如果简单的通过亮度直方图计算的话，得到的视频亮度接近1000(亮度计算公式为lum＝lumavg/exp)，不考虑颜色亮度的影响，会产生一个错误的环境亮度数据。而通过计算颜色统计信息，在红外环境下，Rsum/Gsum≈1，Bsum/Gsum≈1。所以经过以上的计算公示计算后，可以得到Fki≈0。然后使用最终的计算公示可以得到最终的视频亮度Lum≈0。从而得出的是和实际环境差不多的亮度数据。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。