[发明专利]一种曝光方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及曝光技术领域，尤其涉及一种融合图片全局及局部物体的自适应摄像头曝光方法和装置。

背景技术

随着深度学习技术和海量数据在机器视觉中的普及，越来越多基于摄像头的机器视觉产品走向成熟。然而，鲁棒性一直是视觉领域的一大诟病。基于视觉检测和识别产品的稳定性除了受深度神经网络及海量训练数据的影响外，硬件本身也对识别效果产生很大影响。复杂光照条件下，如低照度及逆光情况下，摄像头捕捉到的图片的质量严重制约了计算机视觉算法的准确度。

摄像头曝光大小主要由光圈开合大小、曝光时间(shutter)、及增益(gain)值共同决定，在实际应用过程中则是主要通过调节曝光时间和增益值。传统摄像头曝光方法包括如下两种实现方法，一种是固定曝光时间及增益值，另一种是基于全局照度值的自动曝光技术。

然而，固定曝光时间及增益值的方法实现比较简单，对环境光线变化的适应性比较差。而基于全局照度值的自动曝光方法虽然对光线有一定适应性，但因为自动曝光缺少对于目标物体的考量，所以在低照度环境或逆光下，图片中的物体常常出现过曝或欠曝的情况。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种曝光方法和装置，以解决现有摄像头曝光方法对环境光线变化的适应性比较差、在低照度环境或逆光下，图片中的物体常常出现过曝或欠曝的情况的问题。技术方案如下：

基于本发明的一方面，本发明提供一种曝光方法，应用于摄像头，包括：

获取全局图片；

计算所述全局图片的全局平均灰度值；

判断所述全局平均灰度值是否满足预设的全局目标灰度条件；

当所述全局平均灰度值不满足预设的全局目标灰度条件时，调节所述摄像头的曝光大小；

当所述全局平均灰度值满足预设的全局目标灰度条件时，检测所述全局图片中的物体，并获取包括所述物体的局部图片；

计算所述局部图片的局部平均灰度值；

判断所述局部平均灰度值是否满足预设的局部目标灰度条件；

当所述局部平均灰度值不满足预设的局部目标灰度条件时，调节所述摄像头的曝光大小。

优选地，所述预设的全局目标灰度条件包括预设的全局目标灰度值，所述当所述全局平均灰度值不满足预设的全局目标灰度条件时，调节所述摄像头的曝光大小包括：

当所述全局平均灰度值小于所述预设的全局目标灰度值时，采用预设调节方法，调高所述摄像头的曝光时间和增益值；

当所述全局平均灰度值大于所述预设的全局目标灰度值时，采用预设调节方法，调低所述摄像头的曝光时间和增益值。

优选地，所述预设的局部目标灰度条件包括预设的局部目标灰度值，所述当所述局部平均灰度值不满足预设的局部目标灰度条件时，调节所述摄像头的曝光大小包括：

当所述局部平均灰度值小于所述预设的局部目标灰度值时，采用预设调节方法，调高所述摄像头的曝光时间和增益值；

当所述局部平均灰度值大于所述预设的局部目标灰度值时，采用预设调节方法，调低所述摄像头的曝光时间和增益值。

优选地，所述预设调节方法包括：曝光时间优先调节方法；

所述曝光时间优先调节方法包括：在预设的曝光时间调节范围内和增益调节范围内，先行调节所述曝光时间；

如果在所述曝光时间调节范围内无法满足预设要求，再调节所述增益值；其中，所述预设要求包括所述全局平均灰度值满足预设的全局目标灰度条件、或所述局部平均灰度值满足预设的局部目标灰度条件。

优选地，所述检测所述全局图片中的物体，并获取包括所述物体的局部图片包括：

采用基于深度学习的人脸检测算法，检测所述全局图片中的人脸局部图片，并获取所述人脸局部图片。

基于本发明的另一方面，本发明提供一种曝光装置，应用于摄像头，包括：

全局图片获取单元，用于获取全局图片；

第一计算单元，用于计算所述全局图片的全局平均灰度值；

第一判断单元，用于判断所述全局平均灰度值是否满足预设的全局目标灰度条件；

第一曝光调节单元，用于当所述第一判断单元判断所述全局平均灰度值不满足预设的全局目标灰度条件时，调节所述摄像头的曝光大小；

检测单元，用于当所述第一判断单元判断所述全局平均灰度值满足预设的全局目标灰度条件时，检测所述全局图片中的物体；

局部图片获取单元，用于获取包括所述物体的局部图片；

第二计算单元，用于计算所述局部图片的局部平均灰度值；