一種基于圖像多區域的變步長自動曝光算法

匡 艷，張振環，鄭裕林

(公安部第一研究所，北京 100048)

一種基于圖像多區域的變步長自動曝光算法

匡 艷，張振環，鄭裕林

(公安部第一研究所，北京 100048)

針對傳統自動曝光算法不能適應背光或正面強光等復雜光照環境，且在實時性和平滑性不能同時兼顧等方面的缺點，提出一種基于圖像多區域的變步長自動曝光算法。該算法將主體區域和背景區域進行分區，并對主體區域賦予更大的調整權重值來計算圖像平均亮度，最后根據平均亮度距離目標亮度的差值等級來調整曝光時間的變化步長。實驗結果表明，利用這種曝光方法在復雜光照環境下圖像主體區域也能得到很好地體現，且在光照強度不斷地變化時，圖像亮度也能快速平穩地接近理想亮度，具有很好的成像效果。

自動曝光；圖像多區域；變步長；主體區域；背景區域

自動曝光是通過控制進入攝像機成像系統曝光量從而使得圖像亮度穩定在目標亮度附近，實現圖像亮度最優化的過程，它是光學技術、微電子技術與數字信號處理技術相結合的技術[1]。進入成像系統的曝光量由場景光強、光圈大小及曝光時間決定。在自然情況下，場景光強由自然光決定，成像系統無法控制[2]，因此自動曝光算法可通過控制光圈大小及曝光時間來控制進入成像系統的曝光量，從而調整圖像亮度使其逼近目標亮度。

傳統的自動曝光算法采用整幅圖像的平均亮度為依據，判斷平均亮度和所需達到的目標亮度的差值，并按照固定步長調整光圈大小和曝光時間，使得拍攝時的曝光量達到一個合適的值，從而使得圖像亮度逼近目標亮度。利用該算法，當拍攝場景中目標區域與背景區域對比度較低的時候，圖像能得到比較好的重現，然而，在諸如逆光或者正面強光等復雜的光照情況下，由于主體與背景區域的對比度比較大，用傳統的自動曝光算法往往使感興趣的主體區域曝光不足或者過度曝光[3]，即使采用目前正廣泛使用的寬動態技術，在背景亮度和主體區域亮度差值超過動態范圍時，也不能達到理想的成像效果；另一方面，由于采用固定步長調整，對步長的設定存在一定的局限性，當設定步長較短時，能比較平滑的實現圖像亮度像目標亮度的逼近，但當圖像亮度和目標亮度差值過大時，亮度調整時間過長[4]，自動曝光算法在實時性上可能不能很好地滿足應用需求，當設定步長較長時，圖像亮度能快速逼近目標亮度，具有較好的實時性，但可能會造成調整時圖像亮度的抖動，影響視頻觀看效果。

為了解決傳統曝光算法存在的上述兩個不足，本文對傳統曝光算法進行了優化，形成了基于圖像多區域并變步長的算法，根據成像特點將主體區域和背景區域進行分區，并將主體區域賦予更大的調整權重值，且根據主體區域亮度距離目標亮度的差值等級來調整曝光時間或增益值的變化步長，實現了較好的自動曝光。該算法在背景亮度和主體區域亮度差值超過寬動態調整范圍時仍能使主體區域得到理想的曝光效果，且較之寬動態技術占用更少的系統資源。

1 自動曝光算法原理

1.1 自動曝光算法公式

曝光量是指在快門開啟的時間段內感光器件所感受的光通量的多少[5]。曝光量的大小，決定了外界光線在感光器件上照度的強弱和感光時間的長短。曝光量是指照度和時間的乘積。圖像亮度與曝光時間滿足線性關系，關系式可表示為

B=K×D×T

(1)

式中：K為系統系數；D為光圈孔徑大小；T為曝光時間；B為圖像亮度。當發現圖像亮度沒有達到理想亮度B0時，需要計算圖像亮度達到B0所需的光圈孔徑大小D0及曝光時間T0。此時B0，D0，T0也應滿足以下關系

B0=K×D0×T0

(2)

用關系式(2)除以關系式(1)，得到

B0/B=(D0×T0)/(D×T)

(3)

因此在自動曝光調整中，當光圈大小或曝光時間其中一項固定時，就可通過調整另一項使得亮度達到理想亮度B0。

1.2 自動曝光控制原理

自動曝光通用算法通常采用負反饋環路控制進入成像系統的光通量大小。通過當前視頻幀的平均亮度值和理想亮度值進行比較，而從預判出下一幀視頻圖像的光圈大小或曝光時間的調整值，使得圖像亮度逐步逼近理想亮度。由于光圈大小的調整對于亮度的影響高于曝光時間的調整，一般將光圈調整用于圖像亮度的粗調，而通過曝光時間的精確調整使得亮度值達到理想值。

圖1描述了自動曝光的控制過程。

圖1 自動曝光控制

由圖1可以看出，自動曝光算法包括圖像亮度統計和曝光調整算法兩部分。

通用的曝光算法中，對于圖像的亮度統計方法為對整幅圖像求亮度平均值，這種方法簡單易行，但由于在諸如逆光或者正面強光等的復雜光照情況下，由于圖像感興趣區域與背景的對比度較大，當背景占據圖像比例較大時，統計的平均亮度中背景亮度占據更大權重，根據該統計亮度進行的曝光調整會使背景亮度達到理想亮度，但會使圖像的感興趣主體區域過曝或曝光不足，影響成像效果；在曝光調整算法中，通用算法為將統計的圖像亮度均值和理想亮度值進行比較，當圖像平均亮度大于理想亮度時，將光圈大小或曝光時間減小一個步長，反之則將光圈大小或曝光時間增加一個步長，該方法的關鍵點在對步長的設置上，當設定步長較短時，能比較平滑地實現圖像亮度像目標亮度的逼近，但當圖像亮度和目標亮度差值過大時，亮度調整時間過長，自動曝光算法在實時性上不能很好地滿足應用需求，當設定步長較長時，圖像亮度能快速逼近理想亮度，具有較好的實時性，但可能會造成調整過程中圖像亮度值在理想值附件上下抖動，造成多幀連續視頻畫面忽亮忽暗的現象，影響觀看效果。

2 基于圖像多區域的變步長自動曝光算法

算法分為兩個部分：圖像分區域亮度統計、變步長曝光調整。算法流程如圖2所示。

圖2 算法流程

2.1 圖像分區域亮度統計

1幅視頻圖像分為感興趣的主體區域及非感興趣的背景區域[6]，在本算法中，可根據監控區域的不同環境手動設置圖像分區，將需要監控的主體設置為感興趣區域，其他區域設為背景區域。圖3為對1幅圖像進行分區的示例圖。

圖3 圖像分區示例圖

該圖是在強背景光的光照環境下拍攝形成，將較暗的中心區域設為感興趣區域，其余為背景區域。

算法對感興趣區域和背景區域賦予不同的權重值a和b，a和b之和為1。分別求感興趣區域的平均亮度BV1和背景區域的平均亮度BV2，然后計算感興趣區域和背景區域的平均亮度差值ΔBV，計算公式如下

(4)

根據平均亮度差值ΔBV來確定權重系數a和b的值。對權重系數和平均亮度差值之間的換算關系進行實現，采用如圖4所示圖像主體分配權重的曲線在優化圖像曝光效果的同時可以保證自動曝光控制的穩健性，在過曝光和欠曝光的情況下都能自動調節曝光時間得到理想的成像效果。

圖4 權重系數和平均亮度差值之間的關系曲線

圖5 曝光調整算法流程

根據各個區域的權重系數及平均亮度，即可計算出整幅圖像的平均亮度。整幅圖像的平均亮度計算公式如下

BV=a×BV1+b×BV2

(5)

式中：BV為利用該算法計算出的整幅圖像亮度，因為a和b之和為1，所以式(5)可表示如下

BV=a×BV1+(1-a)×BV2

(6)

2.2 變步長曝光調整算法

在對圖像平均亮度進行統計后，即可根據圖像平均亮度對成像系統曝光參數進行調整，使圖像亮度逐漸接近理想亮度。在曝光調整算法中，采用光圈優先的調整算法，即先調整光圈大小，再調整曝光時間。由于光圈調整范圍較小，因此對光圈的調整步長為固定值，算法主要對曝光時間進行變步長調整。

本成像系統使用的傳感器曝光時間T的調整范圍為

0≤T≤1(V)-2(H)

(7)

式中：V表示圖像幀；H表示行。本系統一幀圖像為1 122行，因此最大曝光時間為1 120行，最小曝光時間為0行。算法將曝光時間調整步長設為7個等級。經過測試調整，平均亮度和理想亮度差值絕對值ΔB和曝光調整步長之間的關系如表1所示。

表1 亮度差值和調整步長對應表

ΔB步長ΔB<801(H)80<ΔB<1505(H)150<ΔB<40010(H)400<ΔB<80030(H)800<ΔB<120050(H)1200<ΔB<160070(H)1600<ΔB100(H)

通過設置多個調整步長，當平均亮度和理想亮度差值較大時，可使平均亮度快速接近理想亮度，同時通過小步長的控制，可實現亮度的平滑調整，避免出現圖像亮度的抖動現象。

算法實現流程如圖5所示。

3 實驗結果

在明暗對比度強烈的場景下分別獲取采用普通自動曝光算法和基于圖像多區域的變步長自動曝光算法進行亮度調整后的圖片，其對比效果如圖6所示。

圖6 普通自動曝光算法和基于圖像多區域的變步長曝光算法效果對比圖

圖6a為采用普通自動曝光算法在強背景光照下進行亮度調整后的成像效果圖，由于圖像背景區域過亮，因此在進行亮度調整后，會使圖像主體區域曝光不足，從而使得圖像主體區域細節無法體現。

圖6b為采用基于圖像多區域的變步長曝光算法在同樣光照條件下進行亮度調整后的效果圖，由于該算法加重了主體區域的亮度權重，因此圖像主體區域的平均亮度基本決定了整幅畫面的平均亮度，因此在進行亮度調整后，圖像主體區域亮度接近理想亮度，圖像細節仍能夠得到很好的體現。

在曝光速度上，傳統自動曝光算法在暗光情況下達到曝光強度范圍所需的平均幀數為15，而基于圖像多區域的變步長曝光算法在相同光照環境下達到曝光強度范圍所需的平均幀數為4，傳統自動曝光算法在強光情況下達到曝光強度范圍所需的平均幀數為10，而基于圖像多區域的變步長曝光算法在強光情況下達到曝光強度范圍所需的平均幀數為4。

由以上實驗結果可知，提出的算法能夠在復雜光照環境下使圖像主體區域得到很好地體現，且快速地將曝光時間調整到適當的值，而實現圖像快速、正確地曝光，并能夠修正在傳統曝光算法中出現的圖像抖動。對光強變化劇烈的情況下進行實際驗證，圖像曝光效果令人滿意。

4 結論

本文提出了一種基于多區域的變步長自動曝光算法，該算法對通用的自動曝光算法進行了優化，從而解決了通用曝光算法存在的不足。利用對圖像進行分區計算平均亮度，降低了背景區域在加權均值中的重要性，有效避免了在復雜光照條件下主體區域曝光不足或過曝的情況，在自動曝光調整過程中，通過變步長的曝光時間調整，使得圖像亮度能夠快速平滑地逼近理想亮度。通過實際測試表明，利用該自動曝光算法，即使在復雜光照環境下，能使圖像亮度快速接近于理想亮度，不會出現調整過程中常見的亮度震蕩現象，且在逆光或正面強光的復雜環境中，圖像主體區域也能得到很好的體現。相比較目前廣泛使用的寬動態技術，該算法在背景亮度和主體區域亮度差值超過寬動態調整范圍時，仍能使主體區域得到理想的曝光效果，且占用更少的系統資源。

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[2] 閔武國.CCD成像電子學系統自動曝光和自動增益研究[D].大連：大連海事大學，2010.

[3] 楊作廷，阮萍，翟波.基于圖像熵的高動態范圍場景的自動曝光算法[J].光子學報， 2013，42(6)：742-746.

[4] 戈志偉，姚素英，徐江濤，等.一種應用于CMOS 圖像傳感器的快速自動曝光控制方法[J].天津大學學報，2010，43(10)：854-859.

[5] 戈志偉，姚素英，徐江濤，等.一種基于圖像分區的自動曝光算法[J].天津大學學報，2010，43(10)：854-859.

[6] 楊搖鑌，王延長，李培弘，等.數字攝像機的高動態范圍曝光算法及實現[J].傳感技術學報，2011，24(1)：68-72.

匡 艷，女，工程師，主研領域為智能信息處理、圖像處理與應用；

張振環，女，工程師，主研領域為智能信息處理、圖像處理與應用；

鄭裕林，副研究員，主研領域為智能信息處理、圖像處理與應用。

責任編輯：時 雯

Auto Exposure Algorithm Using Image Subregion and Variable Step Size

KUANG Yan，ZHANG Zhenhuan，ZHENG Yulin

(FirstResearchInstituteoftheMinistryofPublicSecurityofPRC，Beijing100048，China)

Point at the question of the common algorithm can’t suit for complex light condition such as backlight or front light， and real time and smooth are can’t gave consideration at the same time，an auto exposure algorithm using image subregion and variable step size is given in the paper. The image is partitioned with the subject and background area， and the subject area is gave the more weight， and the step size is also adjusted according to the difference between the average brightness and the real brightness. The actual test results prove that the algorithm can get the perfect image in the complex light condition， as well as close to real brightness speedy and smoothly when the intensity of illumination changed.

auto exposure；image subregion；variable step；subject area；background area

TP391.72

A

10.16280/j.videoe.2015.19.007

2015-03-27

【本文獻信息】匡艷，張振環，鄭裕林.一種基于圖像多區域的變步長自動曝光算法[J].電視技術,2015，39(19).