智慧教育場(chǎng)景圖像采集曝光過(guò)度的修正方法

摘要：本文對(duì)智慧教育的發(fā)展、特殊性及圖像采集設(shè)備自動(dòng)曝光缺陷進(jìn)行簡(jiǎn)單的分析，并提出解決場(chǎng)景多個(gè)物體亮度差異過(guò)大時(shí)采用二次曝光的方式來(lái)修正圖像信息，重點(diǎn)詳細(xì)闡述了如何結(jié)合使用HSL模型、正態(tài)分布模型及人臉識(shí)別算法來(lái)進(jìn)行二次曝光時(shí)間的計(jì)算，完成過(guò)曝場(chǎng)景圖像修正的目的。

關(guān)鍵詞：智慧教育；圖像修正

1 背景

隨著視頻采集顯示技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)的發(fā)展，越來(lái)越多的領(lǐng)域開(kāi)始引入相關(guān)技術(shù)進(jìn)行賦能，例如智慧制造、遠(yuǎn)程會(huì)議等等。教育領(lǐng)域也開(kāi)始引入智慧教育的理念，使用智慧教育系統(tǒng)進(jìn)行輔助教學(xué)。2021年，“十四五”規(guī)劃綱要實(shí)施開(kāi)局之年，智慧教育場(chǎng)景推廣正式開(kāi)始，并賦以了更加深刻的意義 ^[1]。智慧教育即引入信息化智能系統(tǒng)工具，為教育賦能，其中，視頻采集設(shè)備和顯示設(shè)備的引入是極為關(guān)鍵的一環(huán)。視頻采集設(shè)備負(fù)責(zé)記錄教學(xué)系統(tǒng)，視頻顯示設(shè)備負(fù)責(zé)教學(xué)現(xiàn)場(chǎng)中教學(xué)材料的呈 現(xiàn)和遠(yuǎn)程現(xiàn)場(chǎng)的教學(xué)內(nèi)容的展示，均為不可缺少的設(shè)備。

鑒于使用場(chǎng)景的特殊性，教室場(chǎng)景中不僅有人物作為拍攝物體，顯示屏上的信息承載著教學(xué)內(nèi)容，也是重要的拍攝物體之一。在拍攝過(guò)程中，攝像機(jī)的曝光參數(shù)是影響圖像明暗的關(guān)鍵參數(shù)?；咀詣?dòng)曝光算法為計(jì)算拍攝圖像所有像素點(diǎn)的平均亮度值，根據(jù)平均亮度值來(lái)進(jìn)行曝光控制 ^[2]。這種算法過(guò)于簡(jiǎn)單，在復(fù)雜的場(chǎng)景效果不佳。行內(nèi)也提出了其他算法去優(yōu)化計(jì)算過(guò)程，但是仍然無(wú)法對(duì)特殊場(chǎng)景進(jìn)行有效的曝光控制 ^[3]。

因此目前市面上的自動(dòng)曝光算法并不適用于內(nèi)含亮度差異過(guò)大的拍攝物體的智慧教育場(chǎng)景。在教室亮度不高且顯示屏設(shè)備亮度過(guò)高時(shí)，攝像機(jī)以人物為基準(zhǔn)調(diào)整自動(dòng)曝光時(shí)間時(shí)，拍攝圖像的顯示屏部分會(huì)過(guò)度曝光。目前使用中低成本的攝像機(jī)由于傳感器性能的不足，無(wú)法將同一場(chǎng)景下，亮度差異過(guò)大的拍攝對(duì)象良好的記錄在同一畫(huà)面中，因此需要一種易于操作且能實(shí)時(shí)解決這一問(wèn)題的方法。本文將闡述一種方案，通過(guò)軟件算法計(jì)算實(shí)時(shí)解決這一問(wèn)題。

2 系統(tǒng)方案的實(shí)現(xiàn)

2.1 方案的結(jié)構(gòu)

智慧系統(tǒng)中使用攝像機(jī)更注重信息記錄性，不側(cè)重與視頻的流暢性和畫(huà)面色彩的還原性?；谶@種需求，本方案提出一種基于人臉識(shí)別的亮度計(jì)算，通過(guò)降低幀率，以二次曝光的方式拼合圖像，解決拍攝同一場(chǎng)景下物體亮度差異過(guò)大的問(wèn)題。

本方案分為四個(gè)功能模塊，分別為圖像采集模塊，人臉識(shí)別模塊，亮度計(jì)算模塊和圖像拼合模塊。圖像采集模塊負(fù)責(zé)攝像機(jī)的圖像采集，包括傳感器圖像采集功能、ISP 功能，是攝像機(jī)的基本功能，采集的第一次曝光圖像用于人臉識(shí)別和亮度計(jì)算，然后采集第二次曝光圖像，兩次曝光圖像交付到圖像拼合模塊。人臉識(shí)別模塊已有一些公開(kāi)算法，這些公開(kāi)算法可滿足本方案對(duì)于人臉識(shí)別的需求，因此本文不再進(jìn)行贅述。亮度計(jì)算模塊通過(guò)在 HSL 色彩模型中分析過(guò)曝圖像信息，計(jì)算出第二次曝光時(shí)間，反饋到圖像采集模塊，進(jìn)行二次曝光。圖像拼合模塊負(fù)責(zé)將兩次曝光的圖像拼合在一起，最終輸出修正過(guò)的圖像。

2.2 方案實(shí)現(xiàn)詳述

2.2.1 缺陷判定

當(dāng)過(guò)曝像素比例大于 10% 時(shí)，認(rèn)為此幀圖像有大量信息因過(guò)曝而丟失，需要進(jìn)行修正，否則認(rèn)為此幀圖像正常，不需要進(jìn)行修正，可以直接輸出。同樣的，過(guò)曝像素的比例可以根據(jù)需要不同而變化，本文設(shè)定為 10%。

2.2.2 基于人臉識(shí)別計(jì)算二次曝光時(shí)間

3 結(jié)語(yǔ)

該方案可以實(shí)現(xiàn)在教育場(chǎng)景或視頻會(huì)議等這種亮度差異過(guò)大的場(chǎng)景中，通過(guò)二次曝光拍攝獲取到圖像信息完整的場(chǎng)景視頻流。該方案使用 HSL 模型統(tǒng)一了亮度的度量方式，放在正態(tài)分布模型中排除干擾信息，再進(jìn)行二次曝光時(shí)間的計(jì)算，與目前常用的卷積法修復(fù)方案來(lái)說(shuō)，極大的減少了計(jì)算復(fù)雜度和處理時(shí)間，滿足了實(shí)時(shí)處理的要求，能更廣泛的運(yùn)用到中低成本的場(chǎng)景拍攝系統(tǒng)中。

參考文獻(xiàn)：

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(注：本文轉(zhuǎn)載自《電子產(chǎn)品世界》雜志2022年8月期)