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        智慧教育場景圖像采集曝光過度的修正方法

        2022-05-30 12:09:53金立平王鵬
        電子產(chǎn)品世界 2022年8期
        關鍵詞:正態(tài)分布人臉識別亮度

        金立平 王鵬

        摘 要:本文對智慧教育的發(fā)展、特殊性及圖像采集設備自動曝光缺陷進行簡單的分析,并提出解決場景多個物體亮度差異過大時采用二次曝光的方式來修正圖像信息,重點詳細闡述了如何結合使用HSL模型、正態(tài)分布模型及人臉識別算法來進行二次曝光時間的計算,完成過曝場景圖像修正的目的。

        關鍵詞:智慧教育;圖像修正

        1 背景

        隨著視頻采集顯示技術和網(wǎng)絡傳輸技術的發(fā)展,越來越多的領域開始引入相關技術進行賦能,例如智慧制造、遠程會議等等。教育領域也開始引入智慧教育的理念,使用智慧教育系統(tǒng)進行輔助教學。2021年,“十四五”規(guī)劃綱要實施開局之年,智慧教育場景推廣正式開始,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,視頻采集設備和顯示設備的引入是極為關鍵的一環(huán)。視頻采集設備負責記錄教學系統(tǒng),視頻顯示設備負責教學現(xiàn)場中教學材料的呈現(xiàn)和遠程現(xiàn)場的教學內(nèi)容的展示,均為不可缺少的設備。

        鑒于使用場景的特殊性,教室場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內(nèi)容,也是重要的拍攝物體之一。在拍攝過程中,攝像機的曝光參數(shù)是影響圖像明暗的關鍵參數(shù)?;咀詣悠毓馑惴橛嬎闩臄z圖像所有像素點的平均亮度值,根據(jù)平均亮度值來進行曝光控制[2]。這種算法過于簡單,在復雜的場景效果不佳。行內(nèi)也提出了其他算法去優(yōu)化計算過程,但是仍然無法對特殊場景進行有效的曝光控制[3]。

        因此目前市面上的自動曝光算法并不適用于內(nèi)含亮度差異過大的拍攝物體的智慧教育場景。在教室亮度不高且顯示屏設備亮度過高時,攝像機以人物為基準調(diào)整自動曝光時間時,拍攝圖像的顯示屏部分會過度曝光。目前使用中低成本的攝像機由于傳感器性能的不足,無法將同一場景下,亮度差異過大的拍攝對象良好的記錄在同一畫面中,因此需要一種易于操作且能實時解決這一問題的方法。本文將闡述一種方案,通過軟件算法計算實時解決這一問題。

        2 系統(tǒng)方案的實現(xiàn)

        2.1 方案的結構

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

        本方案分為四個功能模塊,分別為圖像采集模塊,人臉識別模塊,亮度計算模塊和圖像拼合模塊。圖像采集模塊負責攝像機的圖像采集,包括傳感器圖像采集功能、ISP功能,是攝像機的基本功能,采集的第一次曝光圖像用于人臉識別和亮度計算,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。人臉識別模塊已有一些公開算法,這些公開算法可滿足本方案對于人臉識別的需求,因此本文不再進行贅述。亮度計算模塊通過在HSL色彩模型中分析過曝圖像信息,計算出第二次曝光時間,反饋到圖像采集模塊,進行二次曝光。圖像拼合模塊負責將兩次曝光的圖像拼合在一起,最終輸出修正過的圖像。

        2.2 方案實現(xiàn)詳述

        2.2.1 缺陷判定

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

        2.2.2 基于人臉識別計算二次曝光時間

        將圖像數(shù)據(jù)交付到人臉識別模塊,通過人臉識別獲取人像目標區(qū)域,即教師和學生圖像區(qū)域,區(qū)域數(shù)量為N,人像目標區(qū)域的亮度值為隊列ROI[N]。ROI隊列中每個人像識別區(qū)域,大部分圖像像素均為有效數(shù)據(jù),但也包含少量過曝或過暗的背景或邊緣像素。本方案采用正態(tài)分布模型減少冗余數(shù)據(jù)。由于正態(tài)分布模型的特性,有很多隨機變量的概率分布的生產(chǎn)與科學實驗中,都使用正態(tài)分布模型來進行分析。將亮度值隊列放入正態(tài)分布模型當中進行處理。

        將ROI隊列中的隊頭數(shù)據(jù)進行處理。從單個識別區(qū)域內(nèi)獲得所有像素的亮度值,獲取亮度值數(shù)組ROI_L[n],n為所有識別區(qū)域內(nèi)的像素總數(shù)。該數(shù)組符合近似正態(tài)分布的模型,如圖2所示,其中p為單個亮度值L的像素數(shù)量,為方便統(tǒng)計,L取小數(shù)點后三位。

        3 結語

        該方案可以實現(xiàn)在教育場景或視頻會議等這種亮度差異過大的場景中,通過二次曝光拍攝獲取到圖像信息完整的場景視頻流。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,再進行二次曝光時間的計算,與目前常用的卷積法修復方案來說,極大的減少了計算復雜度和處理時間,滿足了實時處理的要求,能更廣泛的運用到中低成本的場景拍攝系統(tǒng)中。

        參考文獻:

        [1] 2021年智慧教育??瘓蟮辣P點—在這里,探尋教育的無限可能[N/OL].中國教育報,2022,(1):19.

        [2] 付謹學,吳曉霞,陳洪波,等.曝光控制方法、裝置、終端設備及存儲介質(zhì)[P].2020,(12):11.

        [3] 楊海濤,常義林,王靜,等.一種基于亮度直方圖的自動曝光控制方法[J].光學學報,2007,27(5):841.

        [4] 張勇,楊桂文,楊立瑞,等.一種HSL彩色空間下雙能X射線圖像顯示方法[P].2014,(10):15.

        [5] 胡曉潔.正態(tài)分布及其擴展綜述[J].數(shù)學學習與研究,2014(3): 92-94.

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