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一种图像亮度统计方法及成像设备

阅读:866发布:2020-05-08

专利汇可以提供一种图像亮度统计方法及成像设备专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 提供了一种图像 亮度 统计方法及成像设备,涉及 图像处理 技术领域。方法包括:获得待处理图像的 像素 值的位宽和 硬件 设备的 块 随机 存储器 进行亮度直方图统计的最大可承受位宽;根据待处理图像的像素值的位宽,将待处理图像的每个像素数据划分为多组像素数据,使得每组像素数据的位宽小于等于最大可承受位宽;根据各像素数据中相同组别的像素数据进行亮度直方图统计,得到每一组别对应的亮度直方图分量;根据各组别对应的亮度直方图分量,以及待处理图像的像素数,确定各组别对应的亮度评估值分量;根据各亮度评估值分量,确定待处理图像的亮度评估值。本发明对于高比特位宽的图像可便捷的进行亮度统计,得到亮度评估值。,下面是一种图像亮度统计方法及成像设备专利的具体信息内容。

1.一种图像亮度统计方法,其特征在于,包括:
获得待处理图像的像素值的位宽和硬件设备的随机存储器进行亮度直方图统计的最大可承受位宽;
根据待处理图像的像素值的位宽,将待处理图像的每个像素数据划分为多组像素数据,使得每组像素数据的位宽小于等于所述最大可承受位宽;
根据各像素数据中相同组别的像素数据进行亮度直方图统计,得到每一组别对应的亮度直方图分量;
根据各组别对应的亮度直方图分量,以及待处理图像的像素数,确定各组别对应的亮度评估值分量;
根据各亮度评估值分量,确定所述待处理图像的亮度评估值。
2.根据权利要求1所述的图像亮度统计方法,其特征在于,所述根据待处理图像的像素值的位宽,将待处理图像的每个像素数据划分为多组像素数据,使得每组像素数据的位宽小于等于所述最大可承受位宽,包括:
根据待处理图像的像素值的位宽,将待处理图像的每个像素数据以组别顺序进行数据位截取,形成各组数据位能够组合成完整像素数据的各组像素数据;其中,每组像素数据的位宽小于等于所述最大可承受位宽,且各组像素数据的位宽之和等于所述待处理图像的像素值的位宽。
3.根据权利要求1所述的图像亮度统计方法,其特征在于,所述根据各像素数据中相同组别的像素数据进行亮度直方图统计,得到每一组别对应的亮度直方图分量,包括:
在一相同组别像素数据中,采用该组别的像素数据的可能取值作为块随机存储器的地址,统计该相同组别像素数据中的每个地址对应的像素点个数,形成该组别对应的亮度直方图分量;所述亮度直方图分量包括在每一像素数据的可能取值下包含的像素点个数。
4.根据权利要求1所述的图像亮度统计方法,其特征在于,所述根据各组别对应的亮度直方图分量,以及待处理图像的像素数,确定各组别对应的亮度评估值分量,包括:
根据一组别对应的亮度直方图分量,得到该组别中每一像素数据的可能取值下包含的像素点个数;
将每一像素数据的可能取值和与其对应的像素点个数进行相乘,并将相乘结果进行求和得到该组别对应的亮度累计值分量;
将该组别对应的亮度累计值分量除以待处理图像的像素数,得到该组别对应的亮度评估值分量。
5.根据权利要求1所述的图像亮度统计方法,其特征在于,所述根据各亮度评估值分量,确定所述待处理图像的亮度评估值,包括:
将各亮度评估值分量的二进制数采用各自对应的组别顺序进行拼接,形成拼接后的数据用于表示待处理图像的亮度评估值。
6.根据权利要求1所述的图像亮度统计方法,其特征在于,所述待处理图像的像素值的位宽为24比特;
所述将待处理图像的每个像素数据划分为多组像素数据,包括:
将待处理图像的每个像素数据以组别顺序进行数据位截取,形成3组8比特的像素数据。
7.根据权利要求1所述的图像亮度统计方法,其特征在于,所述将待处理图像的每个像素数据划分为多组像素数据,包括:
将待处理图像的每个像素数据以组别顺序对数据位平均截取,形成多组数据位相等的像素数据。
8.根据权利要求7所述的图像亮度统计方法,其特征在于,所述数据位的宽度为2的整数次幂比特。
9.根据权利要求1所述的图像亮度统计方法,其特征在于,所述待处理图像为高动态范围图像。
10.一种成像设备,其特征在于,包括:图像传感器图像处理器;
所述图像传感器,用于进行图像采集
所述图像处理器,用于获得根据图像采集得到的待处理图像,并获得待处理图像的像素值的位宽和硬件设备的块随机存储器进行亮度直方图统计的最大可承受位宽;根据待处理图像的像素值的位宽,将待处理图像的每个像素数据划分为多组像素数据,使得每组像素数据的位宽小于等于所述最大可承受位宽;根据各像素数据中相同组别的像素数据进行亮度直方图统计,得到每一组别对应的亮度直方图分量;根据各组别对应的亮度直方图分量,以及待处理图像的像素数,确定各组别对应的亮度评估值分量;根据各亮度评估值分量,确定所述待处理图像的亮度评估值。
11.根据权利要求10所述的成像设备,其特征在于,所述图像处理器,具体用于:
根据待处理图像的像素值的位宽,将待处理图像的每个像素数据以组别顺序进行数据位截取,形成各组数据位能够组合成完整像素数据的各组像素数据;其中,每组像素数据的位宽小于等于所述最大可承受位宽,且各组像素数据的位宽之和等于所述待处理图像的像素值的位宽。
12.根据权利要求10所述的成像设备,其特征在于,所述图像处理器,具体用于:
在一相同组别像素数据中,采用该组别的像素数据的可能取值作为块随机存储器的地址,统计该相同组别像素数据中的每个地址对应的像素点个数,形成该组别对应的亮度直方图分量;所述亮度直方图分量包括在每一像素数据的可能取值下包含的像素点个数。
13.根据权利要求10所述的成像设备,其特征在于,所述图像处理器,具体用于:
根据一组别对应的亮度直方图分量,得到该组别中每一像素数据的可能取值下包含的像素点个数;
将每一像素数据的可能取值和与其对应的像素点个数进行相乘,并将相乘结果进行求和得到该组别对应的亮度累计值分量;
将该组别对应的亮度累计值分量除以待处理图像的像素数,得到该组别对应的亮度评估值分量。
14.根据权利要求10所述的成像设备,其特征在于,所述图像处理器,具体用于:
将各亮度评估值分量的二进制数采用各自对应的组别顺序进行拼接,形成拼接后的数据用于表示待处理图像的亮度评估值。
15.根据权利要求10所述的成像设备,其特征在于,所述待处理图像的像素值的位宽为
24比特;
所述图像处理器,具体用于:
将待处理图像的每个像素数据以组别顺序进行数据位截取,形成3组8比特的像素数据。
16.根据权利要求10所述的成像设备,其特征在于,所述图像处理器,具体用于:
将待处理图像的每个像素数据以组别顺序对数据位平均截取,形成多组数据位相等的像素数据。
17.根据权利要求16所述的成像设备,其特征在于,所述数据位的宽度为2的整数次幂比特。
18.根据权利要求10所述的成像设备,其特征在于,所述图像处理器为现场可编程阵列。
19.根据权利要求10所述的成像设备,其特征在于,所述待处理图像为高动态范围图像。
20.根据权利要求19所述的成像设备,其特征在于,所述图像传感器,具体用于进行图像采集,得到原始图像数据,将所述原始图像数据进行合成得到高动态范围图像;
所述图像处理器,用于从所述图像传感器获得所述高动态范围图像。
21.根据权利要求19所述的成像设备,其特征在于,所述图像传感器,具体用于进行图像采集,得到原始图像数据;
所述图像处理器,用于从所述图像传感器获得原始图像数据,并将所述原始图像数据进行合成得到高动态范围图像。
22.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现权利要求1至9任一项所述的图像亮度统计方法。

说明书全文

一种图像亮度统计方法及成像设备

技术领域

[0001] 本发明涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种图像亮度统计方法及成像设备。

背景技术

[0002] 目前,随着智能工业,机器人避障,即时定位与地图构建及无人驾驶技术的发展,摄像头在这些领域内被大量使用。当前的摄像头主要依靠图像传感器来获取图像信息,而动态范围是摄像头的一项重要指标,目前很多厂商的图像传感器都支持多级曝光方式来获取高动态范围(High-Dynamic Range,简称HDR)的图像,目前的HDR图像的动态范围可以达到120db。越高的动态范围意味着获得图像细节的能越强。因此为了能够获得HDR图像,需要对图像传感器的曝光时间和增益大小进行准确控制。而控制图像传感器曝光时间和增益的前提是能够准确统计出当前HDR图像的亮度。通常情况下,HDR图像每个像素值会占用较高比特的位宽,例如:16bit到24bit位宽。由于HDR图像每个像素值占用了较高比特位的位宽,而目前的硬件技术,如现场可编程阵列(FPGA,Field Programmable Gate Array)的处理能力有限,难以进行高比特位宽的图像(如HDR图像)的亮度统计。

发明内容

[0003] 本发明的实施例提供一种图像亮度统计方法及成像设备,以解决当前的FPGA等硬件的处理能力有限,难以进行高比特位宽的图像的亮度统计。
[0004] 为达到上述目的,本发明采用如下技术方案:
[0005] 一方面,本发明实施例提供一种图像亮度统计方法,包括:
[0006] 获得待处理图像的像素值的位宽和硬件设备的随机存储器进行亮度直方图统计的最大可承受位宽;
[0007] 根据待处理图像的像素值的位宽,将待处理图像的每个像素数据划分为多组像素数据,使得每组像素数据的位宽小于等于所述最大可承受位宽;
[0008] 根据各像素数据中相同组别的像素数据进行亮度直方图统计,得到每一组别对应的亮度直方图分量;
[0009] 根据各组别对应的亮度直方图分量,以及待处理图像的像素数,确定各组别对应的亮度评估值分量;
[0010] 根据各亮度评估值分量,确定所述待处理图像的亮度评估值。
[0011] 另一方面,本发明实施例还提供一种成像设备,包括:图像传感器和图像处理器;
[0012] 所述图像传感器,用于进行图像采集
[0013] 所述图像处理器,用于获得根据图像采集得到的待处理图像,并获得待处理图像的像素值的位宽和硬件设备的块随机存储器进行亮度直方图统计的最大可承受位宽;根据待处理图像的像素值的位宽,将待处理图像的每个像素数据划分为多组像素数据,使得每组像素数据的位宽小于等于所述最大可承受位宽;根据各像素数据中相同组别的像素数据进行亮度直方图统计,得到每一组别对应的亮度直方图分量;根据各组别对应的亮度直方图分量,以及待处理图像的像素数,确定各组别对应的亮度评估值分量;根据各亮度评估值分量,确定所述待处理图像的亮度评估值。
[0014] 再一方面,本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现上述的图像亮度统计方法。
[0015] 本发明实施例提供的一种图像亮度统计方法及成像设备,通过获得待处理图像的像素值的位宽和硬件设备的块随机存储器进行亮度直方图统计的最大可承受位宽,进而可以根据待处理图像的像素值的位宽,将待处理图像的每个像素数据划分为多组像素数据,使得每组像素数据的位宽小于等于最大可承受位宽;进而根据各像素数据中相同组别的像素数据进行亮度直方图统计,得到每一组别对应的亮度直方图分量;进而根据各组别对应的亮度直方图分量,以及待处理图像的像素数,确定各组别对应的亮度评估值分量;从而根据各亮度评估值分量,确定待处理图像的亮度评估值。本发明实施例对于高比特位宽的图像也可便捷的进行亮度统计,得到亮度评估值,而无需受到现有硬件设备的处理能力限制。附图说明
[0016] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0017] 图1为8bit图像的亮度直方图的示意图;
[0018] 图2为本发明实施例提供的一种图像亮度统计方法的流程图一;
[0019] 图3为本发明实施例提供的一种图像亮度统计方法的流程图二;
[0020] 图4(A)为A组对应的亮度直方图分量的示意图;
[0021] 图4(B)为B组对应的亮度直方图分量的示意图;
[0022] 图4(C)为C组对应的亮度直方图分量的示意图;
[0023] 图5为本发明实施例提供的一种成像设备的结构示意图。

具体实施方式

[0024] 下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
[0025] 为了便于理解本发明,下面对本发明所涉及的技术术语进行解释:
[0026] FPGA:现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array)。一种专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,简称ASIC)领域中的半定制电路。
[0027] Block RAM:块随机存取存储器(Block Random Access Memory)又称作“块随机存储器”,是FPGA内部的应用于构造数据高速缓冲存储器的一小块内存。
[0028] floor:向下取整数符号。
[0029] HDR:高动态范围(High-Dynamic Range)的图像。相比普通的图像,可以提供更多的动态范围和图像细节,根据不同的曝光时间的低动态范围(Low-Dynamic Range,简称LDR)图像,利用每个曝光时间相对应最佳细节的LDR图像来合成最终HDR图像,能够更好的反映出真实环境中的视觉效果。
[0030] 在实现本发明实施例的过程中,发明人发现现有技术中基于FPGA的图像亮度统计方法一般是对较低位宽(例如8bit、10bit或12bit)的图像先统计亮度直方图,然后再计算图像的亮度评估值。在亮度直方图的统计过程中,通常是使用FPGA内部的Block RAM在图像采集的同时来存储直方图数据,Block RAM可以简单的理解为一小块内存,通过输入地址和数据来控制存储,例如采用像素值作为Block RAM的地址,每当产生一个像素数据,就对以该像素数据的像素值为地址的Block RAM存储空间内的数值做加1操作,直至一图像采集完成后,亮度直方图也随之产生了。例如图1为一个8bit图像的亮度直方图,横坐标为各个像素值构成的地址(十进制表示为0至255,二进制表示为00000000至11111111),纵坐标为像素点的个数。在一帧图像中,各个地址的像素点的个数之和应等于该帧图像的像素点个数,例如一帧1920*1080的图像,则各个地址的像素点的个数之和为2073600。
[0031] 对于硬件设备,如FPGA,Block RAM资源有限并且十分宝贵,假设图像的像素值是xbit的位宽,那么Block RAM中的每个地址所能寻址的范围就是0~2x-1,对于分辨率为X*Y的图像来说,用来存储亮度直方图的Block RAM内每个地址需要存储N bits,N=floor12
(log2(X*Y))+1,例如x=12,X*Y为1920*1080,则N=21。则需要Block RAM的大小为2 *
21bits,即84Kbits,这对于大部分FPGA来说是可以承受的。但是对于HDR图像,图像的像素值为24bit位宽,在采用上述同样分辨率同样的直方图统计方法情况下,需要的Block RAM空间为224*21bits,也就是336Mbits,这对大部分FPGA来说几乎是不可实现的。因此如何进行像素值位宽较大的图像的亮度统计成为了一个亟待解决的问题。
[0032] 为了克服上述问题,如图2所示,本发明实施例提供一种图像亮度统计方法,包括:
[0033] 步骤101、获得待处理图像的像素值的位宽和硬件设备的块随机存储器进行亮度直方图统计的最大可承受位宽。
[0034] 步骤102、根据待处理图像的像素值的位宽,将待处理图像的每个像素数据划分为多组像素数据,使得每组像素数据的位宽小于等于该最大可承受位宽。
[0035] 步骤103、根据各像素数据中相同组别的像素数据进行亮度直方图统计,得到每一组别对应的亮度直方图分量。
[0036] 步骤104、根据各组别对应的亮度直方图分量,以及待处理图像的像素数,确定各组别对应的亮度评估值分量。
[0037] 步骤105、根据各亮度评估值分量,确定待处理图像的亮度评估值。
[0038] 可见,本发明实施例提供的一种图像亮度统计方法,对于高比特位宽的图像也可便捷的进行亮度统计,得到亮度评估值,而无需受到现有硬件设备的处理能力限制。
[0039] 为了使本领域的技术人员更了解本发明,下面列举一个更为详细的实施例,如图3所示,本发明实施例提供一种图像亮度统计方法,包括:
[0040] 步骤201、获得待处理图像的像素值的位宽和硬件设备的块随机存储器进行亮度直方图统计的最大可承受位宽。
[0041] 此处的待处理图像可以为高动态范围图像。该待处理图像的像素值的位宽可以为24bit、20bit或16bit,但不仅局限于此。此处的最大可承受位宽与不同的硬件设备处理性能有关,例如目前的FPGA在采用亮度直方图方式进行统计时,一般待处理图像的像素值的位宽不超过16bit,则对于该FPGA最大可承受位宽可以为16bit。需要说明的是,随着硬件技术的发展,该最大可承受位宽可不断提高,此处不局限于16bit、20bit和24bit等位宽。
[0042] 步骤202、根据待处理图像的像素值的位宽,将待处理图像的每个像素数据以组别顺序进行数据位截取,形成各组数据位能够组合成完整像素数据的各组像素数据;其中,每组像素数据的位宽小于等于所述最大可承受位宽,且各组像素数据的位宽之和等于所述待处理图像的像素值的位宽。
[0043] 需要说明的是,待处理图像中的每个像素点的像素数据是由一定位宽的数值组成的 ,例如一 24bit的 待处理图像 ,其 某一像素点的 像素数据可以是 :101100110011000100010000。
[0044] 此处,将每个像素数据均进行相同方式的分组,例如该最大可承受位宽为16bit,上述的24bit的待处理图像,可以采用多种方式进行分组,以对每个像素数据以组别顺序进行数据位截取:
[0045] 如将24bit分为10bit、10bit、4bit三组,以上述的某一像素点的像素数据为例,进行数据位截取的结果为:1011001100丨1100010001丨0000。
[0046] 又如将24bit分为5bit、5bit、5bit、5bit、4bit五组,以上述的某一像素点的像素数据为例,进行数据位截取的结果为:10110丨01100丨11000丨10001丨0000。
[0047] 又如将24bit分为6bit、6bit、6bit、6bit四组,以上述的某一像素点的像素数据为例,进行数据位截取的结果为:101100丨110011丨000100丨010000。
[0048] 此处,为了便于硬件设备,如FPGA的处理,以及后续的亮度直方图统计,使得亮度直方图的统计的过程可以复用,优选将待处理图像的每个像素数据以组别顺序对数据位平均截取,形成多组数据位相等的像素数据,并且数据位的宽度为2的整数次幂比特,例如待处理图像为HDR图像,其像素值的位宽为24比特,则可以将待处理图像的每个像素数据以组别顺序进行数据位截取,形成3组8比特的像素数据。以上述的某一像素点的像素数据为例,进行数据位截取的结果为:10110011丨00110001丨00010000。
[0049] 此处,设P为24比特位宽的待处理图像的某一像素的像素数据,而A、B、C分别为P的最高8比特,中间8比特和最低8比特,A代表图像高亮信息,B代表图像中等亮度信息,C代表图像较低亮度信息。则存在公式关系:P=A*216+B*28+C;即例如上述数据位截取的结果中,A为10110011,B为00110001,C为00010000;若A、B、C能够组合形成P,则A的10110011要左移16比特位,B的00110001要左移8比特位,C的00010000不移动。
[0050] 又例如待处理图像的像素值的位宽为20比特,则对于每个像素数据,可处理形成5组4比特的像素数据。又例如待处理的像素值的位宽为16比特,则对于每个像素数据,可处理形成2组8比特的像素数据,或者4组4比特的像素数据。其他待处理图像的像素值的位宽还可以有很多,进行数据位截取的方式也可以有很多,此处不再一一列举。
[0051] 可见,通过此处步骤202,可将高比特位宽的像素数据截取为几部分低比特位宽的像素数据,以便于后续步骤的处理。
[0052] 步骤203、在一相同组别像素数据中,采用该组别的像素数据的可能取值作为块随机存储器的地址,统计该相同组别像素数据中的每个地址对应的像素点个数,形成该组别对应的亮度直方图分量。
[0053] 其中,该亮度直方图分量包括在每一像素数据的可能取值下包含的像素点个数。
[0054] 其中,该组别的像素数据的可能取值与该组别的数据位的位宽相关,例如8比特位的一组像素数据,该组别的像素数据的可能取256个值,即0至28-1,即二进制表示为00000000至11111111,十进制表示为0至255。需要说明的是,该亮度直方图分量仅是一组别的像素数据构成的亮度直方图分量数据,并非原24比特位宽的待处理图像的真正亮度直方图,并且不可转换到真正的亮度直方图上。
[0055] 例如,对于一24比特位宽,分辨率为1920*1080的待处理图像,在得到3组8比特的像素数据后,如分别为A组、B组和C组,3组分别对应的亮度直方图分量可以如图4(A)、图4(B)和图4(C)所示,纵坐标为像素点的个数,横坐标为像素数据的可能取值。对于每一相同组别像素数据,可采用一个Block RAM来进行亮度直方图分量的统计,因此对于24比特位宽的HDR图像,仅采用3个Block RAM即可实现亮度直方图分量的统计,与普通的8比特位宽的图像相比,Block RAM资源占用仅仅是3倍关系,计算复杂度相对较低。
[0056] 步骤204、根据一组别对应的亮度直方图分量,得到该组别中每一像素数据的可能取值下包含的像素点个数。
[0057] 具体的,在得到每一像素数据时,将以该像素数据对应的取值为地址的Block RAM存储空间内的数值做加1操作,从而最终能够得到每一像素数据的可能取值下包含的像素点个数。
[0058] 步骤205、将每一像素数据的可能取值和与其对应的像素点个数进行相乘,并将相乘结果进行求和得到该组别对应的亮度累计值分量。
[0059] 步骤206、将该组别对应的亮度累计值分量除以待处理图像的像素数,得到该组别对应的亮度评估值分量。
[0060] 对于上述步骤205至步骤206,例如上述24比特位宽的待处理图像,其中的各像素数据的数据位被截取为3组8比特的像素数据,分别为A、B和C。则A组对应的亮度评估值分量为Lum_A,B组对应的亮度评估值分量为Lum_B,C组对应的亮度评估值分量为Lum_C。则有:
[0061]
[0062]
[0063]
[0064] 其中,Hist_A[i]表示A组中像素数据的可能取值i下包含的像素点个数;Hist_B[i]表示B组中像素数据的可能取值i下包含的像素点个数;;Hist_C[i]表示C组中像素数据的可能取值i下包含的像素点个数;Width*Height表示待处理图像的像素数,即例如待处理图像为分辨率为1920*1080,则其像素数为1920*1080=2073600个。
[0065] 步骤207、将各亮度评估值分量的二进制数采用各自对应的组别顺序进行拼接,形成拼接后的数据用于表示待处理图像的亮度评估值。
[0066] 例如上述的A组对应的亮度评估值分量为Lum_A,B组对应的亮度评估值分量为Lum_B,C组对应的亮度评估值分量为Lum_C,例如Lum_A=128,Lum_B=100,Lum_C=66,则二进制数表示为Lum_A=10000000,Lum_B=01100100,Lum_C=01000010;则由于组别顺序为A、B、C,将二进制数拼接后为100000000110010001000010,其十进制数为8414274,即可以表示待处理图像的亮度评估值。对于待处理图像的亮度评估值,也可采用如下公式求得,例如待处理图像的亮度评估值为Lum,则有Lum=Lum_A*216+Lum_B*28+Lum_C,即得到Lum为8414274。
[0067] 对应于上述图2和图3所示的方法实施例,如图5所示,本发明实施例还提供一种成像设备30,包括:图像传感器31和图像处理器32。
[0068] 该图像传感器31,用于进行图像采集。
[0069] 该图像处理器32,用于获得根据图像采集得到的待处理图像,并获得待处理图像的像素值的位宽和硬件设备的块随机存储器进行亮度直方图统计的最大可承受位宽;根据待处理图像的像素值的位宽,将待处理图像的每个像素数据划分为多组像素数据,使得每组像素数据的位宽小于等于所述最大可承受位宽;根据各像素数据中相同组别的像素数据进行亮度直方图统计,得到每一组别对应的亮度直方图分量;根据各组别对应的亮度直方图分量,以及待处理图像的像素数,确定各组别对应的亮度评估值分量;根据各亮度评估值分量,确定所述待处理图像的亮度评估值。
[0070] 另外,该图像处理器32,具体用于:
[0071] 根据待处理图像的像素值的位宽,将待处理图像的每个像素数据以组别顺序进行数据位截取,形成各组数据位能够组合成完整像素数据的各组像素数据;其中,每组像素数据的位宽小于等于所述最大可承受位宽,且各组像素数据的位宽之和等于所述待处理图像的像素值的位宽。
[0072] 另外,该图像处理器32,具体用于:
[0073] 在一相同组别像素数据中,采用该组别的像素数据的可能取值作为块随机存储器的地址,统计该相同组别像素数据中的每个地址对应的像素点个数,形成该组别对应的亮度直方图分量;所述亮度直方图分量包括在每一像素数据的可能取值下包含的像素点个数。
[0074] 此外,该图像处理器32,具体用于:
[0075] 根据一组别对应的亮度直方图分量,得到该组别中每一像素数据的可能取值下包含的像素点个数。
[0076] 将每一像素数据的可能取值和与其对应的像素点个数进行相乘,并将相乘结果进行求和得到该组别对应的亮度累计值分量。
[0077] 将该组别对应的亮度累计值分量除以待处理图像的像素数,得到该组别对应的亮度评估值分量。
[0078] 另外,该图像处理器32,具体用于:
[0079] 将各亮度评估值分量的二进制数采用各自对应的组别顺序进行拼接,形成拼接后的数据用于表示待处理图像的亮度评估值。
[0080] 此外,该待处理图像的像素值的位宽可以为24比特。
[0081] 该图像处理器32,具体用于:
[0082] 将待处理图像的每个像素数据以组别顺序进行数据位截取,形成3组8比特的像素数据。
[0083] 另外,该图像处理器32,具体用于:
[0084] 将待处理图像的每个像素数据以组别顺序对数据位平均截取,形成多组数据位相等的像素数据。
[0085] 此外,该数据位的宽度为2的整数次幂比特。
[0086] 另外,图像处理器32可以为现场可编程门阵列。
[0087] 该待处理图像可以为高动态范围图像。
[0088] 此外,该图像传感器31,具体可以进行图像采集,得到原始图像数据,将原始图像数据进行合成得到高动态范围图像。
[0089] 该图像处理器32,可以从图像传感器获得高动态范围图像。
[0090] 或者,该图像传感器31,具体可以进行图像采集,得到原始图像数据。
[0091] 而该图像处理器32,具体可以从图像传感器获得原始图像数据,并将原始图像数据进行合成得到高动态范围图像。
[0092] 另外,本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现上述图2和图3所对应的图像亮度统计方法。
[0093] 综上所述,本发明实施例提供的一种图像亮度统计方法及成像设备,通过获得待处理图像的像素值的位宽和硬件设备的块随机存储器进行亮度直方图统计的最大可承受位宽,进而可以根据待处理图像的像素值的位宽,将待处理图像的每个像素数据划分为多组像素数据,使得每组像素数据的位宽小于等于最大可承受位宽;进而根据各像素数据中相同组别的像素数据进行亮度直方图统计,得到每一组别对应的亮度直方图分量;进而根据各组别对应的亮度直方图分量,以及待处理图像的像素数,确定各组别对应的亮度评估值分量;从而根据各亮度评估值分量,确定待处理图像的亮度评估值。本发明实施例对于高比特位宽的图像也可便捷的进行亮度统计,得到亮度评估值,而无需受到现有硬件设备的处理能力限制。并且,本发明实施例提供的图像亮度统计方法的实施方式简单,容易通过硬件描述语言(Hardware Description Language,简称HDL)语言来实现,例如Verilog HDL语言或VHDL语言(超高速集成电路硬件描述语言,Very-High-Speed Integrated Circuit Hardware Description Language)。
[0094] 本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0095] 本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0096] 这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0097] 这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0098] 本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
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