Библиографическое описание:

Грицкевич И. Ю. Методы определения выдержки для светочувствительной матрицы видеокамеры // Молодой ученый. — 2016. — №17. — С. 1-4.



Светочувствительные материалы и электронные преобразователи света в электрические сигналы обладают ограниченной фотографической широтой и способны воспроизвести относительно узкий диапазон яркостей объекта съёмки. Поэтому, для правильного отображения всех участков снимаемой сцены необходимо точное дозирование количества света, получаемого светоприёмником [1].

Одним из способов является управление экспозицией, позволяющей сохранять основные элементы сцены на изображении [2]. Целью данной работы является исследование алгоритмов управления экспозицией с целью расширения динамического диапазона светочувствительной матрицы видеокамеры и разработка методики их сравнения.

1. Методы исследования

Для оценки алгоритмов управления экспозицией необходимо использовать объективные математические методы оценки качества изображения [3]. Наибольшее распространение получили два метода оценки времени экспозиции [4]:– по контрастности изображения и по яркости пикселей изображения.

Для реализации алгоритмов вычисления экспозиции нами был использован второй из перечисленных методов, так как в отличие от метода вычисления по контрастности он обеспечивает большую точность [5].

Оценка времени экспозиции по яркости пикселей изображения осуществляется путём сравнения эталонного изображения (изображения с оптимальной экспозицией и заданной освещённостью) с изображением, полученным при использовании предложенных алгоритмов. Метод заключается в следующем.

  1. Строится эталонное изображение с оптимальной экспозицией для заданной освещенности(оптимальные постоянные экспозиция устанавливаются вручную в эталоне).
  2. Cтроится функция преобразования освещенности пикселя в яркость пикселя

где I — освещенность пикселя, Т — время экспозиции.

  1. Учитывается ошибка преобразования освещенности в яркость пикселей.

Функция ошибки преобразования — разница между пикселями на изображении

Средняя ошибка преобразования освещенности к яркости пикселей изображения определяется выражением:

(1)

где i — номер пикселя, M — общее количество пикселей в кадре.

  1. Задается сцена следующей освещенности:

‒ равномерно освещённая сцена;

‒ сцена с различной освещённостью областей изображения [6].

2. Анализ алгоритмов управления экспозицией

В работе исследованы следующие два алгоритма управления экспозицией, использующие гистограмму яркости, построенную ранее: алгоритм с разбиением гистограммы на области с оценкой по максимальной и минимальной яркости в кадре; алгоритм с разбиением гистограммы на области с оценкой по трём параметрам гистограммы.

2.1. Алгоритм с разбиением гистограммы на области с оценкой по максимальной и минимальной яркости в кадре

Алгоритм с параметрами минимум и максимум базируется на разбиении гистограммы на шесть зон (рис.1), по которым производится управление экспозицией.

Рис.1. Разбиение гистограммы яркости изображения на зоны

Данный алгоритм использует следующие параметры гистограммы яркости изображения [7]: максимальное значение гистограммы яркости изображения — Вmax (5 % от числа пикселей в верхней части гистограммы); минимальное значение гистограммы яркости изображения — Вmin (5 % от числа пикселей в тёмной части гистограммы).

Предложенный алгоритм состоит из следующей последовательности действий.

1. Диапазон изменения яркости, например, для 8 битного сигнала [0, 255], разбивается на шесть зон с разными шагами экспозиции. 2. В зависимости от того, в какую зону попадают расчётные значения максимума Вmax и минимума Bmin, делается соответствующий шаг приближения к нужной экспозиции.

Приведены шаги работы автомата управления экспозицией исследуемого алгоритма [8].

1) Задается первоначальная экспозиция (экспозиция начала работы) и Tk — время вывода одного полного кадра. 2) Вычисляются Вmin и Вmax.3) Вычисляется текущая экспозиция и следующий шаг Тn+1 = Тn + ΔТ/2. 4) Проверяется условие попадания Вmin и Вmax в зону оптимальной яркости.

2) В зависимости от этого время экспозиции не изменяется или повторяются предыдущие пункты.

2.2 Алгоритм с разбиением гистограммы на области с оценкой по трём параметрам из гистограммы

По сравнению с предыдущим алгоритмом здесь добавляется дополнительно вычисляемый параметр — средняя яркость изображения.

Алгоритм состоит из следующих шагов: 1) Задается первоначальная экспозиция , где Tk — время одного кадра. Вычисляются Bmin, Bmax и Вср. 2) Вычисляется отношение значения средней яркости изображения Вср к теоретическому значению средней яркости (128 для 8-битового изображения). 3) Выставляется новое значение экспозиции путем умножения предыдущей экспозиции на полученный коэффициент. 4) Вычисляются значения Bmax и Bmin и вводится поправка экспозиции.Вычисляется текущий шаг экспозиции Тn+1 = Тn + ΔТ/2. 5)Проверяется условие попадания Вср в зону оптимальной яркости. По результатам проверки сохраняется текущая выдержка или следуют предыдущие шаги.

2.3. Сравнительный анализ вариантов управления экспозицией матриц

Рис.2 и 3, приведённые ниже, показывают преимущества и недостатки рассмотренных алгоритмов регулировки экспозиции.

Рис. 2. Пример отработки экспозиции двумя алгоритмами первой сцены

Рис. 3. Пример отработки экспозиции двумя алгоритмами второй сцены

В центре на рис. 7 и 8 изображён кадр с эталонной экспозицией, слева — кадр с экспозицией, установленной алгоритмом по двум параметрам: максимальной и минимальной яркости, справа — кадр с экспозицией, установленной алгоритмом по трем параметрам: средней яркости в кадре, максимальной и минимальной яркости.

3. Моделирование алгоритмов в Simulink

Путем моделирования в Simulink проведена оценка количества операций (времени затрачиваемого на обработку), необходимого для получения оптимального значения экспозиции, для следующих начальных условий: — изображение 8-бит;– время экспозиции Т = 100 мс;– яркость пиксела В = 30;– величина оптимальной яркости пикселя Вср = 128;

Рис.9 представляет результаты моделирования, где горизонтальная пунктирная линия показывает максимальное время обработки данных.

Рис.4. Зависимость изменения яркости в кадре (количества пикселей ниже определённой яркости) от шага экспозиции

Заключение

В работе проведён анализ алгоритмов управления экспозицией и разработана методика сравнения эффективности исследуемых алгоритмов. При проверке алгоритмов использовалась средаMATLAB.

Оба алгоритма дают удовлетворительный результат. Каждый из них имеет преимущества при определённых сюжетах. Для сцен с присутствием ярких объектов лучше подходит алгоритм с оценкой экспозиции по максимуму и минимуму яркости. В этом случае алгоритмом с оценкой по трём параметрам могут быть потеряны некоторые данные. В сценах с большим количеством деталей средних тонов лучше показал себя алгоритм управления экспозицией по трём параметрам (по средней, минимальной и максимальной яркости в кадре).

Литература:

  1. Г. Андерег, Н. Панфилов.Глава VIII. Экспонометрирование // Справочная книга кинолюбителя / Д. Н. Шемякин. — Л.,: «Лениздат», 1977. — С. 192–199. — 368 с
  2. Lukac R. Single-Sensor Imaging: Methods and Applications for Digital Cameras (Image Processing Series). Florida: CRC Press, 2009. 600 p.
  3. Cho M., Lee S., Nam B. D. Fast auto-exposure algorithm based on numerical analysis // Proc. SPIE 3650, Sensors, Cameras, and Applications for Digital Photography. 1999. Vol. 3650. P.93–99.
  4. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. М.: Изд.иностр.лит., 2011. 200 c.
  5. Nayar S. K. Computational cameras: redefining the image // IEEE Computer Magazine, Special Issue on Computational Photography. 2006. P.30–38.
  6. Kuthirummal S., Nayar S. K. Multiview Radial Catadioptric Imaging for Scene Capture // ACM Trans. on Graphics. 2006. P.916–923.
  7. Kang H. W. Space-time video montage // Proceedings of the 2006 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2006. P.1331–1338.
  8. Sunkavalli K. Factored time-lapse video. ACM Trans. Graph // Proceedings of SIGGRAPH. 2007. 26(3). P.101–111.

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle