Кирилл Дмитриевич Бессонов, Кирилл Константинович Томчук

 ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения» (ГУАП) (Санкт-Петербург, Россия)

 bessonovkirill1997@ya.ru,  tomchuk@guap.ru

Постановка проблемы. При использовании видеокамеры в среде с изменяющейся во времени освещенностью соответствующим образом изменяется и яркость изображения на экране оператора и в сохраняемой записи, что приводит к потерям существенных деталей видеоизображения, невосполнимым за счет цифровой постобработки. 

Цель. Разработать алгоритм автоматической подстройки яркости серии кадров, поступающих с видеокамеры на экран оператора или в записывающее устройство, на основе аппроксимации функции яркости изображения в зависимости от двух доступных для регулировки параметров камеры: накопления (экспозиции) и коэффициента усиления видеосигнала.

Результаты. Установлено, что форма трехмерной функции средней яркости изображения от экспозиции и коэффициента усиления видеосигнала зависит от уровня внешней освещенности. Показано, что зависимость яркости кадра от значения  коэффициента усиления при фиксированной экспозиции носит экспоненциальный характер, в то время как при фиксированном усилении – близкий к линейному. Приведены результаты моделирования алгоритма авторегулировки яркости на основе линейной аппроксимации зависимости средней яркости изображения от значений коэффициента усиления и накопления. Предложенный алгоритм требует в среднем пять итераций обработки поступающих кадров для автоподстройки требуемых коэффициентов.

Практическая значимость. За счет высокой скорости адаптации предложенного алгоритма авторегулировки яркости изображения к условиям внешней освещенности полученные результаты представляют практический интерес для задач видеонаблюдения в условиях быстро изменяющейся внешней освещенности.

Бессонов К.Д., Томчук К.К. Авторегулировка параметров камеры на основе аппроксимированной функции  яркости изображения // Успехи современной радиоэлектроники. 2020. T. 74. № 11. С. 63–67. DOI:10.18127/j20700784-202011-11.

1. Kao W.C., Hsu C.C., Kao C.C., Chen S.H. Adaptive Exposure Control and Real-Time Image Fusion for Surveillance Systems // IEEE International Symposium on Circuits and Systems. 2007. № 1. P. 935–938.
2. Battiato S., Castorina A., Mancuso M. High dynamic range imaging for digital still camera: an overview // Journal of Electronic Imaging. 2003. № 3. P. 459–469. 
3. Mantiuk R., Krawczyk G., Myszkowski K., Seidel H. Perception-motivated High Dynamic Range Video Encoding // ACM Trans. Graphics. 2004. № 3. P. 733–741. 
4. Habili N., Lim C.C., Moini A. Segmentation of the Face and Hands in Sign Language Video Sequences Using Color and Motion Cues // IEEE Trans. Circuits and Systems for Video Technology. 2004. № 8. P. 1086–1097. 
5. Challapali K., Brodsky T., Lin Y.T., Yan Y. Real-Time Object Segmentation and Coding for Selective-Quality Video Communications // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. 2004. № 6. P. 813–824.
6. Kao W.C., Chen S.H., Sun T.H., Chiang T.Y. An Integrated Software Architecture for Real-Time Video and Audio Recording Systems // IEEE Trans. Consumer Electronics. 2005. № 3. P. 879–884.
7. Stark J.A. Adaptive Image Contrast Enhancement Using Generalizations of Histogram Equalization // IEEE Transactions on image processing. 2000. № 5. P. 889–896.
8. Zhihui G., Yuanbao G., Hongtao Y. Auto-Exposure Algorithm Based on Luminance Histogram and Region segmentation // Applied Mechanics and Materials. 2014. № 1. P. 2278–2282.
9. Matthews S., Al-Janabi K. Automatic Exposure Control (AEC) for EIS // Mullard space science laboratory. 2003. №MSSL/SLBEIS/SP027.02. P. 1–7.
10. Shian J., Fuh C.S. Automatic Exposure with Center/Focus Metering // Proceedings of Conference on Artificial Intelligence and Applications. 2005. № 1. P. 56.