专利名称：逆光检测设备及逆光检测方法
技术领域：
本发明涉及一种逆光检测设备及逆光检测方法，用于判断图像是否处于逆光状态。
背景技术：
在利用诸如数字照相机或射频摄像机的成像装置进行成像的过程中，在逆光拍摄的情况下，往往出现背景部分过亮而真正所关注的被摄物体即对象部分过暗的结果。逆光检测因而广泛地应用于数字照相机及摄像机等成像装置的智能场景识别及自动曝光控制等功能。非专禾Ij 文献 1 (Masayuki Murakami，and Nakaji Honda. An ExposureControl System of Video Cameras Based on Fuzzy Logic Using Color Information， Proceedings of the Fifth IEEE International Conference on Fuzzy Systems,1996.) 提出了一种逆光检测技术。其根据一般图像的特点，即主要的对象区域位于图像的中央下部，而背景区域位于图像的上部，而将图像屏幕的中央下部确定为主要对象区域，而将图像屏幕的上部确定为背景区域。计算主要对象区域和背景区域之间的主亮度差异，如果该差异大于某预定阈值，则判断图像屏幕处于逆光状态，否则判断为处于非逆光状态。非专利文献 2 (June-Sok Lee, You-Young Jung, Byung-Soo Kim, andSung-Jea Ko. An Advanced Video Camera System with Robust AF, AE, andAWB Control, IEEE Transactions on Consumer electronics, 2001.)提出了一种用于视频摄像机的自动逆光检测技术。其采用一个预定模板来决定主要对象区域和背景区域。当主要对象区域和背景区域之间的亮度差异较高时，确定图像处于逆光状态。美国专利5，339，163提出的逆光检测方法是首先在图像感测面的一部分上设置预定的检测区域；然后基于分别与该检测区域内外相对应的图像亮度级来测光；最后，基于测光结果来判断逆光状态。美国专利6，879，345提出的逆光检测方法是首先基于成像表面的划分设置检测框；然后检测每个所设置的检测框的亮度级；然后计算在从具有最低的所检测亮度级的检测框所检测的亮度级和从除具有最低的所检测亮度级的检测框之外的检测框所检测的亮度级的平均值之间的比率；最后，如果该比率等于或大于一个预定值，则判断图像处于逆光状态。此专利存在的问题是，亮度最低的区域不一定是对象区域，因而对于对象区域存在一定的误判可能性，以致逆光状态的判断也有一定程度的误判可能性。上述现有的逆光检测技术普遍存在的问题是，基于预定的对象区域和背景区域， 即无论图像具体情况如何，其对象区域和背景区域的划分是固定的，因而，如果真实的目标对象不存在于预定或模板的对象区域之中，则其逆光检测无法实施。或者，仅仅依据亮度来确定对象区域，可能误判对象区域，也严重影响逆光检测的性能。
发明内容
4
鉴于现有技术中存在的上述问题而作出本发明，本发明涉及图像处理和模式识别，提供了一种逆光检测设备及逆光检测方法，用于判断图像是否处于逆光状态。本发明的逆光检测设备及逆光检测方法能够用于诸如数字照相机、视频摄像机等等的成像设备，无需预先确定对象区域及背景区域，也即在没有固定不变的对象区域及背景区域的情况下， 自动检测逆光状态。本发明的实施例也不仅仅取决于亮度来确定对象区域。在本发明的实施例中，对象区域基于从聚焦位置开始的区域成长来自动定位。能够基于对象区域和背景区域之间的亮度差异来判断逆光状态。根据本发明的一个方面，提供一种用于判断图像是否处于逆光状态的逆光检测设备，包括像素值获取装置，用于获取图像中各个像素的像素值；聚焦位置确定装置，用于在图像中确定聚焦位置；对象区域确定装置，用于通过区域成长来从所述聚焦位置根据所述图像的像素值确定对象区域，以将图像划分为对象区域和背景区域；亮度差异计算装置， 用于计算所述对象区域和所述背景区域之间的亮度差异；以及逆光判断装置，用于根据所述亮度差异来判断所述图像是否处于逆光状态，以检测出处于逆光状态的图像。根据本发明的另一个方面，提供一种用于判断图像是否处于逆光状态的逆光检测方法，包括像素值获取步骤，获取图像中各个像素的像素值；聚焦位置确定步骤，在图像中确定聚焦位置；对象区域确定步骤，通过区域成长来从所述聚焦位置根据所述图像的像素值确定对象区域，以将图像划分为对象区域和背景区域；亮度差异计算步骤，计算所述对象区域和所述背景区域之间的亮度差异；以及逆光判断步骤，根据所述亮度差异来判断所述图像是否处于逆光状态，以检测出处于逆光状态的图像。此外，还可以在确定聚焦位置之前基于亮度直方图进行初步判断，对明显不是逆光的图像直接排除而不进行后续的处理，从而加快检测速度。根据本发明实施例的用于判断图像是否处于逆光状态的逆光检测设备及用于判断图像是否处于逆光状态的逆光检测方法，可以实施于各种成像设备以判断是否逆光，既可以在最终成像之前实施，也可以在对最终所成图像的后处理中实施。通过阅读结合附图考虑的以下本发明的优选实施例的详细描述，将更好地理解本发明的以上和其他目标、特征、优点和技术及工业重要性。
图1是示出按照本发明实施例的逆光检测设备的总体框图；图2是示出按照本发明实施例的聚焦位置确定装置的结构示意图；图3A和图IBB示出按照本发明实施例的对象区域确定装置将示例图像划分为对象区域和背景区域的示例，图3A示出示例图像，图:3B示出对图3A的示例图像进行划分的结果；图4是示出按照本发明实施例的初步判断装置的功能示意图；图5A和图5B示出逆光状态图像的亮度直方图的示例；图6A和图6B示出非逆光状态图像的亮度直方图的示例。
具体实施例方式下面结合
本发明的示例性实施例。
图1是示出按照本发明实施例的逆光检测设备的总体框图。按照本发明实施例的用于判断图像是否处于逆光状态的逆光检测设备包括像素值获取装置11，用于获取图像中各个像素的像素值；聚焦位置确定装置12，用于在图像中确定聚焦位置；对象区域确定装置13，用于通过区域成长来从所述聚焦位置根据所述图像的像素值确定对象区域，以将图像划分为对象区域和背景区域；亮度差异计算装置14，用于计算所述对象区域和所述背景区域之间的亮度差异；以及逆光判断装置15，用于根据所述亮度差异来判断所述图像是否处于逆光状态，以检测出处于逆光状态的图像。还可以考虑加入初步判断装置20来减轻处理负担，加快检测速度。按照本发明实施例的逆光检测设备可以处理诸如数字照相机、视频摄像机等等的成像设备所成的多级彩色图像，像素值获取装置11可以获得多级彩色图像的各个像素的四个信道的像素值，即相应像素的亮度信道值L、红色信道值R、绿色信道值G、蓝色信道值 B。R、G、B分别为红色、绿色、蓝色的亮度值，R、G、B、及L值均是现有的成像设备可以通过公知技术在图像捕获的过程中自动得到的。像素值获取装置11获取图像中各个像素的像素值的信号以用于后续的逆光检测过程。由于是为了逆光检测的目的，因此可以针对比成像设备最终所成的图像分辨率低的监视信号图像来进行处理，这样例如可以满足成像设备中实时处理的要求。低分辨率的监视信号图像可以由诸如照相机、摄像机的成像设备自动且直接地测量得到，现实中的例子例如数字照相机、摄像机在拍摄之前在液晶显示屏上所显示的图像，其分辨率低于上述成像设备在同等条件下所拍摄的图像。显然，本发明实施例也可以针对成像设备最终拍摄的图像来实施。图2是示出按照本发明实施例的聚焦位置确定装置的结构示意图。聚焦位置确定装置12包括人脸检测装置121，用于判断图像中是否有人脸，如果有人脸则检测出人脸区域，来作为聚焦位置；自动聚焦装置122，用于如果所述人脸检测装置判断图像中没有人脸，则执行自动聚焦过程，获得自动聚焦区域，来作为聚焦位置。人脸检测装置121利用已知的人脸检测技术可以获得人脸的位置和尺寸，既可以将所检测的人脸数量为0的图像判断为不存在人脸，也可以预先设置关于尺寸的阈值，所检测的人脸区域小于该阈值则忽略不计，如果再图像中所检测到的人脸区域均小于该阈值尺寸，则仍然判断为不存在人脸。人脸检测装置121可以利用多种现有的人脸检测技术来进行人脸的判断和检测，例如美国专利申请US 2008/0232693中所公开的人脸检测方法、非专利文献3 (Paul Viola, and Michael J.Jones. Robust Real-Time Face Detection，International Journal of Computer Vision，2004.)、非专禾Ij文献 4 (SZ Li，L Zhu，ZQZhang，A Blake, HJ Zhang，and Harry Shum. Statistical Learning of Multi-viewFace Detection， Proceedings of the 7th European Conference on Computer Vision，2002.)所公幵的人脸检测技术。如果人脸检测装置121判断图像中没有人脸，则将图像传送至自动聚焦装置122， 自动聚焦装置122对图像执行自动聚焦，获得自动聚焦区域。自动聚焦是现有的成像设备可以通过公知技术来进行的。对象区域确定装置13可以采用已知的区域成长算法在图像中定位出对象区域。 例如，对象区域确定装置13首先构建m行η列的矩阵M (m、n均为自然数)，矩阵M的尺寸与所处理的图像的尺寸相同，即，矩阵M中的各个元素分别对应于所处理的图像的各个像素。 矩阵M中的各个元素初始值设置为0。再构建一个与矩阵M大小相同的mXn的矩阵b，因而矩阵b中的各个元素也分别对应于所处理的图像的各个像素。根据聚焦位置确定装置12 的聚焦结果，将矩阵b中与图像中位于聚焦位置的像素相对应的元素初始设置为1，其它元素初始设置为0。然后执行区域成长过程。矩阵b中各个元素标记为b(x，y)，矩阵M中各个元素标记为M(x，y)，x和y分别为元素在矩阵中的行位置和列位置，x，y均为自然数。依次检查矩阵b中各个元素b(x，y)，如果b(x，y)值为1且M(x，y)值为0，则将M(x，y)的值设为1且将(x，y)作为种子点来开始进行向其相邻点的成长过程。设某种子点为(X(l，y。)，仅仅当满
足如下的公式⑴时，判断应将其与相邻点(Xi，Yi)融合，其中i为索引量，为1......8的
自然数。abs(G(Xi，yi)-G(x0, y0))+abs (R(xi yi)-R(x0, y0))+abs(B (xi Yi)-B (x0, y0)) < d......(1)其中d是预先确定的阈值，abs()表示绝对值，R()、G()、B()分别表示相应位置的像素的R、G、B信道值。当从某种子点的区域成长完成时，靠近该种子点且具有类似色彩表现的像素在矩阵M中被设置为1。在矩阵b中的所有元素均被检查完之后，对象区域确定装置13输出矩阵M作为对象区域定位的结果，其中值为1的元素对应的像素组成对象区域， 值为0的元素对应的像素组成背景区域。上述过程可以以如下所述的程序的方式来表示。步骤1.构建m*n矩阵M，其中元素值初始化为0 :M(i，j) = 0.步骤2.构建栈S,将其初始化为空栈.步骤3. χ = 0，y = 0.设置阈值d.步骤4. if(M(x，y) ==0 AND b(x, y) ==1)步骤4· 1Μ(χ，y) = 1·步骤4. 2S.push(x，y).步骤4. 3if S 为空，去步骤 5 ；否则(x0, y0) = S. pop () ·步骤4.4对于M(xq，y0)的相应像素b(xQ，yQ)，考虑其8个相邻像素b (Xi，Yi), (i =1..8),步骤4.4. IDiff = abs(G(Xi，yi)-G(x0, y0))+abs (R(xi yi)-R(x0, y0))+abs(B (xi Yi)-B (x0, y0))；步骤4. 4. 2if (Diff < d AND M(Xi, Yi) ==0)M (Xi, Yi) = 1 ； S. push (Xi, Yi).步骤4. 5去步骤4· 3.步骤5. χ = x+1.步骤 6. if χ > = m :x = 0，y = y+1.步骤7. if y > = n，退出；否则去步骤4.图3A和图:3B示出按照本发明实施例的对象区域确定装置将示例图像划分为对象区域和背景区域的示例，图3A示出示例图像，图:3B示出对图3A的示例图像进行划分的结果。图3A中矩形框中部分为聚焦位置，图:3B中白色部分为背景区域，黑色部分为对象区域。
亮度差异计算装置14计算所述对象区域和所述背景区域之间的亮度差异，如果所述对象区域和所述背景区域之间的亮度差异的值大于或者大于等于预定阈值，则所述逆光判断装置15判断所述图像处于逆光状态，或者说该图像为逆光图像，否则判断所述图像处于非逆光状态，或者说该图像为非逆光图像。作为对示例性实施例的进一步改进，可以如图1所示，在聚焦位置确定装置12进行定位聚焦位置的处理之前，利用初步判断装置20排除明显不处于逆光状态的图像，来加快检测速度。例如，初步判断装置20可以利用像素值获取装置11获取的图像中的各个像素的像素值中的亮度值，根据该图像的亮度直方图来将所述图像初步判断为候选逆光图像或非逆光图像，在将图像初步判断为候选逆光图像的情况下，将该图像输出至所述聚焦位置确定装置以进行后续的处理，在将图像初步判断为非逆光图像的情况下，所述逆光检测设备对该图像的处理终止。初步判断装置20通过利用多个已知处于逆光状态的样本图像及多个已知处于非逆光状态的样本图像进行训练而得到分类函数。图4是示出按照本发明实施例的初步判断装置的功能示意图，虚线左侧体现利用样本图像进行训练的过程，虚线右侧体现对要处理的图像进行测试处理的过程。在训练过程中，初步判断装置20在操作201中根据各个样本图像的亮度值分别提取各个图像的亮度直方图，例如，可能的亮度值范围可以是从0到1020，量化到16个亮度级。亮度直方图中 16个亮度级分别对应的像素数目初始值设为0。对于各个图像像素，其亮度值将落入16个亮度级之一，在此情况下，该亮度级对应的像素数目计数加1。遍历图像中各个像素，则得到对于该图像中所有像素所最终提取的亮度直方图，可以用来作为该图像的特征。图5A和图5B示出逆光状态图像的亮度直方图的示例。图6A和图6B示出非逆光状态图像的亮度直方图的示例。在各个亮度直方图中，横轴表示亮度级，纵轴表示一个示例图像中与各个亮度级相对应的像素数目，各个直方图仅仅作为例子而示出。从图5A和图 5B可以看出，在逆光图像的情况下，其亮度直方图通常在亮度级的两端分别具有峰值。而从图6A和图6B可以看出，在非逆光图像的情况下，其亮度直方图不具备上述逆光图像亮度直方图的特性。因而，在训练操作202中，分类器将学习到逆光图像和非逆光图像的亮度直方图的差别，而形成用于分类判断的分类函数。对分类器进行训练操作202以形成分类函数的意图在于，排除大部分明显是非逆光图像的情况，而保留候选逆光图像以进行后续处理。在本实施例中，可以采用公知的线性核支持向量机(SVM)技术来建立分类函数。SVM 是已知的算法，非专利文献 5(V. Vapnik，The Nature of Statistical Learning Theory, Springer-Verlag, NewYork, 1995.)对其有记载。在测试处理过程中，初步判断装置20对待处理的测试图像进行处理，在操作211 中提取测试图像的亮度直方图，作为该图像的特征。在初步判断操作212中利用训练得到的分类函数来对测试图像的亮度直方图特征进行计算，以初步判断该测试图像是否是逆光图像，由于是初步判断，因此在此可以将初步判断为逆光的图像称为候选逆光图像。如果初步判断为非逆光图像，则对该测试图像的处理终止；如果初步判断为候选逆光图像，则将该测试图像传送至聚焦位置确定装置12进行后续处理。具体地讲，根据支持向量机(SVM)方法，在训练过程中，已经标记的逆光图像和非逆光图像分别作为正样本和负样本。针对每个样本提取特征向量i为样本的索引量，
8i为自然数，特征向量例如为亮度直方图。假定采用了 P个正样本、q个负样本，总量k =
p+q，k、ρ、q为自然数，则得到特征向量集合F = {fj ,i = l......k，并且得到标记集合Y
={yj , i = l...k，其中yi是与特征向量&相对应的种类标记，按如下式⑵定义
(1如果fi表示正样本 ，。、 Vi = i...... \2)
Io如果fi表示负样本在训练操作202之前，先选择核函数K，在本实施例中，可以选择如式(3)所定义的线性核K(g, h) = g · h ......(3)S卩，对于g、h两个向量，核函数K求其内积。在训练操作中，根据SVM训练算法从特征向量集合F中挑选出ην个向量组成支持向量集合V= IvJ以用于确定分类函数，其中i为索引量，i = 1...IW，并且，根据该算法， 为每个向量Vi分配一个权重 。在测试处理过程中，在初步判断操作212中，针对待处理的测试图像的特征向量 ν(提取直方图操作211中所提取的亮度直方图)，可以采用如下式(4)定义的分类函数 fun()来对其进行判断fun(v) = Si1Ji Yi^i * K(vi,v) + b...... (4)其中，yi是与特征向量Vi相对应的种类标记，b是该SVM训练算法所计算的常数。采用线性核的情况下，上述分类函数可以按如下方式推导，得到公式(5)
Σ IlV
Yi * aj * K(Vi, ν) + b
i=i
Σ ην
Yi * ai * (Vi. ν) + b
i=i
Σ ην
((Yi * 3j * Vi) · ν) + b
=1
=(Σ. ^ * ai * Vi) ' ν + b
=w · ν + b
……(5)
由于yi、ai、Vi、及ην均为训练中的已知量，因此将(Σ i = 1nv y^a^v,)表示为w， w可以预先计算，因而不影响测试处理中的判断时间。对于待处理的测试图像的特征向量V，其种类标记[可以按如下公式(6)定义 Γ π Γ1 fun(v) > O^、yv = lo fun(v) < O……(6)如果分类函数fun O对特征向量ν的计算结果大于等于0，则特征向量ν的种类标记为1，表示特征向量ν所对应的测试图像可以归类为正样本，在本实施例中表示该图像初步判断为候选逆光图像，将进行随后的一系列判断处理；如果分类函数funO对特征向量ν 的计算结果小于0，则特征向量ν的种类标记为0，表示特征向量ν所对应的测试图像可以
9归类为负样本，在本实施例中表示该图像初步判断为非逆光图像，对其的处理终止，不进行随后的一系列判断处理。上述的支持向量机(SVM)方法仅仅作为一个例子来说明如何训练及如何对待处理图像进行初步分类判断，本领域技术人员可以理解，也可以采用其它的机器学习方法，例如k-NN、adab00St等等的已有方法，来训练分类器，来进行关于图像是否逆光的初步判断。本发明还可以实施为一种用于判断图像是否处于逆光状态的逆光检测方法，包括像素值获取步骤，可以由前述像素值获取装置11执行，以获取图像中各个像素的像素值；聚焦位置确定步骤，可以由前述聚焦位置确定装置12执行，以在图像中确定聚焦位置； 对象区域确定步骤，可以由前述对象区域确定装置13执行，以通过区域成长来从所述聚焦位置根据所述图像的像素值确定对象区域，以将图像划分为对象区域和背景区域；亮度差异计算步骤，可以由前述亮度差异计算装置14执行，以计算所述对象区域和所述背景区域之间的亮度差异；以及逆光判断步骤，可以由前述逆光判断装置15执行，以根据所述亮度差异来判断所述图像是否处于逆光状态，以检测出处于逆光状态的图像。其中，所述图像可以为多级彩色图像，所述像素值可以包括相应像素的亮度信道值、红色信道值、绿色信道值、蓝色信道值。并且所述图像可以为比成像设备最终所成的图像分辨率低的监视信号图像。所述聚焦位置确定步骤包括人脸检测步骤，可以由前述人脸检测装置121执行， 以判断图像中是否有人脸，如果有人脸则检测出人脸区域，来作为聚焦位置；自动聚焦步骤，可以由前述自动聚焦装置122执行，如果所述人脸检测步骤判断图像中没有人脸，则执行自动聚焦过程，获得自动聚焦区域，来作为聚焦位置。如果所述对象区域和所述背景区域之间的亮度差异的值大于预定阈值，则所述逆光判断步骤判断所述图像处于逆光状态。本发明实施例的逆光检测方法还可以包括初步判断步骤，可以由前述初步判断装置20执行，以根据所述图像的亮度直方图来将所述图像初步判断为候选逆光图像或非逆光图像，在将图像初步判断为候选逆光图像的情况下，将该图像输出至所述聚焦位置确定步骤，在将图像初步判断为非逆光图像的情况下，所述逆光检测方法对该图像的处理终止。其中，在所述初步判断步骤中，通过利用多个已知处于逆光状态的样本图像及多个已知处于非逆光状态的样本图像进行训练来得到分类函数。在说明书中说明的一系列操作能够通过硬件、软件、或者硬件与软件的组合来执行。当由软件执行该一系列操作时，可以把其中的计算机程序安装到内置于专用硬件的计算机中的存储器中，使得计算机执行该计算机程序。或者，可以把计算机程序安装到能够执行各种类型的处理的通用计算机中，使得计算机执行该计算机程序。例如，可以把计算机程序预先存储到作为记录介质的硬盘或者R0M(只读存储器) 中。或者，可以临时或者永久地存储(记录)计算机程序到可移动记录介质中，诸如软盘、 ⑶-ROM(光盘只读存储器)、M0(磁光)盘、DVD(数字多功能盘)、磁盘、或半导体存储器。可以把这样的可移动记录介质作为封装软件提供。本发明已经参考具体实施例进行了详细说明。然而，很明显，在不背离本发明的精神的情况下，本领域技术人员能够对实施例执行更改和替换。换句话说，本发明用说明的形式公开，而不是被限制地解释。要判断本发明的要旨，应该考虑所附的权利要求。
权利要求
1.一种用于判断图像是否处于逆光状态的逆光检测设备，包括 像素值获取装置，用于获取图像中各个像素的像素值； 聚焦位置确定装置，用于在图像中确定聚焦位置；对象区域确定装置，用于通过区域成长来从所述聚焦位置根据所述图像的像素值确定对象区域，以将图像划分为对象区域和背景区域；亮度差异计算装置，用于计算所述对象区域和所述背景区域之间的亮度差异；以及逆光判断装置，用于根据所述亮度差异来判断所述图像是否处于逆光状态，以检测出处于逆光状态的图像。
2.按照权利要求1所述的逆光检测设备，其中，所述图像为多级彩色图像，所述像素值包括相应像素的亮度信道值、红色信道值、绿色信道值、蓝色信道值。
3.按照权利要求1所述的逆光检测设备，其中，所述图像为比成像设备最终所成的图像分辨率低的图像。
4.按照权利要求1所述的逆光检测设备，其中，所述聚焦位置确定装置包括人脸检测装置，用于判断图像中是否有人脸，如果有人脸则检测出人脸区域，来作为聚焦位置；自动聚焦装置，用于如果所述人脸检测装置判断图像中没有人脸，则执行自动聚焦过程，获得自动聚焦区域，来作为聚焦位置。
5.按照权利要求1所述的逆光检测设备，其中，如果所述对象区域和所述背景区域之间的亮度差异的值大于预定阈值，则所述逆光判断装置判断所述图像处于逆光状态。
6.按照权利要求1所述的逆光检测设备，还包括初步判断装置，用于根据所述图像的亮度直方图来将所述图像初步判断为候选逆光图像或非逆光图像，在将图像初步判断为候选逆光图像的情况下，将该图像输出至所述聚焦位置确定装置，在将图像初步判断为非逆光图像的情况下，所述逆光检测设备对该图像的处理终止。
7.按照权利要求6所述的逆光检测设备，其中，所述初步判断装置通过利用多个已知处于逆光状态的样本图像及多个已知处于非逆光状态的样本图像进行训练而得到分类函数。
8.一种用于判断图像是否处于逆光状态的逆光检测方法，包括 像素值获取步骤，获取图像中各个像素的像素值；聚焦位置确定步骤，在图像中确定聚焦位置；对象区域确定步骤，通过区域成长来从所述聚焦位置根据所述图像的像素值确定对象区域，以将图像划分为对象区域和背景区域；亮度差异计算步骤，计算所述对象区域和所述背景区域之间的亮度差异；以及逆光判断步骤，根据所述亮度差异来判断所述图像是否处于逆光状态，以检测出处于逆光状态的图像。
9.按照权利要求8所述的逆光检测方法，其中，所述聚焦位置确定步骤包括人脸检测步骤，判断图像中是否有人脸，如果有人脸则检测出人脸区域，来作为聚焦位置；自动聚焦步骤，如果在所述人脸检测步骤中判断图像中没有人脸，则执行自动聚焦过程，获得自动聚焦区域，来作为聚焦位置。
10.按照权利要求8所述的逆光检测方法，还包括初步判断步骤，根据所述图像的亮度直方图来将所述图像初步判断为候选逆光图像或非逆光图像，在将图像初步判断为候选逆光图像的情况下，将该图像输出至所述聚焦位置确定步骤，在将图像初步判断为非逆光图像的情况下，所述逆光检测方法对该图像的处理终止。
全文摘要
本发明提供一种用于判断图像是否处于逆光状态的逆光检测设备，包括像素值获取装置，用于获取图像中各个像素的像素值；聚焦位置确定装置，用于在图像中确定聚焦位置；对象区域确定装置，用于通过区域成长来从所述聚焦位置根据所述图像的像素值确定对象区域，以将图像划分为对象区域和背景区域；亮度差异计算装置，用于计算所述对象区域和所述背景区域之间的亮度差异；以及逆光判断装置，用于根据所述亮度差异来判断所述图像是否处于逆光状态，以检测出处于逆光状态的图像。本发明还提供一种用于判断图像是否处于逆光状态的逆光检测方法。
文档编号H04N5/235GK102196182SQ201010120389
公开日2011年9月21日 申请日期2010年3月9日 优先权日2010年3月9日
发明者刘童, 师忠超, 王刚, 袁勋, 钟诚 申请人:株式会社理光