本发明涉及一种视频处理方法，具体是一种基于曝光值和场景学习算法控制IRCUT和红外灯的方法。
背景技术：
根据计算机系统输入、处理、输出的系统划分方法，安防监控摄像机的夜视切换控制系统划分如下：
1输入：光敏电阻
2处理：软件控制算法
3输出：红外灯、IRCUT
第1代IRCUT控制，通过读取光敏，感应外界环境的照度(单位Lux)，低照度(小于3Lux)时开红外灯，IRCUT开启全透光滤光片，高照度(大于5Lux)时，关红外灯，IRCUT开启滤红光滤光片。
第2代IRCUT控制，去掉了光敏，通过读取SENSOR成像后图片的EV值(Exposure Values曝光值)，然后将EV值转化为对应的照度，进行对IRCUT和红外灯进行控制。
第1代IRCUT算法，因为使用了光敏元器件，有如下不足：
1增加了硬件成本及增加装配步骤。
2在光敏感光面与成像画片有较大出入，如背光环境下，光敏不能准确地表征图像照度。
3在星光级摄像机中，低照度下，光敏会出现精度不足的现象。
4在北方早晚温差较大环境中，光敏会有温漂现象，会出现早晚同样照度的表征值差距较大的现象。
第2代IRCUT算法，在低照度场景下，红外开启后，EV值与照度并不成正比例关系，具体表现为：
1距离越近，反光越集中，EV值越大。例如镜头贴近桌面，EV值会很大，会被误判为白天。
2画面中物体反光率越高(白色最高，黑色最低)，EV值越大。
3画面中有运动物体，造成EV值抖动，造成IRCUT误切。
4算法的场景适应能力，当前的消费类摄像机会有移动场景的需求。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种基于曝光值和场景学习算法控制IRCUT和红外灯的方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于曝光值和场景学习算法控制IRCUT和红外灯的方法，包括如下步骤：
步骤一：初始化为白天模式，采样最近一次SENSOR成像后图片的曝光值，并在储存卡中记录M次EV采样值数据；
步骤二：EV值达到黑夜阈值，切换到黑夜模式，采样最近一次SENSOR成像后图片的曝光值，并在储存卡中记录N次EV采样值数据；
步骤三：比较最近的多次曝光值采样点，并去掉最大值和最小值；根据白天模式和黑夜模式采样数据，将曝光值划分为线性变化段和非线性变化段，在非线性变化段，使用动态计算曝光值间的差值来量化照度的变化，拟合出一个完美的以照度、反光率、距离为自变量的函数，从而对IRCUT和红外灯达到准确的控制。
作为本发明进一步的方案：所述步骤一中的曝光值采样点的次数M至多为20次。
作为本发明再进一步的方案：所述步骤二中的曝光值采样点的次数N至多为15次。
作为本发明再进一步的方案：所述步骤二中的曝光值采样点的时间间隔为2.5秒。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明基于白天模式时，EV值必定反应环境照度这个有利条件，对不同的静态环境进行学习，并且进行试错，动态调整内部参数，对于光线快速变化和移动场景，通过EV值的差值进行快速判断，以此两点拟合出一个完美的以照度、反光率、距离为自变量的函数，从而对IRCUT和红外灯达到准确的控制；摄像机的适应场景更加灵活可靠，不仅节约了成本，而且改进结构后，设备更加美观大方。
附图说明
图1为一种基于曝光值和场景学习算法控制IRCUT和红外灯的方法中的算法流程示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明的技术方案作进一步详细地说明。
实施例
一种基于曝光值和场景学习算法控制IRCUT和红外灯的方法，包括如下步骤：
步骤一：通过读取一次SENSOR成像后图片的曝光值，并将数据记录到储存卡中；
步骤二：比较最近的多次曝光值采样点，并去掉最大值和最小值；
步骤三：将曝光值划分为线性变化段和非线性变化段，在非线性变化段，使用动态计算曝光值间的差值来量化照度的变化，拟合出一个完美的以照度、反光率、距离为自变量的函数，从而对IRCUT和红外灯达到准确的控制。
所述步骤一中的曝光值采样点的次数M至多为20次。
所述步骤二中的曝光值采样点的次数N至多为15次。
所述步骤二中的曝光值采样点的时间间隔为2.5秒。
算法步骤：
步骤1：初始化状态为白天模式，此模式下，红外灯关，IRCUT开启滤红光滤光片。此模式下EV值能准确反应环境照度。如果ev<ev_3lux达到3次，进入步骤2；
步骤2：基于画片切换时画片EV不稳定，忽略前10秒数据。从第11秒开始收集各项数据。分别进行步骤3到步骤6的筛选；
步骤3：如果在第11秒到第35秒间，ev_white中的最大值大于3倍ev_3lux，且ev>3*ev_6lux，且ev<ev_ceiling，记录ev_time，进入步骤7；
步骤4：正常全黑环境下，ev>ev_6lux达到3次，记录ev_time，进入步骤7；
步骤5：低亮、中亮、高亮环境下，ev<ev_env*90％/x_black达到3次，表明此时，有人在调整镜头，使画面开始拉远或摆正，有人的情况下大多光线明亮，记录ev_time，进入步骤7；
步骤6：低亮、中亮、高亮环境下，ev>ev_env*110％*x_black达到3次，表明光线逐渐转亮，记录ev_time，进入步骤7；
步骤7：检查ev_time中2次夜视模式转白天模式的时间间隔，或小于120秒，则表明判断错误，调整系数x_black，若调整系数时间达到5小时，重置系数x_black。进入步骤1。
对场景进行互斥不重复分类
ev_3lux为白天模式下，3LUX对应的EV值。
ev_6lux为夜视模式下，6LUX对应的EV值。
ev_normal为夜视模式下，白炽灯亮，摄像机对准普通生活场景(画片中物体反光率适中)，摄像机与画面3米距离对应的EV值。
ev_ceiling为夜视模式下，白炽灯亮，摄像机对准天花板(画片中物体反光率较高)，摄像机与画面3米距离对应的EV值。
ev_extrem为夜视模式下，白炽灯亮，摄像机面片中一半是桌面(画片中物体反光率较高)，摄像机与画面1.5米距离对应的EV值。
数据说明
ev_white为白天模式下，最近的20次EV采样值集合，总计120秒，适用于场景切换特别快的场景；
ev_black为夜视模式下，最近的6次EV采样值集合，总计15秒；
ev_sta为夜视模式下，从第11秒开始，3次EV采样值集合的平均值；
ev_env为夜视模式下，最小的3次EV采样值集合的平均值；
ev_env>＝ev_extrem为高亮环境；
ev_env<ev_extrem&&ev_env>＝ev_ceiling为中亮环境；
ev_env<ev_ceiling&&ev_env>＝ev_normal为低亮环境；
ev_env<ev_normal&&ev_env>＝ev_6lux为超低亮环境；
ev_env<ev_6lux为正常全黑环境；
ev_time为夜视模式切白天模式的时间集合；
ev为最新的EV采样值；
x_black为EV环境敏感系数，越大越不灵敏，超低亮、低亮、中亮、高亮分别初始化为1，0.99，0.97，0.95，每次上调15％。
本发明的工作原理是：本发明基于白天模式时，EV值必定反应环境照度这个有利条件，对不同的静态环境进行学习，并且进行试错，动态调整内部参数，对于光线快速变化和移动场景，通过EV值的差值进行快速判断，以此两点拟合出一个完美的以照度、反光率、距离为自变量的函数，从而对IRCUT和红外灯达到准确的控制。
上面对本发明的较佳实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域的普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。