智慧教育场景图像采集曝光过度的修正方法

摘要：本文对智慧教育的发展、特殊性及图像采集设备自动曝光缺陷进行简单的分析，并提出解决场景多个物体亮度差异过大时采用二次曝光的方式来修正图像信息，重点详细阐述了如何结合使用HSL模型、正态分布模型及人脸识别算法来进行二次曝光时间的计算，完成过曝场景图像修正的目的。

关键词：智慧教育；图像修正

1 背景

随着视频采集显示技术和网络传输技术的发展，越来越多的领域开始引入相关技术进行赋能，例如智慧制造、远程会议等等。教育领域也开始引入智慧教育的理念，使用智慧教育系统进行辅助教学。2021年，“十四五”规划纲要实施开局之年，智慧教育场景推广正式开始，并赋以了更加深刻的意义 ^[1]。智慧教育即引入信息化智能系统工具，为教育赋能，其中，视频采集设备和显示设备的引入是极为关键的一环。视频采集设备负责记录教学系统，视频显示设备负责教学现场中教学材料的呈 现和远程现场的教学内容的展示，均为不可缺少的设备。

鉴于使用场景的特殊性，教室场景中不仅有人物作为拍摄物体，显示屏上的信息承载着教学内容，也是重要的拍摄物体之一。在拍摄过程中，摄像机的曝光参数是影响图像明暗的关键参数。基本自动曝光算法为计算拍摄图像所有像素点的平均亮度值，根据平均亮度值来进行曝光控制 ^[2]。这种算法过于简单，在复杂的场景效果不佳。行内也提出了其他算法去优化计算过程，但是仍然无法对特殊场景进行有效的曝光控制 ^[3]。

因此目前市面上的自动曝光算法并不适用于内含亮度差异过大的拍摄物体的智慧教育场景。在教室亮度不高且显示屏设备亮度过高时，摄像机以人物为基准调整自动曝光时间时，拍摄图像的显示屏部分会过度曝光。目前使用中低成本的摄像机由于传感器性能的不足，无法将同一场景下，亮度差异过大的拍摄对象良好的记录在同一画面中，因此需要一种易于操作且能实时解决这一问题的方法。本文将阐述一种方案，通过软件算法计算实时解决这一问题。

2 系统方案的实现

2.1 方案的结构

智慧系统中使用摄像机更注重信息记录性，不侧重与视频的流畅性和画面色彩的还原性。基于这种需求，本方案提出一种基于人脸识别的亮度计算，通过降低帧率，以二次曝光的方式拼合图像，解决拍摄同一场景下物体亮度差异过大的问题。

本方案分为四个功能模块，分别为图像采集模块，人脸识别模块，亮度计算模块和图像拼合模块。图像采集模块负责摄像机的图像采集，包括传感器图像采集功能、ISP 功能，是摄像机的基本功能，采集的第一次曝光图像用于人脸识别和亮度计算，然后采集第二次曝光图像，两次曝光图像交付到图像拼合模块。人脸识别模块已有一些公开算法，这些公开算法可满足本方案对于人脸识别的需求，因此本文不再进行赘述。亮度计算模块通过在 HSL 色彩模型中分析过曝图像信息，计算出第二次曝光时间，反馈到图像采集模块，进行二次曝光。图像拼合模块负责将两次曝光的图像拼合在一起，最终输出修正过的图像。

2.2 方案实现详述

2.2.1 缺陷判定

当过曝像素比例大于 10% 时，认为此帧图像有大量信息因过曝而丢失，需要进行修正，否则认为此帧图像正常，不需要进行修正，可以直接输出。同样的，过曝像素的比例可以根据需要不同而变化，本文设定为 10%。

2.2.2 基于人脸识别计算二次曝光时间

3 结语

该方案可以实现在教育场景或视频会议等这种亮度差异过大的场景中，通过二次曝光拍摄获取到图像信息完整的场景视频流。该方案使用 HSL 模型统一了亮度的度量方式，放在正态分布模型中排除干扰信息，再进行二次曝光时间的计算，与目前常用的卷积法修复方案来说，极大的减少了计算复杂度和处理时间，满足了实时处理的要求，能更广泛的运用到中低成本的场景拍摄系统中。

参考文献：

[1] 2021年智慧教育专刊报道盘点—在这里,探寻教育的无限可能[N/OL].中国教育报,2022,(1):19.

[2] 付谨学,吴晓霞,陈洪波,等.曝光控制方法、装置、终端设备及存储[P].2介质020,(12):11.

[3] 杨海涛,常义林,王静,等.一种基于亮度直方图的自动曝光控制方法[J].光学学报,2007,27(5):841.

[4] 张勇,杨桂文,杨立瑞,等.一种HSL彩色空间下双能X射线图像显示方法[P].2014,(10):15.

[5] 胡晓洁.正态分布及其扩展综述[J].数学学习与研究,2014(3):92-94.

(注：本文转载自《电子产品世界》杂志2022年8月期)