專利名稱：一種自動曝光裝置及其方法
技術領域：
本發明屬于攝像裝置的圖像處理技術領域，尤其涉及一種自動曝光裝置及其方 法。
背景技術：
現有CMOS圖像傳感器的自動曝光控制模塊通過如下方法實現自動曝光控制計 算當前圖像的亮度平均值，并將當前圖像亮度平均值與設定的亮度目標值比較，如果當前 圖像的亮度平均值高于設定的亮度目標值，自動曝光控制模塊縮短積分時間或者減小數字 增益值，反之則延長積分時間或者增大數字增益值，這樣直到當前的亮度平均值與設定的 亮度目標值的差異小于設定的閾值或者積分時間和數字增益值已經達到傳感器的極限值。 該自動曝光控制模塊通過改變積分時間和數字增益值來自動控制場景的曝光，使圖像亮度 保持在一個相對合理的亮度值上。CMOS圖像傳感器在拍攝圖片過程中，圖像傳感器通過當前圖像的亮度平均值來 判斷是否調整積分時間和數字增益值，積分時間和數字增益值是對所有的像素值進行調整 的。對于亮度值分布均勻的圖像，設定合適的亮度目標值，可以得到理想的曝光圖像；對于 畫面亮度差異大的圖像，這樣的調整就會使圖像中亮的部分更亮，暗的部分更暗。無論怎么 調節都很難得到理想的圖像。現有的自動曝光控制模塊只能使亮度分布均勻的圖像曝光正常，而亮度差異較大 的圖像，通過現有的自動曝光控制方法，會導致圖像中亮的部分更亮，暗的部分更暗。

發明內容
本發明為解決圖像自動曝光后亮處和暗處清晰度較差的技術問題，提供一種能使 圖像自動曝光后亮處和暗處細節清晰的自動曝光裝置；另外，本發明另一目的還在于提供一種自動曝光方法。一種自動曝光裝置，包括傳感器控制模塊，用以控制感光像素陣列根據第一積分時間進行長時間曝光及根 據第二積分時間進行短時間曝光，獲取目標長時間曝光圖像數據和目標短時間曝光圖像數 據；第一亮度平均值計算模塊，用以計算當前長時間曝光圖像數據的第一亮度平均 值，及計算當前短時間曝光圖像數據的第二亮度平均值；目標亮度閾值計算模塊，判斷第二亮度平均值的大小，得到與圖像亮度相對應的 第一目標亮度閾值；積分時間計算模塊，用以根據所述第一亮度平均值和第一目標亮度閾值計算第一 積分時間，及根據所述第二亮度平均值和預設的第二目標亮度閾值計算第二積分時間；圖像合成模塊，用以將所述目標長時間曝光圖像數據和目標短時間曝光圖像數據 進行合成。
一種自動曝光方法，包括如下步驟控制感光像素陣列根據第一積分時間進行長時間曝光及根據第二積分時間進行 短時間曝光，獲取目標長時間曝光圖像數據和目標短時間曝光圖像數據；計算當前長時間曝光圖像數據的第一亮度平均值，及計算當前短時間曝光圖像數 據的第二亮度平均值；判斷第二亮度平均值的大小，得到與圖像亮度相對應的第一目標亮度閾值；根據所述第一亮度平均值和第一目標亮度閾值計算第一積分時間，及根據所述第 二亮度平均值和預設的第二目標亮度閾值計算第二積分時間；將所述目標長時間曝光圖像數據和目標短時間曝光圖像數據進行合成。本發明對圖像進行兩次自動曝光，得到目標長時間曝光圖像數據和目標短時間曝 光圖像數據，并將目標長時間曝光圖像數據和目標短時間曝光圖像數據進行合成，得到細 節清晰的合成圖像，目標長時間曝光圖像數據保留暗處圖像細節，目標短時間曝光圖像數 據保留亮處圖像細節，克服了傳統自動曝光算法處理后的圖像亮處和暗處清晰度較差的技 術問題。


圖1是本發明實施例1提供的--種自動SI光裝置原理圖
圖2是本發明實施例2提供的--種自動SI光裝置原理圖
圖3是本發明實施例3提供的--種自動SI光裝置原理圖
圖4是本發明第一目標亮度閾值計算示意圖5是本發明場景識別狀態轉換圖6是本發明實施例4提供的--種自動SI光方法流程圖
圖7是本發明實施例5提供的--種自動SI光方法流程圖
圖8是本發明實施例6提供的--種自動SI光方法流程圖
具體實施例方式為了使本發明所解決的技術問題、技術方案及有益效果更加清楚明白，以下結合 附圖及實施例，對本發明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用 以解釋本發明，并不用于限定本發明。如圖1所示，為本發明自動曝光裝置實施例1原理圖，該裝置包括傳感器控制模 塊11、第一亮度平均值計算模塊12、目標亮度閾值計算模塊13、積分時間計算模塊14、圖像 合成模塊15。傳感器控制模塊11控制感光像素陣列根據第一積分時間進行長時間曝光及根據 第二積分時間進行短時間曝光，獲取目標長時間曝光圖像數據和目標短時間曝光圖像數 據，并將目標長時間曝光圖像數據和目標短時間曝光圖像數據輸出給圖像合成模塊15。大家所熟知的一種特殊情況，當前圖像為第一幀時，傳感器控制模塊11控制感光 像素陣列根據預設的第一積分時間進行長時間曝光及根據預設的第二積分時間進行短時 間曝光，獲取第一幀圖像的目標長時間曝光圖像數據和目標短時間曝光圖像數據。第一亮度平均值計算模塊12用以計算當前長時間曝光圖像數據的第一亮度平均
6值Y_AVER_L0NG及當前短時間曝光圖像數據的第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT，并將第二亮 度平均值Y_AVER_SH0RT輸出給目標亮度閾值計算模塊13，將第一亮度平均值Y_AVER_L0NG 與第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT輸出給積分時間計算模塊14。目標亮度閾值計算模塊13判斷第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT的大小，得到與圖 像亮度相對應的第一目標亮度閾值Y_L0NG_TARGET_AUT0。積分時間計算模塊14根據所述第一亮度平均值Y_AVER_L0NG和第一目標亮度閾 值Y_L0NG_TARGET_AUT0計算第一積分時間INT_TIME_L0NG，及根據所述第二亮度平均值 Y_AVER_SH0RT和預設的第二目標亮度閾值Y_SH0RT_TARGET計算第二積分時間INT_TIME_ SHORT，并將第一積分時間INT_TIME_L0NG、第二積分時間INT_TIME_SH0RT反饋到傳感器控 制模塊11。圖像合成模塊15，用以將目標長時間曝光圖像數據和目標短時間曝光圖像數據相 加后平均，得到合成后圖像數據。圖像合成模塊15將目標長時間曝光圖像數據和目標短時間曝光圖像數進行合 成，由于目標長時間曝光圖像數據保留了暗處圖像細節，目標短時間曝光圖像數據保留了 亮處圖像細節，合成后的圖像保留了整幅圖像的細節，得到比較通透的圖像，克服了傳統自 動曝光裝置處理后的圖像亮處和暗處清晰度較差的技術問題。第一亮度平均值Y_AVER_L0NG采用如下方式計算，將所有當前長時間曝光圖像像 素點亮度值Y相加得到亮度總和Y_SUM1，及將所有當前長時間曝光圖像像素點個數相加得 到像素點總和PIXELE_SUM1，將亮度總和Y_SUM1除以像素點總和PIXELE_SUM1，得到第一亮 度平均值Y_AVER_L0NG。第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT采用如下方式計算，將所有當前短時間曝光圖像 像素點亮度值Y相加得到亮度總和Y_SUM2，及將所有當前短時間曝光圖像像素點個數相加 得到像素點總和PIXELE_SUM2，將亮度總和Y_SUM2除以像素點總和PIXELE_SUM2，得到第二 亮度平均值Y_AVER_SH0RT。在圖像場景變化的過程中，通過第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT來自動的選擇新 的第一目標亮度閾值Y_L0NG_TARGET_AUT0使調整的過程平滑過度。第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT的計算采用的是短時間曝光圖像數據，所有的像 素點數據是圖像真實數據的體現，不會出現過曝的像素點影響對圖像實際亮度的評估，故 第一目標亮度閾值Y_L0NG_TARGET_AUT0的計算采用第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT。作為最優實施例，第一目標亮度閾值Y_L0NG_TARGET_AUT0采用如下方式計算首 先設置最小比較閾值AVER_L0CK_L為55、最大比較閾值AVER_L0CK_H為128、最小目標值 TARGET_L為133、最大目標值TARGET_H為160，最小比較閾值AVER_L0CK_L、最大比較閾值 AVER_L0CK_H、最小目標值TARGET_L、最大目標值TARGET_H的值都由寄存器控制，可以根據 環境給出合適的經驗值。N的值優選8，原因是不需要太多計算，還能使計算出的數據達到一定的精度。使 AVER_L0CK(1) = AVER_L0CK_L ；AVER_L0CK(8) = AVER_L0CK_H ；第一差值DIFFl = (AVER_L0CK (8) _AVER_L0CK (1)) /7 ；比較閾值 AVER_L0CK(i) = AVER_LOCK(l) + (i_l)*DIFFl，1 < = i < = N。
N的值優選8，原因是不需要太多計算，還能使計算出的數據達到一定的精度。使 TRAGRT(I) = TARGET_L ；TRAGRT (9) = TARGET_H ；第二差值DIFF2 = (TRAGRT (9) -TRAGRT (1)) /8 ；目標值 TARGET(i) = TRAGRT(1) + (i_l)*DIFF2，1 <= i <= (N+l)；如圖4所示，第一目標亮度閾值Y_L0NG_TARGET_AUT0的計算過程如下當i = l 時第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT < AVER_L0CK(1)，則第一目標亮度閾值Y_L0NG_ TARGET_AUT0 = TARGET(I)；當 2<=i<=N 時如果第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT > = AVER_L0CK(1)，且 Y_AVER_SH0RT
<AVER_L0CK (2)，則第一目標亮度閾值 Y_L0NG_TARGET_AUT0 = TARGET (2)；如果第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT > = AVER_L0CK (2)，且 Y_AVER_SH0RT
<AVER_L0CK (3)，則第一目標亮度閾值 Y_L0NG_TARGET_AUT0 = TARGET (3)；如果第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT > = AVER_L0CK (3)，且 Y_AVER_SH0RT
<AVER_L0CK (4)，則第一目標亮度閾值 Y_L0NG_TARGET_AUT0 = TARGET (4)；如果第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT > = AVER_L0CK (4)，且 Y_AVER_SH0RT
<AVER_L0CK (5)，則第一目標亮度閾值 Y_L0NG_TARGET_AUT0 = TARGET (5)；如果第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT > = AVER_L0CK (5)，且 Y_AVER_SH0RT
<AVER_L0CK (6)，則第一目標亮度閾值 Y_L0NG_TARGET_AUT0 = TARGET (6)；如果第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT > = AVER_L0CK (6)，且 Y_AVER_SH0RT
<AVER_L0CK (7)，則第一目標亮度閾值 Y_L0NG_TARGET_AUT0 = TARGET (7)；如果第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT > = AVER_L0CK (7)，且 Y_AVER_SH0RT
<AVER_L0CK (8)，則第一目標亮度閾值 Y_L0NG_TARGET_AUT0 = TARGET (8)；當i=N時如果第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT > = AVER_L0CK⑶，則第一目標亮度閾值Y_ L0NG_TARGET_AUT0 = TARGET(9)。根據當前短時間曝光圖像的第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT的大小來計算第一 目標亮度閾值Y_L0NG_TARGET_AUT0，第一目標亮度閾值Y_L0NG_TARGET_AUT0隨著第二亮 度平均值Y_AVER_SH0RT增大而增大，即隨著圖像亮度的增大第一目標亮度閾值Y_L0NG_ TARGET_AUT0也增大，這樣利用第一目標亮度閾值Y_L0NG_TARGET_AUT0計算第一積分時間 INT_TIME_L0NG,然后用第一積分時間INT_TIME_L0NG對不同亮度情況的圖像進行長時間 曝光，能得到暗處細節清晰的目標長時間曝光圖像數據。第一積分時間INT_TIME_L0NG采用常規模式計算，計算過程如下首先設置第一 余量MARGIN1，將第一亮度平均值Y_AVER_L0NG和第一目標亮度閾值Y_L0NG_TARGET_AUT0 進行比較，如果第一亮度平均值Y_AVER_L0NG與第一目標亮度閾值Y_L0NG_TARGET_AUT0的 差值大于第一余量MARGIN1，則積分時間計算模塊14減小第一積分時間INT_TIME_L0NG，如 果第一目標亮度閾值Y_L0NG_TARGET_AUT0與第一亮度平均值Y_AVER_L0NG的差值大于第 一余量MARGIN1，則增大第一積分時間INT_TIME_L0NG，直到第一亮度平均值Y_AVR_L0NG和第一目標亮度閾值Y_L0NG_TARGET_AUT0的差異小于設定的第一余量MARGim或者第一積 分時間INT_TIME_L0NG已經達到極限值。第二積分時間INT_TIME_SH0RT的計算過程同第一積分時間INT_TIME_L0NG的計 算過程相同，首先設置第二余量MARGIN2，然后將第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT和預設的 第二目標亮度閾值Y_SH0RT_TARGET的差值及預設的第二目標亮度閾值Y_SH0RT_TARGET與 第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT的差值與第二余量MARGIN2進行比較，來確定第二積分時間 INT_TIME_SH0RT增大或減小，略其具體計算過程。由于自動曝光后的圖像整體亮度較暗，對所有像素點數據乘以相同的值，就能提 高圖像整體亮度，得到亮度合適的圖像。作為最優實施方案，本發明包括自動曝光裝置實施例2，如圖2所示，包括傳感器 控制模塊21、第一亮度平均值計算模塊22、目標亮度閾值計算模塊23、積分時間計算模塊 24、圖像合成模塊25、增益值計算模塊沈、乘法計算模塊27。同裝置實施例1相比，本實施例增加了增益值計算模塊沈、乘法計算模塊27。增益值計算模塊沈根據第一亮度平均值Y_AVER_L0NG和第一目標亮度閾值Y_ L0NG_TARGET_AUT0計算第一數字增益值GLB_GAIN_L0NG，及根據所述第二亮度平均值Y_ AVER_SH0RT和預設的第二目標亮度閾值Y_SH0RT_TARGET計算第二數字增益值GLB_GAIN_ SHORT。第一數字增益值GLB_GAIN_L0NG采用常規模式計算，計算過程如下首先設置第 一余量MARGIN1，將第一亮度平均值Y_AVER_L0NG和第一目標亮度閾值Y_L0NG_TARGET_ AUTO進行比較，如果第一亮度平均值Y_AVER_L0NG與第一目標亮度閾值Y_L0NG_TARGET_ AUTO的差值大于第一余量MARGIN1，則增益值計算模塊沈減小第一數字增益值GLB_GAIN_ LONG,如果第一目標亮度閾值Y_L0NG_TARGET_AUT0與第一亮度平均值Y_AVER_L0NG的差 值大于第一余量MARGIN1，則增大第一數字增益值GLB_GAIN_L0NG，直到第一亮度平均值Y_ AVER_L0NG和第一目標亮度閾值Y_L0NG_TARGET_AUT0的差異小于設定的第一余量MARGIN1 或者第一數字增益值GLB_GAIN_L0NG已經達到極限值。第二數字增益值GLB_GAIN_SH0RT的計算過程同第一數字增益值GLB_GAIN_L0NG 的計算過程相同，首先設置第二余量MARGIN2，然后將第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT和 預設的第二目標亮度閾值Y_SH0RT_TARGET的差值及預設的第二目標亮度閾值Y_SH0RT_ TARGET與第二亮度平均值Y_AVERQ_SH0RT的差值與第二余量MARGIN2進行比較，來確定第 二數字增益值GLB_GAIN_SH0RT的增大或減小，略其具體調整過程。乘法計算模塊27將目標長時間曝光圖像數據與第一數字增益值GLB_GAIN_L0NG 相乘得到目標高亮度圖像數據，將目標短時間曝光圖像數據與第二數字增益值GLB_GAIN_ SHORT相乘得到目標低亮度圖像數據。大家所熟知的一種特殊情況，當前圖像為第一幀時，乘法計算模塊27將目標長時 間曝光圖像數據與預設的第一數字增益值GLB_GAIN_L0NG相乘得到第一幀圖像的目標高 亮度圖像數據，將目標短時間曝光圖像數據與預設的第二數字增益值GLB_GAIN_SH0RT相 乘得到第一幀圖像的目標低亮度圖像數據。所述第一亮度平均值計算模塊22計算第一亮度平均值Y_AVER_L0NG時采用當前 高亮度圖像數據，計算第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT時采用當前低亮度圖像數據。
所述圖像合成模塊25將所述目標高亮度圖像數據和目標低亮度圖像數據進行合 成。裝置實施例2的自動曝光裝置計算出第一數字增益值GLB_GAIN_L0NG和第二數字 增益值GLB_GAIN_SH0RT，并將目標長時間曝光圖像數據與第一數字增益值GLB_GAIN_L0NG 相乘得到目標高亮度圖像數據，將目標短時間曝光圖像數據與第二數字增益值GLB_GAIN_ SHORT相乘得到目標低亮度圖像數據，提高了圖像的整體亮度。裝置實施例2的自動曝光裝置得到的圖像數據是目標高亮度圖像數據和目標低 亮度圖像數據進行合成后的圖像數據，在合成時，采用相同的比例，即直接將目標高亮度圖 像數據與目標低亮度圖像數據相加除以二得到。這種合成方式得到的圖像數據能顯示圖像 亮處及暗處的細節，但是精確度不高。作為最優實施方案，本發明包括自動曝光裝置實施例3，如圖3所示，包括傳感器 控制模塊31、第一平均亮度值計算模塊32、目標亮度閾值計算模塊33、積分時間計算模塊 34、圖像合成模塊35、增益值計算模塊36、乘法計算模塊37、權重系數計算模塊38。同裝置實施例2相比，本實施例增加了權重系數計算模塊38。權重系數計算模塊38接收第一亮度平均值計算模塊32輸出的第一亮度平均值Y_ AVER_L0NG和第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT，并根據第一亮度平均值Y_AVER_L0NG和第二 亮度平均值Y_AVER_SH0RT的大小計算第一權重系數COEFl、第二權重系數C0EF2的值。圖像合成模塊35將所述第一權重系數COEFl與目標高亮度圖像數據相乘得到第 一圖像數據，將所述第二權重系數C0EF2與目標低亮度圖像數據相乘得到第二圖像數據， 并將第一圖像數據與第二圖像數據進行合成，合成后的圖像能體現各個灰階的圖像細節， 得到比較通透的圖像。權重系數計算模塊38中第一權重系數COEFl與第二權重系數C0EF2滿足公式 ⑴、⑵C0EF1+C0EF2 = 1 ；(1)C0EF1/C0EF2 = Y_AVER_L0NG/Y_AVER_SH0RT ； (2)利用公式(1)、(2)求得第一權重系數C0EF1、第二權重系數C0EF2的值。第一亮 度平均值Y_AVER_L0NG越大，第一權重系數COEFl越大，第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT越 大，第二權重系數C0EF2相應的也越大。合成圖像采用如下公式求得DATA_0UT = DATA_IN_L0NG*C0EF1+DATA_IN_SH0RT*C0EF2 ；(3)公式(3)中DATA_0UT表示合成后圖像數據，DATA_IN_L0NG表示目標高亮度圖像 數據，COEFl表示第一權重系數，DATA_IN_SH0RT表示目標低亮度圖像數據，C0EF2表示第二 權重系數。裝置實施例3中采用第一權重系數COEFl、第二權重系數C0EF2來確定目標高亮度 圖像數據和目標低亮度圖像數據占合成圖像的比例，使合成后的圖像清晰顯現亮處和暗處 的圖像細節。亮度差異較大的圖像需要用圖像合成的方法得到理想曝光圖像，但是這種合成算 法并不是在所有場景都適合，普通場景的圖像采用圖像合成的算法會使合成后圖像偏離理想亮度很多，而普通場景的圖像利用現有的自動曝光算法就能得到理想的曝光圖像，基于 這種情況，則需要對圖像場景進行判斷，在不同場景下都能合理曝光，得到理想的曝光圖像。作為最優實施例，裝置實施例3中自動曝光裝置還包括場景識別模塊。場景識別模塊根據第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT的大小判斷是高動態場景還 是普通場景，產生一個體現場景類型的選擇信號HDR_SEL，圖像合成模塊35根據選擇信號 HDR_SEL選擇合成模式。選擇信號HDR_SEL利用如下方式求得默認情況下為高動態場景，即選擇信號 HDR_SEL的值為0，預設第二閾值AVER_L0CK為比較值，及第三余量MARGIN3。該第三余量 MARGIN3為了預防圖像在高動態場景與普通場景之間震蕩。使L0CK_H = AVER_L0CK+MARGIN3 ；(4)L0CK_L = AVER_L0CK-MARGIN3o(5)如圖5所示，從高動態場景轉換到普通場景必須滿足如下條件當前狀態為高動 態場景，即選擇信號HDR_SEL的值為0，同時第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT < L0CK_L。則 圖像從高動態場景轉換到普通場景，選擇信號HDR_SEL的值由0變為1。從普通場景轉換到高動態場景必須滿足如下條件當前狀態為普通場景，即選擇 信號HDR_SEL的值為1，同時第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT > LOCKJL則圖像從普通場景 轉換到高動態場景，選擇信號HDR_SEL的值由1變為0。當 L0CK_L < = Y_AVER_SH0RT < = L0CK_H 時，選擇信號 HDR_SEL 保持原值不變。當選擇信號HDR_SEL為1時，圖像合成模塊35不對圖像進行合成，使第一權重系 數COEFl為1，第二權重系數C0EF2為0。直接輸出目標高亮度圖像數據DATA_IN_L0NG。當 選擇信號HDR_SEL為0時，圖像為高動態場景，圖像合成模塊35將第一權重系數COEFl與 目標高亮度圖像數據DATA_IN_L0NG相乘得到第一圖像數據，第二權重系數C0EF2與目標低 亮度圖像數據DATA_IN_SH0RT相乘得到第二圖像數據，并將第一圖像數據與第二圖像數據 進行合成，合成后的圖像能體現各個灰階的圖像細節，得到比較通透的圖像。該自動曝光裝置實現自動曝光的方式是使圖像傳感器分別用較大的積分時間和 較小的積分時間對同一場景分別進行曝光，得到明暗兩幅圖像，長積分時間下拍攝的圖像 保存了暗處場景的細節，短積分時間下拍攝的圖像保存了亮處場景的細節，這樣把兩幅圖 像按照一定的比例合成到一起就可以得到理想的圖像，盡顯明暗兩處的細節。自動曝光裝 置提供合理的長積分時間、短積分時間、第一數字增益值及第二數字增益值，并且自動的識 別需要做高動態的場景和普通場景。如圖6所示，為本發明實施例4的自動曝光方法流程圖，該方法包括如下步驟步驟S61 控制感光像素陣列根據第一積分時間INT_TIME_L0NG進行長時間曝光 和根據第二積分時間INT_TIME_SH0RT進行短時間曝光，獲取目標長時間曝光圖像數據和 目標短時間曝光圖像數據；步驟S62 計算當前長時間曝光圖像數據的第一亮度平均值Y_AVER_L0NG ；及計算 當前短時間曝光圖像數據的第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT ；步驟S63 判斷第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT的大小，得到與圖像亮度相對應的 第一目標亮度閾值Y_L0NG_TARGET_AUT0 ；
步驟S64 根據第一亮度平均值Y_AVER_L0NG和第一目標亮度閾值Y_L0NG_ TARGET_AUT0計算第一積分時間INT_TIME_L0NG，及根據第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT和 預設的第二目標亮度閾值Y_SH0RT_TARGET計算第二積分時間INT_TIME_SH0RT ；步驟S65 將所述目標長時間曝光圖像數據和目標短時間曝光圖像數據進行合 成。目標長時間曝光圖像數據保留暗處圖像細節，目標短時間曝光圖像數據保留亮處 圖像細節，合成后的圖像保留了整幅圖像的細節，得到比較通透的圖像，克服了傳統自動曝 光裝置處理后的圖像亮處和暗處清晰度較差的技術問題。大家所熟知的一種特殊情況，當前圖像為第一幀時，步驟S61控制感光像素陣列 根據預設的第一積分時間進行長時間曝光及根據預設第二積分時間進行短時間曝光，獲取 第一幀圖像的目標長時間曝光圖像數據和目標短時間曝光圖像數據。步驟S62中第一亮度平均值Y_AVER_L0NG采用如下方法計算，將所有當前長時間 曝光圖像像素點亮度值Y相加得到亮度總和Y_SUM1，及將所有當前長時間曝光圖像像素點 個數相加得到像素點總和PIXELE_SUM1，將亮度總和Y_SUM1除以像素點總和PIXELE_SUM1， 得到第一亮度平均值Y_AVER_L0NG。步驟S62中第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT采用如下方法計算，將所有當前短時間 曝光圖像像素點亮度值Y相加得到亮度總和Y_SUM2，及將所有當前短時間曝光圖像像素點 個數相加得到像素點總和PIXELE_SUM2，將亮度總和Y_SUM2除以像素點總和PIXELE_SUM2， 得到第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT。在圖像場景變化的過程中，通過第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT來自動的選擇新 的第一目標亮度閾值Y_L0NG_TARGET_AUT0使調整的過程平滑過度。第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT的計算采用的是短時間曝光圖像數據，所有的像 素點數據是圖像真實數據的體現，不會出現過曝的像素點影響對圖像實際亮度的評估，故 第一目標亮度閾值Y_L0NG_TARGET_AUT0的計算采用第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT。作為最優實施例，步驟S63中第一目標亮度閾值Y_L0NG_TARGET_AUT0采用如下方 法計算首先設置最小比較閾值AVER_L0CK_L為55、最大比較閾值AVER_L0CK_H為128、最 小目標值TARGET_L為133、最大目標值TARGET_H為160，最小比較閾值AVER_L0CK_L、最大 比較閾值AVER_L0CK_H、最小目標值TARGET_L、最大目標值TARGET_H的值都由寄存器控制， 可以根據環境給出合適的經驗值。N的值優選8，原因是不需要太多計算，還能使計算出的數據達到一定的精度。使 AVER_L0CK(1) = AVER_L0CK_L ；AVER_L0CK(8) = AVER_L0CK_H ；第一差值DIFFl = (AVER_L0CK (8) _AVER_L0CK (1)) /7 ；比較閾值 AVER_L0CK(i) = AVER_L0CK (1) + (i_l) *DIFF1 ；1 < = i < = N。N的值優選8，原因是不需要太多計算，還能使計算出的數據達到一定的精度。使 TRAGRT(I) = TARGET_L ；TRAGRT (9) = TARGET_H ；第二差值 DIFF2 = (TRAGRT (9) -TRAGRT (1))/8 ； 目標值 TARGET(i) = TRAGRT(1) + (i_l)*DIFF2，1 <= i <= (N+l)；如圖 4 所示，第一目標亮度閾值Y_L0NG_TARGET_AUT0的計算方法如下當i = l 時如果第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT < AVER_L0CK (1)，則第一目標亮度閾值Y_ L0NG_TARGET_AUT0 = TARGET(I)；當 2<=i<=N 時如果第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT > = AVER_L0CK(1)且 Y_AVER_SH0RT < AVER_ LOCK (2)，則第一目標亮度閾值 Y_L0NG_TARGET_AUT0 = TARGET (2)；如果第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT > = AVER_L0CK (2)，且 Y_AVER_SH0RT
<AVER_L0CK (3)，則第一目標亮度閾值 Y_L0NG_TARGET_AUT0 = TARGET (3)；如果第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT > = AVER_L0CK (3)，且 Y_AVER_SH0RT
<AVER_L0CK (4)，則第一目標亮度閾值 Y_L0NG_TARGET_AUT0 = TARGET (4)；如果第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT > = AVER_L0CK (4)，且 Y_AVER_SH0RT
<AVER_L0CK (5)，則第一目標亮度閾值 Y_L0NG_TARGET_AUT0 = TARGET (5)；如果第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT > = AVER_L0CK (5)，且 Y_AVER_SH0RT
<AVER_L0CK (6)，則第一目標亮度閾值 Y_L0NG_TARGET_AUT0 = TARGET (6)；如果第二亮度平均值 Y_AVER_SH0RT > = AVER_L0CK (6)，且 Y_AVER_SH0RT
<AVER_L0CK (7)，則第一目標亮度閾值 Y_L0NG_TARGET_AUT0 = TARGET (7)；如果第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT > = AVER_L0CK (7)，且 Y_AVER_SH0RT
<AVER_L0CK (8)，則第一目標亮度閾值 Y_L0NG_TARGET_AUT0 = TARGET (8)；當i =N時如果第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT > = AVER_L0CK⑶，則第一目標亮度閾值Y_ L0NG_TARGET_AUT0 = TARGET(9)。根據當前短時間曝光圖像的第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT的大小來計算第一 目標亮度閾值Y_L0NG_TARGET_AUT0，第一目標亮度閾值Y_L0NG_TARGET_AUT0隨著第二亮 度平均值Y_AVER_SH0RT增大而增大，即隨著圖像亮度的增大第一目標亮度閾值Y_L0NG_ TARGET_AUT0也增大，這樣利用第一目標亮度閾值Y_L0NG_TARGET_AUT0計算第一積分時間 INT_TIME_L0NG,然后用第一積分時間INT_TIME_L0NG對不同亮度情況的圖像進行長時間 曝光，能得暗處細節清晰的目標長時間曝光圖像數據。步驟S64中第一積分時間INT_TIME_L0NG采用常規方法計算，計算方法如下首 先設置第一余量MARGIN1，將第一亮度平均值Y_AVER_L0NG和第一目標亮度閾值Y_L0NG_ TARGET_AUT0進行比較，如果第一亮度平均值Y_AVER_L0NG與第一目標亮度閾值Y_L0NG_ TARGET_AUT0的差值大于第一余量MARGIN1，則減小第一積分時間INT_TIME_L0NG，如果第 一目標亮度閾值Y_L0NG_TARGET_AUT0與第一亮度平均值Y_AVER_L0NG的差值大于第一余 量MARGIN1，則增大第一積分時間INT_TIME_L0NG，直到第一亮度平均值Y_AVER_L0NG和第 一目標亮度閾值Y_L0NG_TARGET_AUT0的差異小于設定的第一余量MARGim或者第一積分 時間INT_TIME_L0NG已經達到極限值。步驟S64中第二積分時間INT_TIME_SH0RT同第一積分時間INT_TIME_L0NG的計 算方法相同，首先設置第二余量MARGIN2，然后將第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT和預設的 第二目標亮度閾值Y_SH0RT_TARGET的差值及預設的第二目標亮度閾值Y_SH0RT_TARGET與
13第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT的差值與第二余量MARGIN2進行比較，來確定第二積分時間 INT_TIME_SH0RT的增大或減小，略其具體計算過程。由于自動曝光后的圖像整體亮度較暗，對所有像素點數據乘以相同的值，就能提 高圖像整體亮度，得到亮度合適的圖像。作為最優實施方案，本發明包括自動曝光方法實施例5，如圖7所示，包括步驟S71 控制感光像素陣列根據第一積分時間INT_TIME_L0NG進行長時間曝光 和根據第二積分時間INT_TIME_SH0RT進行短時間曝光，獲取目標長時間曝光圖像數據和 目標短時間曝光圖像數據；步驟S72 計算當前高亮度圖像數據的第一亮度平均值Y_AVER_L0NG ；及計算當前 低亮度圖像數據的第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT ；步驟S73 判斷第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT的大小，得到與圖像亮度相對應的 第一目標亮度閾值Y_L0NG_TARGET_AUT0 ；步驟S74 根據第一亮度平均值Y_AVER_L0NG和第一目標亮度閾值Y_L0NG_ TARGET_AUT0計算第一積分時間INT_TIME_L0NG，及根據第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT和 預設的第二目標亮度閾值Y_SH0RT_TARGET計算第二積分時間INT_TIME_SH0RT ；步驟S76 根據所述第一亮度平均值Y_AVER_L0NG和第一目標亮度閾值Y_L0NG_ TARGET_AUT0計算第一數字增益值GLB_GAIN_L0NG，及根據所述第二亮度平均值Y_AVER_ SHORT和預設的第二目標亮度閾值Y_SH0RT_TARGET計算第二數字增益值GLB_GAIN_ SHORT ；步驟S77 將所述目標長時間曝光圖像數據與第一數字增益值GLB_GAIN_L0NG 相乘得到目標高亮度圖像數據，將所述目標短時間曝光圖像數據與第二數字增益值GLB_ GAIN_SH0RT相乘得到目標低亮度圖像數據；步驟S75 將目標高亮度圖像數據與目標低亮度圖像數據進行合成。大家所熟知的一種特殊情況，當前圖像為第一幀時，步驟S77將目標長時間曝光 圖像數據與預設的第一數字增益值GLB_GAIN_L0NG相乘得到第一幀圖像的目標高亮度圖 像數據，將目標短時間曝光圖像數據與預設的第二數字增益值GLB_GAIN_SH0RT相乘得到 第一幀圖像的目標低亮度圖像數據。同方法實施例4相比，本實施例增加了步驟S76、步驟S77，步驟S72及步驟S75也 略微有所變化，下面進行詳細描述。步驟S76中第一數字增益值GLB_GAIN_L0NG采用常規方法計算，計算方法如下 首先設置第一余量MARGIN1，將第一亮度平均值Y_AVER_L0NG和第一目標亮度閾值Y_L0NG_ TARGET_AUT0進行比較，如果第一亮度平均值Y_AVER_L0NG與第一目標亮度閾值Y_L0NG_ TARGET_AUT0的差值大于第一余量MARGIN1，則減小第一數字增益值GLB_GAIN_L0NG，如果 第一目標亮度閾值Y_L0NG_TARGET_AUT0與第一亮度平均值Y_AVER_L0NG的差值大于第一 余量MARGIN1，則增大第一數字增益值GLB_GAIN_L0NG，直到第一亮度平均值Y_AVER_L0NG 和第一目標亮度閾值Y_L0NG_TARGET_AUT0的差異小于設定的第一余量MARGim或者第一 數字增益值GLB_GAIN_L0NG已經達到極限值。步驟S76中第二數字增益值GLB_GAIN_SH0RT的計算方法同第一數字增益值GLB_ GAIN_L0NG的計算方法相同，首先設置第二余量MARGIN2，然后將第二亮度平均值Y_AVER_SHORT和預設的第二目標亮度閾值Y_SH0RT_TARGET的差值及預設的第二目標亮度閾值Y_ SH0RT_TARGET與第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT的差值與第二余量MARGIN2進行比較，來確 定第二數字增益值GLB_GAIN_SH0RT的增大或減小，略其具體調整過程。所述步驟S77將目標長時間曝光圖像數據與第一數字增益值GLB_GAIN_L0NG相 乘得到目標高亮度圖像數據，及將目標短時間曝光圖像數據與第二數字增益值GLB_GAIN_ SHORT相乘得到目標低亮度圖像數據。所述步驟S72計算第一亮度平均值Y_AVER_LONG_SUITABLE時采用當前高亮度圖 像數據，計算第二亮度平均值Y_AVER_SHORT_SUITABLE時采用當前低亮度圖像數據。所述步驟S75將所述目標高亮度圖像數據和目標低亮度圖像數據進行合成。方法實施例5的自動曝光方法計算出第一數字增益值GLB_GAIN_L0NG和第二數字 增益值GLB_GAIN_SH0RT，并將目標長時間曝光圖像數據與第一數字增益值GLB_GAIN_L0NG 相乘得到目標高亮度圖像數據，將目標短時間曝光圖像數據與第二數字增益值GLB_GAIN_ SHORT相乘得到目標低亮度圖像數據，提高了圖像的整體亮度。方法實施例5的自動曝光方法得到的圖像數據是目標高亮度圖像數據和目標低 亮度圖像數據進行合成后的圖像數據，在合成時，采用相同的比例，即直接將目標高亮度圖 像數據與目標低亮度圖像數據相加除以二得到。這種合成方式得到的圖像數據能顯示圖像 亮處及暗處的細節，但是精確度不高。作為最優實施方案，本發明包括自動曝光方法實施例6，如圖8所示，包括步驟S81 控制感光像素陣列根據第一積分時間INT_TIME_L0NG進行長時間曝光 和根據第二積分時間INT_TIME_SH0RT進行短時間曝光，獲取目標長時間曝光圖像數據和 目標短時間曝光圖像數據；步驟S82 計算當前高亮度圖像數據的第一亮度平均值Y_AVER_L0NG，及計算當前 低亮度圖像數據的第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT ；步驟S83 判斷第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT的大小，得到與圖像亮度相對應的 第一目標亮度閾值Y_L0NG_TARGET_AUT0 ；步驟S84 根據第一亮度平均值Y_AVER_L0NG和第一目標亮度閾值Y_L0NG_ TARGET_AUT0計算第一積分時間INT_TIME_L0NG ；及根據第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT和 預設的第二目標亮度閾值Y_SH0RT_TARGET計算第二積分時間INT_TIME_SH0RT ；步驟S86 根據所述第一亮度平均值Y_AVER_L0NG和第一目標亮度閾值Y_L0NG_ TARGET_AUT0計算第一數字增益值GLB_GAIN_L0NG，及根據所述第二亮度平均值Y_AVER_ SHORT和預設的第二目標亮度閾值Y_SH0RT_TARGET計算第二數字增益值GLB_GAIN_ SHORT ；步驟S87 將所述目標長時間曝光圖像數據與第一數字增益值GLB_GAIN_L0NG 相乘得到目標高亮度圖像數據，將所述目標短時間曝光圖像數據與第二數字增益值GLB_ GAIN_SH0RT相乘得到目標低亮度圖像數據；步驟S88 根據第一亮度平均值Y_AVER_L0NG、第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT計算 第一權重系數C0EF1、第二權重系數C0EF2 ；步驟S85 將目標高亮度圖像數據與第一權重系數C0EF1相乘得到第一圖像數據， 目標低亮度圖像數據與第二權重系數C0EF2相乘得到第二圖像數據，將第一圖像數據與第CN 102143325 A
說明書
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二圖像數據進行合成。同方法實施例5相比，本實施例增加了步驟S88，相應的圖像合成步驟S85增加了 一個權重系數調整的過程，下面詳細描述。步驟S88根據第一亮度平均值Y_AVER_L0NG、第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT的大 小計算第一權重系數COEFl、第二權重系數C0EF2。圖像合成步驟S85將第一權重系數COEFl與目標高亮度圖像數據相乘得到第一圖 像數據，第二權重系數C0EF2與目標低亮度圖像數據相乘得到第二圖像數據，并將第一圖 像數據與第二圖像數據進行合成，合成后的圖像能體現各個灰階的圖像細節，得到比較通 透的圖像。權重系數計算步驟S88中第一權重系數COEFl與第二權重系數C0EF2滿足公式 ⑴、⑵C0EF1+C0EF2 = 1 ；(1)C0EF1/C0EF2 = Y_AVER_L0NG/Y_AVER_SH0RT ； (2)利用公式(1)、(2)求得第一權重系數C0EF1、第二權重系數C0EF2的值。第一亮 度平均值Y_AVER_L0NG越大，第一權重系數COEFl越大，第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT越 大，第二權重系數C0EF2相應的也越大。合成圖像步驟S85采用如下公式求得合成圖像DATA_0UT = DATA_IN_L0NG*C0EF1+DATA_IN_SH0RT*C0EF2 ；(3)公式(3)中DATA_0UT表示合成后圖像數據，DATA_IN_L0NG表示目標高亮度圖像 數據，COEFl表示第一權重系數，DATA_IN_SH0RT表示目標低亮度圖像數據，C0EF2表示第二 權重系數。方法實施例6中采用第一權重系數COEFl、第二權重系數C0EF2來確定目標高亮度 圖像數據和目標低亮度圖像數據占合成圖像的比例，使合成后的圖像清晰顯現亮處和暗處 的圖像細節。亮度差異較大的圖像需要用圖像合成的方法得到理想曝光圖像，但是這種合成算 法并不是在所有場景都適合，普通場景的圖像采用圖像合成的算法會使合成后圖像偏離理 想亮度很多，而普通場景的圖像利用現有的自動曝光算法就能得到理想的曝光圖像，基于 這種情況，則需要對圖像場景進行判斷，在不同場景下都能合理曝光，得到理想的曝光圖像。作為最優實施例，方法施例6中自動曝光方法還包括場景識別步驟。場景識別步驟根據第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT的大小判斷是高動態場景還是 普通場景，產生一個體現場景類型的選擇信號HDR_SEL，圖像合成步驟S85根據選擇信號 HDR_SEL選擇合成模式。選擇信號HDR_SEL利用如下方法求得默認情況下為高動態場景，即選擇信號 HDR_SEL的值為0，預設第二閾值AVER_L0CK為比較值，及第三余量MARGIN3。該第三余量 MARGIN3為了預防圖像在高動態場景與普通場景之間震蕩。使L0CK_H = AVER_L0CK+MARGIN3 ；(4)L0CK_L = AVER_L0CK-MARGIN3o(5)
如圖5所示，從高動態場景轉換到普通場景必須滿足如下條件當前狀態為高動 態場景，即選擇信號HDR_SEL的值為0，同時第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT < L0CK_L。則 圖像從高動態場景轉換到普通場景，選擇信號HDR_SEL的值由0變為1。從普通場景轉換到高動態場景必須滿足如下條件當前狀態為普通場景，即選擇 信號HDR_SEL的值為1，同時第二亮度平均值Y_AVER_SH0RT > LOCKJL則圖像從普通場景 轉換到高動態場景，選擇信號HDR_SEL的值由1變為0。當 L0CK_L < = Y_AVER_SH0RT < = L0CK_H 時，選擇信號 HDR_SEL 保持原值不變。當選擇信號HDR_SEL為1時，圖像合成步驟S85不對圖像進行合成，使第一權重系 數COEFl為1，第二權重系數C0EF2為0。直接輸出目標高亮度圖像數據DATA_IN_L0NG。當 選擇信號HDR_SEL為0時，圖像為高動態場景，圖像合成步驟S85將第一權重系數COEFl與 目標高亮度圖像數據DATA_IN_L0NG相乘得到第一圖像數據，第二權重系數C0EF2與目標低 亮度圖像數據DATA_IN_SH0RT相乘得到第二圖像數據，并將第一圖像數據與第二圖像數據 進行合成，合成后的圖像能體現各個灰階的圖像細節，得到比較通透的圖像。該自動曝光方法實現自動曝光的方式是使圖像傳感器分別用較大的積分時間和 較小的積分時間對同一場景分別進行曝光，得到明暗兩幅圖像，長積分時間下拍攝的圖像 保存了暗處場景的細節，短積分時間下拍攝的圖像保存了亮處場景的細節，這樣把兩幅圖 像按照一定的比例合成到一起就可以得到理想的圖像，盡顯明暗兩處的細節。該自動曝光 方法提供合理的長積分時間、短積分時間、第一數字增益值及第二數字增益值，并且自動的 識別需要做高動態的場景和普通場景。以上所述僅為本發明的較佳實施例而已，并不用以限制本發明，凡在本發明的精 神和原則之內所作的任何修改、等同替換和改進等，均應包含在本發明的保護范圍之內。
權利要求
1.一種自動曝光裝置，其特征在于包括傳感器控制模塊，用以控制感光像素陣列根據第一積分時間進行長時間曝光及根據第 二積分時間進行短時間曝光，獲取目標長時間曝光圖像數據和目標短時間曝光圖像數據；第一亮度平均值計算模塊，用以計算當前長時間曝光圖像數據的第一亮度平均值，及 計算當前短時間曝光圖像數據的第二亮度平均值；目標亮度閾值計算模塊，判斷第二亮度平均值的大小，得到與圖像亮度相對應的第一 目標亮度閾值；積分時間計算模塊，用以根據所述第一亮度平均值和第一目標亮度閾值計算第一積分 時間，及根據所述第二亮度平均值和預設的第二目標亮度閾值計算第二積分時間；圖像合成模塊，用以將所述目標長時間曝光圖像數據和目標短時間曝光圖像數據進行 合成。
2.如權利要求1所述的自動曝光裝置，其特征在于所述第一目標亮度閾值采用如下 方式計算比較閾值AVER_L0CK(i)的確定 使 AVER_L0CK(1) = AVER_L0CK_L ； AVER_L0CK(N) = AVER_L0CK_H ；第一差值 DIFFl = (AVER_L0CK (N) -AVER_L0CK (1)) / (N-I)；比較閾值 AVER_L0CK(i) = AVER_L0CK(1) + (i_l)*DIFF1 ；1 <= i <= N，N 為大于等于 2的整數值；目標值TRAGRT⑴的確定TRAGRT(I) = TARGET_L ；TRAGRT(N+1) = TARGET_H ；第二差值 DIFF2 = (TRAGRT (N+l) -TRAGRT (1)) /N ；目標值 TARGET(i) = TRAGRT(l) + (i-l)*DIFF2,1 < = i <= (N+l)，N 為大于等于 2 的整數值；第一目標亮度閾值Y_L0NG_TARGET_AUT0的計算當 i = 1，Y_AVER_SH0RT < AVER_L0CK(i)時，Y_L0NG_TARGET_AUT0 = TARGET(i)； 當 2 < = i < = N，AVER_L0CK(i-l) <= Y_AVER_SH0RT < AVER_L0CK(i)時；Y_L0NG_ TARGET_AUT0 = TARGET(i)；當 i = N, Y_AVER_SH0RT > = AVER_L0CK (i)時；Y_L0NG_TARGET_AUT0 = TARGET (i+1)； Y_AVER_SH0RT為第二亮度平均值，AVER_L0CK_L為最小比較閾值、AVER_L0CK_H為最大 比較閾值、TARGET_L為最小目標值、TARGET_H為最大目標值。
3.如權利要求2所述的自動曝光裝置，其特征在于N的值取8。
4.如權利要求1所述的自動曝光裝置，其特征在于該自動曝光裝置還包括增益值計算模塊，用以根據所述第一亮度平均值和第一目標亮度閾值計算第一數字增 益值，及根據所述第二亮度平均值和預設的第二目標亮度閾值計算第二數字增益值；乘法計算模塊，將目標長時間曝光圖像數據與第一數字增益值相乘得到目標高亮度圖 像數據，及將目標短時間曝光圖像數據與第二數字增益值相乘得到目標低亮度圖像數據； 所述第一亮度平均值計算模塊、圖像合成模塊與乘法計算模塊連接。
5.如權利要求4所述的自動曝光裝置，其特征在于該自動曝光裝置還包括 權重系數計算模塊，根據第一亮度平均值、第二亮度平均值的大小計算第一權重系數、第二權重系數；所述圖像合成模塊將所述第一權重系數與目標高亮度圖像數據相乘得到第一圖像數 據，將所述第二權重系數與目標低亮度圖像數據相乘得到第二圖像數據，并將第一圖像數 據與第二圖像數據進行合成。
6.如權利要求5所述的自動曝光裝置，其特征在于第一權重系數、第二權重系數滿足 如下公式C0EF1+C0EF2 = 1 ； (1)C0EF1/C0EF2 = Y_AVER_L0NG/Y_AVER_SH0RT ； (2)公式(1)、(2)中COEFl表示第一權重系數，C0EF2表示第二權重系數，Y_AVER_L0NG表 示第一亮度平均值，Y_AVER_SH0RT表示第二亮度平均值。
7.如權利要求5所述的自動曝光裝置，其特征在于所述圖像合成模塊利用如下公式 對圖像進行合成DATA_0UT = DATA_IN_L0NG*C0EF1+DATA_IN_SH0RT*C0EF2 ；(3)公式(3)中DATA_0UT表示合成后圖像數據，DATA_IN_L0NG表示目標高亮度圖像數據， COEFl表示第一權重系數，DATA_IN_SH0RT表示目標低亮度圖像數據，C0EF2表示第二權重 系數。
8.一種自動曝光方法，其特征在于包括如下步驟控制感光像素陣列根據第一積分時間進行長時間曝光及根據第二積分時間進行短時 間曝光，獲取目標長時間曝光圖像數據和目標短時間曝光圖像數據；計算當前長時間曝光圖像數據的第一亮度平均值，及計算當前短時間曝光圖像數據的 第二亮度平均值；判斷第二亮度平均值的大小，得到與圖像亮度相對應的第一目標亮度閾值； 根據所述第一亮度平均值和第一目標亮度閾值計算第一積分時間，及根據所述第二亮 度平均值和預設的第二目標亮度閾值計算第二積分時間；將所述目標長時間曝光圖像數據和目標短時間曝光圖像數據進行合成。
9.如權利要求8所述的自動曝光方法，其特征在于所述第一目標亮度閾值采用如下 方法計算比較閾值AVER_L0CK(i)的確定 使 AVER_L0CK(1) = AVER_L0CK_L ； AVER_L0CK(N) = AVER_L0CK_H ；第一差值 DIFFl= (AVER_L0CK (N) -AVER_L0CK (1)) / (N-I)；比較閾值 AVER_L0CK(i) = AVER_L0CK(1) + (i_l)*DIFF1 ；1 <= i <= N，N 為大于等于 2的整數值；目標值TRAGRT⑴的確定 TRAGRT(I) = TARGET_L ； TRAGRT(N+1) = TARGET_H ；DIFF2 = (TRAGRT(N+l)-TRAGRT(1))/N ；目標值 TARGET(i) = TRAGRT(l) + (i-l)*DIFF2,1 < = i <= (N+l) ；N 為大于等于 2 的整數值；第一目標亮度閾值Y_L0NG_TARGET_AUT0的計算當 i = 1，Y_AVER_SH0RT < AVER_L0CK(i)時，Y_L0NG_TARGET_AUT0 = TARGET(i)； 當 2 < = i < = N，AVER_L0CK(i-l) <= Y_AVER_SH0RT < AVER_L0CK(i)時；Y_L0NG_ TARGET_AUT0 = TARGET(i)；當 i = N, Y_AVER_SH0RT > = AVER_L0CK (i)時；Y_L0NG_TARGET_AUT0 = TARGET (i+1)； Y_AVER_SH0RT為第二亮度平均值，AVER_L0CK_L為最小比較閾值、AVER_L0CK_H為最大 比較閾值、TARGET_L為最小目標值、TARGET_H為最大目標值。
10.如權利要求9所述的自動曝光方法，其特征在于N的值取8。
11.如權利要求8所述的自動曝光方法，其特征在于所述自動曝光方法還包括用以根據所述第一亮度平均值和第一目標亮度閾值計算第一數字增益值，及根據所述 第二亮度平均值和預設的第二目標亮度閾值計算第二數字增益值；將目標長時間曝光圖像數據與第一數字增益值相乘得到目標高亮度圖像數據，及將目 標短時間曝光圖像數據與第二數字增益值相乘得到目標低亮度圖像數據；所述第一亮度平均值、第二亮度平均值的計算采用當前高亮度圖像數據及當前低亮度 圖像數據；所述圖像合成采用目標高亮度圖像數據和目標低亮度圖像數據。
12.如權利要求11所述的自動曝光方法，其特征在于該自動曝光方法還包括 根據第一亮度平均值、第二亮度平均值的大小計算第一權重系數、第二權重系數；將所述第一權重系數與目標高亮度圖像數據相乘得到第一圖像數據，將所述第二權重 系數與目標低亮度圖像數據相乘得到第二圖像數據，并將第一圖像數據與第二圖像數據進 行合成。
13.如權利要求12所述的自動曝光方法，其特征在于第一權重系數、第二權重系數滿 足如下公式C0EF1+C0EF2 = 1 ；(1)C0EF1/C0EF2 = Y_AVER_L0NG/Y_AVER_SH0RT ； (2)公式(1)、(2)中COEFl表示第一權重系數，C0EF2表示第二權重系數，Y_AVER_L0NG表 示第一亮度平均值，Y_AVER_SH0RT表示第二亮度平均值。
14.如權利要求12所述的自動曝光方法，其特征在于所述圖像合成步驟利用如下公 式對圖像進行合成DATA_0UT = DATA_IN_L0NG*C0EF1+DATA_IN_SH0RT*C0EF2 ；(3)公式(3)中DATA_0UT表示合成后圖像數據，DATA_IN_L0NG表示目標高亮度圖像數據， COEFl表示第一權重系數，DATA_IN_SH0RT表示目標低亮度圖像數據，C0EF2表示第二權重 系數。
全文摘要
一種自動曝光裝置，包括傳感器控制模塊，控制感光像素陣列根據第一積分時間、第二積分時間進行長短時間曝光，獲取目標長短時間曝光圖像數據；第一亮度平均值計算模塊，計算當前長時間曝光圖像數據的第一亮度平均值，及計算當前短時間曝光圖像數據的第二亮度平均值；目標亮度閾值計算模塊，判斷第二亮度平均值的大小，得到與圖像亮度相對應的第一目標亮度閾值；積分時間計算模塊，根據所述第一亮度平均值、第二亮度平均值計算第一積分時間、第二積分時間；圖像合成模塊，將目標長時間曝光圖像數據和目標短時間曝光圖像數據進行合成；本發明還提供了一種基于該裝置的自動曝光方法，克服了圖像曝光處理后亮處和暗處清晰度較差的技術問題。
文檔編號H04N5/232GK102143325SQ20101010377
公開日2011年8月3日 申請日期2010年1月28日 優先權日2010年1月28日
發明者傅璟軍, 劉志強, 胡文閣 申請人:比亞迪股份有限公司