Abstract
Für eine zuverlässige maschinelle Auswertung von Videoüberwachungsmaterial ist eine entsprechende Bildqualität essentiell. Um eine lückenlose Überwachung zu garantieren muss neben einer entsprechenden Bildqualität
auch garantiert werden können, dass keine signifikanten Helligkeitssprünge zwischen den einzelnen Video-Frames auftreten. Die Mehrheit der in der Videoüberwachung eingesetzten Algorithmen reagiert nämlich sensibel auf
solche Störungen. Als Maß für die Bildqualität wird in dieser Arbeit die Entropie herangezogen.Sie lässt sich einfach berechnen und spiegelt sehr gut wider, was
unter Bildqualität in Hinblick auf Bildverarbeitung verstanden wird. Die entwickelte Belichtungsautomatik kontrolliert die Blendenöffnung, die Integrationszeit des Sensors, die analoge Verstärkung des Bildsignals und
die Elektro-optische Umsetzerkennlinie des Sensors um optimale Bildqualität zu erreichen. Zur Parameteroptimierung wird eine Feedback Regelung
verwendet, wobei immer nur ein Belichtungsparameter verändert wird. Die Entropiewerte der aufgenommenen Bilder werden in einem Puffer aufgezeichnet
und deren Verlauf bestimmt die Parametereinstellungen für den nächsten aufgenommenen Frame. Die Entscheidung, welcher der Kameraparameter verändert wird basiert auf zusätzlichen, aus den Bilddaten abgeleiteten Informationen
(Schwerpunkt und Breite des Histogramms).Der entwickelte Regelalgorithmus wurde auf einem Prototyp einer intelligenten Überwachungskamera implementiert und getestet. Dieser Prototyp enthält einen digitalen Signalprozessor für die Bildverarbeitung und Sensorsteuerung und einen CMOS Sensor zur Bildaufnahme.
Zahlreiche Testläufe haben gezeigt, dass durch den entwickelten Regelalgorithmus Kameraparameter erreicht werden, die maximale Bildqualität (Entropie) bedingen. Beleuchtungsänderungen während des Tages im Außenbereich
werden erfolgreich kompensiert. Durch eine Beschränkung der Regelinkremente werden größere Helligkeitssprünge in den Videobildern vermieden. Für das gesamte Spektrum an
Lichtverhältnissen bei Tageslicht liefert die entwickelte Belichtungsautomatik Bilder in guter Qualität.
A great demand for automatic exposure control (AEC) exists in many different fields of application. Especially in video surveillance high quality image acquisition is required to derive reliable data from images. Images must provide best quality and sudden brightness changes of the image stream must be avoided to guarantee seamless observation. In this work entropy is used as an estimator for image quality because it is an easy derivable, (without weighting factors) single valued measure that indicates image quality. The introduced AEC strategy adjusts iris aperture, integration time, analog gain and shape of the electro-optical transfer curve of the sensor to achieve the best image quality. At each time only one of these parameters is adapted by feedback control. A buffer holds entropy values of last taken frames and based on the progression of these entropy values, an appropriate
control action is taken for the next frame. Additional information, like center of gravity of the image histogram and actual histogram width, is derived from taken images to decide which acquisition parameter should be adjusted next. AEC also provides information about current image quality and applied control actions to image processing algorithms. The developed control algorithm was implemented and tested on a prototype camera powered by a digital signal processor and equipped with a full-featured CMOS image sensor. Numerous experiments showed that AEC actually leads to acquisition parameter settings which cause maximum entropy of output images. Illumination
changes of outdoor scenes during daytime are compensated by the developed control strategy. Smooth parameter adaption is performed and brightness shifts of the output images are avoided. AEC has problems with poorly illuminated night scenes but shows the best results in daylight. The acquisition process is regulated in a way, that best image quality is provided for the whole range of possible illumination conditions of outdoor scenes.
| Originalsprache | Englisch |
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| Gradverleihende Hochschule |
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| Publikationsstatus | Veröffentlicht - 2004 |
Research Field
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Fingerprint
Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Automatic Exposure Control of a Full-Featured CMOS Camera“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.Diese Publikation zitieren
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