基于直方图分布的航天相机动态范围调整方法

李春梅 郭元荣 董书莉 胡雨婷 张斐然



基于直方图分布的航天相机动态范围调整方法

李春梅 郭元荣 董书莉 胡雨婷 张斐然

（北京空间机电研究所，北京 100094）

动态范围自动调整对航天相机有重要意义，尤其是相机动态范围调整频繁，实时性要求较高时，需要动态范围实时自动调整才能满足要求。以灰度均值、最值作为动态范围调整的依据，都缺乏对图像信息分布的整体理解；而以图像熵作为图像动态范围调整的依据，效率不足。为此，文章提出了基于直方图分布特征的相机动态范围自动调整方法。该方法在统计图像直方图的基础上，进一步实施直方图信息提取，设计了直方图区域面积函数作为动态范围评价依据，并给出动态范围调整策略，调整的目的是使图像直方图更接近于理想的分布。基于直方图分布特征的方法相较于灰度均值、最值和图像熵的方法，能得到更优的调整效果。经大量实验验证，基于直方图分布特征的相机动态范围自动调整方法，能够获得较好的相机动态范围调整效果，且效率较高，运行稳定。

直方图 动态范围 自动调整 评价依据 航天相机

0 引言

动态范围是航天相机的一项重要性能指标，它是指相机能够产生线性输出电平的入瞳辐亮度范围，以临界饱和的入瞳辐亮度与形成噪声（均方根）等效曝光量的入瞳辐亮度之比表示[1]。动态范围设置是否合理关系到卫星图像的层次、亮度和对比度，最终影响像质。如果设置不合理，会在图像中出现高端饱和、丢失信息或高端闲置、信息压缩在低端的情况。动态范围自动调整对航天相机有重要意义。某型号相机需要24小时连续开机成像，成像的时间跨度、轨道跨度都很大，甚至成像瞬间跨越晨昏线，相机动态范围调整频繁，实时性要求较高，需要实时自动调整动态范围才能满足要求。

目前常用的相机动态范围调整方法有亮度均值法[2-11]（还有一般均值法、权重均值法、基于直方图的加权亮度均值法）、亮度最值法、图像熵法[12]。均值法无论是基于整幅图像的均值，还是局部感兴趣图像区域的均值，亦或者感兴趣灰度区域的均值，用于航天相机动态范围调整有明显不足。首先，基于均值的调整，可能导致图像中出现过多饱和像元；其次，遥感图像各区域都需要适度曝光，没有感兴趣区域或不感兴趣区域的划分。亮度最值法，对图像噪声、探测器中的奇异点，或者图像中的个别景物反光点异常敏感，容易出现误判。而图像熵法对于调整相机动态范围效率较低。因此，以上三种动态范围调整的方法，均不适用于航天相机成像应用。

针对航天相机的成像特点，本文提出了基于直方图分布特征的动态范围自动调整方法。该方法以直方图中几个特定区域的面积为评价图像亮暗的依据，调整的目的是使图像直方图更接近于理想的分布。经大量实验验证，本文所提出的方法能够获得较好的相机动态范围调整效果，且效率较高，运行稳定。

1 动态范围调整方法

1.1 直方图统计

灰度直方图是对图像亮度的一种统计表达，它反映了该图中不同灰度级出现的统计概率。一幅数字图像在范围[0,]内总共有个灰度级，其直方图定义为离散函数[13]，见式（1）：

通常，我们会用到归一化的直方图，即直方图中所有元素除以图像中的像素总数所得到的数据，见式（2）：

式中(r)表示灰度级r出现的频率；为图像中的像素总数。

直方图统计算法由于占用资源较大，在实时在轨图像处理中应用较少。改进的直方图统计方法，将图像数据位宽转化为5bit（截取高5位），设置的值为31（人眼能够分辨的只有32个级别），同样实现图像灰度级统计的目的，又节省算法的资源消耗。

位宽为8bit的图像数据，计算256级直方图统计结果如图1（a）与截取高5bit、计算32级直方图统计结果如图1（b），两者对比如图1所示。

1.2 直方图信息提取

灰度直方图是评价图像质量的重要客观依据，对图像的灰度分布给出了总体描述。从直方图中可以得到图像的灰度范围，每个灰度级的出现概率、灰度级的分布、整体图像的平均明暗和对比度等信息，为图像评价提供重要依据。在暗色的图像中，直方图的组成成分集中在灰度级低的一侧；反之，明亮的图像的直方图的组成成分集中在灰度级高的一侧。图像直方图比较集中，则表明该图像的动态范围小，如图2所示；如果图像的直方图分布比较均匀地分布在较大的灰度范围内，则表明图像具有较大的动态范围，如图3所示。

（a）256级归一化直方图 （b）32级归一化直方图

（a）较小动态范围图像 （b）较小动态范围图像的直方图

（a）较大动态范围图像 （b）较大动态范围图像的直方图

为了从直方图中获得图像灰度分布更直观的信息，这里定义了直方图区域面积函数，见式（3）。

式中(r)为直方图中从灰度r到灰度31的面积；(31)代表了图像中的饱和（包括已饱和和近饱和）信息的总量；(15)代表了图像中中高辐亮度信息的总量；1-(6)代表了图像中的低灰度信息的总量。从变量(r)中，能够快速获得直方图分布的特征信息，可以作为相机动态范围调整的依据。

1.3 直方图信息的使用

依据一行图像（或一帧图像）的直方图信息调整相机动态范围容易引起算法的震荡，不稳定。本文提出将连续采集的多行（或多帧）图像的直方图信息作为参考，对多行图像的直方图信息分别设置不同的权值，统计后的结果再作为相机动态范围调整的依据，见式（4）：

2 动态范围调整

2.1 动态范围调整的策略

根据线阵扫描航天相机的成像特点，设定如下动态范围调整策略：1）由于成像地物的连续性和成像时间的连续性，相机成像图像的直方图信息不会发生突变，因此相机的动态范围调整（除开机时刻）不应过于频繁。2）具备“就高”和“就低”两种工作模式，“就高”模式的工作原则是，优先保证图像中高辐亮度景物的成像性能，在尽量避免图像出现饱和或允许少量饱和区域的情况下，调整相机动态范围，扩展图像灰度直方图，增加景物的灰度细节；“就低”模式的工作原则是，优先保证图像中低辐亮度景物的成像性能，使其具有合适的灰度分层，不能保证或不完全保证高辐亮度景物成像，图像可能出现一定面积的饱和。用户根据目标特性和成像需求选择工作模式。3）动态范围调整应快速高效。

“就高”模式调整策略如图4所示，图中W1、W2、W3、W4、W5、W6分别为就高模式策略参数。

“就低”模式调整策略如图5所示，图中V1、V2、V3、V4、V5、V6、V7分别为就低模式策略参数。

图5 “就低”模式流程图

2.2 动态范围调整的实现

航天相机获取图像，其图像的动态范围是随成像参数而变化[14-15]。某航天相机所使用的探测器利用高性能的低噪声输出放大技术和电子倍增增益调节技术，实现了高动态范围的成像。其中电子倍增可以实现高达500倍的放大[16-18]，为相机提供了宽动态范围微光成像的能力。微光相机结合微光探测器的积分时间和电子倍增调整[19]，设置了10个档位（相邻两档为2倍），实现了高达1 000倍的动态范围调整能力。由于成像地物的连续性和成像时间的连续性，相机成像图像的直方图信息不会发生突变，因此相机的动态范围调整步长固定为1档，每次档位增加或降低，只变化一个档位。

基于直方图分布特征的航天相机动态范围自动调整方法是航天CCD相机、CMOS相机等可见光和多光谱相机能够使用的通用方法，动态范围调整的手段依据相机所使用的探测器的特征而定。

3 实验结果

某航天相机利用该算法，通过调整积分时间和电子倍增，采取“就高”和“就低”模式，实现了相机动态范围自动调整的目的。算法在当前帧结束前输出相机调整参数，满足了实时性要求。

为验证所提出算法的有效性和可靠性，实验选取了多类遥感图像完成动态范围调整的仿真。其中遥感云图的动态范围调整仿真效果如图6所示。

在图6中，标准云图（a）经过人为动态范围压缩为云图（c）；对云图（c）使用“就高”模式动态范围调整后的云图为（e），在保证图像不饱和或少量饱和的前提下实现了直方图拉伸；对云图6（c）使用“就低”模式动态范围调整后的云图为（g），保证图像中低灰度直方图拉伸的前提下做到了尽可能少量像元饱和。结果显示，经算法调整后的图像具有较好的主观评价结果，其图像直方图也表现出较宽的动态范围，达到了动态范围调整的目的。

（a）标准云图 （b）标准云图的直方图

（a）Standard cloud picture （b）Histogram of standard cloud picture

（c）动态范围设置偏小时的云图 （d）动态范围偏小时的直方图

（c）Cloud picture with narrow dynamic range （d）Histogram of cloud picture with narrow dynamic range

（e）“就高”模式动态范围调整后的云图 （f）“就高”模式动态范围调整后的直方图

（e）Cloud picture adjusted using“High”mode （f）Histogram of cloud picture adjusted using“High”mode

（g）“就低”模式动态范围调整后的云图 （h）“就低”模式动态范围调整后的直方图

4 结束语

本文根据航天相机的成像特点提出一种基于直方图分布特征的相机动态范围自动调整方法，完成了从图像灰度数据中提取更可靠的数据信息作为相机动态范围调节的依据，并设计动态范围调整的策略，实现自动调整的目的。实验结果表明，该算法能够较好的完成相机动态范围自动调整的目的，且执行效率高。“就高”和“就低”两种工作模式，既满足大动态范围宽覆盖成像的需求，也满足小动态范围低反射率景物灰度细分高质量成像的要求。

[1] 陈世平,杨秉新,王怀义, 等.空间相机设计与试验[M]. 宇航出版社, 2003. CHEN Shiping, YANG Bingxin, WANG Huaiyi, et al. Space Camera Design and Experiment[M]. Aerospace press, 2003. (in Chinese)

[2] 隋龙, 赵健, 毕国玲. 变参数CCD相机自动曝光调节算法[J]. 仪器仪表学报, 2011, 32(6): 199-202. SUI Long, ZHAO Jian, BI Guoling. Varing Parameters Exposure Adjustment Algorithm for CCD Cameras[J]. Chinese Journal of Scientific Instrument, 2011, 32(6): 199-202. (in Chinese)

[3] 安然, 陈彦, 解静. CMOS图像传感器自适应动态范围调整曝光控制[J]. 红外与激光工程, 2013, 42(S1): 88-92. AN Ran, CHEN Yan, XIE Jing. Exposure Algorithm for CMOS Image Sensor with Adaptive Dynamic Range[J]. Infrared and Laser Engineering, 2013, 42(S1): 88-92. (in Chinese)

[4] 仵宗钦, 刘鹏. 基于FPGA的数字相机自动曝光技术研究[J]. 电视技术, 2015, 39(11): 117-121. WU Zongqin, LIU Peng. Study on Technology of Digital Camera Automatic Exposure Based on FPGA[J]. Video Engineering, 2015, 39(11): 117-121. (in Chinese)

[5] 陈红圆. 基于图像处理的自动曝光算法专利技术综述[J]. 电视技术, 2015, 39(S1): 5-7. CHEN Hongyuan. Patent Overview of Auto-exposure Algorithm Based on Image Processing Technique[J]. Video Engineering, 2015, 39(S1): 5-7. (in Chinese)

[6] 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): 841-847. YANG Haitao, CHANG Yilin, WANG Jing, et al. A New Automatic Exposure Algorithm for Video Cameras Using Luminance Histogram[J]. Acta Optica Sinica, 2007, 27(5): 841-847. (in Chinese)

[7] 黄辉, 任国强, 孙健, 等. 基于图像直方图统计的CCD相机自动调光算法[J]. 半导体光电, 2013, 34(4), 698-701. HUANG Hui, REN Guoqiang, SUN Jian, et al. Auto-exposure Algorithm for CCD Camera Using Image Histogram[J]. Semi-conductor Optoelectronics, 2013, 34(4), 698-701. (in Chinese)

[8] 梁佳毅. 高性能数码相机自动曝光算法研究与实现[D]. 上海: 复旦大学, 2008. LIANG Jiayi. Study and Implementation of Exposure Algorithms in Advanced Digital Camera[D]. Shanghai: Fudan University, 2008. (in Chinese)

[9] 杨作廷, 阮萍, 翟波. 基于图像熵的高动态范围场景的自动曝光算法[J]. 光子学报, 2013, 42(6): 742-746. YANG Zuoting, RUAN Ping, ZHAI Bo. Auto-exposure Algorithm for Scenes with High Dynamic Range Based on Image Entropy[J]. Acta Photonica Sinica, 2013, 42(6): 742-746. (in Chinese)

[10] AHMED S, ANTONIO R. Exposure Time Calculation for Spectral Cameras[J]. Journal of Electronic Imaging, 2015, 24(5): 053025.

[11] 匡艳, 张振环, 郑裕林. 一种基于图像多区域的变步长自动曝光算法[J]. 电视技术, 2015, 39(19), 28-31. KUANG Yan, ZHANG Zhenhuan, ZHENG Yulin. Auto Exposure Algorithm Using Image Subregion and Variable Step Size[J]. Video Engineering, 2015, 39(19), 28-31. (in Chinese)

[12] 孟梦. 高清摄像机自动白平衡和自动曝光算法研究及实现[D]. 西安: 西安电子科技大学, 2014. MENG Meng. Study and Implementation of Automatic White Balance and Exposure Algorithms in HD Camera[D]. Xian: Xidian University, 2014. (in Chinese)

[13] RAFAEL C G, RICHARD E W, STEVEN L E. 数字图像处理[M]. 电子工业出版社, 2005. RAFAEL C G, RICHARD E W, STEVEN L E. Digital Image Processing[M]. Publishing House of Electronics Industry, 2005. (in Chinese)

[14] 何红艳, 王小勇, 付兴科. 遥感卫星CCD相机的动态范围设计思考[J]. 航天返回与遥感, 2008, 29(1): 39-49. HE Hongyan, WANG Xiaoyong, FU Xingke. Study on the Designing of the Dynamic Range of Remote Satellite’s CCD Camera[J]. Spacecraft Rocovery & Remote Sensing, 2008, 29(1): 39-49. (in Chinese)

[15] 李智勇, 杨校军. 关于遥感卫星TDICCD相机动态范围设计的思考[J]. 航天返回与遥感, 2011, 32(1): 24-27. LI Zhiyong, YANG Xiaojun. Consideration on Designing of Dynamic Range for TDICCD Camera on Remote Sensing Satellites[J]. Spacecraft Recovery & Remote Sensing, 2011, 32(1): 24-27. (in Chinese)

[16] 何家维, 何昕, 魏仲慧, 等. EMCCD相机在全天时星敏感器中的设计与应用[J]. 红外技术, 2013, 35(11), 718-722. HE Jiawei, HE Xin, WEI Zhonghui, et al. Design and Application of EMCCD Camera for Full-time Star Sensor[J]. Infrared Technology, 2013,35(11), 718-722. (in Chinese)

[17] 卢家莉, 李彬华, 胡泊. 一种电子倍增CCD电子倍增增益的确定方法[J]. 兵工学报, 2015, 36(4), 710-715. LU Jiali, LI Binhua, HU Po. A Method of Determining EMCCD Electron Multiplication Gain[J]. Acta Armamentarii, 2015, 36(4), 710-715. (in Chinese)

[18] 胡泊, 李彬华. 低温下EMCCD电子倍增模型[J]. 电子学报, 2013, 41(9), 1826-1830.HU Po, LI Binhua. Electron Multiplication Model of EMCCD in Low Temperature[J]. Acta Electronica Sinica, 2013, 41(9), 1826-1830. (in Chinese)

[19] 宋秋冬, 林秋月, 刘会通, 等. 基于FPGA的CCD相机自动增益控制方法及实现[J]. 红外与激光工程, 2006, 35(增刊)，366-370 .SONG Dongqiu, LIN Qiuyue, LIU Huitong, et al. Automatic Gain Control Method and Achievement of CCD Digital Camera Based on FPGA[J]. Infrared and Laser Engineering, 2006, 35(Supplement): 366-370. (in Chinese)

（编辑：刘颖）

Dynamic Range Adjustment Method of the Aerospace Camera Based on Histogram Distribution

LI Chunmei GUO Yuanrong DONG Shuli HU Yuting ZHANG Feiran

（Beijing Institute of Space Mechanics & Electricity, Beijing 100094, China）

It is very important for the aerospace camera to adjust the dynamic range automatically. Especially when the camera dynamic range requires high-frequency and real-time adjustments, the automatic adjustment of dynamic range will be indispensable. Methods using image gray scale average or maximum value as the basis of dynamic range adjustment, lack understanding the overall image information distribution, and methods using image entropy as the basis are inefficient in computing. Therefore, a new automatic adjustment method of camera dynamic range was proposed based on histogram distribution characteristics in this paper. On the basis of gathering image histogram, the information of histogram was further extracted in this method. A histogram regional area function was designed as the evaluation criterion of dynamic range, and then the dynamic range adjustment strategy was given according to this function. The purpose of adjustment was to make the image histogram closer to ideal distribution. Better performance can be achieved by the proposed method in this paper than those three ones mentioned previously. Lots of experiments showed that the automatic adjustment method of camera dynamic range based on histogram distribution characteristics can obtain better dynamic range adjustment results with high efficiency and stability.

histogram; dynamic range; automatic adjustment; evaluation criterion; Aerospace camera

TN401

A

1009-8518(2017)05-0036-08

10.3969/j.issn.1009-8518.2017.05.005

李春梅，女，1980年生，2005年获哈尔滨工业大学仪器科学与技术专业硕士学位，高级工程师。研究方向为遥感图像处理与应用。E-mail：9757290@qq.com。

2017-03-08

国家重大科技专项工程