[发明专利]曝光时间的确定方法及装置

权利要求书

1.一种曝光时间的确定方法，其特征在于，所述方法包括：

获取摄像头拍摄的待测图片，并确定所述待测图片的目标统计特征向量，其中，所述目标统计特征向量为所述待测图片的灰度直方图中目标特征属性组成的向量，所述目标特征属性为与参考数据集的目标特征向量相对应的特征属性；

计算所述目标统计特征向量与所述参考数据集的目标特征向量之间的加权欧氏距离，其中，所述参考数据集中包括多个带有类别标签的图片样本，所述目标特征向量为预先对所述图片样本的特征属性进行筛选后的特征属性所组成的向量；

根据所述加权欧氏距离在所述图片样本中提取距离最小的K个图片样本，其中，K的值由经验获得，K为不小于3的整数；

根据每个分类类别在所述K个图片样本中的最大出现频率确定所述待测图片所属的目标分类类别，其中，所述分类类别包括：曝光不足，曝光正常，曝光过度；

如果所述目标分类类别为曝光正常的类别，则将当前的曝光时间确定为目标曝光时间，以根据所述目标曝光时间进行图片的拍摄；

在获取摄像头拍摄的待测图片之前，所述方法还包括：

获取所述参考数据集；

将所述参考数据集中的多个带有分类标签的图片样本转化为多个灰度图片样本；

提取所述灰度图片样本的待处理特征向量，其中，所述待处理特征向量中包含257个元素，前256个元素为灰度直方图的特征属性，第257个元素用于表示曝光状态标签，所述曝光状态标签用于表示曝光的程度；

基于熵权对所述待处理特征向量中的特征属性进行筛选，得到筛选后的特征属性和曝光状态标签；

将所述筛选后的特征属性和曝光状态标签作为所述参考数据集的目标特征向量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

如果所述目标分类类别为曝光不足的类别，则延长当前的曝光时间；

根据延长后的曝光时间进行图片的拍摄，并将拍摄得到的图片作为所述待测图片；

返回执行确定所述待测图片的目标统计特征向量的步骤，直至确定得到所述待测图片所属的目标分类类别为曝光正常的类别为止，并将此时对应的曝光时间作为所述目标曝光时间。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

如果所述目标分类类别为曝光过度的类别，则缩短当前的曝光时间；

根据缩短后的曝光时间进行图片的拍摄，并将拍摄得到的图片作为所述待测图片；

返回执行确定所述待测图片的目标统计特征向量的步骤，直至确定得到所述待测图片所属的目标分类类别为曝光正常的类别为止，并将此时对应的曝光时间作为所述目标曝光时间。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于熵权对所述待处理特征向量中的特征属性进行筛选包括：

根据相关度计算算式Corr(A)＝I(s₀,s₂,…,s_m)-E(A)计算每个特征属性与分类类别之间的相关度，其中，A表示特征属性，Corr(A)表示特征属性A与分类类别之间的相关度，I(s₀,s₂,…,s_m)表示图片样本分类所需的期望，E(A)表示特征属性A的熵；

根据预设相关度阈值对所述相关度进行筛选，得到目标相关度，其中，所述目标相关度的值大于所述预设相关度阈值；

基于所述目标相关度确定与所述目标相关度所对应的特征属性，得到所述筛选后的特征属性。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述筛选后的特征属性和曝光状态标签作为所述参考数据集的目标特征向量之后，在获取摄像头拍摄的待测图片之前，所述方法还包括：

根据权重计算算式计算每个特征属性在分类过程中的权重，其中，ω_A表示特征属性A在分类过程中的权重，n'表示所述筛选后的特征属性的个数，H_j表示第j个特征属性的熵，Corr(A)表示特征属性A与分类类别之间的相关度，I(s₀,s₂,…,s_m)表示图片样本分类所需的期望。