【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电子后视镜，尤其涉及一种电子后视镜恶劣天气图像视觉增强方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、伴随着汽车行业新兴技术的不断发展，使得电子后视镜在汽车上替代传统后视镜成为了一个新的方向。而随着后视镜的电子化，视觉显示模块交给了电子系统，使得现有的各种先进技术在其图像处理方向的应用成为了可能。
2、电子后视镜虽然在结构、外观、使用方式上和传统后视镜不同，但是成像方面依靠摄像头的成像能力，在弱光、强光、夜晚及大雾、沙尘、雨雪等恶劣天气条件下其视觉效果并不一定会比传统后视镜好，并不能为驾驶人员带来更强的使用欲望和更好的使用体验。目前一些方案专门做雨天或者雾天的图像处理，或者单纯基于色彩空间做视觉图像增强，也有通过图像生成进行图像优化重建的方法，这些方法在其对应的场景下有一定适应性，同时也具有较强的场景依赖性，且不少方案存在流程复杂计算量过大等问题。
3、上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种电子后视镜恶劣天气图像视觉增强方法、装置、设备及存储介质，旨在解决电子后视镜图像的增强处理适应性低的技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种电子后视镜恶劣天气图像视觉增强方法，所述电子后视镜恶劣天气图像视觉增强方法包括以下步骤：
3、获取原始输入图像；
4、通过端到端自适应图像增强模型中的超参数估计网络对所述原始输入图像进行处理
5、基于所述超参数对所述图像增强模块进行调整后，通过调整后的所述图像增强模块对所述原始输入图像进行图像增强处理，得到目标图像。
6、在一实施例中，所述通过端到端自适应图像增强模型中的超参数估计网络对所述原始输入图像进行处理，得到图像增强模块的超参数的步骤之前，还包括：
7、创建电子后视镜场景数据集；
8、基于所述电子后视镜场景数据集对神经网络模型进行迁移微调训练，得到目标模型；
9、对所述目标模型进行模块剥离处理，得到端自适应图像增强模型。
10、在一实施例中，所述对所述目标模型进行模块剥离处理，得到端自适应图像增强模型的步骤，包括：
11、将所述目标模型的超参数估计网络和图像增强模块进行剥离处理，得到基于所述超参数估计网络和所述图像增强模块构成的端到端自适应图像增强模型。
12、在一实施例中，所述通过调整后的所述图像增强模块对所述原始输入图像进行图像增强处理，得到目标图像的步骤，包括：
13、通过调整后的所述图像增强模块对所述原始输入图像依次进行去噪、白平衡、伽马校正、色调调节、对比度调节、锐化处理，得到增强后的图像；
14、对所述增强后的图像和所述原始输入图像进行融合处理，得到目标图像。
15、在一实施例中，所述对所述增强后的图像和所述原始输入图像进行融合处理，得到目标图像的步骤，包括：
16、缩小所述增强后的图像的图像像素值，得到修复后的图像；
17、对原始输入图像进行图像重采样，得到重采样的原始输入图像；
18、将所述修复后的图像和所述重采样的原始输入图像进行图像融合处理，得到目标图像。
19、在一实施例中，所述获取原始输入图像的步骤之后，还包括：
20、对所述原始输入图像进行预处理，得到归一化的输入图像；
21、所述通过端到端自适应图像增强模型中的超参数估计网络对所述原始输入图像进行处理，得到图像增强模块的超参数的步骤，还包括：
22、通过端到端自适应图像增强模型中的超参数估计网络对所述归一化的输入图像进行处理，得到图像增强模块的超参数。
23、在一实施例中，所述基于所述电子后视镜场景数据集对神经网络模型进行迁移微调训练，得到目标模型的步骤之前，还包括：
24、获取历史场景数据集；
25、通过所述历史场景数据集对初始神经网络模型进行训练，得到神经网络模型。
26、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种电子后视镜恶劣天气图像视觉增强装置，所述装置包括：
27、图像获取模块，用于获取原始输入图像；
28、数据处理模块，用于通过超参数估计网络对所述原始输入图像进行处理，得到图像增强模块的超参数；
29、图像增强模块，用于基于所述超参数对所述图像增强模块进行调整后，通过调整后的所述图像增强模块对所述原始输入图像进行图像增强处理，得到目标图像。
30、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种电子后视镜恶劣天气图像视觉增强设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的电子后视镜恶劣天气图像视觉增强程序，所述电子后视镜恶劣天气图像视觉增强程序配置为实现如上文所述的电子后视镜恶劣天气图像视觉增强方法的步骤。
31、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有电子后视镜恶劣天气图像视觉增强程序，所述电子后视镜恶劣天气图像视觉增强程序被处理器执行时实现如上文所述的电子后视镜恶劣天气图像视觉增强方法的步骤。
32、本申请提出的一个或多个技术方案，至少具有以下技术效果：
33、获取原始输入图像；通过端到端自适应图像增强模型中的超参数估计网络对原始输入图像进行处理，得到图像增强模块的超参数；基于超参数对图像增强模块进行调整后，通过调整后的图像增强模块对原始输入图像进行图像增强处理，得到目标图像，实现在各种恶劣天气条件下对电子后视镜图像的增强处理，提高全恶劣天气场景下视觉效果为驾驶人员带来更好的观察体验。
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1.一种电子后视镜恶劣天气图像视觉增强方法，其特征在于，所述电子后视镜恶劣天气图像视觉增强方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的电子后视镜恶劣天气图像视觉增强方法，其特征在于，所述通过端到端自适应图像增强模型中的超参数估计网络对所述原始输入图像进行处理，得到图像增强模块的超参数的步骤之前，还包括：
3.如权利要求2所述的电子后视镜恶劣天气图像视觉增强方法，其特征在于，所述对所述目标模型进行模块剥离处理，得到端自适应图像增强模型的步骤，包括：
4.如权利要求1所述的电子后视镜恶劣天气图像视觉增强方法，其特征在于，所述通过调整后的所述图像增强模块对所述原始输入图像进行图像增强处理，得到目标图像的步骤，包括：
5.如权利要求4所述的电子后视镜恶劣天气图像视觉增强方法，其特征在于，所述对所述增强后的图像和所述原始输入图像进行融合处理，得到目标图像的步骤，包括：
6.如权利要求1所述的电子后视镜恶劣天气图像视觉增强方法，其特征在于，所述获取原始输入图像的步骤之后，还包括：
7.如权利要求2所述的电子后视镜恶劣天气图
8.一种电子后视镜恶劣天气图像视觉增强装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子后视镜恶劣天气图像视觉增强设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的电子后视镜恶劣天气图像视觉增强程序，所述电子后视镜恶劣天气图像视觉增强程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的电子后视镜恶劣天气图像视觉增强方法的步骤。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有电子后视镜恶劣天气图像视觉增强程序，所述电子后视镜恶劣天气图像视觉增强程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的电子后视镜恶劣天气图像视觉增强方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种电子后视镜恶劣天气图像视觉增强方法，其特征在于，所述电子后视镜恶劣天气图像视觉增强方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的电子后视镜恶劣天气图像视觉增强方法，其特征在于，所述通过端到端自适应图像增强模型中的超参数估计网络对所述原始输入图像进行处理，得到图像增强模块的超参数的步骤之前，还包括：
3.如权利要求2所述的电子后视镜恶劣天气图像视觉增强方法，其特征在于，所述对所述目标模型进行模块剥离处理，得到端自适应图像增强模型的步骤，包括：
4.如权利要求1所述的电子后视镜恶劣天气图像视觉增强方法，其特征在于，所述通过调整后的所述图像增强模块对所述原始输入图像进行图像增强处理，得到目标图像的步骤，包括：
5.如权利要求4所述的电子后视镜恶劣天气图像视觉增强方法，其特征在于，所述对所述增强后的图像和所述原始输入图像进行融合处理，得到目标图像的步骤，包括：
6.如权利要求1所述的电子后视镜恶劣...
【专利技术属性】
技术研发人员：严欣，李咏旭，董梦杰，
申请(专利权)人：东风汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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