车辆辅助系统中的图像处理方法及相应系统技术方案

一种车辆辅助系统中的图像处理方法以及采用该图像处理方法的车辆辅助系统和全景泊车辅助系统，通过计算两幅源图像在重叠区域中的亮度差值，并依据亮度差值对源图像之一进行整体亮度修正，基于亮度修正后的源图像进行重叠区域的融合处理，使得融合后的图像更自然。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及车辆辅助系统领域，尤其涉及车辆辅助系统中的图像处理方法。
技术介绍
汽车上使用的全景泊车辅助系统，一般采用多个广角摄像头，分别固定在车身周围，这些摄像头采集车身周围的图像，然后由系统对各个摄像头采集到的图像进行处理，拼接成一幅车身周围的鸟瞰图。在非均匀的光照条件下，由于不同摄像头分别采集图像，虽然在图像拼接时可以对重叠区域进行融合处理，但图像的其他部分仍是各个摄像头分别采集的内容。
技术实现思路
本申请一方面提供ー种车辆辅助系统中的图像处理方法，包括获取第一源图像Pl和第二源图像P2，Pl和P2分别由固定在车身周围的第一、ニ图像采集装置采集；计算第一设定区域中，Pl的像素的平均亮度值LI与P2的像素的平均亮度值L21的差值A LI，ALl = L1-L21，第一设定区域位于Pl与P2的重叠区域中；对？2进行亮度修正，将A LI乘以第一加权系数wl后与P2的像素的亮度值叠加，0 < wl ( 1，且被修正的像素与第一參考点或线越靠近，相应的wl越接近I，第一參考点或线位于Pl与P2的重叠区域；对Pl与亮度修正后的P2位于重叠区域中的像素进行融合处理。本申请另一方面还提供采用上述图像处理方法的车辆辅助系统和全景泊车辅助系统。本申请提出的图像处理方法，通过计算两幅源图像在重叠区域中的亮度差值，并依据亮度差值对源图像之一进行整体亮度修正，基于亮度修正后的源图像进行重叠区域的融合处理，使得融合后的图像更自然。以下结合附图，对本申请的具体示例进行详细说明。附图说明图I是本申请中的图像处理方法的一种实施方式的流程示意图；图2是源图像之间的重置关系不意图；图3是本申请中的车辆辅助系统的ー种实施方式的结构示意图；图4是本申请中的全景泊车辅助系统的ー种实施方式的结构示意图。具体实施例方式实施例I本申请车辆辅助系统中的图像处理方法的一种实施方式如图I所示，包括步骤101，获取各个源图像，例如第一源图像P1、第二源图像P2和第三源图像P3，參考图2。在本实施方式中，Pl、P2和P3基本呈矩形，Pl与P2的重叠区域P21以及P3与P2的重叠区域P23分别位于P2的两端。在其他实施方式中，各个源图像也可以是矩形以外的其他形状，例如具有曲线形的轮廓等，PI、P3与P2的重叠区域也可以在P2的其他部位，只要这两个重叠区域相互分离即可。可以通过各种方式来确定源图像之间的重叠区域，例如通过图像拼接算法来确定。考虑到各个图像采集装置彼此之间的位置关系相对固定，也可根据他们之间的位置关系预先确定源图像之间的重叠区域。本实施方式不限定确定源图像之间的重叠区域的方式。在本实施方式中，Pl和P3分别由固定在车身前、后的第一、三图像采集装置采集，P2由固定在车身左或右侧的第二图像采集装置采集，这是由于采集自车身左右两侧的源图像通常更容易出现亮度不均匀的情况，因此选择采集自车身左或右侧的图像作为后续执行亮度修正操作的对象，即P2。当然，在其他实施方式中，也可以根据实际需要将采集源图像的各个图像采集装置固定在车身周围的其他位置，并按照实际情况选择某个源图像作为后续执行亮度修正操作的对象。步骤102，计算第一设定区域中，Pl的像素的平均亮度值LI与P2的像素的平均亮度值L21的差值A LI，ALl = L1-L21，以及，计算第二设定区域中，P3的像素的平均亮度值L3与P2的像素的平均亮度值L23的差值AL2，A L2 = L3-L23。在本实施方式中，第一设定区域为Pl与P2的重叠区域P21中与第一边界线和第ニ边界线距离相等的位置，即021-012，在图2中以虚线表示，第一边界线为P21位于Pl内部的边界线，即021-J21，第二边界线为P21位于P2内部的边界线，即021-J12。这种第一设定区域的选择方式使得计算出来的亮度差值在一般情况下，能够较好的反应出P2与Pl的亮度差异情況。在其他实施方式中，也可以选择位于P21中部的位置作为第一设定区域，或者选择与021-012略有偏差的位置作为第一设定区域，只要第一设定区域位于P21中即可。在本实施方式中，第二设定区域为P3与P2的重叠区域P23中与第三边界线和第四边界线距离相等的位置，即023-032，在图2中以虚线表示，第三边界线为P23位于P3内部的边界线，即023-J23，第四边界线为P23位于P2内部的边界线，即023-J32。与第一设定区域的选择方式类似，在其他实施方式中，也可以选择P23中的其他位置作为第二设定区域。本申请中涉及像素的亮度值以及像素值，像素值是指像素所携帯的图像信息的数字化表示，亮度值则是图像信息中亮度信息的数字化表示，对于单色图像而言，像素值即为亮度值(或称灰度值)，对于彩色图像而言，像素值还包括与色彩相关的信息，基于源图像的像素值的不同表示方式，亮度值可以直接获取(例如采用YUV方式来表示像素值，则Y分量即为亮度值)或者需要通过色彩空间的变换来获取(例如采用RGB方式来表示像素值，则需要转换为YUV方式以获得亮度值)。本实施方式不限定亮度值的获得方式。步骤103，使用A LI和A L2的加权值对P2进行亮度修正，即将A LI乘以第一加权系数wl后与P2的像素的亮度值叠加，以及将A L2乘以第二加权系数w2后与P2的像素 的亮度值叠加，0 ^wl ^ l,0^w2^ 1，用算式可表示为Ym(x) = Y (x) + A LI X wl+A L2 X w2其中X表示像素的位置，Y(X)表示像素修正前的亮度值，Ym(X)表示像素亮度修正后的亮度值。在本实施方式中，由于两个重叠区域P21和P23位于P2的两端，因此可以近似的认为A LI和A L2表示P2两端需要进行亮度修正的程度，从而可以通过简单的线性插值对P2进行整体亮度修正，BP, wl = D2バD2+D1)，w2 = DlバD1+D2)，Dl和D2分别为被修正的像素与第一參考线和第二參考线的距离，第一參考线为P2与Pl重叠的一端的边界，即012-J21，第二參考线为P2与P3重叠的一端的边界，即032-J23。这种确定加权系数的方法在保证良好的图像过渡效果的同时，也有较低的计算复杂度，因为一方面采用线性插值，计算简单，另一方面，以P2的边界作为计算距离的參考线，使得对距离的计算简化为计算被修正的像素的纵坐标(或横坐标，根据具体使用的坐标系的定义确定)与边界线相应坐标的差值。在 其他实施方式中，用来计算距离的參照对象也可以是除边界以外的其他线，或者也可以是点，只要第一參考点或线位于P21，第二參考点或线位于P23即可，例如，可以选择之前用来计算亮度差值的021-012和023-032分别作为第一、ニ參考线。在其他实施方式中，加权系数与距离的关系也可以是非线性的，只要被修正的像素与第一參考点或线越靠近，相应的wl越接近I,被修正的像素与第二參考点或线越靠近,相应的w2越接近I,即可。在其他实施方式中，也可以只使用一个亮度差值对P2进行亮度修正，例如仅将ALl乘以wl后与P2的像素的亮度值叠加，这种情况下，视为忽略其他重叠区域所反映的P2的亮度差异情況。步骤104，进行图像融合处理，即将亮度修正后的P2位于重叠区域的像素与其他源图像位于相应重叠区域的像素融合。例如，在P21中对Pl的像素以及亮度修本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.ー种车辆辅助系统中的图像处理方法，其特征在于，包括 获取第一源图像Pl和第二源图像P2，Pl和P2分别由固定在车身周围的第一、ニ图像采集装置采集； 计算第一设定区域中，Pl的像素的平均亮度值LI与P2的像素的平均亮度值L21的差值A LI，ALl = L1-L21，第一设定区域位于Pl与P2的重叠区域中； 对P2进行亮度修正，将ALl乘以第一加权系数wl后与P2的像素的亮度值叠加，O< wl < I,且被修正的像素与第一參考点或线越靠近,相应的wl越接近I,第一參考点或线位于Pl与P2的重叠区域； 对Pl与亮度修正后的P2位于重叠区域中的像素进行融合处理。2.如权利要求I所述的方法，其特征在于，还包括 获取第三源图像P3，P3由固定在车身周围的第三图像采集装置采集； 计算第二设定区域中，P3的像素的平均亮度值L3与P2的像素的平均亮度值L23的差值A L2，A L2 = L3-L23，第二设定区域位于P3与P2的重叠区域中； 在所述对P2进行亮度修正的步骤中，还将AL2乘以第二加权系数w2后与P2的像素的亮度值叠加，O1，且被修正的像素与第二參考点或线越靠近，相应的w2越接近1，第二參考点或线位于P3与P2的重叠区域。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于P2呈矩形，Pl与P2的重叠区域以及P3与P2的重叠区域分别位于P2的两端，wl = D2バD2+D1)，w2 = DlバD1+D2)，Dl和D2分别为被修正的像素与第一參考线和第二參考线的距离，第一參考线为P2与Pl重叠的一端的边界，第二參考线为P2与P3重叠的一端的边界。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于第一、三图像采集装置分别固定在车身前、后，第二图像采集装置固定在车身左或右側。5.如权利要求I所述的方法，其特征在于第一设定区域包括Pl与P2的重叠区域中与第一...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴泽俊，周建波，罗海风，
申请(专利权)人：深圳市汉华安道科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：