[发明专利]具有图像增强功能的自适应场景图像辅助系统无效

专利信息
申请号: 201010110573.1 申请日: 2010-02-12
公开(公告)号: CN102158684A 公开(公告)日: 2011-08-17
发明(设计)人: 王炳立 申请(专利权)人: 王炳立
主分类号: H04N7/18 分类号: H04N7/18;H04N5/232;H04N5/14;G06T5/00
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 201100 上海市闵行*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 具有 图像 增强 功能 自适应 场景 辅助 系统
【说明书】:

技术领域

本发明涉及汽车及移动机械等系统中使用的具有图像增强功能的自适应场景图像辅助系统。

背景技术

在各种移动机械操作领域,如机动车辆行驶,船舶进港以及通过狭窄区域等,吊塔等装载机械的的货物抓取和移动、放置等此类不同物体之间存在位移的时候,特别是当移动物体的许可移动路径比较狭小的情况下,需要操作人员非常考虑仔细移动时的周边环境,以防止出现碰触、碰撞和摩擦。

一个常见的例子是,汽车驾驶员尤其是大型车辆的驾驶员.由于车体的遮蔽会出现一系列盲区:后视镜和观后镜的观察角度的不足而存在观察盲区。由于此类盲区的存在,对驾驶员的车体空间感提出较高要求,尤其是当驾驶车辆通过狭窄区域以及停车、倒车时,驾驶人员很容易因为视觉盲区的存在和行进时由于观察不全面造成剐蹭,碰撞而产生危险。

常用的解决方式是超声倒车雷达和倒车摄像头,倒车雷达可以较好对肓区的障碍物进行距离检测,并将障碍物的检测结果通过声音和图形的方式进行提示,这样可以对驾驶员进行有限的提示。但是超声雷达存在一个不直观明显的问题,同时由于测距探头的个数有限,因此无法做到全方位各个角度都进行可靠检测。同时由于测距存在一定的精度误差,此类测距方法无法提供准确可靠的测距。

另外一个解决方案是倒车摄像头,此方法通过在车尾安装一个广角摄像头完成对后视图像的摄取和显示,同时该方法配合测距雷达等可以完成对后面图像的采集和显示。但是该方法存在一个明显的弊端:该方法仅仅对车辆后面的实时图像的采集和显示,他无法对全景图像进行,因此当车辆处于非倒车状态是该方法失效。

随着图像处理技术的发展,目前出现了一种全景的倒车系统,该系统通 过把多个摄像头的图像经过畸变校准以后进行拼接,并显示给驾驶员,以有利于驾驶人员对周边的环境进行测评。此方法十分有效的解决了汽车周边视野的问题,如专利:200710106237.8,他们都很好的解决了上述问题。

但是上述专利也存在一些待提高的地方:比如200710106237.8由于仅采用3路图像采集而对体积过大的车辆或者挂车进行图像合成时,会导致对图像传感器的光学组件的视野和分辨率要求提高,同时该专利没有谈到图像的畸变矫正,当采用广角摄像头时,不进行矫正的畸变图像将使观察者观察得到的空间关系变差;同时上述专利也无法有针对性地对行驶方向和速度以及驾驶员转向趋势进行突出显示,在雾天雨天或者照明条件比较差时也没对图像进行增强的功能,以使操作人员自适应的获得清晰有效的图像。

发明内容

本发明的目的是对上述现有技术的缺陷进行改进,提供一种具有图像增强功能的自适应场景图像辅助系统,以提供全方面周边图像信息,该系统能够根据监控物体运动趋势提供自适应的场景变化以及对图像进行增强处理以提供更有效的信息。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的,具有图像增强功能的自适应场景图像辅助系统,包括如下单元:

单元1,图像传感器单元中包含多个图像传感器,传感器安装于被监控物体周边(本专利中被监控物体指,需要本系统进行周围环境监控的设备,包括车辆,机械等),并且相邻的两个图像传感器存在互相重叠的视野区域,并确保不留视野死角;该图像传感器为彩色图像传感器、黑白图像传感器、红外图像传感器或者是它们的组合使用,比如黑白图像传感器和彩色图像传感器相结合、或黑白图像传感器与红外图像传感器相结合、或者彩色图像传感器与红外图像传感器相结合、黑白图像传感器和彩色图像传感器以及红外图像传感器相结合的组合。

单元2,图像处理单元,该单元完成图像采集、处理、融合。

单元3,场景决策单元,该单元用于产生有利于观察者了解场景信息的场景参数,该单元接收操作者操作意图信息和/或被检测物体的移动速度和运动 趋势信息,其输出为最佳视点信息及图像比例信息,如果图像比例信息为恒定值,则可以忽略图像比例信息,仅仅输出最佳视点信息。

本发明的单元2中包含四个子单元:

子单元21,图像暂存单元,主要完成各个图像传感器图像的采集和暂存。

子单元22,畸变矫正单元,该单元完成畸变图像矫正,用于矫正由于镜头畸变以及图像传感器不理想产生的畸变.这些像差包括:切向畸变、径向畸变,薄棱镜畸变,偏心畸变等,这些畸变通过图像传感器镜头光学参数(包括了光学系统不理想造成的畸变参数)和图像传感器畸变参数描述,这类参数在机器视觉领域也被称作内部参数。图像矫正就是使用图像传感器的镜头光学参数和图像传感器畸变参数完成畸变消除的过程。

图像矫正模块对畸变矫正前的图像数据采用插值或者卷积的方法求得畸变矫正后的图像数据。

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