[发明专利]一种基于背景光照去除和联通区域的车位检测方法

说明书

本发明公开了一种基于背景光照去除和联通区域的车位检测方法，通过使用鱼眼相机获取当前帧全景鸟瞰图，利用背景光照去除和联通区域提取的方法，对所获取的全景鸟瞰图进行图像处理和车位识别，若找到空车位则更新车位的定位坐标，若根据车位的定位坐标开始泊车，则结束车位检测，若未找到空车位或未根据车位的定位坐标进行泊车，则对下一帧的全景鸟瞰图进行处理与识别，本发明将全景环视系统获取的图像作为车位识别定位系统的图像输入，并利用背景光照去除和联通区域提取的方法有效的解决基于视觉的车位检测系统中图像处理效果差，无法从图像中获取完整的车位等问题。

技术领域

本发明属于智能驾驶自动泊车技术领域，尤其涉及一种基于背景光照去除和联通区域的车位检测方法。

背景技术

伴随着我国的汽车保有量持续快速增长，交通拥堵成为常态，对于驾驶员而言，泊车速度慢以及常常会发生剐蹭事故，不仅会造成局部交通堵塞，还会给驾驶人员带来一定的精神压力，为了应对该问题，自动泊车系统应运而生，自动泊车分为基于超声波的自动泊车和基于图像的自动泊车两种，基于超声波的自动泊车是根据超声波返回的距离信息对车位进行判别，在车位两侧没有参照物的情况下便会失效,且对车位两侧车辆的停放位置角度都有严格要求，而基于视觉的自动泊车可以较好的解决这个问题。

目前，越来越多的车辆搭载了360度全景环视系统，以帮助驾驶员消除视野盲区，该系统通过图像处理获得车辆四周的全景鸟瞰图，使得驾驶员可以在车内无死角地观察车辆周围的环境信息。

但是基于视觉的车位检测系统容易受到光照不均匀、地面反光、阴影、以及其他无关标志线的影响，从而无法对车位做出准确判断；且现有技术中采用全局二值化方法对光照不均匀以及存在阴影等复杂信息的图像处理效果很差，无法将完整的车位从图像中提取出来；尤其是在当背景信息复杂时，图像处理过程中会生成大量干扰像素点，从而产生大量的干扰直线，车位识别难度较大。

发明内容

本发明根据现有技术中存在的问题，提出了一种基于背景光照去除和联通区域的车位检测方法，能够有效的解决基于视觉的车位检测系统中图像处理效果差，无法从图像中获取完整的车位等问题。

本发明所采用的一种基于背景光照去除和联通区域的车位检测方法，包括以下步骤：

步骤1，获取当前帧全景鸟瞰图；

步骤2，利用背景光照去除和联通区域提取的方法，对所获取的全景鸟瞰图进行图像处理和车位识别，若找到空车位则更新车位的定位坐标，若未找到空车位，则转步骤1；

步骤3，若根据车位的定位坐标开始泊车，则结束车位检测；若未根据车位的定位坐标进行泊车，则转步骤1；

进一步，所述获取全景鸟瞰图的方法为：

S1.1，对鱼眼相机进行标定得到相机内外参数；

S1.2，采集鱼眼相机获取的原始画面；

S1.3，利用相机内外参数对鱼眼相机进行畸变校正；

S1.4，对校正后的图像进行逆透视变换，得到摄像头的车顶正上方视角的鸟瞰图；

S1.5，对摄像头的鸟瞰图画面进行拼接得到360度全景鸟瞰图。

进一步，所述步骤2中图像处理的方法为：

S2.1.1，对获取的全景鸟瞰图进行图像预处理操作，进行去噪；

S2.1.2，利用形态学处理方法中的开运算获取背景光照图像；

S2.1.3，将得到的背景光照图像从步骤S2.1.1所获取的图像中去除；

S2.1.4，利用最大类间方差法获取上一步所获图像的二值化阈值T；