[发明专利]一种双目ADAS摄像头脏污检测的方法及装置有效

专利信息
申请号: 202010903159.X 申请日: 2020-09-01
公开(公告)号: CN112215794B 公开(公告)日: 2022-09-20
发明(设计)人: 郝源;崔峰;朱海涛;王欣亮 申请(专利权)人: 北京中科慧眼科技有限公司
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06V10/74;G06V20/58
代理公司: 北京远立知识产权代理事务所(普通合伙) 11502 代理人: 李海燕
地址: 100085 北京市海淀*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 双目 adas 摄像头 脏污 检测 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种双目ADAS摄像头脏污检测的方法,其特征在于,包括:

步骤A:判断车辆是否处于运动状态,若是,则进行步骤B,若否,则不进行处理;

步骤B:判断运动帧数是否大于阈值1,若是,则认为当前车辆在运动中,进行步骤C,若否,则不进行处理;

步骤C:判断两个摄像头的图像是否相对一致,若是,则无脏污,若否,则进行步骤D,所述步骤C包括:

步骤C1:判断结构相似性,若结构相似性判断有脏污,则进行步骤D,否则进行步骤C2;

步骤C2:进行灰度对比,若灰度对比判断有脏污,则进行步骤D,否则判断为无脏污;

步骤D:判断脏污图像帧数是否大于阈值2,若是,则判断为有脏污,若否,则判断为无脏污;

其中,在步骤C2中,对于同一时刻左摄像头和右摄像头的图像,将左图像分成M*N个均等的矩形区域,右图像也分成同样的M*N个均等的矩形区域,

1)计算左右图像每个矩形区域的平均灰度,分别得到左图像平均灰度矩阵gridValueAverLeft[M][N]和右图像平均灰度矩阵gridValueAverRight[M][N],

2)计算左右图像平均灰度矩阵差,

gridValueAverDiff[M][N]=|gridValueAverLeft[M][N]-gridValueAverRight[M][N]|,

3)计算平均灰度矩阵差的所有元素权重和:

将平均灰度矩阵差gridValueAverDiff[M][N]中的各个元素与权重矩阵weight[M][N]中各个元素对应位置相乘后各个值相加后得到权重和,即

其中,权重矩阵weight[M][N]为根据车载要求,对于图像中碰撞区域权重设置大一些,其他边缘区域权重小一些,权重矩阵中所有元素的和为1,即

4)计算左右图像整体的平均灰度差grayDiff:

grayDiff=|mean(L)-mean(R)| (6)

其中,L代表左图,R代表右图,mean代表对全图灰度值取平均的平均值,

5)对于以下条件:

a.grayDiff大于阈值1;

b.gridWeightSum大于阈值2;

c.gridWeightSum与grayDiff差值的绝对值大于阈值3,

若a、b、c同时满足,则判断为有脏污,否则无脏污。

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤C1中,计算结构相似性SSIM:

SSIM(x,y)=[l(x,y)]α·[c(x,y)]β·[s(x,y)]γ (1)

其中,参与对比的左右图像分别为x、y,α、β、γ为常数,均大于0,

图像照明度对比部分:

图像对比度比较部分:

图像结构比较部分:

其中,μx为图像x所有像素均值,μy为图像y所有像素均值;δx为图像x像素值的标准差,δy为图像y像素值的标准差;表示图像x的方差,表示图像y的方差;δxy为图像x与图像y的协方差;C1,C2,C3为常数,

根据SSIM的计算结果进行判断,若不大于预设阈值,则为有脏污。

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