[发明专利]车载视频数据异常化处理及仿真方法

权利要求书

1.一种车载视频数据异常化处理方法，其特征在于，包括：

获取多个图像帧数据集以及异常配置，其中，图像帧数据集表征同一时间节点的多个视角的图像，所述异常配置表征图像异常的程度；

根据所述异常配置确定多个目标特征以及多个目标图像，其中，目标特征基于目标图像提取获得，目标图像基于图像帧数据集获取；

根据所述异常配置以及所述多个目标特征通过特征变异的方式，对所述多个目标图像进行异常化处理，获得包含表征异常图像的数据的多个异常数据集，其中，特征变异表征对图像特征的调整操作。

2.根据权利要求1所述的车载视频数据异常化处理方法，其特征在于，基于目标图像提取目标特征，包括：

对目标图像去色和均衡化处理，以使得获得的灰度图的多个灰度值符合预设的分布区间；

对所述灰度图进行模糊化处理，并分别提取水平边缘和竖直边缘；

将所述水平边缘和所述数值边缘进行合成，形成第一复合边缘；

通过非极值处理，窄化所述第一复合边缘的宽度，形成第二复合边缘；

对所述第二复合边缘进行连续化处理，形成包括有多个环的边缘线；

根据所述边缘线确定对应所述多个环的多个特征向量，其中，特征向量包括以下特征至少之一：中心位置特征、长轴长度特征、短轴长度特征、面积特征以及周长特征。

3.根据权利要求2所述的车载视频数据异常化处理方法，其特征在于，所述对所述灰度图进行模糊化处理，并分别提取水平边缘和竖直边缘，包括：

获取图像处理指示、模糊处理矩阵、水平边缘提取矩阵以及数值边缘提取矩阵，其中，所述模糊处理矩阵、所述水平边缘提取矩阵以及所述数值边缘提取矩阵同型；

初始化所述图像处理指示；

根据所述图像处理指示指示的位置，从灰度图中取出一个与所述模糊处理矩阵同型的数据块，作为待处理数据块；

边缘因子提取步骤：根据第一公式、所述待处理数据块、所述模糊处理矩阵、所述水平边缘提取矩阵以及所述竖直边缘提取矩阵确定水平边缘因子以及竖直边缘因子，其中，所述第一公式为：

式中，Hfactor为水平边缘因子，R为待处理数据块的总行数，L为待处理数据块的总列数，DF_r，l为待处理数据块第r行第l列的元素，Vague_r，l为模糊处理矩阵第r行第l列的元素，HGRAD_r，l为水平边缘提取矩阵第r行第l列的元素，Vfactor为竖直边缘因子第r行第l列的元素，VGRAD_r，l为竖直边缘因子；

根据所述图像处理指示的位置，将所述水平边缘因子以及所述竖直边缘因子分别加入到水平边缘矩阵以及竖直边缘矩阵；

若所述图像处理指示未达到灰度图的末尾位置，则按照预定的规则偏移所述图像处理指示，并跳转至所述边缘因子提取步骤。

4.根据权利要求2所述的车载视频数据异常化处理方法，其特征在于，所述对所述第二复合边缘进行连续化处理，形成包括有多个环的边缘线，包括：

获取邻域阈值以及连续化阈值；

从所述第二复合边缘中确定多个断点，其中，断点相邻的边缘点的数量小于2；

对于每个断点，执行如下步骤：

根据所述邻域阈值、所述水平边缘以及所述竖直边缘，获取断点邻域内的每个点的竖直边缘因子和水平边缘因子；

根据第二公式、所述竖直因子以及所述水平因子，确定断点邻域内的每个点的连续化系数，其中，所述第二公式为：

式中，Value为幅值系数，Hfactor_b为断点的水平边缘因子，Hfactor_r为邻域点的水平边缘因子，Vfactor_b为断点的竖直边缘因子，Vfactor_r为邻域点的竖直边缘因子，Angle为角度系数，Continuity为连续化系数；

选择断点邻域内连续化系数最大的点作为接续点；

若所述接续点的连续化系数大于所述连续化阈值，则用所述接续点在所述第一复合边缘中的数值替换所述接续点在所述第二复合边缘中的数值。