[发明专利]一种用于车辆安全辅助视频图像处理方法

摘要

本发明公开了一种用于车辆安全辅助视频图像处理方法，将车载视频设备采集的图像进行处理，该方法包括图像增强、降噪、强光抑制方法、道路线检测方法和障碍物监测方法，本发明处理方法采用改进后的Retinex算法对图像进行局部的增强，同时采用动态直方图映射的算法进行全局的图像增强，将两种增强的结果以权重的形式结合，得到最终的增强图像，具有实现视图像增强、消噪、色彩锐化等效果、提高图像对比度、清晰度，以得到与原始图像接近、符合人眼视觉特性的图像、路边线检测、障碍物测距的特点。

主权项

一种用于车辆安全辅助视频图像处理方法，将车载视频设备采集的图像进行处理，其特征是该方法包括图像增强、降噪、强光抑制方法、道路线检测方法和障碍物监测方法，其中所述的图像增强、降噪、强光抑制方法是：a、对视频中的每帧图像单独分析，首先对图像进行平滑处理，以去除图像中的噪声,得到平滑后的图像的直方图和平滑后的图像的归一化方差C；b、对平滑后的图像应用改进的多尺度Retinex算法，采用三个尺度的模板得到不同尺度下增强的图像I1、I2、I3，再根据平滑后的图像的归一化方差C的值，选择不同的权重系数w1、w2、w3，根据权重系数将不同尺度下的增强图像进行融合，得到最终的增强图像I，I=w1×I1 + w2×I2 + w3×I3，权重系数的选择方式如下：C>=0.7时, w1=0.5 , w2=0.3 , w3=0.20.3<C<0.7时，w1=0.3 , w2=0.4 , w3=0.3C<=0.3时，w1=0.2 , w2=0.3 , w3=0.5其中w1、w2、w3 分别代表小尺度、中尺度和大尺度的权重系数；I1、I2、I3分别代表小尺度、中尺度和大尺度的权重系数下增强后的图像；c、根据图像分析的结果，应用动态直方图映射算法，选取a，b两点，a，b两点的横坐标Xa、Xb由直方图两端各5% 的能量值对应的灰度级别确定，a，b两点的纵坐标值计算如下：Ya=Xa×(1‑β)Yb=Xb×(1+β)其中β 为直方图偏向0或255程度的度量，设H1为图像直方图中0‑127量级的总和，H2 为直方图中128‑255量级的总和，则：β=|H1‑H2|/H可见，若图像分布的较为均衡，则H1与H2越接近，β就会趋近为0，图像所做的变换幅度就较小；相反若图像中灰度分布不均衡，就会根据直方图分布动态映射像素值；d、将改进的多尺度Retinex算法和动态直方图映射算法的结果以各占50%权重的方式结合起来，得到最终的图像；所述的道路线检测方法：a、进行车载近红外灯照射区域划分，得出红外灯照射区域和非照射区域；由于近红外灯照射区域集中在车辆的正前方，且在周围光源较少的情况下，其亮度远高于未照射区域，则使用图像的最大类间方差方法进行图像区域的分割，得到红外灯照射区域和非照射区域，具体方法如下：对得到最终的图像的直方图，应用图像的最大类间方差方法得到最终的图像的分割阈值T，则最终的图像中的像素被阈值分为两类，即红外灯照射区域R 和非照射区域R’；b、计算红外灯照射区域内图像的平均方差C1，作为道路粗糙程度的度量，其公式为：C1=sum(p(i)‑p(i‑1))/2，其中求和函数sum遍历整个红外灯照射区域R；c、从红外灯照射区域的中下部开始进行区域的生长，初始生长区域为最终的图像最下面正中央的矩形区域，其尺寸为M×N，M和N设置为20‑40之间的值，然后比较此区域左、右和上面的矩形区域，若其矩形内方差与照射区域方差近似则认为是红外照射区域，当区域生长停止时，得到的区域即为准确的红外照射区域，此区域由左右两条直线围成，左面直线为L1, 右面直线为R1；d、因红外灯照射的区域成三角形，在视频中自然形成两条直线边界，使用经典的霍夫变换的方法检测最终的图像中的直线，检测出的左面直线为L2，右面直线为R2 ；e、分别对左面和右面的两条直线L1、L2 和R1、R2 进行再拟合，生成最终的行车边沿线L 和R ；f、由于行车中路况复杂，及车辆抖动原因，得到的行车边沿线L 和R 会不断抖动，通过对拟合出的边沿线进行低通滤波得到最终的马路线，其低通滤波过程为：L(i)=a1×L(i) + b1×L(i‑1) + c1×L(i‑3)其中a1、b1、c1 为各时刻直线所占的比重，同时设置阈值T_change, 只有当行车线的变动超过此阈值时，才改变行车线位置；所述的障碍物监测：a、获得所述的低通滤波后得到的L(i)，即获得了车辆行驶前方道路区域的位置，计算获得的视频图像下方80pixel 高的道路区域中图像的平均方差C2，若此方差小于预设的阈值T, 则判定此区域为平坦的，计算此区域的平均灰度Y，作为正常道路区域的平均灰度；b、将道路区域中大于平均灰度Y 的像素标出，经过去噪、滤波操作去除噪声点后，再进行像素的聚类，若得到某一区域的平均灰度值大于平均灰度Y，则此区域就被判定为存在障碍物。