本發(fā)明涉及自動(dòng)駕駛，尤其涉及的是一種車載行車輔助影像圖像質(zhì)量優(yōu)化方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、隨著汽車工業(yè)和智能駕駛技術(shù)的不斷進(jìn)步，車載行車輔助影像系統(tǒng)已成為現(xiàn)代汽車的標(biāo)配。這些系統(tǒng)通過多個(gè)攝像頭實(shí)時(shí)采集車輛周圍環(huán)境的影像，輔助駕駛員做出安全駕駛決策。然而，行車過程中復(fù)雜多變的環(huán)境因素常常導(dǎo)致影像質(zhì)量下降，影響了行車輔助影像的有效性和可靠性。其中，主要影響因素包括：光照變化、天氣狀況、運(yùn)動(dòng)模糊以及攝像頭性能限制等影響因素。

2、當(dāng)前，針對車載行車輔助影像的圖像質(zhì)量優(yōu)化技術(shù)主要包括以下幾種：

3、1)圖像去噪：采用高斯濾波、中值濾波等方法，減少由于傳感器噪聲和環(huán)境噪聲帶來的圖像質(zhì)量下降問題。

4、2)圖像增強(qiáng)：通過直方圖均衡化、自適應(yīng)直方圖均衡化等技術(shù)，提升圖像的整體亮度和對比度，突出重要細(xì)節(jié)。

5、3)超分辨率重建：利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)(如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))對低分辨率圖像進(jìn)行重建，獲得高分辨率、高細(xì)節(jié)的圖像。

6、4)惡劣天氣處理：通過去霧、去雨等算法，去除圖像中由于惡劣天氣造成的干擾，提高圖像的清晰度。

7、5)色彩校正：調(diào)整白平衡和色彩平衡，校正圖像色彩失真問題，確保色彩的真實(shí)性和一致性。

8、盡管這些技術(shù)在一定程度上提高了行車輔助影像的質(zhì)量，但仍然面臨一些挑戰(zhàn)。例如，在不同光照和天氣條件下，圖像質(zhì)量優(yōu)化算法的穩(wěn)定性和魯棒性仍需進(jìn)一步提高。此外，為了滿足行車環(huán)境的實(shí)時(shí)性要求，算法的計(jì)算效率也亟待優(yōu)化。

9、因此，現(xiàn)有技術(shù)還有待改進(jìn)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明要解決的技術(shù)問題在于，針對現(xiàn)有技術(shù)缺陷，本發(fā)明提供一種車載行車輔助影像圖像質(zhì)量優(yōu)化方法及裝置，以解決傳統(tǒng)的車載行車輔助影像的圖像質(zhì)量優(yōu)化算法穩(wěn)定性低以及計(jì)算效率低的問題。

2、本發(fā)明解決技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案如下：

3、第一方面，本發(fā)明提供車載行車輔助影像圖像質(zhì)量優(yōu)化方法，包括：

4、獲取車載行車輔助影像的圖像流數(shù)據(jù)；

5、基于同態(tài)濾波算法對所述圖像流數(shù)據(jù)中的圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)和光照補(bǔ)償處理，得到同態(tài)濾波后的圖像；

6、基于gamma變換算法對所述同態(tài)濾波后的圖像進(jìn)行圖像灰度調(diào)整，得到gamma變換后的圖像；

7、基于導(dǎo)向?yàn)V波算法對所述gamma變換后的圖像進(jìn)行去噪和細(xì)節(jié)增強(qiáng)處理，輸出優(yōu)化后的車載行車輔助影像圖像。

8、在一種實(shí)現(xiàn)方式中，所述獲取車載行車輔助影像的圖像流數(shù)據(jù)，包括：

9、獲取車載攝像頭采集的連續(xù)多幀的行車輔助圖像，得到所述圖像流數(shù)據(jù)；其中，所述圖像流數(shù)據(jù)中的圖像包括：rgb圖像、yuv圖像以及ycrcb圖像中的任意一種。

10、在一種實(shí)現(xiàn)方式中，所述基于同態(tài)濾波算法對所述圖像流數(shù)據(jù)中的圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)和光照補(bǔ)償處理，得到同態(tài)濾波后的圖像，包括：

11、對所述圖像流數(shù)據(jù)中的圖像進(jìn)行對數(shù)變換處理；

12、通過高通濾波器抑制對數(shù)變換處理后的圖像的低頻成分，并增強(qiáng)所述對數(shù)變換處理后的圖像的高頻成分，得到濾波后的結(jié)果；

13、對所述濾波后的結(jié)果進(jìn)行指數(shù)變換，得到所述同態(tài)濾波后的圖像。

14、在一種實(shí)現(xiàn)方式中，所述同態(tài)濾波算法的公式為：

15、

16、其中，γh和γl分別代表圖像高頻和低頻的加權(quán)分量，c代表鑒定是否為高頻的閾值；

17、代表在圖像上做高斯模糊或巴特沃斯模糊。

18、在一種實(shí)現(xiàn)方式中，所述基于gamma變換算法對所述同態(tài)濾波后的圖像進(jìn)行圖像灰度調(diào)整，得到gamma變換后的圖像，包括：

19、將所述同態(tài)濾波后的圖像的像素值轉(zhuǎn)換成0～1之間的實(shí)數(shù)；

20、根據(jù)gamma變換的公式，求出像素歸一化后的數(shù)據(jù)以1/γ為指數(shù)的對應(yīng)值，對歸一化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)補(bǔ)償；

21、將經(jīng)過預(yù)補(bǔ)償?shù)膶?shí)數(shù)值反變換為0～255之間的值，得到所述gamma變換后的圖像。

22、在一種實(shí)現(xiàn)方式中，所述基于導(dǎo)向?yàn)V波算法對所述gamma變換后的圖像進(jìn)行去噪和細(xì)節(jié)增強(qiáng)處理，輸出優(yōu)化后的車載行車輔助影像圖像，包括：

23、確定均值濾波的滑動(dòng)窗口大小以及去噪強(qiáng)度超參數(shù)；

24、根據(jù)所述均值濾波的滑動(dòng)窗口大小以及所述去噪強(qiáng)度超參數(shù)對所述gamma變換后的圖像進(jìn)行去噪和細(xì)節(jié)增強(qiáng)處理，輸出優(yōu)化后的車載行車輔助影像圖像。

25、在一種實(shí)現(xiàn)方式中，所述確定均值濾波的滑動(dòng)窗口大小以及去噪強(qiáng)度超參數(shù)，包括：

26、根據(jù)gpu利用率和降噪效果，分別確定均值濾波的滑動(dòng)窗口大小以及去噪強(qiáng)度超參數(shù)。

27、第二方面，本發(fā)明提供一種車載行車輔助影像圖像質(zhì)量優(yōu)化裝置，包括：

28、圖像獲取模塊，用于獲取車載行車輔助影像的圖像流數(shù)據(jù)；

29、同態(tài)濾波模塊，用于基于同態(tài)濾波算法對所述圖像流數(shù)據(jù)中的圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)和光照補(bǔ)償處理，得到同態(tài)濾波后的圖像；

30、圖像變換模塊，用于基于gamma變換算法對所述同態(tài)濾波后的圖像進(jìn)行圖像灰度調(diào)整，得到gamma變換后的圖像；

31、導(dǎo)向?yàn)V波模塊，用于基于導(dǎo)向?yàn)V波算法對所述gamma變換后的圖像進(jìn)行去噪和細(xì)節(jié)增強(qiáng)，輸出優(yōu)化后的車載行車輔助影像圖像。

32、第三方面，本發(fā)明提供一種終端，包括：處理器以及存儲(chǔ)器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有車載行車輔助影像圖像質(zhì)量優(yōu)化程序，所述車載行車輔助影像圖像質(zhì)量優(yōu)化程序被所述處理器執(zhí)行時(shí)用于實(shí)現(xiàn)如第一方面所述的車載行車輔助影像圖像質(zhì)量優(yōu)化方法的操作。

33、第四方面，本發(fā)明還提供一種介質(zhì)，所述介質(zhì)為計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述介質(zhì)存儲(chǔ)有車載行車輔助影像圖像質(zhì)量優(yōu)化程序，所述車載行車輔助影像圖像質(zhì)量優(yōu)化程序被處理器執(zhí)行時(shí)用于實(shí)現(xiàn)如第一方面所述的車載行車輔助影像圖像質(zhì)量優(yōu)化方法的操作。

34、本發(fā)明采用上述技術(shù)方案具有以下效果：

35、本發(fā)明通過獲取車載行車輔助影像的圖像流數(shù)據(jù)，可基于同態(tài)濾波算法對圖像流數(shù)據(jù)中的圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)和光照補(bǔ)償處理，以及基于gamma變換算法對同態(tài)濾波后的圖像進(jìn)行圖像灰度調(diào)整，從而可基于導(dǎo)向?yàn)V波算法對gamma變換后的圖像進(jìn)行去噪和細(xì)節(jié)增強(qiáng)處理，輸出優(yōu)化后的車載行車輔助影像圖像。本發(fā)明能夠達(dá)到降噪的效果，同時(shí)又能很好地保留圖像的邊緣以及其他細(xì)節(jié)部分，兼顧了gpu的利用率，提高了圖像質(zhì)量優(yōu)化效率。

技術(shù)特征：

1.一種車載行車輔助影像圖像質(zhì)量優(yōu)化方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的車載行車輔助影像圖像質(zhì)量優(yōu)化方法，其特征在于，所述獲取車載行車輔助影像的圖像流數(shù)據(jù)，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的車載行車輔助影像圖像質(zhì)量優(yōu)化方法，其特征在于，所述基于同態(tài)濾波算法對所述圖像流數(shù)據(jù)中的圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)和光照補(bǔ)償處理，得到同態(tài)濾波后的圖像，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的車載行車輔助影像圖像質(zhì)量優(yōu)化方法，其特征在于，所述同態(tài)濾波算法的公式為：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的車載行車輔助影像圖像質(zhì)量優(yōu)化方法，其特征在于，所述基于gamma變換算法對所述同態(tài)濾波后的圖像進(jìn)行圖像灰度調(diào)整，得到gamma變換后的圖像，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的車載行車輔助影像圖像質(zhì)量優(yōu)化方法，其特征在于，所述基于導(dǎo)向?yàn)V波算法對所述gamma變換后的圖像進(jìn)行去噪和細(xì)節(jié)增強(qiáng)處理，輸出優(yōu)化后的車載行車輔助影像圖像，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的車載行車輔助影像圖像質(zhì)量優(yōu)化方法，其特征在于，所述確定均值濾波的滑動(dòng)窗口大小以及去噪強(qiáng)度超參數(shù)，包括：

8.一種車載行車輔助影像圖像質(zhì)量優(yōu)化裝置，其特征在于，包括：

9.一種終端，其特征在于，包括：處理器以及存儲(chǔ)器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有車載行車輔助影像圖像質(zhì)量優(yōu)化程序，所述車載行車輔助影像圖像質(zhì)量優(yōu)化程序被所述處理器執(zhí)行時(shí)用于實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-7中任意一項(xiàng)所述的車載行車輔助影像圖像質(zhì)量優(yōu)化方法的操作。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有車載行車輔助影像圖像質(zhì)量優(yōu)化程序，所述車載行車輔助影像圖像質(zhì)量優(yōu)化程序被處理器執(zhí)行時(shí)用于實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-7中任意一項(xiàng)所述的車載行車輔助影像圖像質(zhì)量優(yōu)化方法的操作。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種車載行車輔助影像圖像質(zhì)量優(yōu)化方法及裝置，包括：獲取車載行車輔助影像的圖像流數(shù)據(jù)；基于同態(tài)濾波算法對所述圖像流數(shù)據(jù)中的圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)和光照補(bǔ)償處理，得到同態(tài)濾波后的圖像；基于gamma變換算法對所述同態(tài)濾波后的圖像進(jìn)行圖像灰度調(diào)整，得到gamma變換后的圖像；基于導(dǎo)向?yàn)V波算法對所述gamma變換后的圖像進(jìn)行去噪和細(xì)節(jié)增強(qiáng)處理，輸出優(yōu)化后的車載行車輔助影像圖像。本發(fā)明能夠達(dá)到降噪的效果，同時(shí)又能很好地保留圖像的邊緣以及其他細(xì)節(jié)部分，兼顧了GPU的利用率，提高了圖像質(zhì)量優(yōu)化效率。

技術(shù)研發(fā)人員：謝旭龍
受保護(hù)的技術(shù)使用者：深圳元戎啟行科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/30