CN102142138A - 一种车辆辅助***中的图像处理方法以及子*** - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种车辆辅助***中的图像处理方法，包括：获取第一源图像与第二源图像；拼接所述第一源图像与第二源图像，获取所述第一源图像与第二源图像的重叠区域；评估所述重叠区域中的像素点到第一源图像的第一权重系数与到第二源图像的第二权重系数；根据所述第一权重系数和第二权重系数重新计算重叠区域的像素点的像素值。通过本发明实施例提出的方法、子***和装置，可以将图像拼接时的重叠区域的图像进行处理，处理后的图像过渡自然，便于用户使用。
Description
技术领域
本发明涉及车辆辅助***领域，尤其涉及一种车辆辅助***中的图像处理方法。
背景技术
汽车上使用的全景辅助泊车***，一般采用多个广角摄像头，分别设置的车身周围，分别采集车身周围的图像，***对各个摄像头采集到的图像进行处理，拼接成一幅车周的鸟瞰图，这样能有效地增加司机的视野，消除盲角，提高驾驶安全。
目前大部分全景泊车***的全景图像只是做了图像的拼接，即就是将采集到的图像经过一定的处理拼接合成为一幅图像，但各组成部分之间特别是边界区域具有明显的拼接缝隙，不利于用户的使用。
发明内容
本发明提供了一种车辆辅助***中的图像处理方法，可以对多幅图像拼接融合。
为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：
一种车辆辅助***中的图像处理方法，包括：
获取第一源图像与第二源图像；
拼接所述第一源图像与第二源图像；
获取所述第一源图像与第二源图像的重叠区域；
评估所述重叠区域中的像素点到第一源图像的第一权重系数与到第二源图像的第二权重系数；
根据所述第一权重系数和第二权重系数重新计算重叠区域的像素点的像素值。
一种车辆辅助***中的图像处理子***，包括：
图像获取装置，用于获取第一源图像与第二源图像；
拼接装置，用于拼接所述第一源图像与第二源图像，获取所述第一源图像与第二源图像的重叠区域；
评估装置，用于评估所述重叠区域中的像素点到第一源图像的第一权重系数与到第二源图像的第二权重系数；
重新计算装置，用于根据所述第一权重系数和第二权重系数重新计算重叠区域的像素点的像素值。
一种全景泊车辅助***中的全景图像生成装置，其特征在于，包括：四个摄像头、重叠区域获取装置、边界线获取装置、距离获取装置、权重系数计算装置、融合装置和输出装置，其中：
四个摄像头分别位于车身的车前、车后、车左、车右位置，用来获取车身周围的图像；
重叠区域获取装置，用于将所述四个摄像头获得的图像进行拼接，获得拼接时产生的重叠区域；
边界线获取装置，用于获取所述重叠区域的边界线；
距离获取装置，用于获取所述重叠区域中的像素点与边界线的距离；
权重系数计算装置，用于根据所述像素点与各个边界线的距离计算该像素点到其所在各个图像的权重系数；
融合装置，用于根据所述权重系数重新计算重叠区域的像素点的像素值；
输出装置，用于输出包括了所述融合装置处理过的重叠区域的全景图像。
通过本发明实施例提出的方法、子***和装置，可以将图像拼接时的重叠区域的图像进行融合处理，处理后的图像过渡自然，便于用户使用。
附图说明
图1为本发明一种车辆辅助***中的图像处理方法的一实施例的流程图；
图2为本发明一种车辆辅助***中的图像处理方法的在四摄像头实例中的源图像示意图；
图3为本发明一种车辆辅助***中的图像处理方法的在四摄像头实例中的各个源图像融合时的位置关系示意图；
图4为本发明一种车辆辅助***中的图像处理方法的在四摄像头实例中的融合后的效果示意图；
图5为本发明一种车辆辅助***中的图像处理子***的一实施例的模块图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式结合附图对本发明作进一步详细说明。
首先，以两幅图像的拼接为例来说明本发明，如图1所示为本发明实施例一种车辆辅助***中的图像处理方法的流程图，包括：
步骤101、获取图像；
通常是从不同的摄像头同时获取的图像，本例中以两个摄像头获取两幅源图像为例进行说明，分别记为第一源图像与第二源图像；
步骤103、拼接图像；
将所述第一源图像和第二源图像进行拼接，获得它们的重叠区域；
步骤105、评估权重系数；
当拼接获得了重叠区域之后，需要对重叠区域如何显示进行处理，首先就需要对重叠区域各个像素点的重要性作出评估，所述重要性在本发明实施例中具体以权重系数来体现，具体在本实施例中，我们使用像素点与两幅图像的距离作为所述重要性的评估因素。
首先，我们要获得可以表征像素点与源图像之间的距离的数据，具体方法有很多种，以下举例说明：
方法一、将像素点与边界线的距离认为是像素点与源图像的距离；此处所说的边界线即就是两个源图像相交的两条线，其中在第一源图像内部的边界线称为第一边界线(此边界线通常为第二源图像的边线的一部分，其又在第一源图像内)，在第二源图像内部的边界线称为第二边界线(此边界线通常为第一源图像的边线的一部分，其又在第二源图像内)；获取像素点与第一边界线的距离，记为第一距离；获取像素点与第二边界线的距离，记为第二距离；
计算像素点到边界线的距离可以采用点到直线的欧式距离公式。
方法二、将像素点与源图像特征点的距离认为是像素点与源图像的距离，获取像素点与源图像特征点的距离；此处所说的特征点为表征图像位置的点，例如图像的几何中心等；获取像素点与第一源图像特征点的距离，记为第一距离；获取像素点与第二源图像特征点的距离，记为第二距离。
其次，当得到了像素点与源图像距离的数据后，则可以进一步计算权重系数，具体方法有很多种，此处举例说明：
假设以上文提到的两种方式获得了第一距离和第二距离，那么可以得到该像素点到第一源图像的第一权重系数与到第二源图像的第二权重系数，分别是：
第一权重系数＝第二距离/(第一距离+第二距离)；
第二权重系数＝第一距离/(第一距离+第二距离)。
也可以使用其他计算方法，例如可以对所述得到的第一距离和第二距离加权，将第一距离乘以系数K1，将第二距离乘以系数K2，再进行计算得到权重系数，分别是：
第一权重系数＝K1＊第二距离/(K1＊第一距离+K2＊第二距离)；
第二权重系数＝K2＊第一距离/(K1＊第一距离+K2＊第二距离)；
加权系数K1、K2可以由经验设置，通常和图像本身有一定的关系，通过此系数可以一定程度的修正图像的固有缺陷。
方法还有很多，此处不一一列举。
步骤107、图像融合；
当得到了重叠区域的像素点的权重系数后，则需要根据所述权重系数重新计算像素点的像素值，具体的计算方式可以是：假设重叠区域中像素点在第一源图像中的像素值为I1(X)，在第二源图像中的像素值为I2(X)，则融合后的像素值I(X)＝I1(X)＊W1(X)+I2(X)＊W2(X)。当然，其他计算方式也可以，例如：I(X)＝K3＊I1(X)＊W1(X)+K4＊I2(X)＊W2(X)，其中加权系数K3、K4可以由经验设置。方法还有很多，此处不一一列举。
将重叠区域的像素点的像素值重新计算后，就可以与源图像的其他部分结合显示全景图像。
融合后的图像由于针对重叠区域像素点的位置特点而进行了像素值的修正，修正后的像素值更适于用户使用，克服了现有技术中的拼接区域显示效果差的缺陷。
上述实施例说明了本发明一种车辆辅助***中的图像处理方法，下面结合实例中一个具有四个摄像头的汽车进行说明：
1、如图2所示，输入的四幅需要融合的源图像分别是P1、P2、P3、P4，分别为全景泊车辅助***中车前、车后、车左、车右的俯视图。
2、如图3所示，P1与P3的重叠区域为S13，P1和P4的重叠区域为S14，P2和P3的重叠区域为S23，P2和P4的重叠区域为S24。
3、如图3所示，重叠区域S13的两条边界线分别为O1-A13、O1-B13，重叠区域S14的两条边界线分别为O2-A14、O2-B14，重叠区域S23的两条边界线分别为O3-A23、O3-B23，重叠区域S24的两条边界线分别为O4-A24、O4-B24。
4、采用点到直线的欧氏距离公式分别计算重叠区域中的像素点到边界线的距离。
5、计算重叠区域中的像素点的权重系数，计算方法如下：以重叠区域S13中的一个像素点为例进行说明，对于重叠区域S13中的这个像素点，获得该点与边界线O1-A13的距离D1(X)、与边界线O1-B13的距离D2(X)，则该像素点到P1图像的权重系数为W1(X)＝D1(X)/(D1(X)+D2(X))，该像素点到P3图像的权重系数为W2(X)＝D2(X)/(D1(X)+D2(X))。
其他重叠区域像素点到对应的两条边界线的权重系数计算方法类似。
6、对重叠区域进行融合，计算方法如下：仍以重叠区域S13中的像素点为例进行说明，当获得了权重系数W1(X)、W2(X)之后，则融合后的像素值I(X)为：I(X)＝I1(X)＊W1(X)+I2(X)＊W2(X)，其中，I1(X)为该像素点在P1中的像素值，I2(X)为该像素点在P3中的像素值。
其他重叠区域进行融合的计算方法类似。全景图像融合后如图4所示。
本发明还提出了一种车辆辅助***中的图像处理子***，如图5所示，该***包括：
图像获取装置501，用于获取第一源图像与第二源图像；
拼接装置503，用于拼接所述第一源图像与第二源图像，获取所述第一源图像与第二源图像的重叠区域；
评估装置505，用于评估所述重叠区域中的像素点到第一源图像的第一权重系数与到第二源图像的第二权重系数；
重新计算装置507，用于根据所述第一权重系数和第二权重系数重新计算重叠区域的像素点的像素值。
其中，所述评估装置具体用于：
获取所述重叠区域的边界线，其中在第一源图像内部的边界线称为第一边界线，在第二源图像内部的边界线称为第二边界线；
计算像素点到第一边界线的距离，记为第一距离；
计算像素点到第二边界点的距离，记为第二距离；
计算第一权重系数，第一权重系数＝第二距离/(第一距离+第二距离)；
计算第二权重系数，第二权重系数＝第一距离/(第一距离+第二距离)。
其中，所述评估装置另一种具体应用方式为：
获取像素点与第一源图像的特征点的距离，记为第一距离，所述特征点是图像中心点或者其他表征图像位置特征的点；
获取像素点与第二源图像的特征点的距离，记为第二距离，所述特征点是图像中心点或者其他表征图像位置特征的点；
计算第一权重系数，第一权重系数＝第二距离/(第一距离+第二距离)；
计算第二权重系数，第二权重系数＝第一距离/(第一距离+第二距离)。
其中，所述重新计算装置具体用于：
计算I(X)，
I(X)＝I1(X)＊W1(X)+I2(X)＊W2(X)；
上述算式中：
I(X)为该像素点重新计算后的像素值；
I1(X)为该像素点在第一源图像中的像素值；
W1(X)为第一权重系数；
I2(X)该像素点在第二源图像中的像素值；
W2(X)为第二权重系数。
本发明还提出了一种全景泊车辅助***中的全景图像生成装置，其特征在于，包括：四个摄像头、重叠区域获取装置、边界线获取装置、距离获取装置、权重系数计算装置、融合装置和输出装置，其中：
四个摄像头分别位于车身的车前、车后、车左、车右位置，用来获取车身周围的图像；
重叠区域获取装置，用于将所述四个摄像头获得的图像进行拼接，获得拼接时产生的重叠区域；
边界线获取装置，用于获取所述重叠区域的边界线；
距离获取装置，用于获取所述重叠区域中的像素点与边界线的距离；
权重系数计算装置，用于根据所述像素点与各个边界线的距离计算该像素点到其所在各个图像的权重系数；
融合装置，用于根据所述权重系数重新计算重叠区域的像素点的像素值；
输出装置，用于输出包括了所述融合装置处理过的重叠区域的全景图像。
融合后的图像由于针对重叠区域像素点的位置特点而进行了像素值的修正，修正后的像素值更适于用户使用，克服了现有技术中的拼接区域显示效果差的缺陷。
以上内容是结合具体的实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种车辆辅助***中的图像处理方法，其特征在于，包括：
获取第一源图像与第二源图像；
拼接所述第一源图像与第二源图像；
获取所述第一源图像与第二源图像的重叠区域；
评估所述重叠区域中的像素点到第一源图像的第一权重系数与到第二源图像的第二权重系数；
根据所述第一权重系数和第二权重系数重新计算重叠区域的像素点的像素值。
2.如权利要求1所述的车辆辅助***中的图像处理方法，其特征在于：
所述评估重叠区域中的像素点到第一源图像的第一权重系数与到第二源图像的第二权重系数的步骤包括：
获取所述重叠区域的边界线，其中在第一源图像内部的边界线称为第一边界线，
在第二源图像内部的边界线称为第二边界线；
计算像素点到第一边界线的距离，记为第一距离；
计算像素点到第二边界点的距离，记为第二距离；
第一权重系数＝第二距离/(第一距离+第二距离)；
第二权重系数＝第一距离/(第一距离+第二距离)。
3.如权利要求1所述的车辆辅助***中的图像处理方法，其特征在于：
所述评估重叠区域中的像素点到第一源图像的第一权重系数与到第二源图像的第二权重系数的步骤包括：
获取像素点与第一源图像的特征点的距离，记为第一距离，所述特征点是图像中心点或者其他表征图像位置特征的点；
获取像素点与第二源图像的特征点的距离，记为第二距离，所述特征点是图像中心点或者其他表征图像位置特征的点；
第一权重系数＝第二距离/(第一距离+第二距离)；
第二权重系数＝第一距离/(第一距离+第二距离)。
4.如权利要求1所述的车辆辅助***中的图像处理方法，其特征在于：
所述根据第一权重系数和第二权重***计算重叠区域的像素点的像素值的方法具体为：
I(X)＝I1(X)＊W1(X)+I2(X)＊W2(X)
其中，I(X)为该像素点重新计算后的像素值；
I1(X)为该像素点在第一源图像中的像素值；
W1(X)第一权重系数；
I2(X)该像素点在第二源图像中的像素值；
W2(X)第二权重系数。
5.一种车辆辅助***中的图像处理子***，其特征在于，包括：
图像获取装置，用于获取第一源图像与第二源图像；
拼接装置，用于拼接所述第一源图像与第二源图像，获取所述第一源图像与第二源图像的重叠区域；
评估装置，用于评估所述重叠区域中的像素点到第一源图像的第一权重系数与到第二源图像的第二权重系数；
重新计算装置，用于根据所述第一权重系数和第二权重系数重新计算重叠区域的像素点的像素值。
6.如权利要求5所述的车辆辅助***中的图像处理子***，其特征在于：
所述评估装置具体用于：
获取所述重叠区域的边界线，其中在第一源图像内部的边界线称为第一边界线，
在第二源图像内部的边界线称为第二边界线；
计算像素点到第一边界线的距离，记为第一距离；
计算像素点到第二边界点的距离，记为第二距离；
计算第一权重系数，第一权重系数＝第二距离/(第一距离+第二距离)；
计算第二权重系数，第二权重系数＝第一距离/(第一距离+第二距离)。
7.如权利要求5所述的车辆辅助***中的图像处理子***，其特征在于：所述评估装置具体用于：
获取像素点与第一源图像的特征点的距离，记为第一距离，所述特征点是图像中心点或者其他表征图像位置特征的点；
获取像素点与第二源图像的特征点的距离，记为第二距离，所述特征点是图像中心点或者其他表征图像位置特征的点；
计算第一权重系数，第一权重系数＝第二距离/(第一距离+第二距离)；
计算第二权重系数，第二权重系数＝第一距离/(第一距离+第二距离)。
8.如权利要求5所述的车辆辅助***中的图像处理子***，其特征在于：
所述重新计算装置具体用于：
计算I(X)，
I(X)＝I1(X)＊W1(X)+I2(X)＊W2(X)；
其中，I(X)为该像素点重新计算后的像素值；
I1(X)为该像素点在第一源图像中的像素值；
W1(X)为第一权重系数；
I2(X)该像素点在第二源图像中的像素值；
W2(X)为第二权重系数。
9.一种车辆辅助***，其特征在于，包括权利要求5、6、7或8任一项所述的图像处理子***。
10.一种全景泊车辅助***中的全景图像生成装置，其特征在于，包括：四个摄像头、重叠区域获取装置、边界线获取装置、距离获取装置、权重系数计算装置、融合装置和输出装置，其中：
四个摄像头分别位于车身的车前、车后、车左、车右位置，用来获取车身周围的图像；
重叠区域获取装置，用于将所述四个摄像头获得的图像进行拼接，获得拼接时产生的重叠区域；
边界线获取装置，用于获取所述重叠区域的边界线；
距离获取装置，用于获取所述重叠区域中的像素点与边界线的距离；
权重系数计算装置，用于根据所述像素点与各个边界线的距离计算该像素点到其所在各个图像的权重系数；
融合装置，用于根据所述权重系数重新计算重叠区域的像素点的像素值；
输出装置，用于输出包括了所述融合装置处理过的重叠区域的全景图像。
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