CN104185342B - 一种汽车照明方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种汽车照明方法和装置，属于照明领域。所述方法包括：获取当前图像的灰度数据；根据当前图像的灰度数据，确定图像信息；根据图像信息，控制远近光灯。本发明通过先获取当前图像的灰度数据；然后根据当前图像的灰度数据，确定图像信息；最后根据图像信息，控制远近光灯。这种汽车照明方法采用图像处理的方法来获取图像信息，简化了采集数据方式，进而降低了汽车照明装置的布线复杂程度、减轻了汽车照明装置安装工作量，更节约成本、提高了汽车照明装置工作的可靠性。

Description

一种汽车照明方法和装置

技术领域

本发明涉及照明领域，特别涉及一种汽车照明方法和装置。

背景技术

随着经济的发展，节能环保的技术越来越受到人们的重视，智能照明作为一项节能的高科技技术也开始受到人们的关注。

智能照明是利用先进电磁调压及电子感应技术，对供电进行实时监控与跟踪，自动平滑地调节电路的电压和电流幅度，改善照明电路中不平衡负荷所带来的额外功耗，提高功率因素，降低灯具和线路的工作温度，达到优化供电目的照明控制***。

汽车智能照明是智能照明的一种应用，它既实现了节约能源，又能为汽车提供不同的工作模式，为驾驶员带来智能环保的照明体验。

在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术至少存在以下问题：

在实际应用中，智能照明装置为了适用于多种工作场景，需要安装多种传感器以获取所需数据，且这些传感器分布在车辆的不同位置，使得智能照明装置布线复杂，工程施工中工作量大，安装成本高，更使得智能照明装置工作的可靠性降低。

发明内容

为了解决智能汽车智能照明装置布线复杂、工作的可靠性不高的问题，本发明实施例提供了一种汽车照明方法和装置。所述技术方案如下：

一方面，提供了一种汽车照明方法，所述方法包括：

获取当前图像的灰度数据，所述灰度数据包括图像中各个像素点的灰度值；

根据所述当前图像的灰度数据，确定图像信息，所述图像信息包括所述当前图像与上一图像的指定区域中各个像素点的灰度变化绝对值之和、或所述当前图像的指定区域的平均灰度值；

根据所述图像信息，控制所述远近光灯；

所述图像信息包括所述当前图像的指定区域的平均灰度值，所述根据所述图像信息，控制所述远近光灯包括：

比较所述当前图像的指定区域的平均灰度值与第一数值和第二数值的大小，所述第一数值大于所述第二数值，且所述第一数值和所述第二数值都大于0；

若所述当前图像的指定区域的平均灰度值大于所述第一数值，则降低近光灯的亮度；

若所述当前图像的指定区域的平均灰度值小于或等于所述第一数值且大于或等于所述第二数值，则维持当前近光灯的亮度不变；

若所述当前图像的指定区域的平均灰度值小于所述第二数值，则增加近光灯的亮度；

所述当前图像信息包括所述当前图像与上一图像的指定区域中各个像素点的灰度变化绝对值之和，所述根据所述图像信息，控制所述远近光灯包括：

比较所述当前图像与上一图像的指定区域中各个像素点的灰度变化绝对值之和与第三数值的大小，所述第三数值大于0；

若所述当前图像与上一图像的指定区域中各个像素点的灰度变化绝对值之和大于所述第三数值，则关闭远光灯。

具体地，所述获取当前图像的灰度数据包括：

使用电荷藕合器件图像传感器来获取当前图像的灰度数据。

具体地，所述获取当前图像的灰度数据包括：

根据预设的周期，获取图像的灰度数据。

另一方面，提供了一种汽车照明装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取当前图像的灰度数据，所述灰度数据包括图像中各个像素点的灰度值；

确定模块，用于根据所述获取模块获取到的所述当前图像的灰度数据，确定图像信息，所述图像信息包括所述当前图像与上一图像的指定区域中各个像素点的灰度变化绝对值之和、或所述当前图像的指定区域的平均灰度值；

处理模块，用于根据所述确定模块确定的所述图像信息，控制所述远近光灯；

所述图像信息包括所述当前图像的指定区域的平均灰度值，所述处理模块包括：

第一比较单元，用于比较所述当前图像的指定区域的平均灰度值与第一数值和第二数值的大小，所述第一数值大于所述第二数值，且所述第一数值和所述第二数值都大于0；

第一处理单元，用于在所述当前图像的指定区域的平均灰度值大于所述第一数值时，降低近光灯的亮度；

在所述当前图像的指定区域的平均灰度值小于或等于所述第一数值且大于或等于所述第二数值时，维持当前近光灯的亮度不变；

在所述当前图像的指定区域的平均灰度值小于所述第二数值时，增加近光灯的亮度；

所述当前图像信息包括所述当前图像与上一图像的指定区域中各个像素点的灰度变化绝对值之和，所述处理模块包括：

第二比较单元，用于比较所述当前图像与上一图像的指定区域中各个像素点的灰度变化绝对值之和与第三数值的大小，所述第三数值大于0；

第二处理单元，用于在所述当前图像与上一图像的指定区域中各个像素点的灰度变化绝对值之和大于所述第三数值时，关闭远光灯。

具体地，所述获取模块包括：

电荷藕合器件图像传感器，用于获取当前图像的灰度数据。

具体地，所述获取模块包括：

获取单元，用于根据预设的周期，获取图像的灰度数据。

本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：

通过获取当前图像的灰度数据；然后根据当前图像的灰度数据，确定图像信息；最后根据图像信息，控制远近光灯。这种汽车照明方法采用图像处理的方法，简化了采集数据方式，进而降低了汽车照明装置的布线复杂程度、减轻了汽车照明装置安装工作量，更节约成本、提高了汽车照明装置工作的可靠性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例一提供的一种汽车照明方法流程图；

图2是本发明实施例二提供的一种汽车照明方法流程图；

图3是本发明实施例三提供的一种汽车照明方法流程图；

图4是本发明实施例四提供的一种汽车照明装置结构示意图；

图5是本发明实施例五提供的一种汽车照明装置结构示意图；

图6是本发明实施例六提供的一种汽车照明装置结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

实施例一

本发明实施例提供了一种汽车照明方法，适用于控制汽车的远近光灯，参见图1，该方法流程包括:

步骤S11，获取当前图像的灰度数据，该灰度数据包括图像中各个像素点的灰度值。

在实际应用中，可以采用电荷藕合器件(Charge Coupled Device，简称“CCD”)图像传感器来获取外界环境图像的灰度数据。

步骤S12，根据当前图像的灰度数据，确定图像信息，该图像信息包括当前图像与上一图像的指定区域中各个像素点的灰度变化绝对值之和、或当前图像的指定区域的平均灰度值。

具体地，这里的制定区域可以是整个的图像区域，也可以是图像中的特定区域。这里的上一图像与当前图像的关系可以是CCD连续摄取的两张图像。

在实际应用中，为了提高图像数据的处理速度,在进行图像数据处理计算前,可以采用采用一些图像预处理措施。

例如先将包含灰度值数据的整块图像分割成小块的图像区域，然后根据小块图像区域的图像数据确定小块图像区域的图像信息，最后根据小块图像区域的图像信息确定整块图像的图像信息。

进一步地，还可以采用数字信号处理(Digital Signal Processing，简称“DSP”)技术进行数字图像的滤波以改善图像数据的信噪比，进而得到更精确的图像数据。

此外，由于相邻象素之间具有一定的相关性,还可以利用图像相邻象素之间的相关系数来提取图像中亮域和暗域之间的边界，进而得到更精确的图像数据。

步骤S13，根据图像信息，控制远近光灯。

具体地，汽车智能照明***根据图像信息，发出相应的控制信号，以控制远近光灯的开关及亮度变化。

在实际应用中，检测当前图像与上一图像的指定区域中各个像素点的灰度变化绝对值之和可以判断外界环境的光照度变化幅度，由于只有在道路无其他照明设备，且对向无来车的情况下，才能使用远光灯，在外界环境的光照度突然大幅变化(例如来了对头车辆，或者进入光照度充足的场所)时，通过检测图像灰度变化绝对值之和，汽车智能照明***发出相应的控制信号，关闭汽车远光灯。

在实际应用中，检测当前图像的指定区域的灰度平均值可以判断外界环境的光照度的强度，进而可以判断汽车的照明装置中灯具的亮度是否满足照明要求，例如，夜间行车时，有的道路旁没有路灯，驾驶员的视野受到影响，通过检测图像灰度平均值，汽车智能照明***发出相应的控制信号，增大汽车前灯的亮度，以保障驾驶员有一个良好的视野；有的道路旁有路灯，汽车的前灯亮度过高的话会浪费电能，通过检测图像灰度平均值，智能照明***可以发出相应的控制信号，降低汽车前灯的亮度，这样既可以保障驾驶员有一个良好的视野，又减少不必要的电能消耗。

在实际应用中，可将远近光灯的开关及亮度变化设置成相应的照明模式，以便于汽车智能照明***的工作。

具体地，照明模式包括：

节能模式，用于在当前汽车照明装置(即远光灯或近光灯)的光照度过高时，降低当前汽车照明装置中灯具的亮度。

维持模式，用于在当前汽车照明装置的光照度适合时，维持当前汽车照明装置中灯具的亮度不变。

增亮模式，用于在当前汽车照明装置的光照度过低时，增加当前汽车照明装置中灯具的亮度。

安全模式，用于在不需要远光灯照明时，关闭当前汽车照明装置中的远光灯。

在实际应用中，通过控制信号调节照明模式的变化，实现智能照明操作，该智能照明既节约了能源，又为驾驶员提供了人性化的照明体验。

本发明实施例通过获取当前图像的灰度数据；然后根据当前图像的灰度数据，确定图像信息；最后根据图像信息，控制远近光灯。这种汽车照明方法采用图像处理的方法，简化了采集数据方式，进而降低了汽车照明装置的布线复杂程度、减轻了汽车照明装置安装工作量，更节约成本、提高了汽车照明装置工作的可靠性。

实施例二

本发明实施例提供了一种汽车照明方法，适用于控制汽车的远近光灯，参见图2，图像信息包括当前图像的指定区域的平均灰度值，该方法流程包括：

步骤S21，获取当前图像的灰度数据，该灰度数据包括图像中各个像素点的灰度值。

在实际应用中，可以采用CCD来获取外界环境图像的灰度数据。

具体地，假定采集数据区域内的光照度大小的分布为一个二维数组g(i,j)。

根据图像中各个像素点的灰度值与对应位置的光照度的对应关系p，得到灰度值大小的分布f(i,j)＝p(g(i,j))。相应的具体计算处理过程是很成熟的技术，这里不在赘述。

具体地，该步骤21包括：根据预设的周期，获取图像的灰度数据。

在实际应用中，通过调节预设周期的长短，可以更及时的调整驾驶员视野内的光照度，为驾驶员的行车提供一个良好的光照环境。

步骤S22，根据当前图像的灰度数据，确定图像信息，该图像信息包括当前图像的指定区域的平均灰度值。

具体地，这里的指定区域可以是整个的图像区域，也可以是图像中的部分区域。

在实际应用中，为了提高图像数据的处理速度,在进行图像数据处理计算前,可以采用采用一些图像预处理措施。

例如先将包含灰度值数据的整块图像分割成小块的图像区域，然后根据小块图像区域的图像数据确定小块图像区域的图像灰度平均值，最后根据小块图像区域的图像灰度平均值确定整块图像的图像灰度平均值。

进一步地，还可以采用DSP技术进行数字图像的滤波以改善图像数据的信噪比，进而得到更精确的图像数据。

此外，由于相邻象素之间具有一定的相关性,还可以利用图像相邻象素之间的相关系数来提取图像中亮域和暗域之间的边界，进而得到更精确的图像数据。

具体地，图像的指定区域的平均灰度值的计算如下：

假定图像的指定区域的灰度值大小的分布f(i,j)为m×n(即m行n列)的矩阵，且该数组的元素为:a_ij；则

$f(i,j)=\left[\begin{array}{cccc}{a}_{11}& a_{12}& \mathrm{...}& a_{1n}\\ a_{21}& a_{22}& \mathrm{...}& a_{2n}\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ a_{m1}& a_{m2}& \mathrm{...}& a_{mn}\end{array}\right]$

则由上可知，图像的指定区域的平均灰度值：

$Z_a=\frac{\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}{a}_{ij}}{m\×n}$

步骤S23，比较当前图像的指定区域的平均灰度值与第一数值和第二数值的大小。若当前图像的指定区域的平均灰度值大于第一数值，则执行步骤S24；若当前图像的指定区域的平均灰度值小于或等于第一数值且大于或等于第二数值，则执行步骤S25；若当前图像的指定区域的平均灰度值小于第二数值，则执行步骤S26。

该第一数值和第二数值都大于0且第二数值大于大二数值，其具体数值可以根据实际设置，本发明对此不做限制。

步骤S24，降低近光灯的亮度。

步骤S25，维持当前近光灯的亮度不变。

步骤S26，增加近光灯的亮度。

在实际应用中，通过比当前较图像的指定区域的平均灰度值与第一数值和第二数值的大小，可以明确汽车照明装置的照明强度是否超出合适的范围，然后通过汽车智能照明***调节灯具的亮度，使得驾驶员视野内的光照度维持在一个适合的范围内，这样既节约了能源，又能为驾驶员提供了一个适于眼部的光照环境。

前述步骤S21-26循环执行。

本发明实施例通过获取当前图像的灰度数据；然后根据当前图像的灰度数据，确定图像信息；最后根据图像信息，控制远近光灯。这种汽车照明方法采用图像处理的方法，简化了采集数据方式，进而降低了汽车照明装置的布线复杂程度、减轻了汽车照明装置安装工作量，更节约成本、提高了汽车照明装置工作的可靠性。

实施例三

本发明实施例提供了一种汽车照明方法，适用于控制汽车的远近光灯，参见图3，图像信息包括当前图像与上一图像的指定区域中各个像素点的灰度变化绝对值之和，该方法流程包括：

步骤S31，获取当前图像的灰度数据，该灰度数据包括图像中各个像素点的灰度值。

在实际应用中，可以采用CCD来获取外界环境图像的灰度数据。

具体地，CCD获取外界环境图像的灰度数据过程如下：假定采集数据区域内的光照度大小的分布为一个二维数组g(i,j)。

根据图像中各个像素点的灰度值与对应位置的光照度的对应关系p，可以得到灰度值大小的分布f(i,j)＝p(g(i,j))。相应的具体计算处理过程是很成熟的技术，这里不在赘述。

具体地，该步骤31包括：根据预设的周期，获取图像的灰度数据。

在实际应用中，通过调节预设周期的长短，可以更及时的调整驾驶员视野内的光照度，为驾驶员的行车提供一个良好的光照环境。

步骤S32，根据当前图像的灰度数据，确定图像信息，该图像信息包括当前图像与上一图像的指定区域中各个像素点的灰度变化绝对值之和。

具体地，这里的制定区域可以是整个的图像区域，也可以是图像中的特定区域。这里的上一图像与当前图像的关系可以是CCD连续摄取的两张图像。

在实际应用中，为了提高图像数据的处理速度,在进行图像数据处理计算前,可以采用采用一些图像预处理措施。

例如先将包含灰度值数据的整块图像分割成小块的图像区域，然后根据小块图像区域的图像数据确定小块图像区域的图像灰度变化绝对值之和，最后根据小块图像区域的图像灰度变化绝对值之和确定整块图像的图像灰度变化绝对值之和。

进一步地，还可以采用DSP技术进行数字图像的滤波以改善图像数据的信噪比，进而得到更精确的图像数据。

此外，由于相邻象素之间具有一定的相关性,还可以利用图像相邻象素之间的相关系数来提取图像中亮域和暗域之间的边界，进而得到更精确的图像数据。

具体地，选取两张相邻时刻的图像，假设t0时刻时图像的灰度值分布表示为f_t0(i,j)；

经过一段时间到达t1时刻时图像的灰度值分布表示为f_t1(i,j)；

那么图像灰度变化绝对值为σf(i,j)＝|f_t1(i,j)-f_t0(i,j)|；

假定灰度值变化绝对值大小的分布σf(i,j)为m×n(即m行n列)的矩阵，且该数组的元素为:a_ij；则

$\mathrm{\σ}f(i,j)=\left[\begin{array}{cccc}{a}_{11}& a_{12}& \mathrm{...}& a_{1n}\\ a_{21}& a_{22}& \mathrm{...}& a_{2n}\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ a_{m1}& a_{m2}& \mathrm{...}& a_{mn}\end{array}\right]$

所以，从t0到t1，图像灰度变化绝对值之和为：

$X_a=\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}{a}_{ij}$

步骤S33，比较当前图像与上一图像的指定区域中各个像素点的灰度变化绝对值之和与第三数值的大小，该第三数值大于0。

若当前图像与上一图像的指定区域中各个像素点的灰度变化绝对值之和大于第三数值，则执行步骤S34。

步骤S34，关闭远光灯。

默认情况下，汽车远光灯的使用是由驾驶员自主选择的，驾驶员可根据实际需求将其调整为自动开启，而且，一般由远光灯所引发的交通事故主要是驾驶员没有适时关闭远光灯所致。现在由汽车智能照明***控制远光灯的关闭，既可以节省不必要的电能浪费，又可以减少由不合理使用远光灯导致的交通事故的发生。

前述步骤S31-S34循环执行。

本发明实施例通过获取当前图像的灰度数据；然后根据当前图像的灰度数据，确定图像信息；最后根据图像信息，控制远近光灯。这种汽车照明方法采用图像处理的方法，简化了采集数据方式，进而降低了汽车照明装置的布线复杂程度、减轻了汽车照明装置安装工作量，更节约成本、提高了汽车照明装置工作的可靠性。

实施例四

本发明实施例提供了一种汽车照明装置，适用于控制汽车的远近光灯参见图4，该装置包括：

获取模块101，用于获取当前图像的灰度数据，该灰度数据包括图像中各个像素点的灰度值。

在实际应用中，可以采用CCD图像传感器来获取外界环境图像的灰度数据。

确定模块102，用于根据获取模块101获取到的当前图像的灰度数据，确定图像信息，该图像信息包括当前图像与上一图像的指定区域中各个像素点的灰度变化绝对值之和、或当前图像的指定区域的平均灰度值。

具体地，这里的制定区域可以是整个的图像区域，也可以是图像中的特定区域。这里的上一图像与当前图像的关系可以是CCD连续摄取的两张图像。

在实际应用中，为了提高图像数据的处理速度,在进行图像数据处理计算前,可以采用采用一些图像预处理措施。

例如先将包含灰度值数据的整块图像分割成小块的图像区域，然后根据小块图像区域的图像数据确定小块图像区域的图像信息，最后根据小块图像区域的图像信息确定整块图像的图像信息。

进一步地，还可以采用DSP技术进行数字图像的滤波以改善图像数据的信噪比，进而得到更精确的图像数据。

此外，由于相邻象素之间具有一定的相关性,还可以利用图像相邻象素之间的相关系数来提取图像中亮域和暗域之间的边界，进而得到更精确的图像数据。

处理模块103，用于根据确定模块102确定的图像信息，控制远近光灯。

具体地，汽车智能照明***根据图像信息，发出相应的控制信号，以控制远近光灯的开关及亮度变化。

在实际应用中，检测当前图像与上一图像的指定区域中各个像素点的灰度变化绝对值之和可以判断外界环境的光照度变化幅度，由于只有在道路无其他照明设备，且对向无来车的情况下，才能使用远光灯，在外界环境的光照度突然大幅变化(例如来了对头车辆，或者进入光照度充足的场所)时，通过检测图像灰度变化绝对值之和，汽车智能照明***发出相应的控制信号，关闭汽车远光灯。

在实际应用中，检测当前图像的指定区域的灰度平均值可以判断外界环境的光照度的强度，进而可以判断汽车的照明装置中灯具的亮度是否满足照明要求，例如，夜间行车时，有的道路旁没有路灯，驾驶员的视野受到影响，通过检测图像灰度平均值，汽车智能照明***发出相应的控制信号，增大汽车前灯的亮度，以保障驾驶员有一个良好的视野；有的道路旁有路灯，汽车的前灯亮度过高的话会浪费电能，通过检测图像灰度平均值，智能照明***可以发出相应的控制信号，降低汽车前灯的亮度，这样既可以保障驾驶员有一个良好的视野，又减少不必要的电能消耗。

在实际应用中，可将远近光灯的开关及亮度变化设置成相应的照明模式，以便于汽车智能照明***的工作。

具体地，照明模式包括：

节能模式，用于在当前汽车照明装置(即远光灯或近光灯)的光照度过高时，降低当前汽车照明装置中灯具的亮度。

维持模式，用于在当前汽车照明装置的光照度适合时，维持当前汽车照明装置中灯具的亮度不变。

增亮模式，用于在当前汽车照明装置的光照度过低时，增加当前汽车照明装置中灯具的亮度。

安全模式，用于在不需要远光灯照明时，关闭当前汽车照明装置中的远光灯。

在实际应用中，通过控制信号调节照明模式的变化，实现智能照明操作，该智能照明既节约了能源，又为驾驶员提供了人性化的照明体验。

本发明实施例通过获取当前图像的灰度数据；然后根据当前图像的灰度数据，确定图像信息；最后根据图像信息，控制远近光灯。这种汽车照明方法采用图像处理的方法，简化了采集数据方式，进而降低了汽车照明装置的布线复杂程度、减轻了汽车照明装置安装工作量，更节约成本、提高了汽车照明装置工作的可靠性。

实施例五

本发明实施例提供了一种汽车照明装置，适用于控制汽车的远近光灯参见图5，图像信息包括当前图像的指定区域的平均灰度值，该装置包括：

获取模块201，用于获取当前图像的灰度数据，该灰度数据包括图像中各个像素点的灰度值。

具体地，获取模块201包括：

电荷藕合器件图像传感器(即CCD)，用于获取当前图像的灰度数据。

具体地，假定采集数据区域内的光照度大小的分布为一个二维数组g(i,j)；

根据图像中各个像素点的灰度值与对应位置的光照度的对应关系p，得到灰度值大小的分布f(i,j)＝p(g(i,j))。相应的具体计算处理过程是很成熟的技术，这里不在赘述。

具体地，获取模块201还包括：

获取单元211，用于根据预设的周期，重新获取图像数据。

在实际应用中，通过调节预设周期的长短，可以更及时的调整驾驶员视野内的光照度，为驾驶员的行车提供一个良好的光照环境。

确定模块202，用于根据获取模块201获取的当前图像的灰度数据，确定图像信息，该图像信息包括当前图像的指定区域的平均灰度值。

具体地，这里的指定区域可以是整个的图像区域，也可以是图像中的部分区域。

在实际应用中，为了提高图像数据的处理速度,在进行图像数据处理计算前,可以采用采用一些图像预处理措施。

例如先将包含灰度值数据的整块图像分割成小块的图像区域，然后根据小块图像区域的图像数据确定小块图像区域的图像灰度平均值，最后根据小块图像区域的图像灰度平均值确定整块图像的图像灰度平均值。

进一步地，还可以采用DSP技术进行数字图像的滤波以改善图像数据的信噪比，进而得到更精确的图像数据。

此外，由于相邻象素之间具有一定的相关性,还可以利用图像相邻象素之间的相关系数来提取图像中亮域和暗域之间的边界，进而得到更精确的图像数据。

具体地，图像的指定区域的平均灰度值的计算如下：

假定图像的指定区域的灰度值大小的分布f(i,j)为m×n(即m行n列)的矩阵，且该数组的元素为:a_ij；则

$f(i,j)=\left[\begin{array}{cccc}{a}_{11}& a_{12}& \mathrm{...}& a_{1n}\\ a_{21}& a_{22}& \mathrm{...}& a_{2n}\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ a_{m1}& a_{m2}& \mathrm{...}& a_{mn}\end{array}\right]$

则由上可知，图像的指定区域的平均灰度值：

$Z_a=\frac{\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}{a}_{ij}}{m\×n}$

处理模块203，用于确定模块202确定的根据图像信息，控制远近光灯。

具体，处理模块203包括：第一比较单元213和第一处理单元223。

其中，第一比较单元213用于比较当前图像的指定区域的平均灰度值与第一数值和第二数值的大小，该第一数值和第二数值都大于0。第一处理单元223用于在当前图像的指定区域的平均灰度值大于第一数值时，降低近光灯的亮度；在当前图像的指定区域的平均灰度值小于或等于第一数值且大于或等于第二数值时，维持当前近光灯的亮度不变；在当前图像的指定区域的平均灰度值小于第二数值时，增加近光灯的亮度。

在实际应用中，通过比当前较图像的指定区域的平均灰度值与第一数值和第二数值的大小，可以明确汽车照明装置的照明强度是否超出合适的范围，然后通过汽车智能照明***调节灯具的亮度，使得驾驶员视野内的光照度维持在一个适合的范围内，这样既节约了能源，又能为驾驶员提供了一个适于眼部的光照环境。

本发明实施例通过获取当前图像的灰度数据；然后根据当前图像的灰度数据，确定图像信息；最后根据图像信息，控制远近光灯。这种汽车照明方法采用图像处理的方法，简化了采集数据方式，进而降低了汽车照明装置的布线复杂程度、减轻了汽车照明装置安装工作量，更节约成本、提高了汽车照明装置工作的可靠性。

实施例六

本发明实施例提供了一种汽车照明装置，适用于控制汽车的远近光灯参见图6，图像信息包括当前图像与上一图像的指定区域中各个像素点的灰度变化绝对值之和，该装置包括：

获取模块301，用于获取当前图像的灰度数据，该灰度数据包括图像中各个像素点的灰度值。

具体地，获取模块301包括：

电荷藕合器件图像传感器(即CCD)，用于获取当前图像的灰度数据。

具体地，假定采集数据区域内的光照度大小的分布为一个二维数组g(i,j)。

根据图像中各个像素点的灰度值与对应位置的光照度的对应关系p，得到灰度值大小的分布f(i,j)＝p(g(i,j))。相应的具体计算处理过程是很成熟的技术，这里不在赘述。

具体地，获取模块301还包括：

获取单元311，用于根据预设的周期，重新获取图像数据。

在实际应用中，通过调节预设周期的长短，可以更及时的调整驾驶员视野内的光照度，为驾驶员的行车提供一个良好的光照环境。

确定模块302，用于根据获取模块301获取的当前图像的灰度数据，确定图像信息，该图像信息包括当前图像与上一图像的指定区域中各个像素点的灰度变化绝对值之和。

具体地，这里的制定区域可以是整个的图像区域，也可以是图像中的特定区域。这里的上一图像与当前图像的关系可以是CCD连续摄取的两张图像。

在实际应用中，为了提高图像数据的处理速度,在进行图像数据处理计算前,可以采用采用一些图像预处理措施。

例如先将包含灰度值数据的整块图像分割成小块的图像区域，然后根据小块图像区域的图像数据确定小块图像区域的图像灰度变化绝对值之和，最后根据小块图像区域的图像灰度变化绝对值之和确定整块图像的图像灰度变化绝对值之和。

进一步地，还可以采用DSP技术进行数字图像的滤波以改善图像数据的信噪比，进而得到更精确的图像数据。

此外，由于相邻象素之间具有一定的相关性,还可以利用图像相邻象素之间的相关系数来提取图像中亮域和暗域之间的边界，进而得到更精确的图像数据。

具体地，选取两张相邻时刻的图像，假设t0时刻时图像的灰度值分布表示为f_t0(i,j)；

经过一段时间到达t1时刻时图像的灰度值分布表示为f_t1(i,j)；

那么图像灰度变化绝对值为σf(i,j)＝|f_t1(i,j)-f_t0(i,j)|；

假定灰度值变化绝对值大小的分布σf(i,j)为m×n(即m行n列)的矩阵，且该数组的元素为:a_ij；则

$\mathrm{\σ}f(i,j)=\left[\begin{array}{cccc}{a}_{11}& a_{12}& \mathrm{...}& a_{1n}\\ a_{21}& a_{22}& \mathrm{...}& a_{2n}\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ a_{m1}& a_{m2}& \mathrm{...}& a_{mn}\end{array}\right]$

所以，从t0到t1，图像灰度变化绝对值之和为：

$X_a=\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}{a}_{ij}$

处理模块303，用于确定模块302确定的根据图像信息，控制远近光灯。

具体，处理模块303包括第二比较单元313和第二处理单元323。

其中，第二比较单元313用于比较当前图像与上一图像的指定区域中各个像素点的灰度变化绝对值之和与第三数值的大小，该第三数值大于0。第二处理单元323用于在当前图像与上一图像的指定区域中各个像素点的灰度变化绝对值之和大于第三数值时，关闭远光灯。

默认情况下，汽车远光灯的使用是由驾驶员自主选择的，驾驶员可根据实际需求将其调整为自动开启，而且，一般由远光灯所引发的交通事故主要是驾驶员没有适时关闭远光灯所致。现在由汽车智能照明***控制远光灯的关闭，既可以节省不必要的电能浪费，又可以减少由不合理使用远光灯导致的交通事故的发生。

本发明实施例通过获取当前图像的灰度数据；然后根据当前图像的灰度数据，确定图像信息；最后根据图像信息，控制远近光灯。这种汽车照明方法采用图像处理的方法，简化了采集数据方式，进而降低了汽车照明装置的布线复杂程度、减轻了汽车照明装置安装工作量，更节约成本、提高了汽车照明装置工作的可靠性。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

需要说明的是：上述实施例提供的汽车照明装置在进行汽车照明时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的汽车照明装置与汽车照明方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种汽车照明方法，适用于控制汽车的远近光灯，其特征在于，所述方法包括：

获取当前图像的灰度数据，所述灰度数据包括图像中各个像素点的灰度值；

根据所述当前图像的灰度数据，确定图像信息，所述图像信息包括所述当前图像与上一图像的指定区域中各个像素点的灰度变化绝对值之和、或所述当前图像的指定区域的平均灰度值；

根据所述图像信息，控制所述远近光灯；

所述图像信息包括所述当前图像的指定区域的平均灰度值，所述根据所述图像信息，控制所述远近光灯包括：

比较所述当前图像的指定区域的平均灰度值与第一数值和第二数值的大小，所述第一数值大于所述第二数值，且所述第一数值和所述第二数值都大于0；

若所述当前图像的指定区域的平均灰度值大于所述第一数值，则降低近光灯的亮度；

若所述当前图像的指定区域的平均灰度值小于或等于所述第一数值且大于或等于所述第二数值，则维持当前近光灯的亮度不变；

若所述当前图像的指定区域的平均灰度值小于所述第二数值，则增加近光灯的亮度；

所述当前图像信息包括所述当前图像与上一图像的指定区域中各个像素点的灰度变化绝对值之和，所述根据所述图像信息，控制所述远近光灯包括：

比较所述当前图像与上一图像的指定区域中各个像素点的灰度变化绝对值之和与第三数值的大小，所述第三数值大于0；

若所述当前图像与上一图像的指定区域中各个像素点的灰度变化绝对值之和大于所述第三数值，则关闭远光灯。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取当前图像的灰度数据包括：

使用电荷藕合器件图像传感器来获取当前图像的灰度数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取当前图像的灰度数据包括：

根据预设的周期，获取图像的灰度数据。

4.一种汽车照明装置，适用于控制汽车的远近光灯，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取当前图像的灰度数据，所述灰度数据包括图像中各个像素点的灰度值；

确定模块，用于根据所述获取模块获取到的所述当前图像的灰度数据，确定图像信息，所述图像信息包括所述当前图像与上一图像的指定区域中各个像素点的灰度变化绝对值之和、或所述当前图像的指定区域的平均灰度值；

处理模块，用于根据所述确定模块确定的所述图像信息，控制所述远近光灯；

所述图像信息包括所述当前图像的指定区域的平均灰度值，所述处理模块包括：

第一比较单元，用于比较所述当前图像的指定区域的平均灰度值与第一数值和第二数值的大小，所述第一数值大于所述第二数值，且所述第一数值和所述第二数值都大于0；

第一处理单元，用于在所述当前图像的指定区域的平均灰度值大于所述第一数值时，降低近光灯的亮度；

在所述当前图像的指定区域的平均灰度值小于或等于所述第一数值且大于或等于所述第二数值时，维持当前近光灯的亮度不变；

在所述当前图像的指定区域的平均灰度值小于所述第二数值时，增加近光灯的亮度；

所述当前图像信息包括所述当前图像与上一图像的指定区域中各个像素点的灰度变化绝对值之和，所述处理模块包括：

第二比较单元，用于比较所述当前图像与上一图像的指定区域中各个像素点的灰度变化绝对值之和与第三数值的大小，所述第三数值大于0；

第二处理单元，用于在所述当前图像与上一图像的指定区域中各个像素点的灰度变化绝对值之和大于所述第三数值时，关闭远光灯。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述获取模块包括：

电荷藕合器件图像传感器，用于获取当前图像的灰度数据。

6.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述获取模块包括：

获取单元，用于根据预设的周期，获取图像的灰度数据。