CN105678240A - 一种用于道路去反光的图像处理方法 - Google Patents

Abstract

一种用于道路去反光的图像处理方法，涉及图像模式识别领域。满足了对既能实现道路去反光，又能使道路不失真的适用于道路去反光的图像处理方法的需求。通过摄像机得到路面有反光的图像；对路面有反光的图像进行RGB三个通道的分解，获得RGB三个通道的三幅灰度图像；比较三幅灰度图像的同一个像素的灰度值，获得灰度值最小的一幅灰度图像，该灰度图像作为路面的估计镜面反射图像；将路面的估计镜面反射图像中的每一个像素的像素值与标准阈值进行比较，标定路面的估计镜面反射图像的反光部分和不反光部分，获得滤波后的路面镜面反射图像；将路面有反光的图像与滤波后的路面镜面反射图像做差，即获得路面去反光图像。它适用于物体去反光。

Description

一种用于道路去反光的图像处理方法

技术领域

本发明涉及图像模式识别和机器智能领域。

背景技术

在自主驾驶中，车辆能否准确识别出道路是当今的一大难题，路面反光容易造成路面识别算法发生错误，不能正确的识别出道路，容易导致交通事故的发生，所以去除路面反光可以提高道路识别算法的准确性，减少交通事故，为人们出行安全带来了保证。

目前为止只有物体去反光，但是所有的物体去反光的算法并不适用于道路去反光，如果将物体去反光的算法应用在道路去反光上，道路就会变得扭曲和颜色失真。目前针对物体去反光的算法有很多，例如，《基于快速双边滤波的图像高光去除研究》、《基于保边滤波器的单幅图像高光去除》、《Detectionofdiffuseandspecularinterfacereflectionsandinter-reflectionsbycolorimagesegmentation》、《Specularreflectionseparationusingdarkchannelprior》、《EfficientandRobustSpecularHighlightRemoval》和《Shum.Diffuse-specularseparationanddepthrecoveryfromimagesequences》，前述文献将提出的算法应用于道路去反光，得到的道路发生形变，且颜色失真。其原因在于：物体反光包括镜面反射和漫反射，其中镜面反射大而漫反射小；但是道路反光的镜面反射较小而漫反射较大，过度去反光会造成路面的扭曲和颜色失真。

因此，研发设计一种既能实现道路去反光，又能使道路不扭曲和不失真的适用于道路去反光的图像处理方法是十分必要的。

发明内容

本发明的目的是满足对既能实现道路去反光，又能使道路不扭曲和不失真的适用于道路去反光的图像处理方法的需求，提出了一种用于道路去反光的图像处理方法。

一种用于道路去反光的图像处理方法，它包括下述步骤：

步骤一、通过摄像机得到路面有反光的图像；

步骤二、对路面有反光的图像进行RGB三个通道的分解，分别获得RGB三个通道的三幅灰度图像，即R通道的灰度图像、G通道的灰度图像和B通道的灰度图像；

步骤三、比较三幅灰度图像的同一个像素的灰度值，获得灰度值最小的一幅灰度图像，该灰度图像作为路面的估计镜面反射图像；

步骤三中比较三幅灰度图像的同一个像素的灰度值，获得灰度值最小的一幅灰度图像，该灰度图像作为路面的估计镜面反射图像，其具体过程为：

比较三幅灰度图像的同一像素的灰度值，即比较同一像素的R通道的灰度图像的灰度值、G通道的灰度图像的灰度值和B通道的灰度图像的灰度值，三幅灰度图像的同一像素的灰度值进行两两比较，比较过程为：

若R通道的灰度图像的像素值小于G通道的灰度图像的像素值，继续比较R通道的灰度图像的像素值与B通道的灰度图像的像素值；

若R通道的灰度图像的像素值小于B通道的灰度图像的像素值，则选取R通道的灰度图像作为路面的估计镜面反射图像；

若R通道的灰度图像的像素值大于B通道的灰度图像的像素值，则选取B通道的灰度图像作为路面的估计镜面反射图像；

若R通道的灰度图像的像素值大于G通道的灰度图像的像素值，继续比较G通道的灰度图像的像素值与B通道的灰度图像的像素值；

若G通道的灰度图像的像素值小于B通道的灰度图像的像素值，则选取G通道的灰度图像作为路面的估计镜面反射图像；

若G通道的灰度图像的像素值大于B通道的灰度图像的像素值，则选取B通道的灰度图像作为路面的估计镜面反射图像；

即寻找三幅灰度图像的同一个像素的灰度值中的最小值，即

$I^{dark}\left(x\right)=\underset{c\∈\{r,g,b\}}{min}{I}_c\left(x\right);$

其中，I^dark(x)为灰度图像的最小灰度值；I_c(x)为RGB三个通道的三幅灰度图像中的每一个像素值；g为绿色，r为红色，b为蓝色；x为第n个像素，n为正整数；

步骤四、将路面的估计镜面反射图像中的每一个像素的像素值与标准阈值进行比较，标定路面的估计镜面反射图像的反光部分和不反光部分，获得滤波后的路面镜面反射图像；

步骤四中的将路面的估计镜面反射图像中的每一个像素的像素值与标准阈值进行比较，标定路面的估计镜面反射图像的反光部分和不反光部分，获得滤波后的路面镜面反射图像，其具体过程为：

设定标准阈值d，d∈(195,205)，若路面的估计镜面反射图像的灰度值>d时，则设定路面的估计镜面反射图像的像素值为70；

即I^dark(x)>d，则设定I^dark(x)＝70；

若路面的估计镜面反射图像的灰度值≤d时，则设定路面的估计镜面反射图像的像素值为0；

即I^dark(x)≤d，则设定I^dark(x)＝0；

将像素值为70的路面的估计镜面反射图像处标定为白色，即反光部分；将像素值为0的路面的估计镜面反射图像处标定为黑色，即获得滤波后的路面镜面反射图像；

步骤五、将步骤一中的路面有反光的图像与步骤四中的滤波后的路面镜面反射图像做差，即获得路面去反光图像；

步骤五中将步骤一中的路面有反光的图像与步骤四中的滤波后的路面反光图像做差，即获得路面去反光图像，其具体过程为：

I_d(x)＝I(x)-I_s(x)；

其中，I_d(x)为漫反射图像，即路面去反光图像；I(x)是路面有反光的图像；I_s(x)为滤波后的路面镜面反射图像。

本发明用来准确识别道路，分割道路，为自主驾驶(不需要人来控制车，车自己就可以识别道路，躲避障碍物)提供了基础。

有益效果：通过本发明所述的方法，能够完全去除道路高光(即反光)，去除高光后，能够准确识别出道路。满足了对既能实现道路去反光，又能使道路不扭曲和不失真的适用于道路去反光的图像处理方法的需求，且通过本方法，最后获得去反光后的图像，图像中将反光的地方做了处理，使道路更加清晰得显现，正确的识别出道路，减少交通事故的发生，为人们出行安全带来了保证。本发明具有良好的实用性。本发明还适用于物体去反光。物体上的反光影响图像匹配，只有将物体的反光去除，才能更好的识别物体。

附图说明

图1为一种适用于道路去反光的算法的流程图；

图2为路面有反光的图像；

图3为路面的暗原色图；

图4为滤波后的路面镜面反射图像；

图5为路面去反光图像。

具体实施方式

具体实施方式一、参照图1至图5具体说明本实施方式，本实施方式所述的一种用于道路去反光的图像处理方法，它包括下述步骤：

步骤一、通过摄像机得到路面有反光的图像；

步骤二、对路面有反光的图像进行RGB三个通道的分解，分别获得RGB三个通道的三幅灰度图像，即R通道的灰度图像、G通道的灰度图像和B通道的灰度图像；

步骤三、比较三幅灰度图像的同一个像素的灰度值，获得灰度值最小的一幅灰度图像，该灰度图像作为路面的估计镜面反射图像；

步骤四、将路面的估计镜面反射图像中的每一个像素的像素值与标准阈值进行比较，标定路面的估计镜面反射图像的反光部分和不反光部分，获得滤波后的路面镜面反射图像；

步骤五、将步骤一中的路面有反光的图像与步骤四中的滤波后的路面镜面反射图像做差，即获得路面去反光图像。

本实施方式中，步骤四中，为了避免路面有反光图像的颜色过暗，不利于后续去反光处理，首先将路面的估计镜面反射图像中的每一个像素的像素值与标准阈值进行比较，标定路面的估计镜面反射图像的反光部分和不反光部分，然后将标定后的图像的所有像素扩大w倍，w的取值在0.45～0.80之间，通过调节w的值，最后得到滤波后的路面镜面反射图像。

本发明所述的用于道路去反光的图像处理方法，通过对路面有反光的图像的处理，将有反光部分在图像中采用白色标注出来，使其不再反光，实现了道路去反光处理。

具体实施方式二、本实施方式是对实施方式一所述的一种适用于道路去反光的算法的进一步说明，本实施方式中，步骤三中比较三幅灰度图像的同一个像素的灰度值，获得灰度值最小的一幅灰度图像，该灰度图像作为路面的估计镜面反射图像，其具体过程为：

比较三幅灰度图像的同一像素的灰度值，即比较同一像素的R通道的灰度图像的灰度值、G通道的灰度图像的灰度值和B通道的灰度图像的灰度值，三幅灰度图像的同一像素的灰度值进行两两比较，比较过程为：

若R通道的灰度图像的像素值小于G通道的灰度图像的像素值，继续比较R通道的灰度图像的像素值与B通道的灰度图像的像素值；

若R通道的灰度图像的像素值小于B通道的灰度图像的像素值，则选取R通道的灰度图像作为路面的估计镜面反射图像；

若R通道的灰度图像的像素值大于B通道的灰度图像的像素值，则选取B通道的灰度图像作为路面的估计镜面反射图像；

若R通道的灰度图像的像素值大于G通道的灰度图像的像素值，继续比较G通道的灰度图像的像素值与B通道的灰度图像的像素值；

若G通道的灰度图像的像素值小于B通道的灰度图像的像素值，则选取G通道的灰度图像作为路面的估计镜面反射图像；

若G通道的灰度图像的像素值大于B通道的灰度图像的像素值，则选取B通道的灰度图像作为路面的估计镜面反射图像；

即寻找三幅灰度图像的同一个像素的灰度值中的最小值，即

$I^{dark}\left(x\right)=\underset{c\∈\{r,g,b\}}{min}{I}_c\left(x\right);$

其中，I^dark(x)为灰度图像的最小灰度值；I_c(x)为RGB三个通道的三幅灰度图像中的每一个像素值；g为绿色，r为红色，b为蓝色；x为第n个像素，n为正整数。

本实施方式中，每幅灰度图像均由n个像素构成，n为大于等于1的正整数。在比较三幅灰度图像的同一个像素的灰度值时，指的是每幅灰度图像的相应像素相减。

具体实施方式三、本实施方式是对实施方式一所述的一种适用于道路去反光的算法的进一步说明，本实施方式中，步骤四中的将路面的估计镜面反射图像中的每一个像素的像素值与标准阈值进行比较，标定路面的估计镜面反射图像的反光部分和不反光部分，获得滤波后的路面镜面反射图像，其具体过程为：

设定标准阈值d，d∈(195,205)，若路面的估计镜面反射图像的灰度值>d时，则设定路面的估计镜面反射图像的像素值为70；

即I^dark(x)>d，则设定I^dark(x)＝70；

若路面的估计镜面反射图像的灰度值≤d时，则设定路面的估计镜面反射图像的像素值为0；

即I^dark(x)≤d，则设定I^dark(x)＝0；

将像素值为70的路面的估计镜面反射图像处标定为白色，即反光部分；将像素值为0的路面的估计镜面反射图像处标定为黑色，即获得滤波后的路面镜面反射图像。

本实施方式中，图像由像素组成，像素又有三个通道(RGB)，通过本发明所述的方法，将路面的估计镜面反射图像的灰度值与标准阈值进行比较：若路面的估计镜面反射图像的灰度值≤d的，则设定该处像素值为0；若路面的估计镜面反射图像的灰度值>d，则设定该处像素值为70。图2至图5中，选定的d＝200。

路面去反光图像中，反光的位置的像素值是最大的，因为像素的值代表亮度，所以按照阈值法划分，反光的位置的像素值设为70(表现为白色的部分)，而其他没有反光的地方，它们的像素值设定为0(其位置表现为黑色的)，故能分辨出路面反光图像中的反光部分。

具体实施方式四、本实施方式是对实施方式一所述的一种适用于道路去反光的算法的进一步说明，本实施方式中，步骤五中将步骤一中的路面有反光的图像与步骤四中的滤波后的路面反光图像做差，即获得路面去反光图像，其具体过程为：

I_d(x)＝I(x)-I_s(x)；

其中，I_d(x)为漫反射图像，即路面去反光图像；I(x)是路面有反光的图像；I_s(x)为滤波后的路面镜面反射图像。

本实施方式中，将将步骤一中的路面有反光的图像与步骤四中的滤波后的路面镜面反射图像做差，做差就是两个图像的像素对应相减。如图像A与图像B做差，即图像A的所有像素减去图像B的所有像素，图像A与图像B中的像素位置一一对应。

Claims (4)

1.一种用于道路去反光的图像处理方法，其特征在于，它包括下述步骤：

步骤一、通过摄像机得到路面有反光的图像；

步骤二、对路面有反光的图像进行RGB三个通道的分解，分别获得RGB三个通道的三幅灰度图像，即R通道的灰度图像、G通道的灰度图像和B通道的灰度图像，

步骤三、比较三幅灰度图像的同一个像素的灰度值，获得灰度值最小的一幅灰度图像，该灰度图像作为路面的估计镜面反射图像；

步骤四、将路面的估计镜面反射图像中的每一个像素的像素值与标准阈值进行比较，标定路面的估计镜面反射图像的反光部分和不反光部分，获得滤波后的路面镜面反射图像；

步骤五、将步骤一中的路面有反光的图像与步骤四中的滤波后的路面镜面反射图像做差，即获得路面去反光图像。

2.根据权利要求1所述的一种用于道路去反光的图像处理方法，其特征在于，步骤三中比较三幅灰度图像的同一个像素的灰度值，获得灰度值最小的一幅灰度图像，该灰度图像作为路面的估计镜面反射图像，其具体过程为：

比较三幅灰度图像的同一像素的灰度值，即比较同一像素的R通道的灰度图像的灰度值、G通道的灰度图像的灰度值和B通道的灰度图像的灰度值，三幅灰度图像的同一像素的灰度值进行两两比较，比较过程为：

若R通道的灰度图像的像素值小于G通道的灰度图像的像素值，继续比较R通道的灰度图像的像素值与B通道的灰度图像的像素值；

若R通道的灰度图像的像素值小于B通道的灰度图像的像素值，则选取R通道的灰度图像作为路面的估计镜面反射图像；

若R通道的灰度图像的像素值大于B通道的灰度图像的像素值，则选取B通道的灰度图像作为路面的估计镜面反射图像；

若R通道的灰度图像的像素值大于G通道的灰度图像的像素值，继续比较G通道的灰度图像的像素值与B通道的灰度图像的像素值；

若G通道的灰度图像的像素值小于B通道的灰度图像的像素值，则选取G通道的灰度图像作为路面的估计镜面反射图像；

若G通道的灰度图像的像素值大于B通道的灰度图像的像素值，则选取B通道的灰度图像作为路面的估计镜面反射图像；

即寻找三幅灰度图像的同一个像素的灰度值中的最小值，即

$I^{dark}\left(x\right)=\underset{c\∈\{r,g,b\}}{min}{I}_c\left(x\right);$

其中，I^dark(x)为灰度图像的最小灰度值；I_c(x)为RGB三个通道的三幅灰度图像中的每一个像素值；g为绿色，r为红色，b为蓝色；x为第n个像素，n为正整数。

3.根据权利要求1所述的一种用于道路去反光的图像处理方法，其特征在于，步骤四中的将路面的估计镜面反射图像中的每一个像素的像素值与标准阈值进行比较，标定路面的估计镜面反射图像的反光部分和不反光部分，获得滤波后的路面镜面反射图像，其具体过程为：

设定标准阈值d，d∈(195,205)，若路面的估计镜面反射图像的灰度值＞d时，则设定路面的估计镜面反射图像的像素值为70；

即I^dark(x)＞d，则设定I^dark(x)＝70；

若路面的估计镜面反射图像的灰度值≤d时，则设定路面的估计镜面反射图像的像素值为0；

即I^dark(x)≤d，则设定I^dark(x)＝0；

将像素值为70的路面的估计镜面反射图像处标定为白色，即反光部分；将像素值为0的路面的估计镜面反射图像处标定为黑色，即获得滤波后的路面镜面反射图像。

4.根据权利要求1所述的一种用于道路去反光的图像处理方法，其特征在于，步骤五中将步骤一中的路面有反光的图像与步骤四中的滤波后的路面反光图像做差，即获得路面去反光图像，其具体过程为：

I_d(x)＝I(x)-I_s(x)；

其中，I_d(x)为漫反射图像，即路面去反光图像；I(x)是路面有反光的图像；I_s(x)为滤波后的路面镜面反射图像。