CN110213557A - 一种行车记录仪图像的调优方法及***、存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种行车记录仪图像的调优方法及***、存储介质，其中所述行车记录仪图像的调优方法包括：步骤S1.采集到图像数据后，对图像质量的参数进行设定，为图像质量的参数设定基准值；步骤S2.再次采集到图像数据后，基于所述再次采集到的图像数据判断图像质量参数的基准值是否设定有误；若图像质量参数的基准值设定有误，通过自学习的方式实时校准所述图像质量参数的基准值，执行步骤S3；若图像质量参数的基准值设定无误，执行步骤S3；S3.将再次采集到的图像数据按照图像质量参数的基准值进行处理。
Description
技术领域
本发明涉及行车记录仪技术领域，更具体地，涉及一种行车记录仪图像的调优方法及***、存储介质。
背景技术
随着汽车保有量的剧增，道路的交通事件和自驾游出行的频率上升，行车记录仪已经成为汽车的标配设备。在实际使用中，汽车会在不同的场景中行驶，比如隧道、高速公路、夜间行车、强弱光场景等。
目前，现有技术提供的行车记录仪在安装之前，会对行车记录仪采集的图像的自动白平衡、自动曝光、Gamma等参数进行设定，为其设定一个固定的基准值。由于汽车是会在不同场景中行驶的，而不同场景下的光照度条件不同，因此固定的基准值在不同场景的行驶中会存在图像质量的问题。比如当汽车停在一个隧道的出口时，使用安装之前设定的基准值作为图像调优的数值，得到的图像会曝光过高或者曝光不足，主要体现在细节方面，比如车辆的车牌号识别效果差。
发明内容
本发明的第一发明目的是解决现有技术采用固定的基准值对行车记录仪拍摄的不同场景的图像进行处理而导致的在某些场景下存在图像质量问题的技术缺陷，提供了一种行车记录仪图像的调优方法，其基于行车记录仪采集的图像的特性来自学习调整图像质量参数的基准值，并基于调整后的所述基准值对图像数据进行处理，从而满足不同场景下的图像数据对于图像质量的要求。
为实现以上发明目的，采用的技术方案是：
一种行车记录仪图像的调优方法，包括：
步骤S1.采集到图像数据后，对图像质量的参数进行设定，为图像质量的参数设定基准值；
步骤S2.再次采集到图像数据后，基于所述再次采集到的图像数据判断图像质量参数的基准值是否设定有误；若图像质量参数的基准值设定有误，通过自学习的方式实时校准所述图像质量参数的基准值，执行步骤S3；若图像质量参数的基准值设定无误，执行步骤S3；
S3.将再次采集到的图像数据按照图像质量参数的基准值进行处理。
上述方案中，行车记录仪采集的不同的场景下的图像数据，其光照度、曝光度等条件不同，因此现有技术采用统一的基准值对其进行处理后，部分场景下的图像数据的图像质量会很不理想。为此，本发明提供的方案基于行车记录仪采集的图像数据的特性对所述基准值进行调整，从而使得调整后的基准值能够符合采集的图像数据的特性，而采取调整后的基准值对所述图像数据进行处理后，其图像质量能够得到保证，实现对图像质量的调优。本发明提供的方案应用在不同的行驶场景中，通过自学习调整基准值的方式能够保证在不同的行驶场景下采集的图像数据具有较高的图像质量。
优选地，通过自学习的方式实时校准所述图像质量参数的基准值的具体过程如下：
S11.切换图像质量参数基准值的取值，并求取再次采集到图像数据按此图像质量参数基准值处理后的图像质量；
S12.判断再次采集到图像数据按此图像质量参数基准值处理后的图像质量是否满足设定的要求，若是，则将切换的图像质量参数基准值的取值作为校准后的基准值进行输出；否则，执行步骤S11。
优选地，所述判断再次采集到图像数据在此图像质量参数基准值取值下的图像质量是否满足设定的要求，是基于图像清晰度和/或图像色偏和/或图像亮度是否满足要求来判断的。
上述的方案中，设定的要求可为图像清晰度是否超过了一定数值，图像色偏是否接近0，图像亮度的均值和方差是否接近0。在具体使用时，技术人员可根据具体的情况进行设置，在此不进行一一赘述。
优选地，所述图像清晰度采用图像数据的梯度平方和以及梯度绝对值之和来表示。在优选的方案中，若图像数据的梯度平方和以及梯度绝对值之和大于14，则认为处理后的图像质量满足设定的要求。
优选地，所述图像色偏通过计算图像数据在红/绿分量和黄/蓝分量上的均值和方差进行求取。在优选的方案中，若计算出的偏差值接近0，则认为处理后的图像质量满足设定的要求。
优选地，所述图像亮度通过图像数据在灰度上的均值和方差进行表示。在优选的方案中，当均值和方差的值接近0时，则认为处理后的图像质量满足设定的要求。
优选地，所述图像质量的参数包括色温、帧率、白平衡、gamma、噪点。
本发明的第二发明目的在于提供一种基于以上调优方法的调优***，其具体的方案如下：
包括原始数据加载模块、原始数据分析模块、实时动态调试数据模块和实时动态校准数据模块；
原始数据加载模块用于对采集到的图像数据进行处理，得到若干数据分量；
原始数据分析模块用于对所述原始数据加载模块处理得到的若干数据分量进行提取，得到图像质量的参数；
实时动态调试数据模块用于对原始数据分析模块提取得到的图像质量的参数进行调节，为图像质量的参数设定基准值；
实时动态校准数据模块用于在再次采集到图像数据后，基于所述图像数据判断图像质量参数的基准值是否设定有误；若图像质量参数的基准值设定有误，通过自学习的方式实时校准所述图像质量参数的基准值；将再次采集到的图像数据按照图像质量参数的基准值进行处理。
优选地，所述原始数据加载模块处理得到的若干数据分量包括RGB数据分量、色调数据分量、白平衡分量和镜头阴影校正数据分量。
本发明的第三发明目的在于提供一种存储介质，其内部存储有程序，所述程序在运行时执行以上调优方法的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明提供的方案基于行车记录仪采集的图像数据的特性对所述基准值进行调整，从而使得调整后的基准值能够符合采集的图像数据的特性，而采取调整后的基准值对所述图像数据进行处理后，其图像质量能够得到保证，实现对图像质量的调优。本发明提供的方案应用在不同的行驶场景中，通过自学***衡的准确度、降低噪点、抑制强光，且能够避免出现视频模糊或者马赛克以及丢帧情况。
附图说明
图1为实施例1的调优方法的流程示意图。
图2为实施例2的调优方法的流程示意图。
图3实施例2校准图像质量参数的基准值的流程示意图。
图4为实施例4的调优***的结构示意图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
以下结合附图和实施例对本发明做进一步的阐述。
实施例1
如图1所示，本实施例提供了一种行车记录仪图像的调优方法，其包括以下内容：
一、采集到图像数据后，对图像质量的参数(包括色温、帧率、白平衡、gamma、噪点)进行设定，为图像质量的参数设定基准值。
二、再次采集到图像数据后，基于所述图像数据判断图像质量参数的基准值是否设定有误；若图像质量参数的基准值设定有误，通过自学习的方式实时校准所述图像质量参数的基准值。
三、将再次采集到的图像数据按照图像质量参数的基准值进行处理。
上述方案中，行车记录仪采集的不同的场景下的图像数据，其光照度、曝光度等条件不同，因此现有技术采用统一的基准值对其进行处理后，部分场景下的图像数据的图像质量会很不理想。为此，本发明提供的方案基于行车记录仪采集的图像数据的特性对所述基准值进行调整，从而使得调整后的基准值能够符合采集的图像数据的特性，而采取调整后的基准值对所述图像数据进行处理后，其图像质量能够得到保证，实现对图像质量的调优。本发明提供的方案应用在不同的行驶场景中，通过自学习调整基准值的方式能够保证在不同的行驶场景下采集的图像数据具有较高的图像质量。
实施例2
本实施例提供了一种行车记录仪图像的调优方法，如图2所示，包括以下步骤：
S1.初始化行车记录仪，使用行车记录仪进行图像数据的采集，采集到图像数据后，对图像质量的参数进行设定，为图像质量的参数设定基准值。
S2.再次采集到图像数据后，基于所述图像数据判断图像质量参数的基准值是否设定有误；若图像质量参数的基准值设定有误，通过自学习的方式实时校准所述图像质量参数的基准值；执行步骤S3；若图像质量参数的基准值设定无误，执行步骤S3；
其中，如图3所示，通过自学习的方式实时校准所述图像质量参数的基准值的具体过程如下：
S11.切换图像质量参数基准值的取值，并求取再次采集到图像数据按此图像质量参数基准值处理后的图像质量；
S12.判断再次采集到图像数据按此图像质量参数基准值处理后的图像质量是否满足设定的要求，若是，则将切换的图像质量参数基准值的取值作为校准后的基准值进行输出；否则，执行步骤S11。
S3.将再次采集到的图像数据按照图像质量参数的基准值进行处理。
S4.执行步骤S2。
上述方案中，判断再次采集到图像数据在此图像质量参数基准值取值下的图像质量是否满足设定的要求，是基于图像清晰度、图像色偏和图像亮度是否满足要求来判断的。
本实施例中，图像清晰度采用图像数据的梯度平方和以及梯度绝对值之和来表示，若图像数据的梯度平方和以及梯度绝对值之和大于14，则认为处理后的图像质量满足设定的要求。图像色偏通过计算图像数据在红/绿分量和黄/蓝分量上的均值和方差进行求取，若计算出的偏差值接近0，则认为处理后的图像质量满足设定的要求。图像亮度通过图像数据在灰度上的均值和方差进行表示，当均值和方差的值接近0时，则认为处理后的图像质量满足设定的要求。
实施例3
本实施例提供了一种存储介质，其内部存储有程序，上述程序运行时执行上述实施例1或实施例2的调优方法的步骤。
实施例4
本实施例提供了一种调优***，如图4所示，其包括原始数据加载模块101、原始数据分析模块102、实时动态调试数据模块103和实时动态校准数据模块104。
原始数据加载模块101用于对采集到的图像数据进行处理，得到RGB数据分量、色调数据分量、白平衡分量和镜头阴影校正数据分量；
原始数据分析模块102用于对所述原始数据加载模块101处理得到的RGB数据分量、色调数据分量、白平衡分量和镜头阴影校正数据分量进行提取，得到图像质量的参数；
实时动态调试数据模块103用于对原始数据分析模块102提取得到的图像质量的参数进行调节，为图像质量的参数设定基准值；
实时动态校准数据模块104用于在再次采集到图像数据后，基于所述图像数据判断图像质量参数的基准值是否设定有误；若图像质量参数的基准值设定有误，通过自学习的方式实时校准所述图像质量参数的基准值；将再次采集到的图像数据按照图像质量参数的基准值进行处理。
上述方案中，实时动态校准数据模块104通过自学习的方式实时校准所述图像质量参数的基准值的具体过程如下：
S11.切换图像质量参数基准值的取值，并求取再次采集到图像数据按此图像质量参数基准值处理后的图像质量；
S12.判断再次采集到图像数据按此图像质量参数基准值处理后的图像质量是否满足设定的要求，若是，则将切换的图像质量参数基准值的取值作为校准后的基准值进行输出；否则，执行步骤S11。
上述方案中，实时动态校准数据模块104判断再次采集到图像数据在此图像质量参数基准值取值下的图像质量是否满足设定的要求，是基于图像清晰度、图像色偏和图像亮度是否满足要求来判断的。
本实施例中，图像清晰度采用图像数据的梯度平方和以及梯度绝对值之和来表示，若图像数据的梯度平方和以及梯度绝对值之和大于14，则认为处理后的图像质量满足设定的要求。图像色偏通过计算图像数据在红/绿分量和黄/蓝分量上的均值和方差进行求取，若计算出的偏差值接近0，则认为处理后的图像质量满足设定的要求。图像亮度通过图像数据在灰度上的均值和方差进行表示，当均值和方差的值接近0时，则认为处理后的图像质量满足设定的要求。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种行车记录仪图像的调优方法，其特征在于：包括：
步骤S1.采集到图像数据后，对图像质量的参数进行设定，为图像质量的参数设定基准值；
步骤S2.再次采集到图像数据后，基于所述再次采集到的图像数据判断图像质量参数的基准值是否设定有误；若图像质量参数的基准值设定有误，通过自学习的方式实时校准所述图像质量参数的基准值，执行步骤S3；若图像质量参数的基准值设定无误，执行步骤S3；
S3.将再次采集到的图像数据按照图像质量参数的基准值进行处理。
2.根据权利要求1所述的行车记录仪图像的调优方法，其特征在于：通过自学习的方式实时校准所述图像质量参数的基准值的具体过程如下：
S11.切换图像质量参数基准值的取值，并求取再次采集到图像数据按此图像质量参数基准值处理后的图像质量；
S12.判断再次采集到图像数据按此图像质量参数基准值处理后的图像质量是否满足设定的要求，若是，则将切换的图像质量参数基准值的取值作为校准后的基准值进行输出；否则，执行步骤S11。
3.根据权利要求2所述的行车记录仪图像的调优方法，其特征在于：所述判断再次采集到图像数据在此图像质量参数基准值取值下的图像质量是否满足设定的要求，是基于图像清晰度和/或图像色偏和/或图像亮度是否满足要求来判断的。
4.根据权利要求3所述的行车记录仪图像的调优方法，其特征在于：所述图像清晰度采用图像数据的梯度平方和梯度绝对值之和来表示。
5.根据权利要求3所述的行车记录仪图像的调优方法，其特征在于：所述图像色偏通过计算图像数据在红/绿分量和黄/蓝分量上的均值和方差进行求取。
6.根据权利要求3所述的行车记录仪图像的调优方法，其特征在于：所述图像亮度通过图像数据在灰度上的均值和方差进行表示。
7.根据权利要求1～6任一项所述行车记录仪图像的调优方法，其特征在于：所述图像质量的参数包括色温、帧率、白平衡、gamma、噪点。
8.一种根据权利要求1～7任一项调优方法的***，其特征在于：包括原始数据加载模块、原始数据分析模块、实时动态调试数据模块和实时动态校准数据模块；
原始数据加载模块用于对采集到的图像数据进行处理，得到若干数据分量；
原始数据分析模块用于对所述原始数据加载模块处理得到的若干数据分量进行提取，得到图像质量的参数；
实时动态调试数据模块用于对原始数据分析模块提取得到的图像质量的参数进行调节，为图像质量的参数设定基准值；
实时动态校准数据模块用于在再次采集到图像数据后，基于所述图像数据判断图像质量参数的基准值是否设定有误；若图像质量参数的基准值设定有误，通过自学习的方式实时校准所述图像质量参数的基准值；将再次采集到的图像数据按照图像质量参数的基准值进行处理。
9.根据权利要求8所述的***，其特征在于：所述原始数据加载模块处理得到的若干数据分量包括RGB数据分量、色调数据分量、白平衡分量和镜头阴影校正数据分量。
10.一种存储介质，其内部存储有程序，其特征在于：所述程序运行时执行权利要求1～权利要求7任一项调优方法的步骤。
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2019
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