CN110753217B - 色彩平衡方法和装置、车载设备以及存储介质 - Google Patents

色彩平衡方法和装置、车载设备以及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN110753217B
CN110753217B CN201911029191.3A CN201911029191A CN110753217B CN 110753217 B CN110753217 B CN 110753217B CN 201911029191 A CN201911029191 A CN 201911029191A CN 110753217 B CN110753217 B CN 110753217B
Authority
CN
China
Prior art keywords
channel
images
adjustment
coefficient
camera
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201911029191.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110753217A (zh
Inventor
李文学
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Black Sesame Intelligent Technology Shanghai Co Ltd
Original Assignee
Black Sesame Intelligent Technology Shanghai Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Black Sesame Intelligent Technology Shanghai Co Ltd filed Critical Black Sesame Intelligent Technology Shanghai Co Ltd
Priority to CN201911029191.3A priority Critical patent/CN110753217B/zh
Publication of CN110753217A publication Critical patent/CN110753217A/zh
Priority to US17/061,559 priority patent/US11223810B2/en
Application granted granted Critical
Publication of CN110753217B publication Critical patent/CN110753217B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N5/00—Details of television systems
    • H04N5/222—Studio circuitry; Studio devices; Studio equipment
    • H04N5/262—Studio circuits, e.g. for mixing, switching-over, change of character of image, other special effects ; Cameras specially adapted for the electronic generation of special effects
    • H04N5/2624—Studio circuits, e.g. for mixing, switching-over, change of character of image, other special effects ; Cameras specially adapted for the electronic generation of special effects for obtaining an image which is composed of whole input images, e.g. splitscreen
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/80—Camera processing pipelines; Components thereof
    • H04N23/84—Camera processing pipelines; Components thereof for processing colour signals
    • H04N23/88—Camera processing pipelines; Components thereof for processing colour signals for colour balance, e.g. white-balance circuits or colour temperature control
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/10—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof for generating image signals from different wavelengths
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/50—Constructional details
    • H04N23/54—Mounting of pick-up tubes, electronic image sensors, deviation or focusing coils
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60—Control of cameras or camera modules
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60—Control of cameras or camera modules
    • H04N23/698—Control of cameras or camera modules for achieving an enlarged field of view, e.g. panoramic image capture
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/70—Circuitry for compensating brightness variation in the scene
    • H04N23/71—Circuitry for evaluating the brightness variation
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/80—Camera processing pipelines; Components thereof
    • H04N23/84—Camera processing pipelines; Components thereof for processing colour signals
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/90—Arrangement of cameras or camera modules, e.g. multiple cameras in TV studios or sports stadiums
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • H04N7/181—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast for receiving images from a plurality of remote sources

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Color Television Image Signal Generators (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

公开了色彩平衡方法和装置、车载设备以及存储介质。所述色彩平衡方法，包括：从安装在车辆上的多个摄像头获取所述车辆周围不同方向上的多个区域的多个图像，其中，所述多个区域中的相邻区域相互重叠；基于所述相邻区域的重叠区域，确定所述多个图像的重叠区域；计算所述多个图像在颜色通道上的调整系数，并根据预设阈值判断所述调整系数是否有效，若所述调整系数无效，则将所述调整系数设置为默认值；之后按照所述调整系数对所述多个图像进行调整。

Description

色彩平衡方法和装置、车载设备以及存储介质
技术领域
本申请涉及车辆环视技术领域，尤其涉及一种色彩平衡方法和装置、车载设备以及存储介质。
背景技术
在车辆环视摄像技术的应用中，通过安装在车辆上的多个环视摄像头获得车辆周围不同方向上的图像。通常是在获得环视摄像头的内部参数/外部参数之后，将四路摄像头数据进行图像变换，然后再将变换后得到的图像进行拼接得到全景图像。但是由于相机模组一致性、传感器、CMOS、镜头、以及安装位置和环境等差异，同一场景在不同摄像头下所成的图像存在色彩上的差异，导致拼接得到的全景图像的不同区域存在色彩不一致的现象，这在使用中会给用户带来不好的用户体验，比如可能会影响用户对车辆周围道路情况的判断。
目前已有的针对拼接得到的全景图像的色彩调节技术是在环视控制器中对四路相机进行统一曝光，Soc协同处理，结合相机模组中ISP中的衰减参数通过差异最小化运算获取一组曝光参数，将曝光参数传回各相机ISP模块，各相机ISP模块根据曝光参数调整相机曝光，由此使用调节曝光后的四路相机获取图像来实现减少环视图像中相邻相机重叠区域的色彩差异。
然而，由于上述获取曝光参数的计算只以重叠区域中不同摄像头获取的图像色彩差异最小为目标，该计算结果相对于“1”有时候会产生较大变化，导致对摄像头原始图像调整过度。此外，环视摄像头工作时存在相机模组感光环境突变的情况，导致针对当前帧计算得到的调整参数相较于针对前一帧计算得到的调整参数可能会有较大变化。上述的这两种情况都会导致拼接后的图像出现“闪烁”现象，即在调整每帧图像时环视图像的亮度会突变，进而造成还需要对图像再做进一步处理的结果。
发明内容
基于此，针对上述技术问题，本申请提供了一种色彩平衡方法和装置、车载设备以及存储介质。
根据本申请的一个方面，提供了一种色彩平衡方法，包括：
从安装在车辆上的多个摄像头获取所述车辆周围不同方向上的多个区域的多个图像，其中，所述多个区域中的相邻区域相互重叠；
基于所述重叠区域，确定所述多个图像的重叠区域；
计算所述多个图像在颜色通道上的调整系数，并根据预设阈值判断所述调整系数是否有效；若所述调整系数无效，则将所述调整系数设置为默认值；之后按照所述调整系数对所述多个图像进行调整。
在其中一个实施例中，计算所述多个图像在颜色通道上的调整系数的步骤包括：
建立目标函数，所述目标函数包括所述重叠区域的图像中像素点在所述颜色通道上的平均亮度值和所述多个图像在所述颜色通道上的所述调整系数；
使用最小二乘法对所述目标函数求解，得到所述多个图像在所述颜色通道上的所述调整系数。
在其中一个实施例中，所述目标函数为：
Figure BDA0002249604690000021
其中，Fi表示前摄像头拍摄图像在i通道上的调整系数，Ri表示右摄像头拍摄图像在i通道上的调整系数，Bi表示后摄像头拍摄图像在i通道上的调整系数，Li表示左摄像头拍摄图像在i通道上的调整系数；
Figure BDA0002249604690000022
表示重叠区域A中所述前摄像头拍摄图像中所有像素点在i通道上的平均亮度值，
Figure BDA0002249604690000023
表示所述重叠区域A中所述左摄像头拍摄图像中所有像素点在所述i通道上的平均亮度值，
Figure BDA0002249604690000024
表示重叠区域B中所述前摄像头拍摄图像中所有像素点在所述i通道上的平均亮度值，
Figure BDA0002249604690000025
表示所述重叠区域B中所述右摄像头拍摄图像中所有像素点在所述i通道上的平均亮度值，
Figure BDA0002249604690000026
表示重叠区域C中所述右摄像头拍摄图像中所有像素点在所述i通道上的平均亮度值，
Figure BDA0002249604690000027
表示所述重叠区域C中所述后摄像头拍摄图像中所有像素点在所述i通道上的平均亮度值，
Figure BDA0002249604690000028
表示重叠区域D中所述后摄像头拍摄图像中所有像素点在所述i通道上的平均亮度值，
Figure BDA0002249604690000029
表示所述重叠区域D中所述左摄像头拍摄图像中所有像素点在所述i通道上的平均亮度值；i通道为R通道、G通道或B通道。
在其中一个实施例中，根据预设阈值判断所述调整系数是否有效的步骤包括：
建立调整系数变化计算式；
将计算得到的所述调整系数代入到所述调整系数变化计算式中计算得到第一结果，计算所述调整系数的标准差作为第二结果；
当第一结果小于等于第一预设阈值，并且第二结果小于等于第二预设阈值时，判断所述调整系数有效；否则判断所述调整系数无效，将调整系数设置为默认值。
在其中一个实施例中，计算所述多个图像在颜色通道上的调整系数并根据预设阈值判断所述调整系数是否有效的步骤包括：每隔N帧计算所述多个图像在所述颜色通道上的所述调整系数并根据所述预设阈值判断所述调整系数是否有效，若无效将调整系数设置为默认值。
在其中一个实施例中，每隔N帧计算多个图像在所述颜色通道上的调整系数并根据所述预设阈值判断所述调整系数是否有效的步骤包括：
每隔N帧使用公式(1-1)重新计算当前帧的多个图像在所述颜色通道上的调整系数；在N帧之内使用一阶滤波算法计算当前帧的多个图像在所述颜色通道上的调整系数。
根据本申请的另一个方面，还提供了一种色彩平衡装置，包括：
获取模块，用于从安装在车辆上的多个摄像头获取所述车辆周围不同方向上的多个区域的多个图像，其中，所述多个区域中的相邻区域相互重叠；
确定模块，用于基于所述重叠区域确定所述多个图像的重叠区域；
计算模块，用于计算所述多个图像在颜色通道上的调整系数；
判断模块，用于根据预设阈值判断所述调整系数是否有效，若所述调整系数无效，则将所述调整系数设置为默认值；
调整模块，用于按照所述调整系数对所述多个图像进行调整。
在其中一个实施例中，所述计算模块还用于：
建立目标函数，所述目标函数包括所述重叠区域中图像的像素点在所述颜色通道上的平均亮度值和所述多个图像在所述颜色通道上的所述调整系数；
使用最小二乘法对所述目标函数求解，得到所述多个图像在所述颜色通道上的所述调整系数。
在其中一个实施例中，所述判断模块还用于：
建立调整系数变化计算式；
将计算得到的所述调整系数代入所述调整系数变化计算式计算得到第一结果，计算所述调整系数的标准差作为第二结果；
当第一结果小于等于第一预设阈值，并且第二结果小于等于第二预设阈值时，判断所述调整系数有效；否则判断所述调整系数无效，将调整系数设置为默认值
在其中一个实施例中，计算模块还用于每隔N帧计算所述多个图像在所述颜色通道上的所述调整系数；所述判断模块还用于每隔N帧根据所述预设阈值判断所述调整系数是否有效。
在其中一个实施例中，每隔N帧计算所述多个图像在所述颜色通道上的所述调整系数的步骤包括：
每隔N帧使用公式(1-1)重新计算当前帧的多个图像在所述颜色通道上的调整系数并根据所述预设阈值判断所述调整系数是否有效；在N帧之内使用一阶滤波算法计算当前帧的多个图像在所述颜色通道上的调整系数。
根据本申请的又一个方面，还提供了一种车载设备，其搭载在车辆上，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有所述处理器可执行指令，其中，所述可执行指令响应于由所述处理器执行，使得所述车载设备实现上述方面中所述方法的步骤。
根据本申请的又一个方面，还提供了一种存储介质，其上存储有处理器可执行指令，其中，所述可执行指令响应于由所述处理器执行，使得车载设备实现上述任一实施例中所述方法的步骤。
本申请实施例提供的色彩平衡方法和装置、车载设备以及存储介质，通过获取车辆周围不同方向上的多个图像；确定所述多个图像的重叠区域；计算所述多个图像在颜色通道上的调整系数并根据预设阈值判断所述调整系数是否有效，若无效将调整系数设为默认值；每隔N帧计算所述多个图像在所述颜色通道上的所述调整系数，在N帧之内使用一阶滤波算法计算当前帧的多个图像在所述颜色通道上的调整系数；能够使得调整系数平稳变化，从而有效解决了现有技术中在环视工作时模组感光环境突变导致的针对当前帧图像计算得到的调整系数相对于上一帧有较大变化，进而导致拼接图像出现“闪烁”的问题，即有效解决了调整每帧图像时环视图像亮度突变的问题。
附图说明
图1为本申请一实施例提供的色彩平衡方法的流程示意图。
图2为本申请另一实施例提供的色彩平衡方法的流程示意图。
图3为本申请一实施例提供的色彩平衡装置的结构示意图。
图4为本申请一实施例的摄像头获取图像的调整系数示意图。
图5为一个实施例提供的车载设备的内部结构图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
如本申请和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，否则“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可以包括复数。一般来说，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素并不构成排他性的罗列，方法或装置也可能包含其他步骤或元素。
另外，以下描述的各个实施例分别具有一或多个技术特征，然此并不意味着使用本发明者必需同时实施任一实施例中的所有技术特征，或仅能分开实施不同实施例中的一部或全部技术特征。换句话说，在实施为可能的前提下，本领域技术人员可依据本发明的公开内容，并依据设计规范或实际需求，选择性地实施任一实施例中部分或全部的技术特征，或者选择性地实施多个实施例中部分或全部的技术特征的组合。
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，通过下述实施例并结合附图，对本申请实施例中的技术方案的进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定发明。
图1提供了一种色彩平衡方法的流程示意图。在一个实施例中，如图1所示，该方法包括下属步骤。
S101：从安装在车辆上的多个摄像头获取所述车辆周围不同方向上的多个区域的多个图像，其中，所述多个区域中的相邻区域相互重叠。
本实施例中，获取的多个图像可以为车辆周边的图像。该多个图像可以是通过安装在车辆上的摄像头获取的车辆周围各个方向上的图像。例如，通过安装在车辆上的四路摄像头在车辆的前、后、左、右四个方向上各获取一个图像，共获取四个图像。
当然，也可以根据实际需要获取更多方向上的更多图像。本申请并不对方向和图像的数量进行限定。
S102：基于相邻区域的重叠区域确定多个图像的重叠区域。
具体地，结合图4进行理解，通过标定算法得到四路摄像头的内参数和外参数；根据标定参数将四路摄像头拍摄的原始图像进行畸变校正和透视变换，然后投影到地面上，得到车辆的前、后、左、右四幅2D图像。将这四幅2D图像拼接起来可形成车辆的一幅2D环视图，也就是车辆的2D鸟瞰图。在本实施例中，四路摄像头可以为鱼眼摄像头以便获得较大的拍摄范围。但由于鱼眼摄像头的视角接近180度，拍摄出的图像呈球面，不便于用户观看，因此需要先进行上述处理将其变换为便于用户观看的2D平面图像以确定重叠区域。例如，结合图2所示，这四幅图像的重叠区域为A、B、C和D。区域A为前摄像头拍摄图像与左摄像头拍摄图像的重叠区域。区域B为前摄像头拍摄图像与右摄像头拍摄图像的重叠区域。区域C为后摄像头拍摄图像与右摄像头拍摄图像的重叠区域。区域D为后摄像头拍摄图像与左摄像头拍摄图像的重叠区域。
需要说明的是，上述内参数是指与摄像头本身特性相关的参数，例如包括摄像头焦距、摄像头纵横比、畸变系数、像素大小等。上述外参数是指摄像头在世界坐标系中的参数，例如包括摄像头的位置、旋转方向等。
S103：计算图像在颜色通道上的调整系数，并根据预设阈值判断调整系数是否有效；若调整系数无效，则将调整系数设置为默认值，例如，设置为“1”；之后使用上述调整系数对多个图像进行调整。
由于环视工作的感光环境一般情况下的变化具有连续性，少数情况下会发生突变(如室外进入地下停车场，室内灯光打开/关闭等)；但颜色校正需要平缓地调整环视图像的整体色彩，否则带来的图像色彩“抖动”会带来不好的用户体验。如果针对每一帧图像都直接使用按照公式(1-1)计算得到调整系数对图像进行调整，不可避免会产生的颜色“抖动”。因此，上述步骤中根据预设阈值判断计算得到的调整系数的有效性，能够有效解决了现有技术中在环视工作时模组感光环境突变导致的针对当前帧图像计算得到的调整系数相对于“1”有较大变化，进而导致拼接图像出现“闪烁”的问题，即有效解决了调整每帧图像时环视图像亮度突变的问题。
本实施例中，图像的颜色通道为三个，分别为R通道、G通道和B通道。其中，R通道表示红色通道；G通道表示绿色通道；B通道表示蓝色通道。以四路摄像头为例进，该步骤要计算的是四路摄像头中每一路摄像头所拍摄图像在三个颜色通道(RGB通道)上的调整系数。具体地，分别计算前摄像头所拍摄图像在RGB通道上的调整系数(Fr,Fg,Fb)，后摄像头所拍摄图像在RGB通道上的调整系数(Br,Bg,Bb)，左摄像头所拍摄图像在RGB通道上的调整系数(Lr,Lg,Lb)，以及右摄像头所拍摄图像在RGB通道上的调整系数(Rr,Rg,Rb)。上述计算针对每一帧图像进行，在目标平台上运行时间一般在10ms以内。
本实施例中，根据预设阈值分别对来自四路摄像头的四幅图像在RGB通道上的调整系数进行判断。
如果直接使用上述步骤S103计算的调整系数对图像进行调整，由于该计算结果相对于“1”有时候会产生较大变化，这会导致对摄像头拍摄的原始图像的调整过度。对计算的调整系数再进行有效性判断，可以避免对原始图像的调整过度。
在另一实施例中，如图2所示，上述步骤S103中计算图像在颜色通道上的调整系数的步骤可以包括以下步骤。
S1031：建立目标函数，该目标函数包括重叠区域的图像中像素点在颜色通道上的平均亮度值和多个图像在颜色通道上的调整系数。
在本实施例中，以四路摄像头为例，建立的目标函数如下：
Figure BDA0002249604690000071
其中，Fi表示前摄像头拍摄图像在i通道上的调整系数，Ri表示右摄像头拍摄图像在i通道上的调整系数，Bi表示后摄像头拍摄图像在i通道上的调整系数，Li表示左摄像头拍摄图像在i通道上的调整系数；
Figure BDA0002249604690000072
表示重叠区域A中前摄像头拍摄图像中所有像素点在i通道上的平均亮度值，
Figure BDA0002249604690000073
表示重叠区域A中左摄像头拍摄图像中所有像素点在i通道上的平均亮度值，
Figure BDA0002249604690000074
表示重叠区域B中前摄像头拍摄图像中所有像素点在i通道上的平均亮度值，
Figure BDA0002249604690000075
表示重叠区域B中右摄像头拍摄图像中所有像素点在i通道上的平均亮度值，
Figure BDA0002249604690000076
表示重叠区域C中右摄像头拍摄图像中所有像素点在i通道上的平均亮度值，
Figure BDA0002249604690000077
表示重叠区域C中后摄像头拍摄图像中所有像素点在i通道上的平均亮度值，
Figure BDA0002249604690000078
表示重叠区域D中后摄像头拍摄图像中所有像素点在i通道上的平均亮度值，
Figure BDA0002249604690000079
表示重叠区域D中左摄像头拍摄图像中所有像素点在i通道上的平均亮度值。i通道可为R通道、G通道或B通道。
在建立的上述目标函数中，重叠区域中图像像素点在颜色通道上的平均亮度值为已知参数；图像在颜色通道上的调整系数为需要求得的未知参数。
需要说明的是，为了加速运算，在计算重叠区域中某个摄像头在某个通道上的平均亮度值时，并不是直接使用该重叠区域中所有的像素点，而是对图像的重叠区域进行高斯下采样得到新的图像，再对新的图像中的所有像素点进行后续计算。
具体地，对图像的重叠区域进行高斯下采样得到新的图像的步骤包括：选取合适的高斯滤波半径r，生成边长为2*r+1的高斯加权模板，使用该边长为2*r+1的高斯加权模板对图像的重叠区域进行高斯滤波；对经过高斯滤波得到的图像进行下采样得到新的图像。上述步骤可以减小图像噪声对后续处理的影响。
进一步地，上述对经过高斯滤波得到的图像进行下采样得到新的图像的步骤包括：确定下采样后新的图像的大小；计算下采样后新的图像中每一点的像素值，得到新的图像。
进一步地，确定下采样后新的图像的大小包括：设置下采样倍数为k，下采样后新的图像的大小为floor(M/k)*floor(N/k)。其中函数floor(-)为向下取整函数。
进一步地，上述计算下采样后新的图像中每一点的像素值包括：将下采样后新的图像中的点(x,y)的像素值确定为经过高斯滤波得到的图像中的点(k*x,k*y)的像素值。
S1032：使用最小二乘法对上述目标函数求解，得到图像在颜色通道上的调整系数。
具体地，将目标函数对各调整系数求偏导数得到若干等式，将若干等式写成第一矩阵与第二矩阵相成的形式。其中第一矩阵的元素包括重叠区域中图像像素点在颜色通道上的平均亮度值，第二矩阵的元素包括图像在颜色通道上的调整系数。将第一矩阵与第二矩阵相乘并令其相成的结果为零得到超定方程组。对该超定方程组求最小二乘解，便得到各调整系数。
上述使用最小二乘法对函数求解的过程是本领域技术人员所熟知的计算方法，此处就不再赘述。
在一个实施例中，如图2所示，上述步骤S103中根据预设阈值判断调整系数是否有效的步骤包括：
S1033：建立调整系数变化计算式；
S1034：将调整系数代入调整系数变化计算式中进行计算得到第一结果，计算调整系数的标准差作为第二结果；
S1035：当第一结果小于等于第一预设阈值，并且第二结果小于等于第二预设阈值时，判断该调整系数有效；否则判断所述调整系数无效，将调整系数设置为默认值。
具体地，以四路摄像头中的前摄像头为例，建立的调整系数变化计算式为d＝(|Fr-1|+|Fg-1|+|Fb-1|)/3。将前述计算得到的调整系数Fr,Fg,Fb代入该公式计算得到一个变化量d；计算调整系数{Fr,Fg,Fb}的标准差。若变化量d小于等于第一预设阈值，并且调整系数{Fr,Fg,Fb}的标准差小于等于第二预设阈值，则可以判断该调整系数{Fr,Fg,Fb}有效。类似地，依次对四路摄像头所拍摄图像的调整系数都进行上述处理，当四路摄像头所拍摄图像的全部调整系数都有效时，则判定针对当前帧图像计算得到调整系数为有效调整系数。如果不是四路摄像头所拍摄图像的全部调整系数都有效，则将每路摄像头拍摄的图像在每个颜色通道上的调整系数都重置为“1”。
在另一实施例中，上述步骤S103中计算图像在颜色通道上的调整系数并根据预设阈值判断调整系数是否有效的步骤可以包括：每隔N帧计算图像在颜色通道上的调整系数并根据预设阈值判断该调整系数是否有效。
进一步地，上述每隔N帧计算图像在颜色通道上的调整系数并根据预设阈值判断该调整系数是否有效包括：每隔N帧使用公式(1-1)重新计算当前帧图像在颜色通道上的调整系数；在N帧之内使用一阶滤波算法计算当前帧图像在颜色通道上的调整系数。
本实施例中，一阶滤波算法的公式为：Y(n)＝aX(n)+(1-a)Y(n-1) (1-2)
其中，Y(n)表示本次滤波输出值；a表示滤波系数；Y(n-1)表示上次滤波输出值；X(n)表示本次采样值。
具体地，以四路摄像头中的前摄像头为例，将当前时刻的一帧图像视为第一帧图像，按照上面实施例的计算过程使用公式(1-1)计算前摄像头拍摄图像在R、G、B三个颜色通道上的调整系数，记为{F′r1,F′g1,F′b1}。使用{F′r,F′g,F′b}表示上一次的调整系数，由于此时为第一帧，设置F′r＝F′g＝F′b＝1。对于第一帧至第N帧图像在颜色通道上的调整系数则通过一阶滤波算法(1-2)得到。例如，根据公式(1-2)计算前摄像头的第一帧图像在R通道上的调整系数为Fr1＝(1-a)*F′r+a*F′r1。随后，用Fr1替换F′r，继续计算第二帧图像在R通道上的调整系数，即，前摄像头的第二帧图像在R通道上的调整系数为Fr2＝(1-a)*Fr1+a*F′r1，以此类推计算到第N帧图像在R通道上的调整系数FrN。这里通过一阶滤波算法得到的第一帧至第N帧图像在R通道上的一系列调整系数Fr1,Fr2,…，FrN是从F′r逐渐逼近F′r1的。其中，N的取值可根据测试结果确定，可以为30FPS。间隔N帧后，再次按照上面实施例的计算过程使用公式(1-1)计算第N+1帧图像的调整系数，记为{F′rN+1,F′gN+1,F′bN+1}，按照上述流程计算第N+1帧至第2*N帧图像在R通道上的调整系数，使其从FrN+1逐渐逼近F′rN+1。
经过上述计算过程，可以实现调帧间整系数的平稳变化。由于环视工作的感光环境一般情况下的变化具有连续性，少数情况下会发生突变(如室外进入地下停车场，室内灯光打开/关闭等)；但颜色校正需要平缓地调整环视图像的整体色彩，否则带来的图像色彩“抖动”会带来不好的用户体验。环视FPS在25-30左右，也就是1s内产生25-30幅环视图像，如果针对每一帧图像都直接使用按照公式(1-1)计算得到调整系数对图像进行调整，不可避免会产生的颜色“抖动”。因此，这里采取的每隔N帧计算一次调整系数的方法能够使得调整系数平稳变化，从而有效解决了现有技术中在环视工作时模组感光环境突变时导致的针对当前帧图像计算得到的调整系数相对于上一帧有较大变化，进而导致拼接图像出现“闪烁”的问题，即有效解决了调整每帧图像时环视图像亮度突变的问题。此外，该算法复杂度并不高，再加入该算法后仍然能够保证运行平台上环视帧率达到30FPS。
如图3所示，本申请一实施例还提供了一种色彩平衡装置10。该色彩平衡装置10包括：获取模块11、确定模块12、计算模块13、判断模块14和调整模块15。
具体地，获取模块11用于从安装在车辆上的多个摄像头获取所述车辆周围不同方向上的多个区域的多个图像，其中，所述多个区域中的相邻区域相互重叠；
确定模块12用于基于相邻区域的重叠区域确定多个图像的重叠区域；
计算模块13用于计算所述多个图像在颜色通道上的调整系数；
判断模块14用于根据预设阈值判断调整系数是否有效，若调整系数无效，则将调整系数设为默认值；
调整模块15用于按照调整系数对多个图像进行调整；
在另一实施例中，计算模块13还用于：建立目标函数，该目标函数包括重叠区域中图像像素点在颜色通道上的平均亮度值和图像在颜色通道上的调整系数；使用最小二乘法对上述目标函数求解，得到图像在颜色通道上的调整系数。
判断模块14还用于：建立调整系数变化计算式；将调整系数代入调整系数变化计算式进行计算得到第一结果，计算调整系数的标准差作为第二结果；当第一结果小于等于第一预设阈值，并且第二结果小于等于第二预设阈值时，则判断该调整系数有效；否则判断调整系数无效，将调整系数设为默认值；
在另一实施例中，计算模块13还用于每隔N帧计算图像在颜色通道上的调整系数。所述判断模块14还用于每隔N帧根据预设阈值判断调整系数是否有效。
本申请在一实施例中还提供了一种车载设备，包括处理器和存储器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
从安装在车辆上的多个摄像头获取所述车辆周围不同方向上的多个区域的多个图像，其中，所述多个区域中的相邻区域相互重叠；
基于相邻区域的重叠区域确定多个图像的重叠区域；
计算图像在颜色通道上的调整系数；
根据预设阈值判断调整系数是否有效，若调整系数无效，则将调整系数设置为默认值；之后按照调整系数对多个图像进行调整。
本申请在一个实施例中还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
从安装在车辆上的多个摄像头获取所述车辆周围不同方向上的多个区域的多个图像，其中，所述多个区域中的相邻区域相互重叠；
基于相邻区域的重叠区域确定多个图像的重叠区域；
计算图像在颜色通道上的调整系数；
根据预设阈值判断调整系数是否有效，若调整系数无效，则将调整系数设置为默认值；之后按照调整系数对多个图像进行调整。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性获取机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所能够承受的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。
因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (8)

1.一种色彩平衡方法，包括：
从安装在车辆上的多个摄像头获取所述车辆周围不同方向上的多个区域的多个图像，其中，所述多个区域中的相邻区域相互重叠；
基于所述相邻区域的重叠区域，确定所述多个图像的重叠区域；
计算所述多个图像在颜色通道上的调整系数，并根据预设阈值判断所述调整系数是否有效，若所述调整系数无效，则将所述调整系数设置为默认值；之后按照所述调整系数对所述多个图像进行调整；
其中，计算所述多个图像在颜色通道上的调整系数并根据预设阈值判断所述调整系数是否有效的步骤包括：每隔N帧使用目标函数(1-1)重新计算当前帧的多个图像在所述颜色通道上的调整系数并根据所述预设阈值判断所述调整系数是否有效，若无效将调整系数设置为默认值；在N帧之内使用一阶滤波算法计算当前帧的多个图像在所述颜色通道上的调整系数；
其中，所述目标函数(1-1)为：
Figure FDA0003266786100000011
其中，Fi表示前摄像头拍摄图像在i通道上的调整系数，Ri表示右摄像头拍摄图像在i通道上的调整系数，Bi表示后摄像头拍摄图像在i通道上的调整系数，Li表示左摄像头拍摄图像在i通道上的调整系数；
Figure FDA0003266786100000012
表示重叠区域A中所述前摄像头拍摄图像中所有像素点在i通道上的平均亮度值，
Figure FDA0003266786100000013
表示所述重叠区域A中所述左摄像头拍摄图像中所有像素点在所述i通道上的平均亮度值，
Figure FDA0003266786100000014
表示重叠区域B中所述前摄像头拍摄图像中所有像素点在所述i通道上的平均亮度值，
Figure FDA0003266786100000015
表示所述重叠区域B中所述右摄像头拍摄图像中所有像素点在所述i通道上的平均亮度值，
Figure FDA0003266786100000016
表示重叠区域C中所述右摄像头拍摄图像中所有像素点在所述i通道上的平均亮度值，
Figure FDA0003266786100000017
表示所述重叠区域C中所述后摄像头拍摄图像中所有像素点在所述i通道上的平均亮度值，
Figure FDA0003266786100000018
表示重叠区域D中所述后摄像头拍摄图像中所有像素点在所述i通道上的平均亮度值，
Figure FDA0003266786100000019
表示所述重叠区域D中所述左摄像头拍摄图像中所有像素点在所述i通道上的平均亮度值；i通道为R通道、G通道或B通道。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，计算所述多个图像在颜色通道上的调整系数的步骤包括：
建立所述目标函数，所述目标函数包括所述重叠区域的图像中像素点在所述颜色通道上的平均亮度值和所述多个图像在所述颜色通道上的所述调整系数；
使用最小二乘法对所述目标函数求解，得到所述多个图像在所述颜色通道上的所述调整系数。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，根据预设阈值判断所述调整系数是否有效的步骤包括：
建立调整系数变化计算式；
将计算得到的所述调整系数代入到所述调整系数变化计算式中计算得到第一结果，计算所述调整系数的标准差作为第二结果；
当第一结果小于等于第一预设阈值，并且第二结果小于等于第二预设阈值时，判断所述调整系数有效；否则判断所述调整系数无效，将调整系数设置为默认值。
4.一种色彩平衡装置，包括：
获取模块，用于从安装在车辆上的多个摄像头获取所述车辆周围不同方向上的多个区域的多个图像，其中，所述多个区域中的相邻区域相互重叠；
确定模块，用于基于所述相邻区域的重叠区域确定所述多个图像的重叠区域；
计算模块，用于计算所述多个图像在颜色通道上的调整系数；
判断模块，用于根据预设阈值判断所述调整系数是否有效，若所述调整系数无效，则将调整系数设置为默认值；
调整模块，用于按照所述调整系数对所述多个图像进行调整；
其中，计算模块还用于每隔N帧使用目标函数(1-1)重新计算当前帧的多个图像在所述颜色通道上的调整系数，在N帧之内使用一阶滤波算法计算当前帧的多个图像在所述颜色通道上的调整系数；所述判断模块还用于每隔N帧根据所述预设阈值判断所述调整系数是否有效；
其中，所述目标函数(1-1)为：
Figure FDA0003266786100000031
其中，Fi表示前摄像头拍摄图像在i通道上的调整系数，Ri表示右摄像头拍摄图像在i通道上的调整系数，Bi表示后摄像头拍摄图像在i通道上的调整系数，Li表示左摄像头拍摄图像在i通道上的调整系数；
Figure FDA0003266786100000032
表示重叠区域A中所述前摄像头拍摄图像中所有像素点在i通道上的平均亮度值，
Figure FDA0003266786100000033
表示所述重叠区域A中所述左摄像头拍摄图像中所有像素点在所述i通道上的平均亮度值，
Figure FDA0003266786100000034
表示重叠区域B中所述前摄像头拍摄图像中所有像素点在所述i通道上的平均亮度值，
Figure FDA0003266786100000035
表示所述重叠区域B中所述右摄像头拍摄图像中所有像素点在所述i通道上的平均亮度值，
Figure FDA0003266786100000036
表示重叠区域C中所述右摄像头拍摄图像中所有像素点在所述i通道上的平均亮度值，
Figure FDA0003266786100000037
表示所述重叠区域C中所述后摄像头拍摄图像中所有像素点在所述i通道上的平均亮度值，
Figure FDA0003266786100000038
表示重叠区域D中所述后摄像头拍摄图像中所有像素点在所述i通道上的平均亮度值，
Figure FDA0003266786100000039
表示所述重叠区域D中所述左摄像头拍摄图像中所有像素点在所述i通道上的平均亮度值；i通道为R通道、G通道或B通道。
5.根据权利要求4所述的装置，其中，所述计算模块还用于：
建立所述目标函数，所述目标函数包括所述重叠区域中图像的像素点在所述颜色通道上的平均亮度值和所述多个图像在所述颜色通道上的所述调整系数；
使用最小二乘法对所述目标函数求解，得到所述多个图像在所述颜色通道上的所述调整系数。
6.根据权利要求4所述的装置，其中，所述判断模块还用于：
建立调整系数变化计算式；
将计算得到的所述调整系数代入所述调整系数变化计算式计算得到第一结果，计算所述调整系数的标准差作为第二结果；
当第一结果小于等于第一预设阈值，并且第二结果小于等于第二预设阈值时，判断所述调整系数有效；否则判断所述调整系数无效，将调整系数设置为默认值。
7.一种车载设备，其搭载在车辆上，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有所述处理器可执行指令，其中，所述可执行指令响应于由所述处理器执行，使得所述车载设备实现权利要求1至3中任一项所述方法的步骤。
8.一种存储介质，其上存储有处理器可执行指令，其中，所述可执行指令响应于由所述处理器执行，使得车载设备实现权利要求1至3中任一项所述方法的步骤。
CN201911029191.3A 2019-10-28 2019-10-28 色彩平衡方法和装置、车载设备以及存储介质 Active CN110753217B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911029191.3A CN110753217B (zh) 2019-10-28 2019-10-28 色彩平衡方法和装置、车载设备以及存储介质
US17/061,559 US11223810B2 (en) 2019-10-28 2020-10-01 Color balance method and device, on-board equipment and storage medium

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911029191.3A CN110753217B (zh) 2019-10-28 2019-10-28 色彩平衡方法和装置、车载设备以及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110753217A CN110753217A (zh) 2020-02-04
CN110753217B true CN110753217B (zh) 2022-03-01

Family

ID=69280368

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911029191.3A Active CN110753217B (zh) 2019-10-28 2019-10-28 色彩平衡方法和装置、车载设备以及存储介质

Country Status (2)

Country Link
US (1) US11223810B2 (zh)
CN (1) CN110753217B (zh)

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113689368A (zh) * 2020-05-18 2021-11-23 上海赫千电子科技有限公司 一种应用于车载环视图像的光照一致性自动调整方法
CN111915520B (zh) * 2020-07-30 2023-11-10 黑芝麻智能科技(上海)有限公司 用于改善拼接图像的亮度的方法、装置和计算机设备
CN112884675B (zh) * 2021-03-18 2023-04-18 国家海洋信息中心 一种批量遥感影像调色工程化实现方法
CN114070979B (zh) * 2021-10-31 2024-01-19 武汉鑫华达彩印包装有限公司 瓦楞纸箱生产中切割点图像的捕获数据处理方法
CN115460390A (zh) * 2021-11-22 2022-12-09 北京罗克维尔斯科技有限公司 图像颜色处理方法、装置、车辆、电子设备和存储介质
CN117177076A (zh) * 2022-05-24 2023-12-05 格兰菲智能科技有限公司 通道数值计算方法、环视图生成方法、装置、设备、介质
CN115145442B (zh) * 2022-06-07 2024-06-11 杭州海康汽车软件有限公司 一种环境图像的显示方法、装置、车载终端及存储介质
CN117455823A (zh) * 2023-11-23 2024-01-26 镁佳(北京)科技有限公司 一种图像调节方法、装置、计算机设备及存储介质
CN117319805B (zh) * 2023-11-30 2024-03-01 广汽埃安新能源汽车股份有限公司 一种车辆全景图像的亮度补偿方法及装置

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105981367A (zh) * 2014-02-11 2016-09-28 罗伯特·博世有限公司 对来自多摄像机***的视频的亮度和颜色匹配
CN108364263A (zh) * 2018-02-05 2018-08-03 苏州沃科汽车科技有限公司 一种标清输入高清输出的车载图像处理方法
CN109068116A (zh) * 2018-08-31 2018-12-21 青岛海信移动通信技术股份有限公司 基于补光的图像处理方法、装置、移动终端和存储介质
CN109493273A (zh) * 2018-10-09 2019-03-19 江苏裕兰信息科技有限公司 一种色彩一致性调节方法
CN109978765A (zh) * 2019-03-11 2019-07-05 上海保隆汽车科技股份有限公司 全景图像亮度校正方法和拼接方法及其装置

Family Cites Families (43)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5982951A (en) * 1996-05-28 1999-11-09 Canon Kabushiki Kaisha Apparatus and method for combining a plurality of images
US6249616B1 (en) * 1997-05-30 2001-06-19 Enroute, Inc Combining digital images based on three-dimensional relationships between source image data sets
JPH11205648A (ja) * 1998-01-09 1999-07-30 Olympus Optical Co Ltd 画像合成装置
US6813391B1 (en) * 2000-07-07 2004-11-02 Microsoft Corp. System and method for exposure compensation
JP2002251608A (ja) * 2001-02-23 2002-09-06 Mixed Reality Systems Laboratory Inc 撮像装置の制御装置及びその制御方法、画像処理装置及びその方法、並びにプログラムコード、記憶媒体
AU2002252632B2 (en) * 2001-04-18 2004-09-23 Genzyme Corporation Low salt forms of polyallylamine
JP3297040B1 (ja) * 2001-04-24 2002-07-02 松下電器産業株式会社 車載カメラの画像合成表示方法及びその装置
JP3945430B2 (ja) * 2003-03-19 2007-07-18 コニカミノルタホールディングス株式会社 画像による対象物の計測方法および撮像装置
US20060115182A1 (en) * 2004-11-30 2006-06-01 Yining Deng System and method of intensity correction
US7239805B2 (en) * 2005-02-01 2007-07-03 Microsoft Corporation Method and system for combining multiple exposure images having scene and camera motion
US7646400B2 (en) * 2005-02-11 2010-01-12 Creative Technology Ltd Method and apparatus for forming a panoramic image
KR101341096B1 (ko) * 2007-09-12 2013-12-13 삼성전기주식회사 영상 복원 장치 및 방법
JP4830023B2 (ja) * 2007-09-25 2011-12-07 富士通株式会社 画像合成装置及び方法
US8300086B2 (en) * 2007-12-20 2012-10-30 Nokia Corporation Image processing for supporting a stereoscopic presentation
JP2010113424A (ja) * 2008-11-04 2010-05-20 Fujitsu Ltd 画像合成装置及び画像合成方法
US9041807B2 (en) * 2010-01-29 2015-05-26 Fujitsu Ten Limited Image processing device and image processing method
US8368783B2 (en) * 2010-09-10 2013-02-05 Altek Corporation Method for adjusting shooting parameters of digital camera
US8374428B2 (en) * 2010-12-05 2013-02-12 Microsoft Corporation Color balancing for partially overlapping images
US8731277B2 (en) * 2011-01-26 2014-05-20 Aptina Imaging Corporation Methods for matching gain and color for stereoscopic imaging systems
JP5609742B2 (ja) * 2011-03-31 2014-10-22 カシオ計算機株式会社 撮像装置、画像合成方法、及びプログラム
US8902313B2 (en) * 2011-11-02 2014-12-02 Robert Bosch Gmbh Automatic image equalization for surround-view video camera systems
US9533618B2 (en) * 2014-03-07 2017-01-03 Texas Instruments Incorporated Method, apparatus and system for processing a display from a surround view camera solution
JP6354578B2 (ja) * 2014-12-26 2018-07-11 株式会社Ｊｖｃケンウッド 撮像システム
WO2016146180A1 (en) * 2015-03-18 2016-09-22 Huawei Technologies Co., Ltd. Image processing device and method for color balancing
US20170171523A1 (en) * 2015-12-10 2017-06-15 Motorola Mobility Llc Assisted Auto White Balance
US10409542B2 (en) * 2016-01-04 2019-09-10 Rex HUANG Forming a larger display using multiple smaller displays
US9838614B1 (en) * 2016-06-20 2017-12-05 Amazon Technologies, Inc. Multi-camera image data generation
US20180139423A1 (en) * 2016-11-11 2018-05-17 Christie Digital Systems Usa, Inc. System and method for digital black level blending
US10194097B2 (en) * 2017-01-13 2019-01-29 Gopro, Inc. Apparatus and methods for the storage of overlapping regions of imaging data for the generation of optimized stitched images
US10778910B2 (en) * 2017-03-22 2020-09-15 Humaneyes Technologies Ltd. System and methods for correcting overlapping digital images of a panorama
US10009551B1 (en) * 2017-03-29 2018-06-26 Amazon Technologies, Inc. Image processing for merging images of a scene captured with differing camera parameters
CN110494891B (zh) * 2017-04-14 2023-11-28 文塔纳医疗***公司 用于拼接的基于分块的局部配准以及全局放置
JP7002007B2 (ja) * 2017-05-01 2022-01-20 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 カメラパラメタセット算出装置、カメラパラメタセット算出方法及びプログラム
EP3404913B1 (en) * 2017-05-16 2019-11-06 Axis AB A system comprising a video camera and a client device and a method performed by the same
TW201915940A (zh) * 2017-10-06 2019-04-16 廣達電腦股份有限公司 雙鏡頭影像處理裝置及方法
JP7038729B2 (ja) * 2017-10-13 2022-03-18 三菱電機株式会社 画像合成装置および画像合成方法
US20190281215A1 (en) * 2018-03-06 2019-09-12 Hong Kong Applied Science and Technology Research Institute Company, Limited Method for High-Quality Panorama Generation with Color, Luminance, and Sharpness Balancing
US10764496B2 (en) * 2018-03-16 2020-09-01 Arcsoft Corporation Limited Fast scan-type panoramic image synthesis method and device
JP7158892B2 (ja) * 2018-05-17 2022-10-24 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、撮像装置、プログラムおよび記録媒体
US10864860B2 (en) * 2018-07-24 2020-12-15 Black Sesame International Holding Limited Model-based method for 360 degree surround view using cameras and radars mounted around a vehicle
US10609299B1 (en) * 2018-09-17 2020-03-31 Black Sesame International Holding Limited Method of measuring light using dual cameras
US11457193B2 (en) * 2019-04-12 2022-09-27 Intel Corporation Pre-stitching tuning automation for panoramic VR applications
US11158056B2 (en) * 2019-06-26 2021-10-26 Intel Corporation Surround camera system with seamless stitching for arbitrary viewpoint selection

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105981367A (zh) * 2014-02-11 2016-09-28 罗伯特·博世有限公司 对来自多摄像机***的视频的亮度和颜色匹配
CN108364263A (zh) * 2018-02-05 2018-08-03 苏州沃科汽车科技有限公司 一种标清输入高清输出的车载图像处理方法
CN109068116A (zh) * 2018-08-31 2018-12-21 青岛海信移动通信技术股份有限公司 基于补光的图像处理方法、装置、移动终端和存储介质
CN109493273A (zh) * 2018-10-09 2019-03-19 江苏裕兰信息科技有限公司 一种色彩一致性调节方法
CN109978765A (zh) * 2019-03-11 2019-07-05 上海保隆汽车科技股份有限公司 全景图像亮度校正方法和拼接方法及其装置

Also Published As

Publication number Publication date
US11223810B2 (en) 2022-01-11
CN110753217A (zh) 2020-02-04
US20210144354A1 (en) 2021-05-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110753217B (zh) 色彩平衡方法和装置、车载设备以及存储介质
CN106875339B (zh) 一种基于长条形标定板的鱼眼图像拼接方法
CN108234858B (zh) 图像虚化处理方法、装置、存储介质及电子设备
CN110213494B (zh) 拍摄方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质
JP5968073B2 (ja) 画像処理装置、撮像装置、画像処理方法、および画像処理プログラム
JP2015177544A (ja) 画像ぼかし方法および機器、および電子装置
CN108322666B (zh) 摄像头快门的调控方法、装置、计算机设备及存储介质
Cauwerts et al. Comparison of the vignetting effects of two identical fisheye lenses
TW201403553A (zh) 自動校正鳥瞰影像方法
CN109410140B (zh) 一种畸变校正方法、装置、***及计算机可读存储介质
US9214034B2 (en) System, device and method for displaying a harmonized combined image
CN111917991B (zh) 图像的质量控制方法、装置、设备及存储介质
WO2015188359A1 (zh) 一种图片处理方法、装置
WO2021043329A1 (zh) 图像曝光方法、装置、拍摄设备及无人机
CN114359055B (zh) 一种多相机拍摄屏体的图像拼接方法及相关装置
CN109166076B (zh) 多相机拼接的亮度调整方法、装置及便携式终端
Hugemann Correcting lens distortions in digital photographs
CN107172323B (zh) 大视场摄像头的图像去暗角方法及装置
KR20130090615A (ko) 이미지 자동 보정을 위한 구도 기반 노출 측정 방법 및 장치
CN114445314A (zh) 一种图像融合方法、装置、电子设备及存储介质
CN112335228A (zh) 图像处理方法、图像采集装置、可移动平台及存储介质
CN108156434B (zh) 图像处理方法及装置、计算机可读存储介质和计算机设备
CN112884688A (zh) 一种图像融合方法、装置、设备及介质
CN104780322B (zh) 摄像装置、摄像方法、图像处理装置
JP7051365B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant