CN111179168A - 一种车载360度全景环视监控***及方法 - Google Patents
一种车载360度全景环视监控***及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111179168A CN111179168A CN201911277884.4A CN201911277884A CN111179168A CN 111179168 A CN111179168 A CN 111179168A CN 201911277884 A CN201911277884 A CN 201911277884A CN 111179168 A CN111179168 A CN 111179168A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- images
- spliced
- wide
- vehicle
- 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.)
- Granted
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 23
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 22
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 40
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims abstract description 40
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims abstract description 16
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 24
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 11
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 6
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims 1
- 230000008030 elimination Effects 0.000 abstract 1
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 abstract 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000036544 posture Effects 0.000 description 1
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
- G06T3/4038—Image mosaicing, e.g. composing plane images from plane sub-images
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/14—Transformations for image registration, e.g. adjusting or mapping for alignment of images
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/40—Image enhancement or restoration using histogram techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10004—Still image; Photographic image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20212—Image combination
- G06T2207/20221—Image fusion; Image merging
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30248—Vehicle exterior or interior
- G06T2207/30252—Vehicle exterior; Vicinity of vehicle
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
- Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
- Y02T10/10—Internal combustion engine [ICE] based vehicles
- Y02T10/40—Engine management systems
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Studio Devices (AREA)
Abstract
本发明提供一种车载360度全景环视监控***及方法。该***图像处理模块对所述多个广角摄像头在同一时刻采集的图像进行图像俯视变换得到相应的俯视图像作为待拼接图像后,基于图像特征的图像缝合算法对所述待拼接图像进行拼接配准,并采用图像融合算法消除拼接缝、使产生的图像重合区域能够与整体图像融为一体,消除拼接缝。此外,本发明提供的技术方案还根据拼接后图像的亮度分量直方图信息调整图像色彩,减少不同待拼接图像亮度间的差别。
Description
技术领域
本发明提供一种车载360度全景环视监控***及方法,涉及车辆监控的图像处理领域。
背景技术
由于驾驶员的疏忽或者视觉盲区造成车辆的安全问题层出不穷,当车辆出现安全问题往往容易造成巨大经济损失以及严重人身安全事故。高级驾驶员辅助***(AdvancedDriver Assistance System),简称ADAS,是利用安装于车辆上的各类传感器,例如摄像头、陀螺仪以及温度感知器等实时地采集数据对车辆本身及其周围环境监控。ADAS包含车载360全景环视***、自适应巡航***、行人防碰撞***等各种子***。车载360全景环视***作为ADAS中的最为重要的一个子***,其利用专用的成像设备采集车辆盲区的图像信息并在输出设备中实时地显示盲区的路面环境图像信息以解决解决车辆驾驶员的视野盲区,减少安全隐患。
现有的车载360全景环视***的实现过程一般如图1所示。通过车身周围安装的若干广角摄像头(通常是4个以上)采集车身周围画面;根据对广角摄像头进行的标定以及畸变校正得出的参数,将所述广角摄像头采集的图像信息转变为没有畸变的俯视画面,最后将多幅图像进行剪裁拼接形成一张俯视图实时地显示给驾驶员。然而、经过畸变校正后的图像直接剪裁然后拼接,受标定以及畸变校正情况的影响,会出现拼接内容对应不上的情况。此外,由于各个广角摄像头本身特性不同,拍摄图片在亮度和色彩上可能产生差异,导致配准后的图像重合区域与周围有亮度差,进而导致拼接缝的出现。
发明内容
本发明提供一种车载360度全景环视监控***及方法,通过图像处理技术解决现有的车载360度全景环视监控***输出全景图像中拼接内容不对应/错位,不同拼接图像区域亮度不一致,以及拼接图像的重合区域出现拼接缝的技术问题。
本发明提供的技术方案具体实现为:
一种车载360度全景环视监控***,其特征在于,所述监控***包括:布置在车体四周多个广角摄像头、图像处理模块以及车载图像显示模块;其中、所述车辆显示模块,用于显示所述图像处理模块产生的全景图像。所述多个广角摄像头用于采集车身四周同一时刻的图像并发送到所述图像处理模块进行处理,所述多个广角摄像头在同一时刻整体视场范围能够覆盖该车体四周360度范围。所述图像处理模块,用于对所述多个广角摄像头在同一时刻采集的图像进行图像俯视变换得到相应的俯视图像作为待拼接图像;对待拼接图像进行特征提取,利用提取到的特征进行待拼接图像配准以确定待拼接图像之间的位置关系,进而所述拼接图像之间的位置关系得到相应的位置变换矩阵;利用所述位置变换矩阵对所述待拼接图像进行配准拼接;对于拼接后的图像采用图像融合算法消除拼接配准后图像中的拼接缝产生无拼接缝的全景图像。
具体图像融合算法可以采用像素加权融合算法,即对拼接后图像中两幅或多幅待拼接图像的重叠区域内的像素,确定相关的每幅待拼接图像中该重叠区域像素的权值,该拼接后图像中该重叠区域像素的值为所述相关的每幅待拼接图像中该区域中对应像素的值与其权重的乘积相加得到,实现拼接图像渐进过度。
进一步地,对于图像拼接和融合有可能造成拼接融合后的图像存在四块区域亮度不一致的情况,所述图像处理模块还根据融合后图像的亮度分量直方图进行了图像亮度处理,保证产生的全景图像亮度均匀。
进一步地,在对所述多个广角摄像头在同一时刻采集的图像进行俯视变换之前,所述图像处理模块还利用每个广角摄像头采集的图像进行摄像头标定及畸变校正分析,分别得到每个广角摄像头的内参数矩阵和畸变系数;利用每个广角摄像头的所述内参数矩阵和畸变系数分别对其采集的用于俯视变换的图像进行畸变校正处理得到去畸变后的图像进行所述图像俯视变换。
相应地,本发明还提供一种车载360度全景环视监控方法,其特征在于,所述方法包括:
S1.通过布置在车体四周整体视场范围覆盖车体四周360度范围的多个广角摄像头在同一时刻采集该车体四周的图像;
S2.对所述多个广角摄像头在同一时刻采集的图像进行图像俯视变换得到相应的俯视图像作为待拼接图像;
S3.采用基于图像特征的图像缝合算法对所述待拼接图像进行拼接配准,并采用图像融合算法消除拼接配准后图像中的拼接缝融合出无拼接缝的全景图像;
S4.通过车载显示器显示所述全景图像。
上述车载360度全景环视监控方法与本发明提供的上述车载360度全景环视监控***实现细节相同,其可以通过执行计算机可读存储介质上的程序代码来实现。
附图说明
图1为现有车载360全景环视***的图像处理流程图;
图2为本发明提供车载360全景环视***的图像处理流程图。
具体实施方式
以下将通过特定的具体实例说明本发明的实施方式。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明公开的技术方案所有的实施方式。相反、它们仅用于帮助本领域技术人员了解本发明的实质。
本发明提供的一种车载360度全景环视监控***,所述监控***包括:布置在车体四周多个广角摄像头、图像处理模块以及车载图像显示模块。
所述多个广角摄像头用于采集车身四周同一时刻的图像并发送到所述图像处理模块进行处理,所述多个广角摄像头在同一时刻整体视场范围能够覆盖该车体四周360度范围。例如、在车身周围安装若干鱼眼摄像头、使得整体的视觉范围能够覆盖车身四周所有角落,控制所述多个鱼眼摄像头在同一时刻采集车身周围画面,将图像信息传给图像处理模块进行处理。所述车辆显示模块,用于显示所述图像处理模块产生的全景图像。
所述图像处理模块用于对所述广角摄像头采集的图像进行处理生成无拼接缝的全景俯视图像,其具体的数据处理流程如图2所示。首先,利用每个广角摄像头采集的图像进行摄像头标定及畸变校正分析分析,分别得到每个广角摄像头的内参数矩阵和畸变系数;利用每个广角摄像头的所述内参数矩阵和畸变系数分别对其采集的用于俯视变换的图像进行畸变校正处理得到去畸变后的图像进行图像俯视变换。摄像头标定过程中,内参矩阵主要反映图像坐标系与摄像头坐标系之间的变换、是摄像头固定的属性矩阵;外参反映世界坐标系与摄像头坐标系之间的变换,体现摄像头在实际车辆上的安装位置与方向。由于使用的是广角摄像头,在增大视角的同时,会导致离光心越远的影响形变越大,因此需要根据摄像头的内参数矩阵和畸变系数对拍摄到的图像进行畸变校正处理,得到去畸变后的图像。
在得到去畸变的图像后,所述图像处理模块对去畸变后的图像进行图像俯视变换得到相应的俯视图像作为待拼接图像;对待拼接图像进行特征提取,利用提取到的特征进行待拼接图像配准以确定待拼接图像之间的位置关系,进而所述拼接图像之间的位置关系得到相应的位置变换矩阵;利用所述位置变换矩阵对所述待拼接图像进行拼接;对于拼接后的图像采用图像融合算法消除拼接配准后图像中的拼接缝产生无拼接缝的全景图像。
由于安装在车身四周的摄像头受安装位置的限制,光轴与地面存在角度,因而获取的视频图像是透视图的效果。而360度全景环视需要的是全景俯视图,因此需要对广角摄像头采集到的图像或者上述去畸变后的图像进行相应的俯视变换。具体可以实现为:预先建立俯视图与每个所述广角摄像头采集到的图像的像素映射关系,根据所述像素映射关系对该广角摄像头采集的图像进行图像俯视变换得到对应的俯视图像。
为了避免拼接后形成的全景俯视图中同一事物错位或者位置不对应、即拼接内容不对应/错位,采用基于图像特征的图像缝合算法,对待拼接的图像进行特征提取、利用提取到的图像特征进行待拼接图像配准以确定待拼接图像之间的位置关系,进而所述拼接图像之间的位置关系得到相应的位置变换矩阵。具体可以实现为:从待拼接图像中提取多个目标事物特征,调整相关待拼接图的姿态使得待拼接图间的所述多个目标事物特征对准(必要时先调整待拼接图像的大小),并记录相关的调整矩阵作为待拼接图像间的位置变换矩阵。利用所述位置变换矩阵对所述待拼接图像进行拼接;对于拼接后的图像采用图像融合算法消除拼接配准后图像中的拼接缝融合出无拼接缝的全景图像。利用具体的位置变换矩阵将相关两幅图像中的一幅变换到另一幅上,依次分别对所有待拼接图像进行上述变换,实现待拼接图像的配准拼接。
进一步地,消除拼接配准后图像中的拼接缝所采用的图像融合算法可以采用像素加权融合算法,即对拼接后图像中两幅或多幅待拼接图像的重叠区域内的像素,确定相关的每幅待拼接图像中该重叠区域像素的权值,该拼接后图像中该重叠区域像素的值为所述相关的每幅待拼接图像中该区域中对应像素的值与其权重的乘积相加得到,实现拼接图像渐进过度。对于图像拼接和融合有可能造成拼接融合后的图像存在四块区域亮度不一致的情况,所述图像处理模块还根据融合后图像的亮度分量直方图进行了图像亮度处理,保证产生的全景图像亮度均匀。
相应地,本发明还提供一种车载360度全景环视监控方法,其特征在于,所述方法包括:
S1.通过布置在车体四周整体视场范围覆盖车体四周360度范围的多个广角摄像头在同一时刻采集该车体四周的图像;
S2.对所述多个广角摄像头在同一时刻采集的图像进行图像俯视变换得到相应的俯视图像作为待拼接图像;
S3.采用基于图像特征的图像缝合算法对所述待拼接图像进行拼接配准,并采用图像融合算法消除拼接配准后图像中的拼接缝生成无拼接缝的全景图像;
S4.通过车载显示器显示所述全景图像。
该车载360度全景环视监控方法与本发明提供的上述车载360度全景环视监控***在实现细节上相同,其可以通过执行计算机可读存储介质上的程序代码来实现。
本发明通过基于图像特征的图像缝合算法以及图像融合算法,使得拼接图像渐进过渡,并且根据融合后图像的亮度分量直方图进行了图像亮度处理,保证产生的全景图像亮度均匀。
虽然已结合上述实施方案和实施方式描述了本发明,但是本发明不限于此,而是涵盖落入所附权利要求的范围内的各种明显的修改和等同布置。尽管本发明的特征在权利要求书中以某些组合来表达,但是预期这些特征以任何组合和顺序来布置。
Claims (11)
1.一种车载360度全景环视监控***,其特征在于,所述监控***包括:布置在车体四周多个广角摄像头、图像处理模块以及车载图像显示模块;
其中、所述多个广角摄像头用于采集车身四周同一时刻的图像并发送到所述图像处理模块进行处理,所述多个广角摄像头整体视场范围能够覆盖该车体四周360度范围;
所述图像处理模块,用于对所述多个广角摄像头在同一时刻采集的图像进行图像俯视变换得到相应的俯视图像作为待拼接图像;采用基于图像特征的图像缝合算法对所述待拼接图像进行拼接配准,并采用图像融合算法消除拼接配准后图像中的拼接缝产生无拼接缝的全景图像;
所述车辆显示模块,用于显示所述图像处理模块产生的全景图像。
2.如权利要求1所述的车载360度全景环视监控***,其特征在于,所述对所述多个广角摄像头在同一时刻采集的图像进行图像俯视变换得到相应的俯视图像作为待拼接图像,具体实现为:预先建立俯视图与每个所述广角摄像头采集到的图像的像素映射关系,根据所述像素映射关系对该广角摄像头采集的图像进行图像俯视变换得到对应的俯视图像。
3.如权利要求1或2所述的车载360度全景环视监控***,其特征在于,所述采用基于图像特征的图像缝合算法对所述待拼接图像进行拼接配准,具体实现为:对待拼接的图像进行特征提取,利用提取到的特征进行待拼接图像配准以确定待拼接图像之间的位置关系,进而所述拼接图像之间的位置关系得到相应的位置变换矩阵;利用所述位置变换矩阵实现待拼接图像的配准拼接。
4.如权利要求3所述的车载360度全景环视监控***,其特征在于,所述图像处理模块还对所述无拼接缝的全景图像中原待拼接图像区域亮度不一致的情况,进行了图像亮度一致化处理使产生的全景图像亮度均匀。
5.如权利要求1或4所述的车载360度全景环视监控***,其特征在于,在对所述多个广角摄像头在同一时刻采集的图像进行俯视变换之前,所述图像处理模块还利用每个广角摄像头采集的图像进行摄像头标定及畸变校正分析,分别得到每个广角摄像头的内参数矩阵和畸变系数;利用每个广角摄像头的所述内参数矩阵和畸变系数分别对其采集的用于俯视变换的图像进行畸变校正处理得到去畸变后的图像进行所述图像俯视变换。
6.一种车载360度全景环视监控方法,其特征在于,所述方法包括:
S1.通过布置在车体四周整体视场范围覆盖车体四周360度范围的多个广角摄像头在同一时刻采集该车体四周的图像;
S2.对所述多个广角摄像头在同一时刻采集的图像进行图像俯视变换得到相应的俯视图像作为待拼接图像;
S3.采用基于图像特征的图像缝合算法对所述待拼接图像进行拼接配准,并采用图像融合算法消除拼接配准后图像中的拼接缝融合出无拼接缝的全景图像;
S4.通过车载显示器显示所述全景图像。
7.如权利要求6所述的车载360度全景环视监控方法,其特征在于,所述对所述多个广角摄像头在同一时刻采集的图像进行图像俯视变换得到相应的俯视图像作为待拼接图像,具体实现为:预先建立俯视图与每个所述广角摄像头采集到的图像的像素映射关系,根据所述像素映射关系对该广角摄像头采集的图像进行图像俯视变换得到对应的俯视图像。
8.如权利要求6或7所述的车载360度全景环视监控方法,其特征在于,所述采用基于图像特征的图像缝合算法对所述待拼接图像进行拼接配准,具体实现为:对待拼接的图像进行特征提取,利用提取到的特征进行待拼接图像配准以确定待拼接图像之间的位置关系,进而所述拼接图像之间的位置关系得到相应的位置变换矩阵;利用所述位置变换矩阵实现待拼接图像的配准拼接。
9.如权利要求8所述的车载360度全景环视监控方法,其特征在于,该方法还包括:针对所述无拼接缝的全景图像中原待拼接图像区域亮度不一致的情况,进行了图像亮度一致化处理使产生的全景图像亮度均匀。
10.如权利要求6或9所述的车载360度全景环视监控方法,其特征在于,该方法还包括:在对所述多个广角摄像头在同一时刻采集的图像进行俯视变换之前,利用每个广角摄像头采集的图像进行摄像头标定及畸变校正分析,分别得到每个广角摄像头的内参数矩阵和畸变系数;利用每个广角摄像头的所述内参数矩阵和畸变系数分别对其采集的用于俯视变换的图像进行畸变校正处理得到去畸变后的图像进行所述图像俯视变换。
11.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述存储介质上存储有计算机程序代码,所述计算机程序代码被处理器执行时实现权利要求6-10中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911277884.4A CN111179168B (zh) | 2019-12-12 | 2019-12-12 | 一种车载360度全景环视监控***及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911277884.4A CN111179168B (zh) | 2019-12-12 | 2019-12-12 | 一种车载360度全景环视监控***及方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111179168A true CN111179168A (zh) | 2020-05-19 |
CN111179168B CN111179168B (zh) | 2023-11-17 |
Family
ID=70656361
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201911277884.4A Active CN111179168B (zh) | 2019-12-12 | 2019-12-12 | 一种车载360度全景环视监控***及方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111179168B (zh) |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111798375A (zh) * | 2020-07-07 | 2020-10-20 | 三一专用汽车有限责任公司 | 环视图像拼接方法、***、装置、存储介质和搅拌车 |
CN111917985A (zh) * | 2020-08-14 | 2020-11-10 | 广东申义实业投资有限公司 | 三维全景可视化显示的车辆、方法、装置及存储介质 |
CN113002531A (zh) * | 2021-02-08 | 2021-06-22 | 深圳市海沃德科技有限公司 | 车辆全景环视方法、***、设备和计算机可读存储介质 |
CN113923447A (zh) * | 2021-10-29 | 2022-01-11 | 中汽院(重庆)汽车检测有限公司 | 一种用于车辆全景环视测试的延迟测试方法 |
CN114022450A (zh) * | 2021-11-05 | 2022-02-08 | 中汽院(重庆)汽车检测有限公司 | 一种用于车辆全景环视测试的拼接效果判断方法 |
CN114626462A (zh) * | 2022-03-16 | 2022-06-14 | 小米汽车科技有限公司 | 路面标识识别方法、装置、设备及存储介质 |
CN114827491A (zh) * | 2022-04-18 | 2022-07-29 | 鹰驾科技(深圳)有限公司 | 一种无线传输全景环视拼接技术 |
WO2023080959A1 (en) * | 2021-11-03 | 2023-05-11 | Apple Inc. | Linear transform of undistorted image for fusion |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103997609A (zh) * | 2014-06-12 | 2014-08-20 | 四川川大智胜软件股份有限公司 | 基于cuda的多视频实时全景融合拼接方法 |
US9589350B1 (en) * | 2013-05-30 | 2017-03-07 | 360 Lab Llc. | Utilizing three overlapping images for exposure correction during panoramic image stitching |
CN108263283A (zh) * | 2018-01-25 | 2018-07-10 | 长沙立中汽车设计开发股份有限公司 | 多编组变角度车辆全景环视***标定及拼接方法 |
CN109246416A (zh) * | 2018-09-21 | 2019-01-18 | 福州大学 | 车载六路摄像头的全景拼接方法 |
-
2019
- 2019-12-12 CN CN201911277884.4A patent/CN111179168B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9589350B1 (en) * | 2013-05-30 | 2017-03-07 | 360 Lab Llc. | Utilizing three overlapping images for exposure correction during panoramic image stitching |
CN103997609A (zh) * | 2014-06-12 | 2014-08-20 | 四川川大智胜软件股份有限公司 | 基于cuda的多视频实时全景融合拼接方法 |
CN108263283A (zh) * | 2018-01-25 | 2018-07-10 | 长沙立中汽车设计开发股份有限公司 | 多编组变角度车辆全景环视***标定及拼接方法 |
CN109246416A (zh) * | 2018-09-21 | 2019-01-18 | 福州大学 | 车载六路摄像头的全景拼接方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
周芳;杨鸣;王益平;: "基于车载多视角的鱼眼图像拼接算法", no. 05 * |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111798375A (zh) * | 2020-07-07 | 2020-10-20 | 三一专用汽车有限责任公司 | 环视图像拼接方法、***、装置、存储介质和搅拌车 |
CN111917985A (zh) * | 2020-08-14 | 2020-11-10 | 广东申义实业投资有限公司 | 三维全景可视化显示的车辆、方法、装置及存储介质 |
CN113002531A (zh) * | 2021-02-08 | 2021-06-22 | 深圳市海沃德科技有限公司 | 车辆全景环视方法、***、设备和计算机可读存储介质 |
CN113923447A (zh) * | 2021-10-29 | 2022-01-11 | 中汽院(重庆)汽车检测有限公司 | 一种用于车辆全景环视测试的延迟测试方法 |
WO2023080959A1 (en) * | 2021-11-03 | 2023-05-11 | Apple Inc. | Linear transform of undistorted image for fusion |
CN114022450A (zh) * | 2021-11-05 | 2022-02-08 | 中汽院(重庆)汽车检测有限公司 | 一种用于车辆全景环视测试的拼接效果判断方法 |
CN114626462A (zh) * | 2022-03-16 | 2022-06-14 | 小米汽车科技有限公司 | 路面标识识别方法、装置、设备及存储介质 |
CN114827491A (zh) * | 2022-04-18 | 2022-07-29 | 鹰驾科技(深圳)有限公司 | 一种无线传输全景环视拼接技术 |
CN114827491B (zh) * | 2022-04-18 | 2023-02-14 | 鹰驾科技(深圳)有限公司 | 一种无线传输全景环视拼接技术 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111179168B (zh) | 2023-11-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111179168A (zh) | 一种车载360度全景环视监控***及方法 | |
CN110341597B (zh) | 一种车载全景视频显示***、方法及车载控制器 | |
CN111369439B (zh) | 基于环视的自动泊车车位识别全景环视图像实时拼接方法 | |
CN112224132B (zh) | 一种车用全景环视障碍物预警方法 | |
US10007853B2 (en) | Image generation device for monitoring surroundings of vehicle | |
WO2020042858A1 (zh) | 图像拼接方法和装置、车载图像处理装置、电子设备、存储介质 | |
CN105763854B (zh) | 一种基于单目摄像头的全景成像***及其成像方法 | |
EP1701306B1 (en) | Driving support system | |
US20130002809A1 (en) | Image generating apparatus, synthesis table generating apparatus, and computer readable storage medium | |
CN110264395B (zh) | 一种车载单目全景***的镜头标定方法及相关装置 | |
EP2061234A1 (en) | Imaging apparatus | |
US11380111B2 (en) | Image colorization for vehicular camera images | |
CN111652937B (zh) | 车载相机标定方法和装置 | |
CN111277796A (zh) | 图像处理方法、车载视觉辅助***及存储设备 | |
CN110099268B (zh) | 色彩自然匹配与显示区自然融合的盲区透视化显示方法 | |
CN112721802A (zh) | 集成全景环视和盲区行人预警的车载设备及其预警方法 | |
CN111768332A (zh) | 一种车载环视实时3d全景图像的拼接方法及图形采集装置 | |
CN112348741A (zh) | 全景图像拼接方法、设备及存储介质和显示方法及*** | |
CN110626269A (zh) | 一种基于意图辨识模糊控制的智能成像驾驶辅助***及方法 | |
CN114372919A (zh) | 一种双挂汽车列车全景环视图像拼接方法及*** | |
CN113362232A (zh) | 车辆全景环视图像生成方法和*** | |
CN114493990A (zh) | 车辆底盘区域图像生成方法、电子装置和存储介质 | |
JPWO2020022373A1 (ja) | 運転支援装置および運転支援方法、プログラム | |
CN117237393B (zh) | 基于流媒体后视镜的图像处理方法、装置及计算机设备 | |
US20240046428A1 (en) | Dynamic pixel density restoration and clarity retrieval for scaled imagery |
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 | ||
CB02 | Change of applicant information |
Address after: 450016 No.99, Jingbei 6th Road, Zhengzhou area (Jingkai), Henan pilot Free Trade Zone, Zhengzhou City, Henan Province Applicant after: Henan Jiachen Intelligent Control Co.,Ltd. Address before: 450016 No.99, Jingbei 6th Road, Zhengzhou area (Jingkai), Henan pilot Free Trade Zone, Zhengzhou City, Henan Province Applicant before: ZHENGZHOU JIACHEN ELECTRIC Co.,Ltd. |
|
CB02 | Change of applicant information | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |