本發(fā)明涉及自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，具體涉及一種基于圖像增強(qiáng)的車輛自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

相關(guān)技術(shù)中的車輛的自動(dòng)駕駛模式系統(tǒng)通常利用固定的高清攝像頭獲取路況信息，雖然能夠獲得高清的路況圖像，但是利用高清攝像頭的成本高，而且維護(hù)費(fèi)用昂貴。還有利用車載攝像頭獲取路況信息的車輛的自動(dòng)駕駛模式系統(tǒng)，但其缺點(diǎn)十分明顯，就是獲取信息的距離十分有限，不能做到遠(yuǎn)距離檢測，在一定程度上影響駕駛員的反應(yīng)速度。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對上述問題，本發(fā)明旨在提供一種基于圖像增強(qiáng)的車輛自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。

本發(fā)明的目的采用以下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)：

一種基于圖像增強(qiáng)的車輛自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，包括交通攝像頭網(wǎng)絡(luò)模塊、中央處理模塊、無線傳輸模塊和車輛，所述交通攝像頭模塊用于獲取所在位置的路況圖像與事故圖像；所述中央處理模塊用于將所述路況圖像與事故圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理，得到增強(qiáng)處理后的路況圖像與事故圖像及對應(yīng)的位置信息與時(shí)間信息；所述無線傳輸模塊用于將所述增強(qiáng)處理后的的路況圖像與事故圖像及對應(yīng)的位置信息與時(shí)間信息發(fā)送至車輛。

本發(fā)明的有益效果為：本發(fā)明使用軟件的方式對路況圖像與事故圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，得到高質(zhì)量的路況圖像與事故圖像，不需要昂貴硬件來獲取高清圖像，降低了獲取高質(zhì)量圖像的成本，從而降低了整個(gè)系統(tǒng)的造價(jià)成本。

附圖說明

利用附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步說明，但附圖中的實(shí)施例不構(gòu)成對本發(fā)明的任何限制，對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)以下附圖獲得其它的附圖。

圖1是本發(fā)明的框架結(jié)構(gòu)圖；

圖2是本發(fā)明的中央處理模塊的框架結(jié)構(gòu)圖。

附圖標(biāo)記：

交通攝像頭網(wǎng)絡(luò)模塊1、中央處理模塊2、無線傳輸模塊3、車輛4、圖像變換子模塊21、圖像分量處理子模塊22、圖像分量增強(qiáng)子模塊23和圖像重建子模塊24。

具體實(shí)施方式

結(jié)合以下應(yīng)用場景對本發(fā)明作進(jìn)一步描述。

參見圖1，本實(shí)施例的一種基于圖像增強(qiáng)的車輛自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，包括交通攝像頭網(wǎng)絡(luò)模塊1、中央處理模塊2、無線傳輸模塊3和車輛4，所述交通攝像頭模塊1用于獲取所在位置的路況圖像與事故圖像；所述中央處理模塊2用于將所述路況圖像與事故圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理，得到增強(qiáng)處理后的路況圖像與事故圖像及對應(yīng)的位置信息與時(shí)間信息；所述無線傳輸模塊3用于將所述增強(qiáng)處理后的的路況圖像與事故圖像及對應(yīng)的位置信息與時(shí)間信息發(fā)送至車輛4。

優(yōu)選地，所述交通攝像頭網(wǎng)絡(luò)模塊包括分布在不同街道的攝像頭，所述攝像頭皆采用標(biāo)準(zhǔn)poe攝像頭。

優(yōu)選地，所述車輛包括定位裝置和顯示屏，所述定位裝置用于獲取車輛的位置信息；所述顯示屏用于顯示車輛位置附近街道的路況圖像與事故圖像及對應(yīng)的位置信息與時(shí)間信息。

本發(fā)明上述實(shí)施例，使用軟件的方式對路況圖像與事故圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，得到高質(zhì)量的路況圖像與事故圖像，不需要昂貴硬件來獲取高清圖像，降低了獲取高質(zhì)量圖像的成本，從而降低了整個(gè)系統(tǒng)的造價(jià)成本。

優(yōu)選地，參見圖2，所述中央處理模塊包括圖像變換子模塊、圖像分量處理子模塊、圖像分量增強(qiáng)子模塊和圖像重建子模塊；

所述圖像變換子模塊用于將所述交通攝像頭模塊獲取的所在位置的路況圖像與事故圖像從rgb顏色空間轉(zhuǎn)換到參考空間xyz空間，再將xyz空間中的路況圖像與事故圖像再轉(zhuǎn)換到la*b*顏色空間，得到路況圖像與事故圖像在la*b*顏色空間的三種分量，分別為亮度分量、a*分量和b*分量，具體為：

式中，r、g和b為路況圖像與事故圖像在rgb顏色空間中r、g和b三個(gè)通道上的值，x、y和z為路況圖像與事故圖像在xyz空間中x、y和z三個(gè)通道上的值，xw，yw，zw為xyz空間的參考白點(diǎn)值，xw＝0.950456，yw＝1.000000，zw＝1.088754，l為亮度分量，l∈[0,100]，a^*為紅綠顏色像素值之差，a^*∈[-120,120]，b^*為綠藍(lán)顏色像素值之差，b^*∈[-120,120]，h(q)為約束函數(shù)，q為約束函數(shù)的變量；

所述圖像分量處理子模塊用于將經(jīng)過圖像變換子模塊處理后得到的路況圖像與事故圖像的la*b*顏色空間亮度分量再進(jìn)行水平梯度與垂直梯度的分量處理，通過亮度分量來獲取梯度信息，分別對圖像像素在位置(m,n)求取關(guān)于m和n的一階偏導(dǎo)數(shù)，求得水平梯度分量和垂直梯度分量，然后利用梯度分量信息來檢測圖像的像素值的變化率，進(jìn)行圖像邊緣檢測，具體為：

式中，f(m,n)表示在位置(m,n)處圖像像素t(m,n)的檢測函數(shù)，sm(m,n)為水平梯度分量，sn(m,n)為垂直梯度分量，t(m,n)為圖像像素。

本發(fā)明上述實(shí)施例，利用一階偏導(dǎo)數(shù)求取二維梯度值，有利于簡化圖像分量處理子模塊在進(jìn)行路況圖像與事故圖像的分量處理時(shí)的梯度信息，到達(dá)高效處理路況圖像與事故圖像在la*b*顏色空間中的亮度分量，克服了傳統(tǒng)梯度計(jì)算方法的表達(dá)復(fù)雜、運(yùn)算量大和運(yùn)算速度慢的缺點(diǎn)，為本基于圖像增強(qiáng)的車輛自動(dòng)駕駛系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)利用軟件進(jìn)行高效圖像邊緣檢測提高條件，同時(shí)使用自定義圖像邊緣檢測函數(shù)來進(jìn)行圖像邊緣檢測，識(shí)別出路況圖像與事故圖像中亮度變化明顯的點(diǎn)，大幅度減少路況圖像與事故圖像中不相關(guān)的數(shù)據(jù)量，同時(shí)保留了圖像重要的結(jié)構(gòu)特性。

優(yōu)選地，所述圖像分量增強(qiáng)子模塊用于將所述圖像分量處理子模塊處理后得到的水平梯度分量與垂直梯度分量利用自定義色調(diào)映射函數(shù)進(jìn)行增強(qiáng)處理，得到增強(qiáng)處理后的水平梯度分量和垂直梯度分量，采用的自定義色調(diào)映射函數(shù)為：

式中，s^out(m,n,r)表示自定義色調(diào)映射函數(shù)，sⁱⁿ(m,n)為輸入的梯度分量，sⁱⁿ(m,n)∈(sm(m,n),sn(m,n))，m和n分別表示路況圖像與事故圖像的橫軸和縱軸坐標(biāo)，r為輸入圖像的亮度級，mmin和mmax分別為輸圖像像素的橫坐標(biāo)的最大值和最小值；

經(jīng)過梯度信息增強(qiáng)處理后得到增強(qiáng)后的水平梯度分量和增強(qiáng)后的垂直梯度分量。

本發(fā)明上述實(shí)施例，利用的是自定義色調(diào)映射函數(shù)分別對路況圖像與事故圖像亮度分量的水平梯度分量和垂直梯度分量進(jìn)行增強(qiáng)，而不是直接對亮度分量本身進(jìn)行增強(qiáng)，避免了路況圖像與事故圖像中對比度的削弱，很好地保持路況圖像與事故圖像的細(xì)節(jié)特征，使得有普通攝像頭獲取的低質(zhì)量路況圖像與事故圖像中原來不可見的信息凸顯于人眼視覺范圍內(nèi)而無需破壞路況圖像與事故圖像的細(xì)節(jié)。

優(yōu)選地，所述圖像重建子模塊用于將增強(qiáng)后的水平梯度分量和增強(qiáng)后的垂直梯度分量利用自定義圖像梯度合成公式合成增強(qiáng)后的圖像梯度，將得到的增強(qiáng)后的圖像梯度作為路況圖像與事故圖像所分離出的亮度分量的權(quán)值因子，實(shí)現(xiàn)亮度增強(qiáng)，獲得增強(qiáng)后的亮度分量，將增強(qiáng)處理后的亮度分量與兩個(gè)顏色分量a^*分量和b^*分量組合起來，重建圖像，具體為：

式中，δ(m,n)表示圖像梯度變化角度，s(m,n)表示增強(qiáng)后的圖像梯度，sm′(m,n)為增強(qiáng)后的水平梯度分量，sn′(m,n)為增強(qiáng)后的垂直梯度分量；

重建圖像后得到la*b*空間的增強(qiáng)圖像，最后再將此增強(qiáng)圖像從la*b*顏色空間轉(zhuǎn)換到rgb顏色空間，得到rgb顏色空間中的增強(qiáng)圖像，并進(jìn)行輸出。

本發(fā)明上述實(shí)施例，通過自定義圖像梯度合成公式計(jì)算得到路況圖像與事故圖像的梯度，并將此梯度作為亮度分量的權(quán)重因子來實(shí)現(xiàn)la*b*顏色空間中的路況圖像與事故圖像亮度的增強(qiáng)，有利于簡化運(yùn)算，提高圖像重建子模塊的運(yùn)算速度，同時(shí)使得到的rgb顏色空間中的路況圖像與事故圖像里隱藏信息得到顯示，圖像顯示的效果更符合人眼視覺。

最后應(yīng)當(dāng)說明的是，以上實(shí)施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對本發(fā)明保護(hù)范圍的限制，盡管參照較佳實(shí)施例對本發(fā)明作了詳細(xì)地說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，可以對本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行修改或者等同替換，而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的實(shí)質(zhì)和范圍。