CN108124122A - 影像处理方法、装置及车辆 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例公开了一种影像处理方法、装置及车辆，涉及车辆技术领域。其中方法包括：获取设置在车辆外部的至少一个摄像头采集的路况影像；根据图像识别技术判断路况影像是否为受强光干扰的影像；若是，则利用图像处理技术对路况影像进行修复处理；将修复处理后的路况影像呈现在HUD显示器中。采用本方案，可实现车辆HUD系统过滤强光，从而使受强光干扰的路况影像得以准确呈现，使驾驶员在夜间行车强光照射下可以准确地获知路况，大大提高了行车的安全性。
Description
技术领域
本申请实施例涉及车辆技术领域，尤其涉及一种影像处理方法、装置及车辆。
背景技术
随着经济及科技的高速发展，车辆已成为人们生活中必不可少的一部分，而行车安全成为人们最为关注的方面之一。车载HUD系统(抬头显示系统)可以使驾驶员在不用低头的情况下就可以看到行车的相关信息，例如，油量、车速、导航等，从而使驾驶员将更多的精力放到观察路面情况上，提高了行车的安全性。
在实现本申请实施例过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：在夜间行车过程中，在其他车辆车灯等强光照射下，驾驶员无法快速准确地获知路况，大大降低了夜间行车的安全性。现有车载HUD系统虽可呈现行车的相关信息，在一定程度上提高行车的安全性，但无法准确地呈现行车中有强光干扰时的路况信息。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本申请实施例以便提供一种影像处理方法、装置及车辆。
本申请实施例提供了一种影像处理方法，包括：
获取设置在车辆外部的摄像头采集的路况影像；
根据图像识别技术判断路况影像是否为受强光干扰的影像；
若是，则利用图像处理技术对路况影像进行修复处理；
将修复处理后的路况影像呈现在HUD显示器中。
根据本申请实施例的另一个方面，提供了一种影像处理装置，包括：
获取模块，用于获取设置在车辆外部的摄像头采集的路况影像；
判断模块，用于根据图像识别技术判断路况影像是否为受强光干扰的影像；
处理模块，用于若所述判断模块判断出路况影像受强光干扰的影响，则利用图像处理技术对路况影像进行修复处理；
显示模块，用于将修复处理后的路况影像呈现在HUD显示器中。
本申请实施例还提供了一种车辆，包括：所述的影像处理装置，还包括：设置在车辆外部的至少一个摄像头，以及设置在车辆内部的HUD显示器；其中，所述影像处理装置与所述至少一个摄像头相连；所述HUD显示器与所述影像处理装置相连。
本申请实施例提供的影像处理方法、装置及车辆，通过获取设置在车辆外部的摄像头采集的路况影像；并根据图像识别技术判断路况影像是否为受强光干扰的影像；若是，则利用图像处理技术对路况影像进行修复处理；最终将修复处理后的路况影像呈现在HUD显示器中。采用本方案，可实现车辆HUD系统过滤强光，从而使强光中路况影像得以准确呈现，使驾驶员在夜间行车强光干扰下准确地获知路况，大大提高了行车的安全性。
上述说明仅是本申请实施例技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请实施例的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请实施例的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。
图1为本申请实施例一提供的影像处理方法的流程图；
图2为本申请实施例二提供的影像处理方法的流程图；
图3为本申请实施例三提供的影像处理方法的流程图；
图4为本申请实施例四提供的影像处理装置的功能结构示意图；
图5为本申请实施例五提供的影像处理装置的功能结构示意图；
图6为本申请实施例六提供的影像处理装置的功能结构示意图；
图7是本申请实施例七提供的执行影像处理方法的车辆的功能结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
实施例一
图1为本申请实施例一提供的影像处理方法的流程图。如图1所示，本实施例提供的影像处理方法具体包括如下步骤：
步骤101，获取设置在车辆外部的摄像头采集的路况影像。
HUD系统的摄像头设置在车辆外部，以供在行车过程中获取路况影像。车辆外部的摄像头的具体安装位置、安装角度及安装个数，本领域人员可自行设置，本发明对HUD系统车辆外部的摄像头安装方式及位置不做限定。
步骤102，根据图像识别技术判断路况影像是否为受强光干扰的影像。
将步骤101获取到的路况影像进行图像识别，判断该路况影像是否受到强光干扰。若是，则执行步骤103，若为否，则对该路况影像不做修复处理。
可选的，利用路况影像的图像亮度和/或灰度信息来判断路况影像是否受到强光干扰。当路况影像的图像亮度或灰度达到某一阈值时，可判断该路况影像受到了强光干扰。
步骤103，利用图像处理技术对路况影像进行修复处理。
强光照射下，影像中亮度较高的区域曝光过度，使影像中一部分信息缺失，从而使驾驶员无法准确地获知路况。
当步骤102判断的路况影像受到强光干扰时，通过图像处理技术对路况影像进行修复处理。将受到强光干扰的路况影像中的每一帧图像进行强光抑制修复处理，恢复因强光照射而损失的影像细节，使强光照射下的路况影像细节准确呈现。
步骤104，将修复处理后的路况影像呈现在HUD显示器中。
将步骤103经过强光抑制修复处理后的路况影像通过HUD光学成像系统，呈现在HUD显示器中。
根据本申请实施例提供的影像处理方法，通过获取设置在车辆外部的摄像头采集的路况影像；并根据图像识别技术判断路况影像是否为受强光干扰的影像；若是，则利用图像处理技术对路况影像进行修复处理；最终将修复处理后的路况影像呈现在HUD显示器中。采用本方案，可实现车辆HUD系统过滤强光，从而使受强光干扰的路况影像得以准确呈现，使驾驶员在夜间行车强光干扰下通过HUD系统可以准确地获知路况，大大提高了行车的安全性。
实施例二
图2为本申请实施例二提供的影像处理方法的流程图。如图2所示，本实施例提供的影像处理方法具体包括如下步骤：
步骤201，获取设置在车辆外部的摄像头采集的路况影像。
HUD系统的摄像头设置在车辆外部，以供在行车过程中获取路况影像。
车辆外部的摄像头的具体安装位置、安装角度，本领域人员可自行设置，本发明对HUD系统车辆外部的摄像头安装方式及位置不做限定。
步骤202，计算路况影像的每一帧图像的亮度和/或灰度信息。
对步骤201获取到的路况影像的每一帧图像进行亮度和/或灰度信息统计。例如，计算图像的亮度信息，可以利用图像的亮度直方图，亮度直方图反映了图像中某种亮度级的像素的个数，反映了图像中某种亮度出现的频率。
计算图像的亮度直方图，首先计算各个亮度级的像素的个数，再计算各个亮度级像素的的百分比，最终得到横坐标为亮度级，纵坐标为亮度级出现的频率的亮度直方图。
步骤203，判断路况影像是否为受强光干扰的影像。
根据步骤202计算的路况影像的每一帧图像的亮度和/或灰度信息，进一步判断路况影像是否为受强光干扰的影像。若为是，则执行步骤204；否则，执行步骤208。
当路况影像受到强光干扰时，其图像的亮度直方图中会出现两个峰值。分别对应图像中强光照射区域和未受强光照射区域。当强光照射区域在图像亮度直方图中对应的峰值达到某一阈值时，可判断路况影像收到了强光干扰。
步骤204，提取路况影像的每一帧图像中的强光区域。
当步骤203判断的路况影像受到了强光干扰，则提取路况影像的每一帧图像中的强光区域。
当路况影像受到了强光干扰时，其强光区域往往对应图像亮度直方图中亮度级较高的峰值区域。
可选的，在确定亮度级高的峰值区域时可对图像的亮度直方图进行光滑处理，以消除曲线毛刺对确定峰值区域的影像。并可通过单位门序列法或曲线拟合法提取出高亮度级峰值区域，并获取高亮度级在该峰值区域内的像素点，从而提取路况影像的每一帧图像中的强光区域。
步骤205，计算强光区域的图像直方图信息。
计算步骤204提取出的强光区域的图像直方图信息，获取强光区域的直方图分布函数。
步骤206，设定强光区域调整因子。
根据步骤206获取的强光区域的图像直方图信息及强光区域附近的图像直方图信息确定强光区域的调整因子。
可选的，可根据强光区域的图像直方图函数及强光区域附近的图像直方图函数构造一调整函数；或者根据强光区域的图像直方图信息及强光区域附近的图像直方图信息确定一权重系数，以此权重系数作为调整因子。
步骤207，调整强光区域的光强信息。
根据步骤206确定的调整因子，对强光区域的光强信息进行调整。利用权重因子或调整函数使强光区域的光强处于一合适的亮度范围。
步骤208，将路况影像呈现在HUD显示器中。
将步骤207处理后的影像及步骤203判断为否的影像通过HUD光学成像系统，呈现在HUD显示器中。
根据本申请实施例提供的影像处理方法，通过获取设置在车辆外部的摄像头采集的路况影像；并根据图像的亮度和/或灰度信息判断路况影像是否为受强光干扰的影像；若是，则通过提取强光区域，并对强光区域光强进行调整，对路况影像进行修复处理；最终将路况影像呈现在HUD显示器中。采用本方案，可实现车辆HUD系统过滤强光，从而使受强光干扰的路况影像得以准确呈现，使驾驶员在夜间行车中遭遇强光照射时仍能准确地获知路况信息，进一步提高了行车的安全性。
实施例三
图3为本申请实施例三提供的影像处理方法的流程图。如图3所示，本实施例提供的影像处理方法具体包括如下步骤：
步骤301，获取设置在车辆外部的多个摄像头采集的多个路况影像。
车辆外部设置有多个摄像头，HUD系统在车辆外部设置多个摄像头以供在行车过程中获取不同方位的路况影像。车辆外部的多个摄像头的具体安装位置、安装角度及安装个数，本领域人员可自行设置，本发明对HUD系统车辆外部的摄像头安装方式及位置不做限定。
步骤302，根据图像识别技术判断多个路况影像中任一个路况影像是否受强光干扰。
将步骤301获取到的各个摄像头拍摄的路况影像进行图像识别，判断多个路况影像中任一个路况影像是否受强光干扰。若是，则执行步骤303，若为否，则对该路况影像不做修复处理，执行步骤305。
可选的，利用路况影像的图像亮度或灰度信息来判断路况影像是否受到强光干扰。当路况影像的图像亮度或灰度达到某一阈值时，可判断该路况影像受到了强光干扰。
步骤303，提取与受强光干扰的路况影像相关的路况影像。
强光照射下，影像中亮度较高的区域曝光过度，使影像中一部分信息缺失，从而使驾驶员无法准确地获知路况。
由于通常多个摄像头间往往存在拍摄视野交叠区域，使得拍摄后的路况影像存在部分重叠。当步骤302判断的多个路况影像中任一个路况影像受强光干扰时，可提取与受强光干扰路况影像对应的摄像头有视野交叠的摄像头所拍摄的路况影像。
步骤304，根据多个路况影像所携带的影像信息，对受强光干扰的路况影像进行修复处理。
通过像素点定位及图像匹配技术，根据步骤303提取的与受强光干扰的路况影像相关的路况影像，还原一部分受强光干扰的路况影像，再通过图像修复技术恢复因强光干扰而损失的影像细节，使强光照射下的路况影像细节得以准确呈现。
进一步地，在根据多个路况影像所携带的影像信息，对受强光干扰的路况影像进行修复处理之后，本方法还可以按照步骤204至步骤207的描述进一步调整修复后的路况影像的光强信息，从而提升修复的效果。
步骤305，将系统设定或用户设定的摄像头对应的路况影像展示在HUD显示器中。
HUD系统具有多个摄像头，在显示过程中，可将系统设定或用户设定的一个或多个摄像头对应的路况影像展示在HUD显示器中
根据本申请实施例提供的影像处理方法，通过获取设置在车辆外部的多个摄像头采集的路况影像；并根据图像识别技术判断任一路况影像是否为受强光干扰的影像；若是，根据多个路况影像所携带的影像信息，对受强光干扰的路况影像进行修复处理；最终将系统设定或用户设定的摄像头对应的路况影像展示在HUD显示其中。采用本方案，可实现具有多个摄像头的车辆HUD系统过滤强光，从而使受强光干扰的摄像头获取的路况影像得到修复，使在强光中的路况影像得以准确呈现，使驾驶员在夜间行车强光照射下通过HUD系统可以准确地获知路况，大大提高了行车的安全性。
实施例四
图4为本申请实施例四提供的影像处理装置的功能结构示意图。如图4所示，该装置主要包括：获取模块41、判断模块42、处理模块43、显示模块44。
获取模块41，用于获取设置在车辆外部的摄像头采集的路况影像。
HUD系统的摄像头设置在车辆外部，以供在行车过程中获取路况影像。车辆外部的摄像头的具体安装位置、安装角度及安装个数，本领域人员可自行设置，本发明对HUD系统车辆外部的摄像头安装方式及位置不做限定。
判断模块42，用于根据图像识别技术判断路况影像是否为受强光干扰的影像。
将获取模块41获取到的路况影像进行图像识别，判断该路况影像是否受到强光干扰。若是，则进入处理模块43，若为否，则对该路况影像不做修复处理。
优选的，可利用路况影像的图像亮度和/或灰度信息来判断路况影像是否受到强光干扰。当路况影像的图像亮度或灰度达到某一阈值时，可判断该路况影像受到了强光干扰。
处理模块43，用于若判断模块判断出路况影像受强光干扰的影响，则利用图像处理技术对路况影像进行修复处理。
强光照射下，影像中亮度较高的区域曝光过度，使影像中一部分信息缺失，从而使驾驶员无法准确地获知路况。
当判断模块42判断的路况影像受到强光干扰时，通过图像处理技术对路况影像进行修复处理。将受到强光干扰的路况影像中的每一帧图像进行强光抑制修复处理，恢复因强光干扰而损失的影像细节，使强光照射下的路况影像细节准确呈现。
显示模块44，用于将修复处理后的路况影像呈现在HUD显示器中。
将处理模块43经过强光抑制修复处理后的路况影像通过HUD光学成像系统，呈现在HUD显示器中。
根据本申请实施例提供的影像处理装置，通过获取模块获取设置在车辆外部的摄像头采集的路况影像；并通过判断模块根据图像识别技术判断路况影像是否为受强光干扰的影像；通过处理模块利用图像处理技术对路况影像进行修复处理；最终通过显示模块将修复处理后的路况影像呈现在HUD显示器中。采用本方案，可实现车辆HUD系统过滤强光，从而使强光中路况影像得以准确呈现，使驾驶员在夜间行车强光照射下通过HUD系统可以准确地获知路况，大大提高了行车的安全性。
实施例五
图5为本申请实施例五提供的影像处理装置的功能结构示意图。如图5所示，在图4所示的装置基础上，本实施例提供的影像处理装置还包括：计算模块51、提取模块52、调整模块53。
计算模块51，用于计算路况影像的每一帧图像的亮度和/或灰度信息。
对获取模块41获取到的路况影像的每一帧图像进行亮度和/或灰度信息统计。例如，计算图像的亮度信息，可以利用图像的亮度直方图，亮度直方图反映了图像中某种亮度级的像素的个数，反映了图像中某种亮度出现的频率。
计算图像的亮度直方图，首先计算各个亮度级的像素的个数，再计算各个亮度级像素的的百分比，最终得到横坐标为亮度级，纵坐标为亮度级出现的频率的亮度直方图。
判断模块42，进一步用于根据计算模块51中的亮度和/或灰度信息，判断路况影像是否为受强光干扰的影像。
根据计算模块51的路况影像的每一帧图像的亮度和/或灰度信息，进一步判断路况影像是否为受强光干扰的影像。若为是，则进入处理模块43。
当路况影像受到强光干扰时，其图像的亮度直方图中会出现两个峰值。分别对应图像中强光照射区域和未受强光照射区域。当强光照射区域在图像亮度直方图中对应的峰值达到某一阈值时，可判断路况影像收到了强光干扰。
提取模块52，用于提取路况影像的每一帧图像中的强光区域。
计算处理模块43中的路况影像的每一帧图像中的强光区域。
当路况影像受到了强光干扰时，其强光区域往往对应图像亮度直方图中亮度级较高的峰值区域。
可选的，在确定亮度级高的峰值区域时可对图像的亮度直方图进行光滑处理，以消除曲线毛刺对确定峰值区域的影像。并可通过单位门序列法或曲线拟合法提取出高亮度级峰值区域，并获取亮度级在该峰值区域内的像素点，从而提取路况影像的每一帧图像中的强光区域。
调整模块53，用于调整强光区域的光强信息。
将提取模块52提取的路况影像的每一帧图像中的强光区域的光强信息进行调整。
调整模块进一步包括：计算单元54、设定单元55、调整单元56。
计算单元54，用于计算强光区域的图像直方图信息。
计算提取出的强光区域的图像直方图信息，获取强光区域的直方图分布函数。
设定单元55，用于设定调整因子。
根据计算单元54获取的强光区域的图像直方图信息及强光区域附近的图像直方图信息确定强光区域的调整因子。
可选的，可根据强光区域的图像直方图函数及强光区域附近的图像直方图函数构造一调整函数；或者根据强光区域的图像直方图信息及强光区域附近的图像直方图信息确定一权重系数，以此权重系数作为调整因子。
调整单元56，用于根据调整因子调整强光区域的光强信息。
根据设定单元55确定的调整因子，对强光区域的光强信息进行调整。利用权重因子或调整函数使强光区域的光强处于一合适的亮度范围。
根据本申请实施例提供的影像处理装置，通过判断模块根据图像的亮度和/或灰度信息判断路况影像是否为受强光干扰的影像；若是，则通过提取模块提取强光区域，并通过调整模块对强光区域光强进行调整，对路况影像进行修复处理；最终将路况影像呈现在HUD显示器中。采用本方案，可实现车辆HUD系统过滤强光，从而使受强光干扰的路况影像得以准确呈现，使驾驶员在夜间行车中遭遇强光照射时仍能准确地获知路况信息，进一步提高了行车的安全性。
实施例六
图6为本申请实施例六提供的影像处理装置的功能结构示意图。车辆外部设置有多个摄像头，如图6所示，在图4所示的装置基础上，本实施例提供的影像处理装置还包括：提取模块61。
提取模块61，用于提取与受强光干扰的路况影像相关的路况影像。
强光照射下，影像中亮度较高的区域曝光过度，使影像中一部分信息缺失，从而使驾驶员无法准确地获知路况。
由于通常多个摄像头间往往存在拍摄视野交叠区，使得拍摄后的路况影像存在部分重叠。当多个路况影像中任一个路况影像受强光干扰时，可提取与受强光干扰路况影像对应的摄像头有视野交叠的摄像头所拍摄的路况影像，
获取模块41，进一步用于获取设置在车辆外部的多个摄像头采集的多个路况影像。
车辆外部设置有多个摄像头，HUD系统在车辆外部设置多个摄像头以供在行车过程中获取不同方位的路况影像。车辆外部的多个摄像头的具体安装位置、安装角度及安装个数，本领域人员可自行设置，本发明对HUD系统车辆外部的摄像头安装方式及位置不做限定。
判断模块42，进一步用于根据图像识别技术判断多个路况影像中任一个路况影像是否受强光干扰。
将获取模块41获取到的各个摄像头拍摄的路况影像进行图像识别，判断多个路况影像中任一个路况影像是否受强光干扰。若是，则进入提取模块61，若为否，则对该路况影像不做修复处理，进入显示模块44。
优选的，可利用路况影像的图像亮度或灰度信息来判断路况影像是否受到强光干扰。当路况影像的图像亮度或灰度达到某一阈值时，可判断该路况影像受到了强光干扰。
处理模块43，进一步用于根据多个路况影像所携带的影像信息，对受强光干扰的路况影像进行修复处理。
通过像素点定位及图像匹配技术，根据提取模块61提取的与受强光干扰的路况影像相关的路况影像，还原一部分受强光干扰的路况影像，再通过图像修复技术恢复因强光照射而损失的影像细节，使强光照射下的路况影像细节准确呈现。
显示模块44，进一步用于将系统设定或用户设定的摄像头对应的路况影像展示在HUD显示器中。
HUD系统具有多个摄像头，在显示过程中，可将系统设定或用户设定的一个或多个摄像头对应的路况影像展示在HUD显示器中。
根据本申请实施例提供的影像处理装置，通过获取模块获取设置在车辆外部的多个摄像头采集的路况影像；并根据判断模块根据图像识别技术判断任一路况影像是否为受强光干扰的影像；若是，则通过提取模块提取与受强光干扰的路况影像相关的路况影像；通过处理模块根据多个路况影像所携带的影像信息，对受强光干扰的路况影像进行修复处理；最终通过显示模块将系统设定或用户设定的摄像头对应的路况影像展示在HUD显示其中。采用本方案，可实现具有多个摄像头的车辆HUD系统过滤强光，从而使受强光干扰的摄像头获取的路况影像得到修复，使在强光中的路况影像得以准确呈现，使驾驶员在夜间行车强光照射下通过HUD系统可以准确地获知路况，大大提高了行车的安全性。
实施例七
图7是本申请实施例七提供的执行影像处理方法的车辆的功能结构示意图。
如图7所示，该车辆包括：影像处理装置71、设置在车辆外部的至少一个摄像头72，以及设置在车辆内部的HUD显示器73；其中，影像处理装置71与至少一个摄像头72相连；HUD显示器73与影像处理装置71相连。
本实施例中影像处理装置可以为图4、图5和图6所对应的任一实施例所描述的装置。
本申请实施例提供的执行影像处理方法的车辆，可执行所述影像处理方法，可实现车辆HUD系统过滤强光，从而使强光中路况影像得以准确呈现，使驾驶员在夜间行车强光照射下通过HUD系统可以准确地获知路况，大大提高了行车的安全性。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (15)
1.一种影像处理方法，其特征在于，包括：
获取设置在车辆外部的摄像头采集的路况影像；
根据图像识别技术判断路况影像是否为受强光干扰的影像；
若是，则利用图像处理技术对路况影像进行修复处理；
将修复处理后的路况影像呈现在HUD显示器中。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车辆外部具有多个摄像头，所述获取设置在车辆外部的摄像头采集的路况影像具体为：获取设置在车辆外部的多个摄像头采集的多个路况影像；
所述根据图像识别技术判断路况影像是否为受强光干扰的影像具体为：根据图像识别技术判断多个路况影像中任一个路况影像是否受强光干扰；
若判断出多个路况影像中任一个路况影像受到强光干扰，所述利用图像处理技术对路况影像进行修复处理具体为：根据多个路况影像所携带的影像信息，对受强光干扰的路况影像进行修复处理。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将修复处理后的路况影像展示在HUD显示器中具体为：将系统设定或用户设定的摄像头对应的路况影像展示在HUD显示器中。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据图像识别技术判断路况影像是否为受强光干扰的影像，进一步包括：
计算所述路况影像的每一帧图像的亮度和/或灰度信息；
根据所述亮度和/或灰度信息，判断所述路况影像是否为受强光干扰的影像。
5.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述利用图像处理技术对路况影像进行修复处理，进一步包括：
提取所述路况影像的每一帧图像中的强光区域；
调整所述强光区域的光强信息。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述调整所述强光区域的光强信息，进一步包括：
计算所述强光区域的图像直方图信息；
设定调整因子；
根据所述调整因子调整强光区域的光强信息。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述调整因子由所述强光区域的图像直方图信息和所述强光区域附近的图像直方图信息决定。
8.一种影像处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取设置在车辆外部的摄像头采集的路况影像。
判断模块，用于根据图像识别技术判断路况影像是否为受强光干扰的影像；
处理模块，用于若所述判断模块判断出路况影像受强光干扰的影响，则利用图像处理技术对路况影像进行修复处理；
显示模块，用于将修复处理后的路况影像呈现在HUD显示器中。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述车辆外部具有多个摄像头，所述获取模块进一步用于：获取设置在车辆外部的多个摄像头采集的多个路况影像；
所述判断模块进一步用于：根据图像识别技术判断多个路况影像中任一个路况影像是否受强光干扰；
若判断出多个路况影像中任一个路况影像受到强光干扰，所述处理模块进一步用于：根据多个路况影像所携带的影像信息，对受强光干扰的路况影像进行修复处理。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述显示模块进一步用于：将系统设定或用户设定的摄像头对应的路况影像展示在HUD显示器中。
11.根据权利要求8-10中任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：计算模块，用于计算所述路况影像的每一帧图像的亮度和/或灰度信息；
所述判断模块进一步用于：根据所述亮度和/或灰度信息，判断所述路况影像是否为受强光干扰的影像。
12.根据权利要求8-10中任一项所述的装置，其特征在于，所述处理模块还包括：
提取模块，用于提取所述路况影像的每一帧图像中的强光区域；
调整模块，用于调整所述强光区域的光强信息。
13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述调整模块进一步包括：
计算单元，用于计算所述强光区域的图像直方图信息；
设定单元，用于设定调整因子；
调整单元，用于根据所述调整因子调整强光区域的光强信息。
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述调整因子由所述强光区域的图像直方图信息和所述强光区域附近的图像直方图信息决定。
15.一种车辆，包括权利要求8-14任一项影像处理装置，还包括：设置在车辆外部的至少一个摄像头，以及设置在车辆内部的HUD显示器；其中，所述影像处理装置与所述至少一个摄像头相连；所述HUD显示器与所述影像处理装置相连。
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Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109795414A (zh) * | 2019-01-25 | 2019-05-24 | 苏州车萝卜汽车电子科技有限公司 | 用于增强现实抬头显示装置的图像信息处理方法及装置、设备 |
| CN110135235A (zh) * | 2019-03-13 | 2019-08-16 | 北京车和家信息技术有限公司 | 一种眩光处理方法、装置及车辆 |
| CN110312106A (zh) * | 2019-07-30 | 2019-10-08 | 广汽蔚来新能源汽车科技有限公司 | 图像的显示方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN110933323A (zh) * | 2018-09-19 | 2020-03-27 | 深圳市航盛电子股份有限公司 | 一种车载视频显示装置及显示方法 |
| CN111137236A (zh) * | 2019-12-29 | 2020-05-12 | 的卢技术有限公司 | 一种基于汽车前挡风非透明液晶显示方法及系统 |
| CN112399150A (zh) * | 2020-11-16 | 2021-02-23 | 广州顶新时代电子系统科技有限公司 | 一种优化监控摄像机成像画面的方法 |
| CN113014912A (zh) * | 2019-12-19 | 2021-06-22 | 合肥君正科技有限公司 | 一种车内监控相机强光源直射检测的方法 |
| CN113204234A (zh) * | 2020-01-15 | 2021-08-03 | 宏碁股份有限公司 | 车辆控制方法与车用控制系统 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20070153086A1 (en) * | 2005-12-16 | 2007-07-05 | Hitachi, Ltd. | Photographing apparatus |
| CN101483711A (zh) * | 2007-08-31 | 2009-07-15 | 卡西欧计算机株式会社 | 灰度级修正装置、灰度级修正方法、灰度级修正程序 |
| CN101661615A (zh) * | 2008-08-27 | 2010-03-03 | 卡西欧计算机株式会社 | 对对象图像实施灰度修正的图像处理装置 |
| CN103182985A (zh) * | 2011-12-27 | 2013-07-03 | 大陆汽车电子(长春)有限公司 | 利用图像处理装置的车辆安全装置和车辆安全控制方法 |
| CN104412299A (zh) * | 2012-06-28 | 2015-03-11 | 夏普株式会社 | 图像处理装置以及记录介质 |
-
2016
- 2016-11-29 CN CN201611076498.5A patent/CN108124122A/zh not_active Withdrawn
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20070153086A1 (en) * | 2005-12-16 | 2007-07-05 | Hitachi, Ltd. | Photographing apparatus |
| CN101483711A (zh) * | 2007-08-31 | 2009-07-15 | 卡西欧计算机株式会社 | 灰度级修正装置、灰度级修正方法、灰度级修正程序 |
| CN101661615A (zh) * | 2008-08-27 | 2010-03-03 | 卡西欧计算机株式会社 | 对对象图像实施灰度修正的图像处理装置 |
| CN103182985A (zh) * | 2011-12-27 | 2013-07-03 | 大陆汽车电子(长春)有限公司 | 利用图像处理装置的车辆安全装置和车辆安全控制方法 |
| CN104412299A (zh) * | 2012-06-28 | 2015-03-11 | 夏普株式会社 | 图像处理装置以及记录介质 |
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110933323A (zh) * | 2018-09-19 | 2020-03-27 | 深圳市航盛电子股份有限公司 | 一种车载视频显示装置及显示方法 |
| CN110933323B (zh) * | 2018-09-19 | 2021-06-22 | 深圳市航盛电子股份有限公司 | 一种车载视频显示装置及显示方法 |
| CN109795414A (zh) * | 2019-01-25 | 2019-05-24 | 苏州车萝卜汽车电子科技有限公司 | 用于增强现实抬头显示装置的图像信息处理方法及装置、设备 |
| CN110135235A (zh) * | 2019-03-13 | 2019-08-16 | 北京车和家信息技术有限公司 | 一种眩光处理方法、装置及车辆 |
| CN110312106A (zh) * | 2019-07-30 | 2019-10-08 | 广汽蔚来新能源汽车科技有限公司 | 图像的显示方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN110312106B (zh) * | 2019-07-30 | 2021-05-18 | 广汽蔚来新能源汽车科技有限公司 | 图像的显示方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN113014912A (zh) * | 2019-12-19 | 2021-06-22 | 合肥君正科技有限公司 | 一种车内监控相机强光源直射检测的方法 |
| CN111137236A (zh) * | 2019-12-29 | 2020-05-12 | 的卢技术有限公司 | 一种基于汽车前挡风非透明液晶显示方法及系统 |
| CN113204234A (zh) * | 2020-01-15 | 2021-08-03 | 宏碁股份有限公司 | 车辆控制方法与车用控制系统 |
| CN113204234B (zh) * | 2020-01-15 | 2023-08-22 | 宏碁股份有限公司 | 车辆控制方法与车用控制系统 |
| CN112399150A (zh) * | 2020-11-16 | 2021-02-23 | 广州顶新时代电子系统科技有限公司 | 一种优化监控摄像机成像画面的方法 |
| CN112399150B (zh) * | 2020-11-16 | 2023-04-11 | 广州顶新时代电子系统科技有限公司 | 一种优化监控摄像机成像画面的方法 |
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Effective date of registration: 20190311 Address after: 100015 Building No. 7, 74, Jiuxianqiao North Road, Chaoyang District, Beijing, 001 Applicant after: FAFA Automobile (China) Co., Ltd. Address before: 511458 9, Nansha District Beach Road, Guangzhou, Guangdong, 9 Applicant before: Hengda Faraday future intelligent vehicle (Guangdong) Co., Ltd. |
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