[发明专利]使用非线性光照恒定核去除由基于车辆的相机捕获的图像中的阴影

说明书

技术领域

实施例总地涉及基于视觉的目标检测系统。

背景技术

光照情形如阴影会引起基于视觉的目标检测系统的误差。阴影会扭曲被捕获对象的颜色，导致（1）由于阴影产生的边缘与（2）不同实体（例如道路与风景）间的边缘之间的模糊不清。已经使用一些应用来过滤掉阴影，但是现有技术的系统假定使用具有高质量成像器的相机。具有高质量成像器的相机昂贵且包装尺寸大，因此，特别是在基于批量生产的车辆的视觉系统中并不实用。使用高质量成像器，相机传感器被假定为窄频带并且如同狄拉克δ函数那样工作，因为它们仅在一个波长具有非空响应。然而，通常用在基于车辆视觉的目标检测系统内的低成本成像器与窄频带传感器假定并不相符。因此，用于去除阴影的现有技术不适于使用低成本生产的成像器。

发明内容

实施例的优点在于从将要被车用视觉感测系统分析的、由图像捕获装置捕获的图像中减少阴影。该阴影减少技术利用非线性光照恒定核，该非线性光照恒定核区分和维持各颜色集的色度，同时去除施加在各自颜色集上的所有光照影响，不管各颜色集的投影光照方向彼此不平行。

实施例设想了一种用于去除捕获图像中光照产生的阴影的方法。通过图像捕获装置捕获场景的输入图像。将所捕获输入图像的每个像素都绘在两维对数图上。每个像素为所述对数图中多个颜色集之一的变化。随所述多个颜色集变化而确定非线性光照恒定核。为所述对数图中各相应颜色集确定光照方向。各相应颜色集的所述光照方向在颜色集的相应光照方向与所述非线性光照恒定核之间的各相应交叉点上正交于所述非线性光照恒定核。将各所绘像素的色度对数值投射在所述非线性光照恒定核上。所述非线性光照恒定核分成多个颜色集范围。所述颜色集范围每个与特定颜色集的变化相关联，其中所述非线性光照恒定核上的各所绘像素表示所述输入图像的相应像素映射到光照恒定图像域的颜色值。识别所述输入图像中的边缘。识别所述光照恒定图像域中的边缘。将所述输入图像的识别出的边缘与所述光照恒定图像域中的识别出的边缘作比较。响应于所述输入图像中识别的边缘而所述光照恒定图像域中相关边缘的不存在，确定是否存在阴影边缘。产生减少了阴影的图像，用于基于车辆视觉的系统的场景分析。

本发明提供以下技术方案：

方案1. 一种用于去除捕获图像中光照产生的阴影的方法，所述方法包括如下步骤：

（a）通过图像捕获装置捕获场景的输入图像；

（b）将所捕获的输入图像的每个像素都绘在两维对数图上，每个像素为所述对数图中多个颜色集之一的色调变化；

（c）确定随所述多个颜色集而变化的非线性光照恒定核；

（d）在所述对数图中确定对于各相应颜色集的光照方向，对于各相应颜色集的所述光照方向在颜色集的相应光照方向与所述非线性光照恒定核之间的各相应交叉点上正交于所述非线性光照恒定核；

（e）将各所绘像素的色度对数值投射在所述非线性光照恒定核上，所述非线性光照恒定核分成多个颜色集范围，所述颜色集范围每个与特定颜色集的变化相关联，其中所述非线性光照恒定核上的各所绘像素表示所述输入图像的相应像素映射到光照恒定图像域的颜色值；

（f）识别所述输入图像中的边缘；

（g）识别所述光照恒定图像域中的边缘；

（h）将所述输入图像的识别的边缘与所述光照恒定图像域中的识别的边缘作比较；

（i）响应于所述输入图像中识别的边缘而所述光照恒定图像域中相关边缘的不存在，确定是否存在阴影边缘；以及

（j）产生减少阴影的图像，用于通过基于车辆视觉的系统的场景分析。

方案2．如方案1的方法，其中所述非线性光照恒定核为椭圆。

方案3．如方案1的方法，其中所述非线性光照恒定核为圆形。

方案4．如方案1的方法，其中所述非线性光照恒定核为多边形。

方案5．如方案1的方法，其中步骤（d）还包括选择提供在投影在所述非线性光照恒定核上的所述特定颜色集与其它颜色集之间的显著的分隔距离的非线性光照恒定核。

方案6．如方案3的方法，其中选择所述非线性光照恒定核基本上最小化了所述特定颜色集内所述色调变化的投影值之间的距离。

方案7．如方案1的方法，其中所述对数图包括对数型蓝-绿轴和对数型红-绿轴。

方案8．如方案1的方法，其中识别所述输入图像和所述光照恒定图像域中的边缘还包括如下步骤：

从所述输入图像确定边缘的梯度；以及

从所述光照恒定图像域确定边缘的梯度。