[发明专利]一种监控效果好的车载监控系统在审
申请号: | 201710861745.0 | 申请日: | 2017-09-21 |
公开(公告)号: | CN107623841A | 公开(公告)日: | 2018-01-23 |
发明(设计)人: | 程丹秋 | 申请(专利权)人: | 程丹秋 |
主分类号: | H04N7/18 | 分类号: | H04N7/18;H04N5/77;B60R1/00 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 543000 广西壮族自*** | 国省代码: | 广西;45 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 监控 效果 车载 系统 | ||
1.一种监控效果好的车载监控系统,其特征在于,包括摄像头、通信天线、车载监控设备、存储器和显示设备,所述摄像头安装于车辆上,用于拍摄车辆周边的监控图像,并将监控图像通过通信天线传输至车载监控设备,所述通信天线安装于车辆车顶,用于车载监控设备和摄像头之间的网络通信,所述车载监控设备安装于车辆内,分别与通信天线和存储器连接,用于通过通信天线实时采集摄像头输出的监控图像,对监控图像进行处理,并将其存储于存储器中,所述存储器安装于车辆内,用于存储处理后的监控图像,所述显示设备安装于车辆内,用于显示存储器存储的监控图像。
2.根据权利要求1所述的监控效果好的车载监控系统,其特征在于,所述摄像头包括四个广角摄像头,分别安装于车辆的前、后、左、右四个方位。
3.根据权利要求2所述的监控效果好的车载监控系统,其特征在于,所述摄像头为高清摄像头。
4.根据权利要求3所述的监控效果好的车载监控系统,其特征在于,所述车载监控设备包括第一转化模块、第二处理模块、第三输出模块和第四评价模块,所述第一转化模块用于将监控图像转化到HSV颜色空间,所述第二处理模块用于对图像在HSV颜色空间进行优化处理,所述第三输出模块用于将优化处理后的图像转化到RGB颜色空间后输出,所述第四评价模块用于对输出的图像进行评价。
5.根据权利要求4所述的监控效果好的车载监控系统,其特征在于,所述第二处理模块包括亮度处理子模块和饱和度处理子模块,所述亮度处理子模块用于对图像的亮度分量进行处理,所述饱和度处理子模块采用直方图均衡化的方法对图像的饱和度分量进行处理;所述亮度处理子模块包括一次处理单元、二次处理单元和三次处理单元;所述一次处理单元用于将亮度分量分解为照度部分和反射部分,所述二次处理单元用于对反射部分进行初步优化操作,得到初步优化结果,所述三次处理单元用于对反射部分的初步优化结果进行二次优化操作,得到最终处理结果。
6.根据权利要求5所述的监控效果好的车载监控系统,其特征在于,采用以下步骤将亮度分量分解为照度部分和反射部分:
(1)对HSV颜色空间中图像的亮度分量分解为反射部分和照度部分:MH(x,y)=RU(x,y)DT(x,y),在式子里,(x,y)表示图像像素,MH(x,y)表示图像亮度分量,RU(x,y)为亮度分量的反射部分,用于表示频域中的高频成分,DT(x,y)为亮度分量的照度部分,用于表示频域中的低频成分;
(2)计算反射部分:RU(x,y)=f[lnMH(x,y)-ln DT(x,y)],在式子里,f表示常用对数函数的反函数,其中,K为常数,σ1和σ2表示不同的尺度参数,用于调节平滑程度。
7.根据权利要求6所述的监控效果好的车载监控系统,其特征在于,(1)设图像噪声为N(x,y),照度部分的误差为ΔDT(x,y),根据图像噪声和照度部分的误差计算反射部分误差,具体为:
ΔRU(x,y)=|f{lnMH(x,y)-ln[DT(x,y)+ΔDT(x,y)]-[lnMH(x,y)-lnDT(x,y)]}|
+|f{ln[MH(x,y)+N(x,y)]-lnDT(x,y)-[lnMH(x,y)-lnDT(x,y)]}|
在式子里,ΔRU(x,y)表示反射部分的求解误差;
(2)根据反射部分的求解误差对反射部分进行初步优化操作,得到反射部分初步优化结果:在式子里,RU′(x,y)表示反射部分的初步优化结果;
采用以下方式对反射部分的初步优化结果进行二次优化操作:在式子里,RU′m(x,y)表示采用二次处理单元求取的第m个初步优化结果。
8.根据权利要求7所述的监控效果好的车载监控系统,其特征在于,所述第四评价模块包括第一评价单元、第二评价单元和第三评价单元,所述第一评价单元用于确定输出图像的第一评价因子,所述第二评价单元用于确定输出图像的第二评价因子,所述第三评价单元用于根据第一评价因子和第二评价因子对输出图像进行评价;
采用以下方式确定输出图像的第一评价因子:在式子里,GT1输出图像的第一评价因子,n1和n2分别表示采集的图像和输出图像中可见边缘的数目;
采用以下方式确定输出图像的第二评价因子:在式子里,GT2输出图像的第二评价因子,m1和m2分别表示输出图像的黑色像素点和白色像素点数目;
采用以下方式确定对输出图像进行评价:根据第一评价因子和第二评价因子计算综合评价因子GT:综合评价因子越大,表明处理效果越好,图像越清晰。
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