[发明专利]用于车辆环境的摄像机的清晰视野检查的方法和设备

说明书

技术领域

本发明涉及一种用于车辆环境中的摄像机的清晰视野检查的方法，一种相应的控制设备以及一种相应的计算机程序产品。

背景技术

US-7423752 B2涉及雾识别算法，其尝试确定雾中摄像机的视距。在此，对象识别基于边缘识别。

EP-1548685 B1描述了一种方法，在所述中使用3D单元的信息以及多个垂直边缘和水平边缘来确定摄像机的失明。

发明内容

基于所述背景，通过本发明提出根据本发明的独立权利要求所述的一种用于在车辆环境中的摄像机的清晰视野检查的方法、一种使用所述方法的设备以及一种相应的计算机程序产品。有利的构型由相应的从属权利要求和以下描述得出。

根据本发明的方案能够实现摄像机的清晰视野检查，尤其是在车辆环境中。根据本发明，为此进行摄像机图像的划分，并且一起分析处理其他测量算法的结果。有利地，对于不同功能——例如对于在冷凝物形成时挡风玻璃加热的运行生成特定的失明信号。

根据一个实施方式，可以附加地对于一个图像中的不同区域计算一个失明概率。可以借助清晰视野概率来计算失明概率。由此可以生成用于不同算法的失明信号。当已经识别到失明时，这些算法可以又进入可靠的状态。

清晰视野信息可以用于支持失明识别。附加地，失明识别的灵敏度可以与照明相关。例如，在夜间存在较低的概率，从而当在摄像机图像中发现较少的边缘时涉及失明。如果将摄像机图像划分成一些失明区，则由这些失明区又可以计算失明信号。例如，图像的上部区域中的区对于车道识别功能的失明识别而言是不重要的。根据本发明，失明信号的去抖动可以与识别失明的持续时间相关。

本发明提出了一种用于车辆环境的摄像机的清晰视野检查的方法，所述方法包括如下步骤：通过接收接口来接收摄像机图像；将摄像机图像划分成多个子图像；对于子图像中的每一个基于多个在相应的子图像中识别的对象确定一个清晰视野值；对于子图像中的每一个基于相应的子图像的清晰视野值确定一个清晰视野概率。

摄像机可以是设置在车辆中或设置在车辆上的图像检测装置。摄像机可以被构造用于连续地检测和提供车辆周围环境的图像信息或图像。这些图像可以由车辆中的不同功能或用户——例如车窗加热装置或车道辅助系统使用。如果摄像机失明，则提供给这些功能的图像不包含可用的图像信息。如果没有识别到失明，则这会导致这些功能的故障。失明例如可以通过摄像机光学器件的严重沾污或通过摄像机的损坏而引起。失明可以涉及由摄像机提供的图像的整个图像区域或者仅仅一个或多个图像部分。因此，根据本发明将整个图像划分成一些子图像，其中每一个子图像包括整个图像的一个确定的区域。所有子图像可以共同得到整个图像。对于每一个子图像确定一个清晰视野概率。清晰视野概率定义：在由相应的子图像覆盖的区域中以怎样的概率存在摄像机的清晰视野。因此，基于清晰视野概率可以确定涉及所述子图像的图像信息是否由于摄像机失明而是有错误的并且因此在相应的功能中不应被分析处理或仅仅被有限地分析处理。考虑用于确定清晰视野值的对象例如可以是所识别的车道或其他车辆。对象识别可以由单独的对象识别装置实施。对象识别可以基于摄像机的当前图像或基于在时间上在前的图像进行。

根据一个实施方式，根据本发明的方法可以包括对于子图像中的每一个确定图像的边缘曲线的步骤、根据图像的亮度来调节失明阈值的步骤以及对于子图像中的每一个在使用失明阈值的情况下基于相应的子图像的边缘曲线来确定一个失明值的步骤以及对于子图像中的每一个基于失明值和清晰视野概率确定一个失明概率的步骤。因此，本发明可以实现一种用于摄像机的失明识别和清晰视野检查的方法。通过失明概率不仅基于失明识别而且基于清晰视野概率，可以提高根据本发明的方法的精确度。清晰视野概率定义：在由相应的子图像覆盖的区域中以怎样的概率存在摄像机的失明或不足的清晰视野。因此，基于清晰视野概率可以确定：涉及子图像的图像信息是否由于摄像机失明而是有错误的并且因此在相应的功能中不应被分析处理或者仅仅应有限地被分析处理。边缘曲线可以沿着亮度边界或照度边界在图像中延伸。因此，边缘可以定义亮度差或照度差。可以分析处理边缘曲线的特征——例如其方向或长度，以确定失明值。失明值可以说明：关于子图像存在失明还是不存在失明。为了确定失明值，可以将特定的特征——例如边缘斜率与阈值进行比较。可以根据图像具有怎样的亮度来提高或降低阈值。因此，亮度可以对相应的子图像的失明的确定具有直接影响。