[发明专利]一种车辆行驶中周围环境灯光识别方法

权利要求书

1.一种车辆行驶中周围环境灯光识别方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤一：通过车载摄像头实时捕获行车前进方式的动态视频；

步骤二：对视频中出现的亮光区域进行识别判断：如果亮光区域逐步缩小，则忽略不考虑；

步骤三：如果亮光区域不变或者逐步变大，则对该区域进行图像黑白二值化，然后在二值图中检测亮光区域的圆形度；如果在被检测的视频周期中，该区域的圆形度达标的比值不满足预定的阈值，则认为是路边灯光；

步骤四：对圆形度达标比值满足预定阈值的亮光区域，则根据视频中的路面边界与亮光区域进行空间位置比较；如果亮光区域向下方做垂直投影，其投影点位于路面边界或者边界延长线的外部，则认为是路边灯光；

步骤五：对同时满足步骤三和四中条件的亮光区域，当亮光区域的二值化面积达到设定的阈值时，分析该亮光区域与本车的相对位置关系；如果该亮光区域位于本车的行驶路线中，且亮光区域的高度符合平视高度时，认定为车灯，否则，认为是路边灯光。

2.根据权利要求1所述的一种车辆行驶中周围环境灯光识别方法，其特征在于所述步骤二中亮光区域进行识别判断的方法为：车载摄像头采集的图像数据，将产生由像素构成的成像数据；设计计算单元，通过对所述成像数据进行计算来得到对象的亮度，其中所述计算单元只对所述成像数据中的落入预先指定的亮度检测范围内的像素中所选择的任意像素执行计算。

3.根据权利要求2所述的一种车辆行驶中周围环境灯光识别方法，其特征在于所选择的任意像素被选择为使这些像素在其侧边上彼此不相邻；所选择的任意像素可以具有等于或大于预定值的亮度数据。

4.根据权利要求1所述的一种车辆行驶中周围环境灯光识别方法，其特征在于所述图像黑白二值化是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果，即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阈值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。

5.根据权利要求4所述的一种车辆行驶中周围环境灯光识别方法，其特征在于所有灰度大于或等于阈值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表示，否则这些像素点被排除在物体区域以外；灰度值为0，表示背景或者例外的物体区域；如果某特定物体在内部有均匀一致的灰度值，并且其处在一个具有其他等级灰度值的均匀背景下，使用阈值法可以得到比较好的分割效果；如果物体同背景的差别表现不在灰度值上，将这个差别特征转换为灰度的差别，然后利用阈值选取来分割该图像。