[发明专利]用于机动车辆的环境区域的两个图像之间的运动估计的方法，计算装置，驾驶员辅助系统以及机动车辆

说明书

本发明涉及一种用于由机动车辆(1)的摄像头(4)捕获的所述机动车辆(1)的环境区域(9)的两个图像之间的运动估计的方法，其中执行以下步骤：a)将第一图像的至少两个图像区域确定为所述第一图像中的至少两个第一块(B)；b)对于每个第一块(B)，在第二图像中限定相应的搜索区域，以在所述第二图像中的相应的搜索区域搜索对应于相应的第一块(B)的第二块(B)；c)确定每个第一块(B)及其相应的搜索区域的成本表面(18)；d)基于所述成本表面(18)确定所述至少两个第一块(B)中的一个的平均成本表面(19)；e)识别所述第一块(B)中的一个的运动矢量(v)，其描述所述第一图像中的第一块(B)和所述第二图像中的对应的第二块(B)的位置的运动。本发明还涉及计算装置(3)、驾驶员辅助系统(2)以及机动车辆(1)。

技术领域

本发明涉及一种用于由机动车辆的摄像头捕获的机动车辆的环境区域的两个图像之间的运动估计的方法。此外，本发明涉及计算装置、驾驶员辅助系统以及具有驾驶员辅助系统的机动车辆。

背景技术

目前，兴趣集中在机动车辆的摄像头上。摄像头适于在图像或视频帧中捕获机动车辆的环境区域。从图像中提取的信息可以提供给机动车辆的驾驶员辅助系统。出于两个视频帧之间的运动估计的目的，从现有技术中已知使用块匹配算法以在视频帧的序列中定位匹配或对应的块，即所谓的宏块(macroblock)。对应的块被理解为至少部分地显示相同的环境区域的两个图像帧的图像区域。块匹配算法通常涉及将视频的当前帧划分为宏块，并将每个宏块与视频的附近帧(特别是前一帧)中的对应块及其相邻的邻居进行比较。创建运动矢量，其模拟宏块从一个位置到另一个位置的移动。针对包括帧的所有宏块计算的该移动构成帧中估计的运动。在诸如低光或恶劣天气等恶劣环境条件下，视频帧可能被高水平的噪声、运动模糊和其他伪像破坏，其通常会降低块匹配质量，并且从而降低提取的运动矢量的准确性或有效性，导致大量异常值。因此，从现有技术中已知的块匹配技术可能很难或不能产生可用的运动矢量。

发明内容

本发明的目的是提供一种解决方案，其可以以可靠的方式执行由车辆侧摄像头捕获的图像之间的运动估计，特别是即使在不利的环境条件下。

根据本发明，该目的通过包括根据相应的独立权利要求的特征的方法、计算装置、驾驶员辅助系统以及机动车辆来解决。本发明的有利实施例是从属权利要求、说明书和附图的主题。

在本发明的实施例中，提供一种用于由机动车辆的摄像头捕获的机动车辆的环境区域的两个图像之间的运动估计的方法。特别地，将第一图像的至少两个图像区域确定为第一图像中的至少两个第一块，且对于每个第一块，在第二图像中限定相应的搜索区域，以在第二图像的相应的搜索区域中搜索对应于相应的第一块的第二块。然后。可以确定每个第一块及其相应的搜索区域的成本表面，且可以基于成本表面为至少两个第一块中的一个确定平均成本表面。此外，可以确定与平均成本表面相关的第一块中的一个的运动矢量，其描述第一图像中的第一块和第二图像中的对应的第二块的位置的运动。

在本发明的优选实施例中，提供一种用于由机动车辆的摄像头捕获的机动车辆的环境区域的两个图像之间的运动估计的方法。为此，将第一图像的至少两个图像区域确定为第一图像中的至少两个第一块，且对于每个第一块，在第二图像中限定相应的搜索区域，以在第二图像的相应的搜索区域中搜索对应于相应的第一块的第二块。然后。确定每个第一块及其相应的搜索区域的成本表面，且基于成本表面为至少两个第一块中的一个确定平均成本表面。此外，确定与平均成本表面相关的第一块中的一个的运动矢量，其描述第一图像中的第一块和第二图像中的对应的第二块的位置的运动。