[发明专利]一种三值图像获取方法、装置及车辆

说明书

本发明提供了一种三值图像获取方法、装置及车辆，所述方法包括：在车辆行驶过程中，获取待识别对象的影像数据；获取所述影像数据的第一差分图像数据；通过对对应所述待识别对象的图像数据库中的图像进行预设处理，得到三值化系数；根据所述三值化系数与所述第一差分图像数据中的最大像素值的乘积，得到三值化阈值；通过所述三值化阈值在所述差分图像数据上的应用，得到三值化图像。解决了现有技术中没有系统有效的方法获取原始图像三值化图像的问题。

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，包括一种三值图像获取方法、装置及车辆。

背景技术

ADAS(Advanced Driver Assistant Systems，高级驾驶辅助系统)可以利用安装在车上的各式各样传感器，在汽车行驶过程中随时来感应周围的环境，收集数据，并辨识、追踪不同运动状态的物体。再结合导航仪地图数据，进行系统的运算与分析，从而预先让驾驶者察觉到可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性，尤其是在自动驾驶领域，ADAS中的各种传感器，如视觉相机具有像人类一样获得二维图像的功能，所以可作为自动驾驶车辆中ADAS中的主要传感器。

其中，视觉相机使用图像处理功能来捕捉车辆驾驶中的道路图像，并辅助驾驶员在自动驾驶模式下准确的识别道路，是自动驾驶领域的一项重要课题。而最关键的视觉相机图像处理技术为边缘提取，而通过获取检测对象的三值图更能有效检测图像中的边缘信息，通过边缘提取捕获图像中的物体和环境信息。

目前，尽管边缘提取是视觉相机的关键技术，但是并没有有效和系统的方法来获取效果较好的原始图像的三值图像，从而进行边缘图像的提取。

发明内容

有鉴于此，由于现有技术中没有有效和系统的方法来获取效果较好的原始图像的三值图像的问题。

为解决上述问题，本发明的技术方案是这样实现的：

一种三值图像获取方法，所述方法包括：在车辆行驶过程中，获取待识别对象的影像数据；

获取所述影像数据的第一差分图像数据；

通过对对应所述待识别对象的图像数据库中的图像进行预设处理，得到三值化系数；

根据所述三值化系数与所述第一差分图像数据中的最大像素值的乘积，得到三值化阈值；

通过所述三值化阈值在所述差分图像数据上的应用，得到三值化图像。

进一步的，所述获取所述影像数据的第一差分图像数据的步骤，包括：

对所述影像数据进行灰度化处理，获取所述待识别对象的影像数据的灰度图；

通过索伯Sobel算法处理所述灰度图，获取所述影像数据的第一差分图像数据。

进一步的，所述通过对对应所述待识别对象的图像数据库中的图像进行预设处理，得到三值化系数的步骤，包括：

对对应所述待识别对象的图像数据库中的图像进行差分处理，获得第二差分图像数据；

通过对所述第二差分图像数据进行归一化，获取所述第二差分图像数据的差分值分布和差分值累计分布；

根据所述差分值分布和所述差分值累计分布获取第二差分图像数据中的分离噪声和信号的比率，确定为三值化系数。

进一步的，所述通过对对应所述待识别对象的图像数据库中的图像进行预设处理，得到三值化系数的步骤，包括：

对对应所述待识别对象的图像数据库中的图像进行灰度处理，得到所述图像数据的灰度图；

将所述灰度图进行三值化处理，得到包括所述待识别对象的像素数据的多个测试三值图像；