[发明专利]一种图像处理方法、装置、车辆及存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种图像处理方法、装置、车辆及存储介质，该方法包括：获取车辆前视摄像头采集的原始图像；对所述原始图像进行噪声处理，获得中间待处理图像；基于所述中间待处理图像通过底帽变换以及边缘检测，获得标记出图像边缘信息的目标图像；通过对原始图像进行噪声处理，避免了摄像头本身对采集图片的噪声影响，提高了图像检测的准确度；通过对中间待处理图像进行底帽变换可以降低光照不均匀对图片的影响，解决了由于光照不均匀导致的摄像头拍摄的图像无法准确识别目标的问题，提高了边缘检测的准确性，为自动驾驶提供更加精准的目标图像，减少交通事故的发生。

技术领域

本发明实施例涉及车辆采集图像的处理技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置、车辆及存储介质。

背景技术

自动驾驶汽车通过多传感器协同作用来全方位的环境感知，超声波雷达、毫米波雷达和前视摄像头等传感器都扮演着重要角色。其中，前视摄像头在结构和功能方面与人眼最为接近，因此也成为了自动驾驶技术的不可或缺元素，发挥着至关重要的作用。伴随自动驾驶的演进，前视摄像头技术也在不断进化。目前，常用的摄像头包括：单目前视摄像头和双目前视摄像头。未来，随自动驾驶技术的演进，前视摄像头技术也会不断进化，为汽车的自动驾驶提供更强大的功能。

在前视摄像头目标识别中，图像的边缘信息是前方目标最基本的特征之一，携带着一副图像的大量信息。图像边缘是目标图像和图像背景之间的边界和重叠对象之间的边界。边缘检测是图像分割的一部分，图像分割的目的是识别出图像中的区域。边缘检测是定位边缘像素的过程，而边缘增强是增加边缘和背景之间的对比度以便能够更清楚地看清边缘的过程。图像边缘检测一是为了产生更适合人眼观察的目标识别图像；二是为了通过摄像头的处理器自动识别前方目标。因此对于自动驾驶汽车来说，研究前视摄像头图像边缘检测问题尤为重要。

通常情况下由于受到摄像头本身电子元器，电子线路等影响，会使采集的图片带有噪声，影响检测与识别的结果；并且在前视摄像头采集各种各样的道路场景的图像时，由于环境光照条件多变等因素，会导致前方目标的光照不均匀，影响前视摄像头的识别效果和应用价值，严重时还可能引发交通事故。

发明内容

本发明提供一种图像处理方法、装置、车辆及存储介质，以实现图像边缘的准确检测。

第一方面，本发明实施例提供了一种图像处理方法，所述图像处理方法包括：

获取车辆前视摄像头采集的原始图像；

对所述原始图像进行噪声处理，获得中间待处理图像；

基于所述中间待处理图像通过底帽变换以及边缘检测，获得标记出图像边缘信息的目标图像。

第二方面，本发明实施例还提供了一种图像处理装置，该图像处理装置包括：

原始图像确定模块，用于获取车辆前视摄像头采集的原始图像；

待处理图像确定模块，用于对所述原始图像进行噪声处理，获得中间待处理图像；

目标图像确定模块，用于基于所述中间待处理图像通过底帽变换以及边缘检测，获得标记出图像边缘信息的目标图像。

第三方面，本发明实施例还提供了一种设备，该设备包括：

一个或多个前视摄像头，用于采集原始图像；

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明实施例中任一所述的一种图像处理方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例中任一所述的一种图像处理方法。