[发明专利]一种车载红外摄像头及其调光方法和装置

说明书

本发明涉及一种车载红外摄像头及其调光方法和装置，车载红外摄像头调光方法包括如下步骤：获取车载视频图像；将车载视频图像划分为上中下三个区域，提取该16位灰度图像中部区域像素按照一定比例进行直方图抛点，进而提取出像素的最有效动态范围，将中部区域抛点后得到的像素动态范围应用于全图进行线性调光，最终得到8位灰度图像。本发明提高了中部区域图像的对比度，使得中部区域的行人、车辆目标在整副图像中更加容易辨认。且本发明能够较好地显示出中部图像的所有细节，主要包括远近行人、车辆以及道路两旁的物体，其中行人、车辆像素信息被大概率增强，极大地提高了后端AI检测算法的检测率。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种车载红外摄像头及其调光方法和装置。

背景技术

红外摄像头是根据物体的热辐射来实现成像的，一般用于辅助驾驶的车载摄像头大多采用可见光和激光雷达的组合，但是在雨天，雾天，沙尘环境下，可见光和激光雷达的探测性能会急剧下载，而使用远红外摄像头，可很容易探测到每个行人、车辆、障碍物的位置信息，从而为汽车的安全驾驶提供稳定可靠的数据支持。

红外探测器能将红外光谱信号转化为数字信号，经过前端滤波算法的预处理，可以得到稳定的像素矩阵，其中的每个像素占16bit，这种像素矩阵被称为Y16图像数据。Y16图像数据是不能直接对用户显示出来的，还需要经过调光处理，对像素进行压缩，最终得到每个像素为8bit的数字图像矩阵，这种像素矩阵被称为Y8图像数据，Y8图像矩阵就能直接显示出来了。

现有的车载红外摄像头调光方法大多继承于观瞄通用的红外摄像头，使用的是全图调光，这种算法可以较好地显示出图像中的所有细节，包括天空，马路，以及道路两旁的物体，全图细节看得比较清晰，物体亮暗程度比较均衡。

通用远红外摄像头调光算法得到的图像效果中，天空、楼宇、树木、马路等信息所占图像像素比例较高，导致关键的行人、车辆的像素信息被大量衰减。对于人眼和机器视觉来讲，很难在这种图像上快速识别出行人和车辆这类关键目标，同时存在较高的误检、虚检、漏检的概率。在高温、高湿度等恶劣自然场景下，通用调光算法得到的图像整体衰退剧烈，行人、车辆目标不清晰。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术之缺陷，提供了一种车载红外摄像头及其调光方法和装置，其能够更加方便地使得人员或者机器算法迅速识别出前方的车辆、行人目标，有效的提升了后端算法对行人、车辆、障碍物的检测率，降低了虚警率，使车辆辅助驾驶更加的安全可靠。

本发明的技术方案是这样实现的：本发明公开了一种车载红外摄像头调光方法，包括如下步骤：

获取原始图像；

对原始图像进行图像区域划分，得到包含关键信息的区域Area02；

对该部分区域进行像素直方图统计，得到直方图Hist[pix]；

对该直方图按照设定比例进行抛点，求出灰度变化的最大动态范围Range；

根据最大动态范围Range对原始图像数据进行线性调光，得到最终图像数据。

进一步地，原始图像数据为Y16图像数据，最终图像数据为Y8图像数据。

进一步地，进行图像区域划分，包括：将原始图像划分为上、中、下三个区域，中部区域为包含关键信息的部分区域。

进一步地，中部区域的宽度Area02_Width等于原始图像的宽度Width，高度Area02_Height为原始图像高度的1/4～1/2。

进一步地，对该直方图按照设定比例进行抛点，求出灰度变化的最大动态范围Range，包括：根据下抛点计算公式求出直方图下抛点pix1，根据上抛点计算公式求出直方图上抛点pix2，然后求出灰度变化的最大动态范围Range，Range＝pix2-pix1；