[發(fā)明專利]一種三值圖像獲取方法、裝置及車輛

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810711921.7
• 申請日: 2018-06-29
• 公開（公告）號: CN109993761B
• 公開（公告）日: 2021-04-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 宮原俊二
• 申請（專利權(quán)）人: 長城汽車股份有限公司
• 主分類號: G06T7/13
• 分類號: G06T7/13
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11319
• 代理人: 莎日娜

1.一種三值圖像獲取方法，其特征在于，所述方法包括：

在車輛行駛過程中，獲取待識別對象的影像數(shù)據(jù)；

獲取所述影像數(shù)據(jù)的第一差分圖像數(shù)據(jù)；

通過對對應(yīng)所述待識別對象的圖像數(shù)據(jù)庫中的圖像進行預(yù)設(shè)處理，得到三值化系數(shù)，其中，所述圖像數(shù)據(jù)庫包括所述待識別對象在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)獲取的歷史圖像數(shù)據(jù)，所述三值化系數(shù)對應(yīng)正向邊界像素或負向邊界像素的累計分布概率；

根據(jù)所述三值化系數(shù)與所述第一差分圖像數(shù)據(jù)中的最大像素值的乘積，得到三值化閾值；

通過所述三值化閾值在所述差分圖像數(shù)據(jù)上的應(yīng)用，得到三值化圖像。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的三值圖像獲取方法，其特征在于，所述獲取所述影像數(shù)據(jù)的第一差分圖像數(shù)據(jù)的步驟，包括：

對所述影像數(shù)據(jù)進行灰度化處理，獲取所述待識別對象的影像數(shù)據(jù)的灰度圖；

通過索伯Sobel算法處理所述灰度圖，獲取所述影像數(shù)據(jù)的第一差分圖像數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的三值圖像獲取方法，其特征在于，所述通過對對應(yīng)所述待識別對象的圖像數(shù)據(jù)庫中的圖像進行預(yù)設(shè)處理，得到三值化系數(shù)的步驟，包括：

對對應(yīng)所述待識別對象的圖像數(shù)據(jù)庫中的圖像進行差分處理，獲得第二差分圖像數(shù)據(jù)；

通過對所述第二差分圖像數(shù)據(jù)進行歸一化，獲取所述第二差分圖像數(shù)據(jù)的差分值分布和差分值累計分布；

根據(jù)所述差分值分布和所述差分值累計分布獲取第二差分圖像數(shù)據(jù)中的分離噪聲和信號的比率，確定為三值化系數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的三值圖像獲取方法，其特征在于，所述通過對對應(yīng)所述待識別對象的圖像數(shù)據(jù)庫中的圖像進行預(yù)設(shè)處理，得到三值化系數(shù)的步驟，包括：

對對應(yīng)所述待識別對象的圖像數(shù)據(jù)庫中的圖像進行灰度處理，得到所述圖像數(shù)據(jù)的灰度圖；

將所述灰度圖進行三值化處理，得到包括所述待識別對象的像素數(shù)據(jù)的多個測試三值圖像；

根據(jù)預(yù)設(shè)像素數(shù)與預(yù)設(shè)像素出現(xiàn)概率確定各所述測試三值圖像中的像素數(shù)；

根據(jù)所述測試三值圖像中的像素數(shù)獲取所述像素數(shù)據(jù)的差分值累計分布概率；

根據(jù)所述差分值累計分布概率獲取三值化系數(shù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的三值圖像獲取方法，其特征在于，所述圖像數(shù)據(jù)庫包括所述待識別對象在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)獲取的歷史圖像數(shù)據(jù)。

6.一種三值圖像獲取裝置，其特征在于，所述裝置包括：

識別對象影像獲取模塊，用于在車輛行駛過程中，獲取待識別對象的影像數(shù)據(jù)；

差分圖像數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取所述影像數(shù)據(jù)的第一差分圖像數(shù)據(jù)；

三值化系數(shù)獲取模塊，用于通過對對應(yīng)所述待識別對象的圖像數(shù)據(jù)庫中的圖像進行預(yù)設(shè)處理，得到三值化系數(shù)，其中，所述圖像數(shù)據(jù)庫包括所述待識別對象在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)獲取的歷史圖像數(shù)據(jù)，所述三值化系數(shù)對應(yīng)正向邊界像素或負向邊界像素的累計分布概率；

三值化閾值獲取模塊，用于根據(jù)所述三值化系數(shù)與所述第一差分圖像數(shù)據(jù)中的最大像素值的乘積，得到三值化閾值；

三值圖像獲取模塊，用于通過所述三值化閾值在所述差分圖像數(shù)據(jù)上的應(yīng)用，得到三值化圖像。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的三值圖像獲取裝置，其特征在于，所述差分圖像數(shù)據(jù)獲取模塊，包括：

灰度圖獲取子模塊，用于對所述影像數(shù)據(jù)進行灰度化處理，獲取所述待識別對象的影像數(shù)據(jù)的灰度圖；

差分圖像數(shù)據(jù)獲取子模塊，用于通過索伯Sobel算法處理所述灰度圖，獲取所述影像數(shù)據(jù)的第一差分圖像數(shù)據(jù)。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的三值圖像獲取裝置，其特征在于，所述三值化系數(shù)獲取模塊，包括：

第二差分圖像數(shù)據(jù)獲取子模塊，用于對對應(yīng)所述待識別對象的圖像數(shù)據(jù)庫中的圖像進行差分處理，獲得第二差分圖像數(shù)據(jù)；

差分分布獲取子模塊，用于通過對所述第二差分圖像數(shù)據(jù)進行歸一化，獲取所述第二差分圖像數(shù)據(jù)的差分值分布和差分值累計分布；

三值化系數(shù)獲取子模塊，用于根據(jù)所述差分值分布和所述差分值累計分布獲取第二差分圖像數(shù)據(jù)中的分離噪聲和信號的比率，確定為三值化系數(shù)。