一種基于圖像配準的智能車輛駕駛系統技術方案

本發明專利技術提供了一種基于圖像配準的智能車輛駕駛系統，包括攝像系統、與攝像系統連接的圖像處理系統、與圖像處理系統連接的顯示屏；所述攝像系統用于獲取車輛四周的圖像；所述圖像處理系統用于對獲取的車輛四周的圖像進行圖像配準、圖像融合處理，形成無縫拼接圖像，并通過顯示屏實現汽車360度無縫全景顯示。本發明專利技術的有益效果為：實現汽車360度無縫全景顯示，能使駕駛員直觀、全面了解車身周邊情況，提高汽車駕駛的安全性。

An intelligent vehicle driving system based on image registration

The present invention provides a driving system of intelligent vehicle based on image registration, including camera system, camera system and connection of the image processing system, image processing system and display screen connected; the camera system for image acquisition around the vehicle; the image processing system for image acquisition on around the vehicle for image registration the formation, image fusion, image seamless splicing by car, and display a seamless 360 degree panoramic display. The invention has the advantages of realizing the seamless display of the 360 degree of the automobile, enabling the driver to visually and comprehensively understand the surrounding condition of the vehicle body, and improve the safety of the driving of the automobile.

【技術實現步驟摘要】
一種基于圖像配準的智能車輛駕駛系統
本專利技術涉及汽車電子
，具體涉及一種基于圖像配準的智能車輛駕駛系統。
技術介紹
隨著社會的發展，交通安全問題越來越凸顯，傳統的汽車安全理念也在逐漸發生變化，傳統的安全理念很被動比如安全帶、安全氣囊、保險杠等多是些被動的方法并不能有效解決交通事故的發生，隨著科技的進步，汽車的安全被細化，主動安全的概念慢慢的行成并不斷的完善。BirdView(360度環視系統)，這一系統安裝在儀表臺上的顯示屏顯示了車輛四周的俯視情況，可以徹底消滅車輛的盲點。尤其是在停車時會給出很大幫助。通過安裝在車身前后左右的攝像頭對周圍路面情況進行拍攝，然后利用圖像處理技術將其合成為一個完整的畫面在顯示屏上。在圖像處理技術中，非剛性配準方法中Demons算法是一個主流算法，由于計算復雜度低，性能較好，經常用來配準由呼吸作用引起的形變。Demons方法是由Thirion在1998年受Maxwell的熱動力學原理啟發提出的一種可形變的圖像配準方法。該Demons方法使用兩幅的灰度和梯度作為外力來驅動配準的進行，并且求解過程采用迭代方式。首先選取圖像所有像素或者體素作為Demons，然后迭代一次，求解demons的位移域，但由于其位移域是基于局部信息得到的，所以需要對求得的位移域使用高斯核函數進行平滑處理來達到全局配準的目的，最后使用三線性插值方法變換目標圖像，這四個過程反復迭代直到達到迭代次數或者迭代條件終止。
技術實現思路
針對上述問題，本專利技術提供一種基于圖像配準的智能車輛駕駛系統。本專利技術的目的采用以下技術方案來實現：提供了一種基于圖像配準的智能車輛駕駛系統，包括攝像系統、與攝像系統連接的圖像處理系統、與圖像處理系統連接的顯示屏；所述攝像系統用于獲取車輛四周的圖像；所述圖像處理系統用于對獲取的車輛四周的圖像進行圖像配準、圖像融合處理，形成無縫拼接圖像，并通過顯示屏實現汽車360度無縫全景顯示。本專利技術的有益效果為：實現汽車360度無縫全景顯示，能使駕駛員直觀、全面了解車身周邊情況，提高汽車駕駛的安全性。附圖說明利用附圖對本專利技術作進一步說明，但附圖中的實施例不構成對本專利技術的任何限制，對于本領域的普通技術人員，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據以下附圖獲得其它的附圖。圖1本專利技術的結構連接框圖；圖2是本專利技術圖像處理系統的結構連接框圖。附圖標記：攝像系統1、圖像處理系統2、顯示屏3、圖像配準模塊10、鳥瞰變換模塊20、圖像融合模塊30。具體實施方式結合以下實施例對本專利技術作進一步描述。參見圖1，本實施例提供了一種基于圖像配準的智能車輛駕駛系統，該系統包括攝像系統1、與攝像系統1連接的圖像處理系統2、與圖像處理系統2連接的顯示屏3；所述攝像系統1用于獲取車輛四周的圖像；所述圖像處理系統2用于對獲取的車輛四周的圖像進行圖像配準、圖像融合處理，形成無縫拼接圖像，并通過顯示屏3實現汽車360度無縫全景顯示。優選地，所述攝像系統1包括多個安裝于車輛四周的廣角攝像頭。優選地，所述廣角攝像頭為180°廣角攝像頭。本專利技術上述實施例，實現汽車360度無縫全景顯示，能使駕駛員直觀、全面了解車身周邊情況，提高汽車駕駛的安全性。優選地，如圖2所示，所述圖像處理系統2包括圖像配準模塊10、鳥瞰變換模塊20、圖像融合模塊30；所述圖像配準模塊10用于多副車輛四周的圖像進行圖像配準；所述鳥瞰變換模塊20用于將不同視點的圖像變換至同一視點；所述圖像融合模塊30用于采用對感興趣區域加權融合的方法，消除有縫拼接、光照影響、鬼影、模糊的影響，實現圖像高清無縫拼接。優選地，所述圖像配準模塊10包括相連接的圖像過濾單元和圖像配準單元；所述圖像過濾單元用于對車輛四周的圖像按照過濾函數進行過濾，將過濾后的圖像作為后續處理的目標圖像，定義過濾函數為：式中，Z為過濾后的目標圖像集，ρi為多張車輛四周的圖像中第i張圖像的平均灰度值，為多張車輛四周的圖像的平均灰度值，m為采集的車輛四周的圖像的數量，vi為多張車輛四周的圖像中第i張圖像的邊緣銳度，v為根據實際情況設定的邊緣銳度閾值，當vi-v≥0時，f(vi-v)＝1，vi-v<0時，f(vi-v)＝0，當時，當時，本優選實施例，對由攝像系統1得到車輛四周的圖像，按照過濾函數進行過濾，將過濾后的圖像作為后續處理的目標圖像，能夠大大節約系統存儲空間，減少圖像后續處理的計算量，提高系統的運行效率。優選地，所述圖像配準單元用于對目標圖像進行圖像配準，具體包括：(1)在過濾后的目標圖像中選取一副作為參考圖像P0，其他作為待配準圖像，分別計算參考圖像P0和一待配準圖像P的熵圖像的Arimoto熵SP，定義Arimoto熵的計算公式為：式中，SP(x,y)表示圖像P(x,y)的熵圖像的Arimoto熵，β為設定的調節參數，c(i,j)為以像素點(x,y)為中心、尺寸為n×n的圖像塊，其中n為奇數，H[c(i,j)]表示圖像塊c(i,j)的灰度級，θk是第k個灰度級出現的頻數，σ為圖像塊c(i,j)的總像素；(2)基于微分同胚Demons算法，將圖像的配準看作一個氣體擴散過程，給定迭代的位移場的初始值D0，通過以下迭代公式更新位移場：式中，Gδ為高斯濾波器，δ表示高斯濾波器核函數的均方差，*表示卷積操作，Dk表示第k步迭代時的位移場，Dk-1表示第k-1步迭代時的位移場，hP表示待配準圖像P的灰度值，表示參考圖像的灰度值，表示參考圖像的梯度；(3)不斷迭代更新位移場，若滿足微分同胚Demons算法的目標函數的停止條件，跳出循環得到最終位移場D，否則繼續更新位移場，直至達到最大迭代次數；(4)將最終位移場D作為待配準圖像間的最優變換，完成參考圖像P0和待配準圖像的配準。本優選實施例采用熵圖像來表示參考圖像和待配準圖像的結構信息，然后基于微分同胚Demons算法對熵圖像進行配準，利用非灰度信息來計算參考圖像和待配準圖像之間的相似度，降低了圖像間灰度差異對配準結果造成的影響，提高了圖像配準的精度，從而能夠得到更高精度的無縫拼接圖像，實現高精度的汽車360度無縫全景顯示。優選地，為實現更優化的圖像配準效果，對微分同胚Demons算法的目標函數進行優化，在目標函數中引入正則化項和梯度分布距離項，定義優化后的目標函數為：定義目標函數的停止條件為：式中，為引入的正則化項，為引入的梯度分布距離項，Q1、Q2為權重因子，ξ(Dk)為位移場Dk的雅克比行列式，Ω表示參考圖像與待配準圖像之間重疊部分的像素個數，表示采用位移場Dk對待配準圖像的熵圖像進行形變；α為圖像梯度中的樣本點，表示待配準圖像P的梯度分布，表示參考圖像的梯度分布。本優選實施例對微分同胚Demons算法的目標函數進行優化，在目標函數中引入正則化項和梯度分布距離項，然后采用優化后的微分同胚Demons算法的目標函數求取最優解，考慮了像素間的空間信息以及配準中的不光滑問題，相對于傳統的微分同胚Demons算法，能夠獲得更高的配準精度，從而能夠使汽車360度的無縫全景顯示更加清晰、精準，極大地保障了車輛駕駛的安全性。最后應當說明的是，以上實施例僅用以說明本專利技術的技術方案，而非對本專利技術保護范圍的限制，盡管參照較佳實施例對本專利技術作了詳細地說明，本領域的普通技術人員應當理解本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于圖像配準的智能車輛駕駛系統，其特征是，包括攝像系統、與攝像系統連接的圖像處理系統、與圖像處理系統連接的顯示屏；所述攝像系統用于獲取車輛四周的圖像；所述圖像處理系統用于對獲取的車輛四周的圖像進行圖像配準、圖像融合處理，形成無縫拼接圖像，并通過顯示屏實現汽車360度無縫全景顯示。

【技術特征摘要】
1.一種基于圖像配準的智能車輛駕駛系統，其特征是，包括攝像系統、與攝像系統連接的圖像處理系統、與圖像處理系統連接的顯示屏；所述攝像系統用于獲取車輛四周的圖像；所述圖像處理系統用于對獲取的車輛四周的圖像進行圖像配準、圖像融合處理，形成無縫拼接圖像，并通過顯示屏實現汽車360度無縫全景顯示。2.根據權利要求1所述的一種基于圖像配準的智能車輛駕駛系統，其特征是，所述攝像系統包括多個安裝于車輛四周的廣角攝像頭。3.根據權利要求2所述的一種基于圖像配準的智能車輛駕駛系統，其特征是，所述廣角攝像頭為180°廣角攝像頭。4.根據權利要求1所述的一種基于圖像配準的智能車輛駕駛系統，其特征是，所述圖像處理系統包括圖像配準模塊、鳥瞰變換模塊、圖像融合模塊；所述圖像配準模塊用于多副車輛四周的圖像進行圖像配準；所述鳥瞰變換模塊用于將不同視點的圖像變換至同一視點；所述圖像融合模塊用于采用對感興趣區域加權融合的方法，消除有縫拼接、光照影響、鬼影、模糊的影響，實現圖像高清無縫拼接。5.根據權利要求4所述的一種基于圖像配準的智能車輛駕駛系統，其特征是，所述圖像配準模塊包括相連接的圖像過濾單元和圖像配準單元；所述圖像過濾單元用于對車輛四周的圖像按照過濾函數進行過濾，將過濾后的圖像作為后續處理的目標圖像，定義過濾函數為：式中，Z為過濾后的目標圖像集，ρi為多張車輛四周的圖像中第i張圖像的平均灰度值，為多張車輛四周的圖像的平均灰度值，m為采集的車輛四周的圖像的數量，vi為多張車輛四周的圖像中第i張圖像的邊緣銳度，v為根據實際情況設定的邊緣銳度閾值，當vi-v≥0時，f(vi-v)＝1，vi-v<0時，f(vi-v)＝0，當時，當時...

【專利技術屬性】
技術研發人員：不公告發明人，
申請(專利權)人：深圳智達機械技術有限公司，
類型：發明
國別省市：廣東,44