《多个图像的亮度均匀化方法.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《多个图像的亮度均匀化方法.pdf（13页珍藏版）》请在专利查询网上搜索。
1、10申请公布号CN104159019A43申请公布日20141119CN104159019A21申请号201410074209222申请日20140303102013005409120130514KRH04N5/232200601G06T5/5020060171申请人现代摩比斯株式会社地址韩国首尔市江南区驿三洞6794番地72发明人徐智元74专利代理机构北京汇泽知识产权代理有限公司11228代理人毛广杰54发明名称多个图像的亮度均匀化方法57摘要本发明涉及一种多个图像的亮度均匀化方法，将从多个摄像头获得的多个图像合成为一个图像时使亮度均匀，包括两个以上的输入图像被输入的步骤；将两个以上的输入图。
2、像合成为一个合成图像的步骤；在合成图像上设置与输入图像对应的校正区域，算出校正区域的亮度直方图的步骤；在亮度直方图上算出一个以上的增减曲线的代表值，通过代表值使各校正区域的增减曲线分成组的步骤；通过各代表值算出各组的校正目标值的步骤；算出校正值的步骤；对各校正区域的各组的像素值加上校正值以校正亮度的步骤。本发明通过亮度直方图实施校正使亮度显得自然，不会使用户感到不适，并更加集中精神驾驶，从而预防发生事故的危险且方便停车。30优先权数据51INTCL权利要求书2页说明书5页附图5页19中华人民共和国国家知识产权局12发明专利申请权利要求书2页说明书5页附图5页10申请公布号CN104159019。
3、ACN104159019A1/2页21一种多个图像的亮度均匀化方法，其特征在于，该方法的实施步骤包括两个以上的输入图像被输入的步骤；将所述两个以上的输入图像合成为一个合成图像的步骤；在所述合成图像上设置与所述输入图像对应的校正区域，算出所述校正区域的亮度直方图的步骤；在所述亮度直方图算出一个以上的增减曲线的代表值，通过所述代表值使所述各校正区域的增减曲线分成组的步骤；通过所述各分组化的诸增减曲线的代表值算出各组的校正目标值的步骤；从所述各组的校正目标值减去所述各校正区域的各组增减曲线的代表值而算出校正值的步骤；以及对所述各校正区域的各组的像素值加上所述校正值以校正亮度的步骤。2根据权利要求1所。
4、述的多个图像的亮度均匀化方法，其特征在于，在所述合成步骤中使对畸变的校正和平面化得以实现。3根据权利要求1所述的多个图像的亮度均匀化方法，其特征在于，所述亮度直方图是在所述合成图像中与所述各输入图像相应的整个区域算出的，或者在所述合成图像中所述各输入图像邻接的区域算出的。4根据权利要求3所述的多个图像的亮度均匀化方法，其特征在于，为简化所述亮度直方图的形态降低量化级别。5根据权利要求1所述的多个图像的亮度均匀化方法，其特征在于，所述增减曲线是在两个以上的极小值之间至少包括一个以上极大值的抛物线形态的曲线。6根据权利要求1所述的多个图像的亮度均匀化方法，其特征在于，所述各增减曲线的代表值是利用所。
5、述各增减曲线的诸像素的平均亮度值或者极大值中的某一个值算出的。7根据权利要求6所述的多个图像的亮度均匀化方法，其特征在于，所述各增减曲线的诸像素的平均亮度值是将所述增减曲线的X轴值和与各X轴值对应的Y轴值分别相乘后全部加在一起的值被与X轴相应的所有Y的值除以的值。8根据权利要求1所述的多个图像的亮度均匀化方法，其特征在于，所述校正目标值是用所述各分成组的诸增减曲线的诸代表值的平均或面积最大的增减曲线的代表值或极大值最大的增减曲线的代表值中的某一个算出的。9一种多个图像的亮度均匀化方法，其特征在于，该方法的实施步骤包括两个以上的输入图像被输入的步骤；在所述各输入图像中设置校正区域，算出所述各校正。
6、区域的亮度直方图的步骤；在所述亮度直方图中算出一个以上的增减曲线的代表值，通过代表值使所述各校正区域的增减曲线分成组的步骤；通过所述各分成组的诸增减曲线的代表值算出各组的校正目标值的步骤；从所述各组的校正目标值中减去所述各校正区域的各组增减曲线的代表值而算出校正值的步骤；对所述各校正区域的各组像素值加上所述校正值以校正亮度并生成两个以上校正图权利要求书CN104159019A2/2页3像的步骤；以及将所述两个以上的校正图像合成为一个合成图像的步骤。10根据权利要求9所述的多个图像的亮度均匀化方法，其特征在于，所述亮度直方图是在所述各输入图像的整个区域算出的，或者在所述各输入图像中用于合成的区域。
7、算出的。11根据权利要求10所述的多个图像的亮度均匀化方法，其特征在于，为简化所述亮度直方图的形态降低量化级别。12根据权利要求9所述的多个图像的亮度均匀化方法，其特征在于，所述增减曲线是在两个以上的极小值之间至少包括一个以上极大值的抛物线形态。13根据权利要求9所述的多个图像亮度均匀化方法，其特征在于，所述各增减曲线的代表值采用所述各增减曲线诸像素的平均亮度值或极大值中的某一个算出。14根据权利要求13所述的多个图像的亮度均匀化方法，其特征在于，所述各增减曲线的诸像素的平均亮度值是将所述增减曲线的X轴值和与各X轴值对应的Y轴值分别相乘后加起来的值被与X轴相应的所有Y的值除以的值。15根据权利。
8、要求9所述的多个图像的亮度均匀化方法，其特征在于，所述校正目标值采用所述各分成组的诸增减曲线的诸代表值平均或面积最大的增减曲线的代表值或极大值最大的增减曲线的代表值中的某一个算出。16根据权利要求9所述的多个图像的亮度均匀化方法，其特征在于，在所述合成步骤实施对畸变的校正和平面化。权利要求书CN104159019A1/5页4多个图像的亮度均匀化方法技术领域0001本发明涉及多个图像的亮度均匀化方法，具体是将从多个摄像头获得的多个图像合成为一个图像时可以使亮度均匀的多个图像的亮度均匀化方法。背景技术0002为预防危险事故、方便停车等问题，越来越多的人在车辆上装配黑匣子或后方摄像头的功能。0003。
9、如今开发出一种在车辆的前后方乃至左右侧面安装摄像头，即共四台摄像头如从车辆上面俯视般在显示器上显示的AVM（AROUNDVIEWMONITOR）系统。0004该AVM系统将从安装在车辆四方的摄像头获得的图像合成起来，便于用户通过车辆前方装配的显示器观察周围。但，传统的AVM系统于车辆上安装的各摄像头的拍摄图像亮度不一样，合成后的图像不平滑而使用户感觉不自然。0005日本公开专利第2010187161号申请日20090212提出的车载摄像头的图像合成显示方法是以属于图像的整体像素的平均值计算图像亮度，其它物体或影子会使亮度平均值或GAIN产生误差而无法准确校正亮度。发明内容0006本发明的目的是。
10、提供一种将从多个摄像头获得的图像合成一个图像时通过亮度直方图校正亮度使其显得自然的多个图像的亮度均匀化方法。而且提供一种用户没有不适感而是为用户营造可更加集中精神驾驶的环境的多个图像的亮度均匀化方法。0007本发明采用的技术方案是提供一种多个图像的亮度均匀化方法，该方法的实施步骤包括两个以上的输入图像被输入的步骤；将两个以上的输入图像合成为一个合成图像的步骤；在合成图像上设置与输入图像对应的校正区域，算出校正区域的亮度直方图的步骤；在亮度直方图上算出一个以上的增减曲线的代表值，通过代表值使各校正区域的增减曲线分成组的步骤；通过各分组化的诸增减曲线的代表值算出各组的校正目标值的步骤；从各组的校正。
11、目标值减去各校正区域的各组增减曲线的代表值而算出校正值的步骤；对各校正区域的各组的像素值加上校正值以校正亮度的步骤。0008在亮度直方图计算步骤中，亮度直方图是在合成图像中与各输入图像相应的整个区域算出的，或者在合成图像中各输入图像邻接的区域算出的。0009为简化所述亮度直方图的形态降低量化级别。0010在计算各增减曲线的代表值，使各校正区域的增减曲线分成组的步骤，利用各增减曲线的诸像素的平均亮度值或者极大值中的某一个值算出。0011在校正目标值计算步骤中，采用所述各分成组的诸增减曲线的诸代表值的平均或面积最大的增减曲线的代表值或极大值最大的增减曲线的代表值中的某一个算出。0012本发明还提出。
12、一种多个图像的亮度均匀化方法，该方法的实施步骤包括两个以上的输入图像被输入的步骤；在各输入图像中设置校正区域，算出各校正区域的亮度直方说明书CN104159019A2/5页5图的步骤；在亮度直方图中算出一个以上的增减曲线的代表值，通过代表值使各校正区域的增减曲线分成组的步骤；通过各分成组的诸增减曲线的代表值算出各组的校正目标值的步骤；从各组的校正目标值中减去各校正区域的各组增减曲线的代表值而算出校正值的步骤；对各校正区域的各组像素值加上校正值以校正亮度并生成两个以上校正图像的步骤；将两个以上的校正图像合成为一个合成图像的步骤。0013在亮度直方图计算步骤中，亮度直方图是在各输入图像的整体区域算。
13、出或者在各输入图像中用于合成的区域算出的。0014为简化所述亮度直方图的形态降低量化级别。0015算出各增减曲线的代表值，使各校正区域的增减曲线分成组的步骤，用各增减曲线诸像素的平均亮度值或极大值中的某一个算出。0016在校正目标值计算步骤，用各分成组的诸增减曲线的诸代表值平均或面积最大的增减曲线的代表值或极大值最大的增减曲线的代表值中的某一个算出。0017本发明具有的优点在于根据本发明的多个图像亮度均匀化方法，通过亮度直方图实施校正使亮度显得自然，不会使用户感到不适，并更加集中精神驾驶，从而预防发生事故的危险且方便停车。附图说明0018图1是显示本发明优选的第一实施例的多个图像亮度均匀化方法。
14、的基本结构的流程图；图2是显示本发明优选的第二实施例的多个图像亮度均匀化方法的基本结构的流程图；图3是显示本发明优选的第一实施例的亮度直方图计算区域设置方法的概念图；图4是显示本发明优选的第二实施例的亮度直方图计算区域设置方法的概念图；图5是显示根据量化级别的直方图形态变化的概念图；图6是显示增减曲线的概念图；图7是显示把增减曲线分成组的概念图。具体实施方式0019下面结合附图对本发明实施例的多个图像的亮度均匀化方法详细进行描述。0020如图1所示，本发明第一实施例的多个图像的亮度均匀化方法是其实施步骤包括两个以上的输入图像被输入的步骤（S110）；将两个以上的输入图像合成为一个合成图像的步骤。
15、（S120）；合成图像上设置与输入图像对应的校正区域，计算校正区域的亮度直方图的步骤（S130）；亮度直方图上计算出一个以上的增减曲线（MODAL）的代表值，通过代表值对各校正区域的增减曲线实施分组的步骤（S140）；通过各分成组的诸增减曲线的代表值计算各组校正目标值的步骤（S150）；从各组的校正目标值减去各校正区域的各组增减曲线的代表值以计算出校正值的步骤（S160）；对各校正区域的各组像素值加上校正值以校正亮度的步骤（S170）。0021首先，在两个以上的输入图像被输入的步骤（S110），通过车辆前后左右安装的摄像头，拍摄邻接车辆的周边区域，使多个图像被输入。说明书CN104159019。
16、A3/5页60022摄像头并不限于车辆上安装的，因为可以用于多个图像的合成系统，所以不管摄像头安装的位置或场所在哪里，均可适用亮度均匀化方法。0023在两个以上的输入图像合成为一个合成图像的步骤（S120），可以把各输入图像合成为一个合成图像。0024为了把车辆的四方加载到一个画面，用广角摄像头拍摄周边，而且因短焦距摄像头镜头畸变而出现图像边缘部分歪斜的畸变现象，因此合成为一个合成图像以后对畸变的校正和平面化等基本得以实现。0025然后，在合成图像中设置与输入图像对应的校正区域并计算校正区域的亮度直方图的步骤（S130），亮度直方图是在合成图像的与各个输入图像对应的整个区域算出的，或者在合成图。
17、像的各输入图像相互邻接的区域算出的，而且为简化亮度直方图的形态，降低量化级别。0026各图像中计算亮度直方图的计算区域的设置方法是如图3所示具有两种计算方法。0027利用两种计算方法中的某一种方法算出亮度直方图之后，如图5所示，将量化级别降到比普通亮度级别即256级（8BIT）更低的级别而简化直方图的形态。0028量化是连续的模拟变化量在一定幅度范围内分为非连续性地变化的有限个级别，为各级别分别赋予惟一的值。因此，降低量化级别，直方图会具有单纯的形态。0029然后，在亮度直方图算出一个以上的增减曲线（MODAL）的代表值，通过代表值对各个校正区域的增减曲线实施分组的步骤（S140），可以用各增。
18、减曲线诸像素的平均亮度值或极大值中的某一个算出代表值。0030增减曲线（MODAL）是指如图6所示，具有至少包括一个以上极大的极小和极小之间的抛物线形态。由此说明图6的图表上有两个增减曲线。各增减曲线的代表值是可以参考在亮度直方图计算步骤根据降低量化级别的直方图形态，根据属于增减曲线的诸像素的平均亮度值算出。0031诸像素的平均亮度值是将增减曲线的X轴值和与各X轴值对应的Y轴值分别相乘后全部加在一起的值被与X轴值相应的Y值全部加在一起的值除以而算出的。各增减曲线的代表值是可以用各增减曲线的极大值算出的。0032如图7所示，可以采用聚类（CLUSTERING）方法作为对增减曲线实施分组的方法。0。
19、033聚类方法是基于所谓聚类分析的组成数据聚合的对象之间的统计相似性，使在向量空间处于相同距离的对象进入相同的群，不在相同距离的对象则进入其它群的一种分类操作。0034根据聚类方法分成一组和二组后的图中，V_11、V_21等表示的是为了在亮度校正值计算步骤上帮助理解而写入，表示各增减曲线的代表值。0035在通过各分组化的诸增减曲线的诸代表值计算各组校正目标值的步骤（S150），可以利用被分成组的诸增减曲线的诸代表值的平均值或面积最大的增减曲线的代表值或极大值最大的增减曲线的代表值中的某一个计算。0036在利用各分组化的诸增减曲线诸代表值平均的方法上，可以用V_21V_31V_41/3算出组1的。
20、校正目标值，利用V_11V_22V_32/3算出组2的校正目标值。0037求面积最大的增减曲线代表值的面积是将与增减曲线的X轴相应的Y值全部加在说明书CN104159019A4/5页7一起算出。0038然后，在从各组的校正目标值中减去各校正区域的各组增减曲线的代表值算出校正值的步骤（S160），与各增减曲线相应的校正值是利用从各增减曲线所属的组校正目标值中减去各增减曲线代表值的值算出。0039在各校正区域的各组像素值上加校正值以校正亮度的步骤（S170），对各组的像素值加上各个对应的校正值而校正亮度。0040对算出的各增减曲线的校正值乘以通过输入图像像素值的加权值算出根据输入图像的像素值分别对。
21、应的校正值。0041像素值把像素的亮度值用O（黑色）和255（白色）之间的数字显示。0042最终，根据输入图像的像素值把各个对应的校正值与校正前的像素值分别加在一起则获得校正后的像素值。0043下面结合附图详述本发明第二实施例的多个图像的亮度均匀化方法。0044如图2所示，本发明第二实施例的多个图像的亮度均匀化方法，该实施步骤包括两个以上的输入图像被输入的步骤（S210）；在各输入图像上设置校正区域并算出各校正区域的亮度直方图的步骤（S220）；在亮度直方图算出一个以上的增减曲线的代表值，通过代表值使各校正区域的增减曲线分成组的步骤（S230）；通过各分成组的增减曲线的代表值算出各组校正目标值。
22、的步骤（S240）；从各组的校正目标值减去各校正区域的各组增减曲线的代表值算出校正值的步骤（S250）；对各校正区域的各组的像素值加上校正值而校正亮度并生成两个以上校正图像的步骤（S260）；把两个以上的校正图像合成为一个合成图像的步骤（S270）。0045首先，在两个以上的输入图像被输入的步骤（S210），通过车辆前后左右安装的摄像头拍摄邻接车辆的周边区域输入多个图像。0046在这里，摄像头并不限于车辆上安装的，因为可以用于多个图像的合成系统，所以摄像头的安装位置或场所不管在哪里均可适用亮度均匀化方法。0047然后，在各输入图像上设置校正区域算出各校正区域亮度直方图的步骤（S220），亮度直。
23、方图是在各输入图像的整个区域算出的，或者在各输入图像上将用于合成的区域算出的，并为简化亮度直方图的形态而降低量化级别。0048在各图像上设置算出亮度直方图的区域的方法是，如图4所示，显示出两种计算方法。0049在两种计算方法中利用其中某一种方法算出亮度直方图之后，如图5所示，将量化级别降低成比普通亮度级别即256级（8BIT）更低的级别，使直方图形态简化。0050量化是连续的模拟变化量在一定幅度范围内分为非连续性地变化的有限个的级别，为各级别分别赋予惟一的值。因此，降低量化级别，直方图的形态会简化。0051然后，在亮度直方图上算出一个以上的增减曲线的代表值，通过代表值使各校正区域的增减曲线分成。
24、组的步骤（S230），可以利用各增减曲线的诸像素的平均亮度值或极大值中的某一个算出代表值。0052增减曲线（MODAL）是如图6所示具有至少包括一个以上的极大的极小和极小之间的抛物线形态。由此说明图6的图表中有两个增减曲线。各增减曲线的代表值是可以参考在亮度直方图计算步骤上降低量化级别的直方图形态，用属于增减曲线的诸像素的平均亮说明书CN104159019A5/5页8度值算出。0053诸像素的平均亮度值是把增减曲线的X轴值和与各X值对应的Y轴值分别相乘并全部加在一起的值被与X轴相应的Y值全部合算的值除以而算出的。而各增减曲线的代表值是可以用各增减曲线的极大值算出的。0054如图7所示，可以采用。
25、聚类（CLUSTERING）方法作为对增减曲线实施分组的方法。0055聚类方法是指基于所谓聚类分析的组成数据聚合的对象之间的统计相似性，使在向量空间处于相同距离的对象进入相同的群，不在相同距离的对象则进入其它群的一种分类操作。0056根据聚类方法分成一组和二组后的图中V_11、V_21等表示的是为了在亮度校正值计算步骤上帮助理解而写入，表示各增减曲线的代表值。0057然后，在通过各分组化的诸增减曲线的代表值计算各组校正目标值的步骤（S240），可以利用被分成组的增减曲线的诸代表值的平均值或面积最大的增减曲线的代表值或极大值最大的增减曲线的代表值中的某一个算出。0058人利用各分组化的诸增减曲线。
26、诸代表值平均的方法上，可以用V_21V_31V_41/3算出组1的校正目标值，利用V_11V_22V_32/3算出组2的校正目标值。0059求面积最大的增减曲线的代表值时的面积是将与增减曲线的X轴值相应的Y值全部加在一起算出。0060然后，在从各组的校正目标值中减去各校正区域的各组增减曲线的代表值算出校正值的步骤（S160），与各增减曲线相应的校正值是利用从各增减曲线所属的组校正目标值中减去各增减曲线代表值的值算出的。0061然后，在各校正区域的各组像素值上加上校正值以校正亮度的步骤（S170），对各组的像素值加上各个对应的校正值而校正亮度。0062对算出的各增减曲线的校正值乘以通过输入图像像。
27、素值的加权值，根据输入图像的像素值算出各个对应的校正值。0063像素值是把像素的亮度值用0（黑色）和255（白色）之间的数字显示。0064根据输入图像的像素值把各个对应的校正值分别与校正前的像素值加在一起即可获得校正后的像素值。0065然后，把两个以上的校正图像合成为一个合成图像的步骤（S270），可以把各个校正图像合成为一个合成图像。0066而且，为了把车辆的四方加载到一个画面而用广角摄像头拍摄，而且因短焦距的摄像头镜头畸变而图像边缘部分会出现歪斜的畸变现象，因此合成为一个合成图像之后对畸变的校正和平面化等基本得以实现。0067通过上述方法，图像亮度通过校正比传统的显得自然而提升用户的驾驶环。
28、境。0068以上实施例仅用以说明本发明的多个图像的亮度均匀化方法，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解其依然可以对前述各实施例所述的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例所述技术方案的范围。本发明的保护范围应根据下述的权利要求范围进行解释，而且在其同等范围内的所有技术方案应都属于本发明的权利要求范围。说明书CN104159019A1/5页9图1说明书附图CN104159019A2/5页10图2说明书附图CN104159019A103/5页11图3图4说明书附图CN104159019A114/5页12图5图6说明书附图CN104159019A125/5页13图7说明书附图CN104159019A13。