本發(fā)明涉及汽車智能技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種用于智能泊車的圖像處理方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人們的生活發(fā)生了極大的變化，為了節(jié)省時(shí)間成本，很多人選擇了駕車出行。

隨著駕車出行的人數(shù)的增加，且我國(guó)多數(shù)城市人口密度大，這使得停車位越來越緊湊，準(zhǔn)確將車倒入車位或者說準(zhǔn)確將車停好已經(jīng)成為每個(gè)駕駛員所必須具備的技能。但是，在倒車過程中往往會(huì)存在視角盲區(qū)，這使得駕駛員在倒車過程中會(huì)出現(xiàn)刮碰的情況，為了解決這一問題，很多車輛配備了車輛輔助安全倒車系統(tǒng)，以將車輛周圍的環(huán)境信息和車輛的位置信息以俯視圖的方式反饋到車內(nèi)的顯示屏上，駕駛員根據(jù)顯示屏的提示進(jìn)行安全準(zhǔn)確的倒車和停車。

但是，目前車輛的輔助安全倒車系統(tǒng)的顯示屏并不能很好的顯示車輛四周的環(huán)境信息，這是由于輔助安全倒車系統(tǒng)往往會(huì)將同一場(chǎng)景的至少兩張圖像進(jìn)行拼接，形成一幅大場(chǎng)景圖像。例如申請(qǐng)?zhí)枮镃N201110070860.9的專利文件公開了一種車輛輔助系統(tǒng)中圖像處理方法以及子系統(tǒng)，其對(duì)圖像進(jìn)行了拼接處理，但是其僅僅通過像素點(diǎn)與兩邊界的距離之比來估計(jì)權(quán)重，這導(dǎo)致重疊區(qū)域過渡不夠均勻，使得圖像拼接過程中仍然存在縫隙。這使得車輛輔助安全倒車系統(tǒng)的顯示屏不能很好的呈現(xiàn)車輛四周的環(huán)境信息，不能給用戶以良好的視覺效果。

因而，如何在駕駛員進(jìn)行泊車時(shí)，能夠?yàn)轳{駛員提供優(yōu)良的車輛四周環(huán)境信息，以輔助駕駛員安全準(zhǔn)確地將車輛停在停車位等位置，是本領(lǐng)域技術(shù)人員目前需要解決的技術(shù)問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提供一種用于智能泊車的圖像處理方法和系統(tǒng)，可以在駕駛員進(jìn)行泊車時(shí)，能夠?yàn)轳{駛員提供優(yōu)良的車輛四周環(huán)境信息，以輔助駕駛員安全準(zhǔn)確地將車輛停在停車位等位置。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了如下技術(shù)方案：

一種用于智能泊車的圖像處理方法，包括：

采集目標(biāo)車輛四周的環(huán)境圖像；

對(duì)各所述環(huán)境圖像進(jìn)行俯視變換，得到對(duì)應(yīng)的俯視環(huán)境圖像；

根據(jù)各所述俯視環(huán)境圖像，構(gòu)造兩兩俯視環(huán)境圖像的重合區(qū)域到閉圓盤上的連續(xù)映射；

根據(jù)所述連續(xù)映射，構(gòu)造所述閉圓盤上的連續(xù)函數(shù)；

根據(jù)對(duì)應(yīng)的連續(xù)函數(shù)，對(duì)各所述俯視環(huán)境圖像進(jìn)行融合。

優(yōu)選地，在對(duì)各所述環(huán)境圖像進(jìn)行俯視變換之前，還包括：

獲取所述目標(biāo)車輛的位置信息；

根據(jù)所述目標(biāo)車輛的位置信息對(duì)各所述環(huán)境圖像進(jìn)行圖像幾何校正。

優(yōu)選地，在根據(jù)各所述俯視環(huán)境圖像，構(gòu)造兩兩俯視環(huán)境圖像的重合區(qū)域到閉圓盤上的連續(xù)映射之前，還包括：

通過SIFT圖像拼接算法對(duì)各所述俯視環(huán)境圖像進(jìn)行圖像配準(zhǔn)。

優(yōu)選地，所述構(gòu)造兩兩俯視環(huán)境圖像的重合區(qū)域到閉圓盤上的連續(xù)映射，包括：

根據(jù)兩兩俯視環(huán)境圖像及對(duì)應(yīng)的重合區(qū)域，建立第一數(shù)學(xué)模型，其中，所述第一數(shù)學(xué)模型為h(x,y)＝a(x,y)*f₁(x,y)+b(x,y)*f₂(x,y)，a(x,y)+b(x,y)＝1，h(x,y)為兩兩俯視環(huán)境圖像融合后所得圖像的像素值，f₁(x,y)為第一俯視環(huán)境圖像的像素值，f₂(x,y)為第二俯視環(huán)境圖像的像素值，a(x,y)為權(quán)重函數(shù)；

構(gòu)造該重合區(qū)域到閉圓盤上的連續(xù)映射f→Δ，其中Δ為一個(gè)閉圓盤。

優(yōu)選地，根據(jù)所述連續(xù)映射，構(gòu)造所述閉圓盤上的連續(xù)函數(shù)，包括：

分析判斷出所述權(quán)重函數(shù)在對(duì)應(yīng)的重合區(qū)域的兩個(gè)不連續(xù)點(diǎn)，定義為第一不連續(xù)點(diǎn)和第二不連續(xù)點(diǎn)；

以所述兩個(gè)不連續(xù)點(diǎn)的連線中點(diǎn)O為圓心作圓，其中，該圓的直徑大于該兩個(gè)不連續(xù)點(diǎn)之間的距離；

在所述重合區(qū)域內(nèi)取一非O的點(diǎn)P，連接點(diǎn)O和點(diǎn)P并延長(zhǎng)交該重合區(qū)域的邊界于點(diǎn)M，交該圓的邊界于點(diǎn)N；

在點(diǎn)O與點(diǎn)N的連線上取一點(diǎn)Q，且OP/OM＝OQ/ON；

定義f(P)＝Q，并設(shè)點(diǎn)P坐標(biāo)為(x,y)，點(diǎn)Q坐標(biāo)為(u,v)，構(gòu)造第一連續(xù)函數(shù)u＝u(x,y)和第二連續(xù)函數(shù)v＝v(x,y)；

建立u-v坐標(biāo)系，并以所述第一不連續(xù)點(diǎn)和第二不連續(xù)點(diǎn)所在直徑的兩個(gè)端點(diǎn)E、F作為閉圓盤與u軸的兩個(gè)交點(diǎn)；

在所述閉圓盤內(nèi)取任一點(diǎn)G作u軸的垂線并交所述閉圓盤的邊界于點(diǎn)H和點(diǎn)K，點(diǎn)H為所述垂線與所述閉圓盤的下半圓的交點(diǎn)；

定義閉圓盤上的連續(xù)函數(shù)z(u,v)＝GH/HK，且z在所述閉圓盤的上半圓的取值為1，在所述閉圓盤的下半圓的取值為0；

解析所述閉圓盤上的連續(xù)函數(shù)為

一種用于智能泊車的圖像處理系統(tǒng)，包括：

分別設(shè)置在目標(biāo)車輛前后左右，用于采集所述目標(biāo)車輛四周的環(huán)境圖像的四個(gè)圖像采集裝置；

與各所述圖像采集裝置連接，將各所述圖像采集裝置所采集的環(huán)境圖像進(jìn)行俯視變換的圖像變換模塊；

與所述圖像變換模塊連接，根據(jù)所有經(jīng)過俯視變換得到的俯視環(huán)境圖像，構(gòu)造兩兩俯視環(huán)境圖像的重合區(qū)域到閉圓盤上的連續(xù)映射的圖像映射處理模塊；

與所述圖像映射處理模塊連接，構(gòu)造所述閉圓盤上的連續(xù)函數(shù)的函數(shù)構(gòu)造模塊；

根據(jù)所述函數(shù)構(gòu)造模塊的所述連續(xù)函數(shù)對(duì)各所述俯視環(huán)境圖像進(jìn)行融合的圖像融合處理模塊。

優(yōu)選地，還包括：

獲取所述目標(biāo)車輛的位置信息，并對(duì)各所述環(huán)境圖像進(jìn)行圖像幾何校正的圖像幾何校正模塊。

優(yōu)選地，還包括：

與所述圖像映射處理模塊連接，根據(jù)SIFT圖像拼接算法對(duì)各所述俯視環(huán)境圖像進(jìn)行圖像配準(zhǔn)的圖像配準(zhǔn)模塊。

優(yōu)選地，所述圖像映射處理模塊包括：

根據(jù)兩兩俯視環(huán)境圖像及對(duì)應(yīng)的重合區(qū)域，建立第一數(shù)學(xué)模型的第一建模單元，其中，所述第一數(shù)學(xué)模型為h(x,y)＝a(x,y)*f₁(x,y)+b(x,y)*f₂(x,y)，a(x,y)+b(x,y)＝1，h(x,y)為兩兩俯視環(huán)境圖像融合后所得圖像的像素值，f₁(x,y)為第一俯視環(huán)境圖像的像素值，f₂(x,y)為第二俯視環(huán)境圖像的像素值，a(x,y)為權(quán)重函數(shù)；

構(gòu)造該重合區(qū)域到閉圓盤上的連續(xù)映射f→Δ的映射構(gòu)造單元，其中Δ為一個(gè)閉圓盤。

優(yōu)選地，所述函數(shù)構(gòu)造模塊包括：

用于分析判斷出所述權(quán)重函數(shù)在對(duì)應(yīng)的重合區(qū)域的兩個(gè)不連續(xù)點(diǎn)，并定義為第一不連續(xù)點(diǎn)和第二不連續(xù)點(diǎn)的不連續(xù)點(diǎn)獲取單元；

用于以所述兩個(gè)不連續(xù)點(diǎn)的連線中點(diǎn)O為圓心作圓，其中，該圓的直徑大于該兩個(gè)不連續(xù)點(diǎn)之間的距離，并在所述重合區(qū)域內(nèi)取一非O的點(diǎn)P，連接點(diǎn)O和點(diǎn)P并延長(zhǎng)交該重合區(qū)域的邊界于點(diǎn)M，交該圓的邊界于點(diǎn)N，在點(diǎn)O與點(diǎn)N的連線上取一點(diǎn)Q，且OP/OM＝OQ/ON，定義f(P)＝Q，并設(shè)點(diǎn)P坐標(biāo)為(x,y)，點(diǎn)Q坐標(biāo)為(u,v)，構(gòu)造第一連續(xù)函數(shù)u＝u(x,y)和第二連續(xù)函數(shù)v＝v(x,y)的第二數(shù)學(xué)模型單元；

用于建立u-v坐標(biāo)系，并以所述第一不連續(xù)點(diǎn)和第二不連續(xù)點(diǎn)所在直徑的兩個(gè)端點(diǎn)E、F作為閉圓盤與u軸的兩個(gè)交點(diǎn)，在所述閉圓盤內(nèi)取任一點(diǎn)G作u軸的垂線并交所述閉圓盤的邊界于點(diǎn)H和點(diǎn)K，點(diǎn)H為所述垂線與所述閉圓盤的下半圓的交點(diǎn)，定義閉圓盤上的連續(xù)函數(shù)z(u,v)＝GH/HK，且z在所述閉圓盤的上半圓的取值為1，在所述閉圓盤的下半圓的取值為0，解析所述閉圓盤上的連續(xù)函數(shù)為的閉圓盤連續(xù)函數(shù)生成單元。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，上述技術(shù)方案具有以下優(yōu)點(diǎn)：

本發(fā)明實(shí)施例所提供的用于智能泊車的圖像處理方法，包括：采集目標(biāo)車輛四周的環(huán)境圖像；對(duì)各環(huán)境圖像進(jìn)行俯視變換，得到對(duì)應(yīng)的俯視環(huán)境圖像；根據(jù)各俯視環(huán)境圖像，構(gòu)造兩兩俯視環(huán)境圖像的重合區(qū)域到閉圓盤上的連續(xù)映射；根據(jù)連續(xù)映射，構(gòu)造閉圓盤上的連續(xù)函數(shù)；根據(jù)對(duì)應(yīng)的連續(xù)函數(shù)，對(duì)各俯視環(huán)境圖像進(jìn)行融合。將目標(biāo)車輛四周的環(huán)境圖像轉(zhuǎn)換為俯視環(huán)境圖像，并根據(jù)兩兩俯視環(huán)境圖像構(gòu)造對(duì)應(yīng)重合區(qū)域的連續(xù)函數(shù)，可以同時(shí)消除兩兩俯視環(huán)境圖像重合區(qū)域的水平方向和垂直方向的縫隙，實(shí)現(xiàn)了平滑過渡，使得圖像的融合達(dá)到更優(yōu)的效果，在駕駛員進(jìn)行泊車時(shí)，能夠?yàn)轳{駛員提供優(yōu)良的車輛四周環(huán)境信息，輔助駕駛員安全準(zhǔn)確地將車輛停在停車位等位置。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明一種具體實(shí)施方式所提供的用于智能泊車的圖像處理方法流程圖；

圖2為本發(fā)明一種實(shí)施方式所提供的圖像融合的第一數(shù)學(xué)模型示意圖；

圖3為本發(fā)明一種實(shí)施方式所提供的閉圓盤上的連續(xù)函數(shù)示意圖；

圖4為本發(fā)明一種實(shí)施方式所提供的用于智能泊車的圖像處理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

正如背景技術(shù)部分所述，目前的車輛輔助安全倒車系統(tǒng)的顯示屏不能很好的呈現(xiàn)車輛四周的環(huán)境信息，不能給用戶以良好的視覺效果。

發(fā)明人研究發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有技術(shù)中僅通過像素點(diǎn)與兩邊界的距離之比來估計(jì)權(quán)重，沒有在整個(gè)區(qū)域構(gòu)建合適的模型來反映實(shí)際問題的變化規(guī)律，導(dǎo)致重合區(qū)域過渡不夠均勻，縫隙消除不明顯，從而不能給用戶提供優(yōu)良精確的圖像信息。

基于上述研究的基礎(chǔ)上，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種用于智能泊車的圖像處理方法和系統(tǒng)，可以在駕駛員進(jìn)行泊車時(shí)，能夠?yàn)轳{駛員提供優(yōu)良的車輛四周環(huán)境信息，以輔助駕駛員安全準(zhǔn)確地將車輛停在停車位等位置。

為了使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更為明顯易懂，下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)施方式做詳細(xì)的說明。

在以下描述中闡述了具體細(xì)節(jié)以便于充分理解本發(fā)明。但是本發(fā)明能夠以多種不同于在此描述的其它方式來實(shí)施，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以在不違背本發(fā)明內(nèi)涵的情況下做類似推廣。因此本發(fā)明不受下面公開的具體實(shí)施方式的限制。

請(qǐng)參考圖1，圖1為本發(fā)明一種具體實(shí)施方式所提供的用于智能泊車的圖像處理方法流程圖。

本發(fā)明的一種具體實(shí)施方式提供了一種用于智能泊車的圖像處理方法，包括：

S11：采集目標(biāo)車輛四周的環(huán)境圖像。

即采集目標(biāo)車輛前后左右四個(gè)方向的環(huán)境圖像。

S12：對(duì)各環(huán)境圖像進(jìn)行俯視變換，得到對(duì)應(yīng)的俯視環(huán)境圖像。由于用戶是通過顯示屏觀看車輛四周的環(huán)境信息，因而為了方便用戶觀看，也為了方便后續(xù)的圖像融合，在本實(shí)施方式中，將獲得的環(huán)境圖像轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的俯視環(huán)境圖像。

S13：根據(jù)各俯視環(huán)境圖像，構(gòu)造兩兩俯視環(huán)境圖像的重合區(qū)域到閉圓盤上的連續(xù)映射。

在本發(fā)明的一種實(shí)施方式中，構(gòu)造兩兩俯視環(huán)境圖像的重合區(qū)域到閉圓盤上的連續(xù)映射，包括：

根據(jù)兩兩俯視環(huán)境圖像及對(duì)應(yīng)的重合區(qū)域，建立第一數(shù)學(xué)模型，其中，第一數(shù)學(xué)模型為h(x,y)＝a(x,y)*f₁(x,y)+b(x,y)*f₂(x,y)，a(x,y)+b(x,y)＝1，h(x,y)為兩兩俯視環(huán)境圖像融合后所得圖像的像素值，f₁(x,y)為第一俯視環(huán)境圖像的像素值，f₂(x,y)為第二俯視環(huán)境圖像的像素值，a(x,y)為權(quán)重函數(shù)；a(x,y)，z(x，y)為矩形ABCD區(qū)域關(guān)于像素的連續(xù)函數(shù)，后面的z(u，v)是閉圓盤上的連續(xù)函數(shù)。

構(gòu)造該重合區(qū)域到閉圓盤上的連續(xù)映射f→Δ，其中Δ為一個(gè)閉圓盤。

在本實(shí)施方式中，如圖2所示，圖2為本發(fā)明一種實(shí)施方式所提供的圖像融合的第一數(shù)學(xué)模型示意圖。在本實(shí)施方式中，以第一俯視環(huán)境圖像和第二俯視環(huán)境圖像均為矩形，且重合區(qū)域也為矩形為例進(jìn)行說明，其中，矩形ABCD即為兩個(gè)俯視環(huán)境圖像的重合區(qū)域。由圖2可以看出，圖像融合之后的縫隙可能出現(xiàn)在左右兩邊(AD和BC)或者上下兩邊(AB和CD)。通過現(xiàn)有技術(shù)的方法，在消除左右兩邊的縫隙后，再使用相同的方法消除上下兩邊的縫隙時(shí)，會(huì)導(dǎo)致權(quán)重函數(shù)a(x,y)在左右兩邊再次變得不連續(xù)，從而使得融合之后的圖像的左右兩邊的縫隙再次出現(xiàn)。發(fā)明人研究發(fā)現(xiàn)，縫隙出現(xiàn)的位置即為權(quán)重函數(shù)不連續(xù)的位置，也就是說，若權(quán)重函數(shù)a(x,y)的不連續(xù)點(diǎn)構(gòu)成一條直線，則該直線將會(huì)是一條縫隙。因此，要想消除縫隙就要構(gòu)造全圖像上的連續(xù)函數(shù)a(x,y)。由直接平均值法可知，要想權(quán)重函數(shù)a(x,y)在全圖像上連續(xù)，那么a(x,y)在邊界AD和AB的取值必須為1，在BC和CD上的取值必須為0，這將使得權(quán)重函數(shù)a(x,y)在B和D兩點(diǎn)必然是不連續(xù)的，但是只要不連續(xù)點(diǎn)不構(gòu)成一條直線那么從視覺上來說就看不出縫隙，因此，構(gòu)造在全圖像上除去B點(diǎn)和D點(diǎn)的連續(xù)函數(shù)就可以消除所有的縫隙。

其中，直接平均值法的計(jì)算公式為：

其中，f₁₂(x,y)為圖像融合后的像素值，f₁(x,y),f₂(x,y)為兩幅待融合的圖像，S₁₀為參考圖像中未與待匹配圖像重合的區(qū)域，S₂₀為待匹配圖像中未與參考圖像重合的區(qū)域，S為兩幅圖像的重合區(qū)域。

S14：根據(jù)連續(xù)映射，構(gòu)造閉圓盤上的連續(xù)函數(shù)。

在上述實(shí)施方式的基礎(chǔ)上，在本發(fā)明一種實(shí)施方式中，根據(jù)連續(xù)映射，構(gòu)造閉圓盤上的連續(xù)函數(shù)，包括：

分析判斷出權(quán)重函數(shù)在對(duì)應(yīng)的重合區(qū)域的兩個(gè)不連續(xù)點(diǎn)，定義為第一不連續(xù)點(diǎn)和第二不連續(xù)點(diǎn)；

以兩個(gè)不連續(xù)點(diǎn)的連線中點(diǎn)O為圓心作圓，其中，該圓的直徑大于該兩個(gè)不連續(xù)點(diǎn)之間的距離；

在重合區(qū)域內(nèi)取一非O的點(diǎn)P，連接點(diǎn)O和點(diǎn)P并延長(zhǎng)交該重合區(qū)域的邊界于點(diǎn)M，交該圓的邊界于點(diǎn)N；

在點(diǎn)O與點(diǎn)N的連線上取一點(diǎn)Q，且OP/OM＝OQ/ON；

定義f(P)＝Q，并設(shè)點(diǎn)P坐標(biāo)為(x,y)，點(diǎn)Q坐標(biāo)為(u,v)，構(gòu)造第一連續(xù)函數(shù)u＝u(x,y)和第二連續(xù)函數(shù)v＝v(x,y)；

建立u-v坐標(biāo)系，并以第一不連續(xù)點(diǎn)和第二不連續(xù)點(diǎn)所在直徑的兩個(gè)端點(diǎn)E、F作為閉圓盤與u軸的兩個(gè)交點(diǎn)；

在閉圓盤內(nèi)取任一點(diǎn)G作u軸的垂線并交閉圓盤的邊界于點(diǎn)H和點(diǎn)K，點(diǎn)H為垂線與閉圓盤的下半圓的交點(diǎn)；

定義閉圓盤上的連續(xù)函數(shù)z(u,v)＝GH/HK，且z在閉圓盤的上半圓的取值為1，在閉圓盤的下半圓的取值為0；

解析閉圓盤上的連續(xù)函數(shù)為

在本實(shí)施方式中，仍舊以重合區(qū)域?yàn)榫匦螢槔M(jìn)行說明。構(gòu)造ABCD圍成的矩形區(qū)域到閉圓盤上的連續(xù)映射f:ABCD→Δ。在本實(shí)施方式中，第一不連續(xù)點(diǎn)為點(diǎn)B，第二不連續(xù)點(diǎn)為點(diǎn)D。連接BD，取BD的中點(diǎn)O為圓心，并以r為半徑作圓。其中，f的定義方法為：如圖2所示，取矩形ABCD區(qū)域內(nèi)的一個(gè)非O點(diǎn)P，連接OP并交矩形ABCD的邊界于M，腳圓O的邊界于N，在ON上取一點(diǎn)Q，使得OP/OM＝OQ/ON，并定義f(P)＝Q，易驗(yàn)證該f是連續(xù)的，設(shè)點(diǎn)P坐標(biāo)為(x,y)，點(diǎn)Q坐標(biāo)為(u,v)，構(gòu)造第一連續(xù)函數(shù)u＝u(x,y)和第二連續(xù)函數(shù)v＝v(x,y)。

如圖2所示，點(diǎn)E和點(diǎn)F為過點(diǎn)B和點(diǎn)D的直徑與圓O的邊界的兩個(gè)交點(diǎn)。如圖3所示，圖3為本發(fā)明一種實(shí)施方式所提供的閉圓盤上的連續(xù)函數(shù)示意圖。點(diǎn)E和點(diǎn)F通過映射f分別對(duì)應(yīng)到了矩形的點(diǎn)D和點(diǎn)B。由上述實(shí)施方式可知，只有構(gòu)造全圖像上除去點(diǎn)B和點(diǎn)D上的連續(xù)函數(shù)就可以消除縫隙，因此，在本實(shí)施方式中所構(gòu)造的閉圓盤上的連續(xù)函數(shù)的定義域不包括點(diǎn)E和點(diǎn)F。對(duì)圓內(nèi)任一點(diǎn)G(u，v)，作關(guān)于u軸的垂線并分別交閉圓盤的上半圓和下半圓于點(diǎn)K和點(diǎn)H，定義函數(shù)z(u,v)＝GH/HK，易知z(u,v)是關(guān)于u和v的連續(xù)函數(shù)，且對(duì)應(yīng)上述實(shí)施方式，函數(shù)z在上半圓的取值為1，在下半圓的取值為0，易得該函數(shù)的表達(dá)式為：因此，可以得知重合區(qū)域ABCD(除去點(diǎn)B和點(diǎn)D)邊界以及內(nèi)部的連續(xù)函數(shù)為

需要說明的是，本實(shí)施方式只是以重合區(qū)域?yàn)榫匦螢槔M(jìn)行說明，當(dāng)重合區(qū)域?yàn)槠渌螤顣r(shí)，或者具有多個(gè)不連續(xù)點(diǎn)時(shí)，只有至少兩個(gè)不連續(xù)點(diǎn)在一條直線上時(shí)才會(huì)產(chǎn)生縫隙，因此，只需找出同一直線上的位于兩邊的不連續(xù)點(diǎn)，按照上述的方法進(jìn)行映射和尋找合適的連續(xù)函數(shù)，即可排除掉不連續(xù)的點(diǎn)，在后續(xù)圖像融合時(shí)，均可以消除掉所有的縫隙。

S15：根據(jù)對(duì)應(yīng)的連續(xù)函數(shù)，對(duì)各俯視環(huán)境圖像進(jìn)行融合。

在本實(shí)施方式中，將目標(biāo)車輛四周的環(huán)境圖像轉(zhuǎn)換為俯視環(huán)境圖像，并根據(jù)兩兩俯視環(huán)境圖像構(gòu)造對(duì)應(yīng)重合區(qū)域的連續(xù)函數(shù)，即構(gòu)造了在全圖像上除去不連續(xù)點(diǎn)的連續(xù)函數(shù)，可以同時(shí)消除兩兩俯視環(huán)境圖像重合區(qū)域的水平方向和垂直方向的縫隙，實(shí)現(xiàn)了平滑過渡，使得圖像的融合達(dá)到更優(yōu)的效果，在駕駛員進(jìn)行泊車時(shí)，能夠?yàn)轳{駛員提供優(yōu)良的車輛四周環(huán)境信息，輔助駕駛員安全準(zhǔn)確地將車輛停在停車位等位置。

在本發(fā)明的一種實(shí)施方式中，在對(duì)各環(huán)境圖像進(jìn)行俯視變換之前，還包括：獲取目標(biāo)車輛的位置信息；根據(jù)目標(biāo)車輛的位置信息對(duì)各環(huán)境圖像進(jìn)行圖像幾何校正。

進(jìn)一步地，在根據(jù)各俯視環(huán)境圖像，構(gòu)造兩兩俯視環(huán)境圖像的重合區(qū)域到閉圓盤上的連續(xù)映射之前，還包括：

通過SIFT圖像拼接算法對(duì)各俯視環(huán)境圖像進(jìn)行圖像配準(zhǔn)。

在本實(shí)施方式中，無論是對(duì)圖像進(jìn)行圖像幾何校正還是對(duì)圖像進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，其目的均在于提高圖像融合時(shí)的準(zhǔn)確性。對(duì)圖像進(jìn)行校正才能將目標(biāo)車輛和所采集的環(huán)境圖像的位置關(guān)系進(jìn)行精確地配對(duì)，而對(duì)圖像進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，尤其是采用SIFT圖像拼接算法對(duì)各俯視環(huán)境圖像進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，可以精確地確定各環(huán)境圖像在融合前的排列位置，方便各圖像按照最佳的相對(duì)位置來進(jìn)行圖像融合。

請(qǐng)參考圖4，圖4為本發(fā)明一種實(shí)施方式所提供的用于智能泊車的圖像處理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。

相應(yīng)地，本發(fā)明一種實(shí)施方式還提供了一種用于智能泊車的圖像處理系統(tǒng)，包括：

分別設(shè)置在目標(biāo)車輛前后左右，用于采集目標(biāo)車輛四周的環(huán)境圖像的四個(gè)圖像采集裝置1，優(yōu)選地，圖像采集裝置為安裝在目標(biāo)車輛上的攝像頭；

與各圖像采集裝置1連接，將各圖像采集裝置1所采集的環(huán)境圖像進(jìn)行俯視變換的圖像變換模塊2；

與圖像變換模塊2連接，根據(jù)所有經(jīng)過俯視變換得到的俯視環(huán)境圖像，構(gòu)造兩兩俯視環(huán)境圖像的重合區(qū)域到閉圓盤上的連續(xù)映射的圖像映射處理模塊3；

與圖像映射處理模塊3連接，構(gòu)造閉圓盤上的連續(xù)函數(shù)的函數(shù)構(gòu)造模塊4；

根據(jù)函數(shù)構(gòu)造模塊4的連續(xù)函數(shù)對(duì)各俯視環(huán)境圖像進(jìn)行融合的圖像融合處理模塊5。

進(jìn)一步地，該系統(tǒng)還包括：

獲取目標(biāo)車輛的位置信息，并對(duì)各環(huán)境圖像進(jìn)行圖像幾何校正的圖像幾何校正模塊。

與圖像映射處理模塊連接，根據(jù)SIFT圖像拼接算法對(duì)各俯視環(huán)境圖像進(jìn)行圖像配準(zhǔn)的圖像配準(zhǔn)模塊。

在上述任一實(shí)施方式的基礎(chǔ)上，圖像映射處理模塊包括：根據(jù)兩兩俯視環(huán)境圖像及對(duì)應(yīng)的重合區(qū)域，建立第一數(shù)學(xué)模型的第一建模單元，其中，第一數(shù)學(xué)模型為h(x,y)＝a(x,y)*f₁(x,y)+b(x,y)*f₂(x,y)，a(x,y)+b(x,y)＝1，h(x,y)為兩兩俯視環(huán)境圖像融合后所得圖像的像素值，f₁(x,y)為第一俯視環(huán)境圖像的像素值，f₂(x,y)為第二俯視環(huán)境圖像的像素值，a(x,y)為權(quán)重函數(shù)；構(gòu)造該重合區(qū)域到閉圓盤上的連續(xù)映射f→Δ的映射構(gòu)造單元，其中Δ為一個(gè)閉圓盤。

函數(shù)構(gòu)造模塊包括：用于分析判斷出權(quán)重函數(shù)在對(duì)應(yīng)的重合區(qū)域的兩個(gè)不連續(xù)點(diǎn)，并定義為第一不連續(xù)點(diǎn)和第二不連續(xù)點(diǎn)的不連續(xù)點(diǎn)獲取單元；用于以兩個(gè)不連續(xù)點(diǎn)的連線中點(diǎn)O為圓心作圓，其中，該圓的直徑大于該兩個(gè)不連續(xù)點(diǎn)之間的距離，并在重合區(qū)域內(nèi)取一非O的點(diǎn)P，連接點(diǎn)O和點(diǎn)P并延長(zhǎng)交該重合區(qū)域的邊界于點(diǎn)M，交該圓的邊界于點(diǎn)N，在點(diǎn)O與點(diǎn)N的連線上取一點(diǎn)Q，且OP/OM＝OQ/ON，定義f(P)＝Q，并設(shè)點(diǎn)P坐標(biāo)為(x,y)，點(diǎn)Q坐標(biāo)為(u,v)，構(gòu)造第一連續(xù)函數(shù)u＝u(x,y)和第二連續(xù)函數(shù)v＝v(x,y)的第二數(shù)學(xué)模型單元；用于建立u-v坐標(biāo)系，并以第一不連續(xù)點(diǎn)和第二不連續(xù)點(diǎn)所在直徑的兩個(gè)端點(diǎn)E、F作為閉圓盤與u軸的兩個(gè)交點(diǎn)，在閉圓盤內(nèi)取任一點(diǎn)G作u軸的垂線并交閉圓盤的邊界于點(diǎn)H和點(diǎn)K，點(diǎn)H為垂線與閉圓盤的下半圓的交點(diǎn)，定義閉圓盤上的連續(xù)函數(shù)z(u,v)＝GH/HK，且z在閉圓盤的上半圓的取值為1，在閉圓盤的下半圓的取值為0，解析閉圓盤上的連續(xù)函數(shù)為的閉圓盤連續(xù)函數(shù)生成單元。

本實(shí)施方式所提供的用于智能泊車的圖像處理系統(tǒng)，無論是對(duì)圖像進(jìn)行圖像幾何校正還是對(duì)圖像進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，其目的均在于提高圖像融合時(shí)的準(zhǔn)確性。對(duì)圖像進(jìn)行校正才能將目標(biāo)車輛和所采集的環(huán)境圖像的位置關(guān)系進(jìn)行精確地配對(duì)，而對(duì)圖像進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，尤其是采用SIFT圖像拼接算法對(duì)各俯視環(huán)境圖像進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，可以精確地確定各環(huán)境圖像在融合前的排列位置，方便各圖像按照最佳的相對(duì)位置來進(jìn)行圖像融合。

該系統(tǒng)的技術(shù)方案將目標(biāo)車輛四周的環(huán)境圖像轉(zhuǎn)換為俯視環(huán)境圖像，并根據(jù)兩兩俯視環(huán)境圖像構(gòu)造對(duì)應(yīng)重合區(qū)域的連續(xù)函數(shù)，即構(gòu)造了在全圖像上除去不連續(xù)點(diǎn)的連續(xù)函數(shù)，可以同時(shí)消除兩兩俯視環(huán)境圖像重合區(qū)域的水平方向和垂直方向的縫隙，實(shí)現(xiàn)了平滑過渡，使得圖像的融合達(dá)到更優(yōu)的效果，在駕駛員進(jìn)行泊車時(shí)，能夠?yàn)轳{駛員提供優(yōu)良的車輛四周環(huán)境信息，輔助駕駛員安全準(zhǔn)確地將車輛停在停車位等位置。

以上對(duì)本發(fā)明所提供一種用于智能泊車的圖像處理方法和系統(tǒng)進(jìn)行了詳細(xì)介紹。本文中應(yīng)用了具體個(gè)例對(duì)本發(fā)明的原理及實(shí)施方式進(jìn)行了闡述，以上實(shí)施例的說明只是用于幫助理解本發(fā)明及其核心思想。應(yīng)當(dāng)指出，對(duì)于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以對(duì)本發(fā)明進(jìn)行若干改進(jìn)和修飾，這些改進(jìn)和修飾也落入本發(fā)明權(quán)利要求的保護(hù)范圍內(nèi)。