一种基于图像配准的智能车辆驾驶系统的制作方法

本发明涉及汽车电子技术领域，具体涉及一种基于图像配准的智能车辆驾驶系统。

背景技术：

随着社会的发展，交通安全问题越来越凸显，传统的汽车安全理念也在逐渐发生变化，传统的安全理念很被动比如安全带、安全气囊、保险杠等多是些被动的方法并不能有效解决交通事故的发生，随着科技的进步，汽车的安全被细化，主动安全的概念慢慢的行成并不断的完善。

birdview(360度环视系统)，这一系统安装在仪表台上的显示屏显示了车辆四周的俯视情况，可以彻底消灭车辆的盲点。尤其是在停车时会给出很大帮助。通过安装在车身前后左右的摄像头对周围路面情况进行拍摄，然后利用图像处理技术将其合成为一个完整的画面在显示屏上。

在图像处理技术中，非刚性配准方法中demons算法是一个主流算法，由于计算复杂度低，性能较好，经常用来配准由呼吸作用引起的形变。demons方法是由thirion在1998年受maxwell的热动力学原理启发提出的一种可形变的图像配准方法。该demons方法使用两幅的灰度和梯度作为外力来驱动配准的进行，并且求解过程采用迭代方式。首先选取图像所有像素或者体素作为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，所以需要对求得的位移域使用高斯核函数进行平滑处理来达到全局配准的目的，最后使用三线性插值方法变换目标图像，这四个过程反复迭代直到达到迭代次数或者迭代条件终止。

技术实现要素：

针对上述问题，本发明提供一种基于图像配准的智能车辆驾驶系统。

本发明的目的采用以下技术方案来实现：

提供了一种基于图像配准的智能车辆驾驶系统，包括摄像系统、与摄像系统连接的图像处理系统、与图像处理系统连接的显示屏；所述摄像系统用于获取车辆四周的图像；所述图像处理系统用于对获取的车辆四周的图像进行图像配准、图像融合处理，形成无缝拼接图像，并通过显示屏实现汽车360度无缝全景显示。

本发明的有益效果为：实现汽车360度无缝全景显示，能使驾驶员直观、全面了解车身周边情况，提高汽车驾驶的安全性。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1本发明的结构连接框图；

图2是本发明图像处理系统的结构连接框图。

附图标记：

摄像系统1、图像处理系统2、显示屏3、图像配准模块10、鸟瞰变换模块20、图像融合模块30。

具体实施方式

结合以下实施例对本发明作进一步描述。

参见图1，本实施例提供了一种基于图像配准的智能车辆驾驶系统，该系统包括摄像系统1、与摄像系统1连接的图像处理系统2、与图像处理系统2连接的显示屏3；所述摄像系统1用于获取车辆四周的图像；所述图像处理系统2用于对获取的车辆四周的图像进行图像配准、图像融合处理，形成无缝拼接图像，并通过显示屏3实现汽车360度无缝全景显示。

优选地，所述摄像系统1包括多个安装于车辆四周的广角摄像头。

优选地，所述广角摄像头为180°广角摄像头。

本发明上述实施例，实现汽车360度无缝全景显示，能使驾驶员直观、全面了解车身周边情况，提高汽车驾驶的安全性。

优选地，如图2所示，所述图像处理系统2包括图像配准模块10、鸟瞰变换模块20、图像融合模块30；所述图像配准模块10用于多副车辆四周的图像进行图像配准；所述鸟瞰变换模块20用于将不同视点的图像变换至同一视点；所述图像融合模块30用于采用对感兴趣区域加权融合的方法，消除有缝拼接、光照影响、鬼影、模糊的影响，实现图像高清无缝拼接。

优选地，所述图像配准模块10包括相连接的图像过滤单元和图像配准单元；所述图像过滤单元用于对车辆四周的图像按照过滤函数进行过滤，将过滤后的图像作为后续处理的目标图像，定义过滤函数为：

式中，z为过滤后的目标图像集，ρi为多张车辆四周的图像中第i张图像的平均灰度值，为多张车辆四周的图像的平均灰度值，m为采集的车辆四周的图像的数量，vi为多张车辆四周的图像中第i张图像的边缘锐度，v为根据实际情况设定的边缘锐度阈值，当vi-v≥0时，f(vi-v)＝1，vi-v<0时，f(vi-v)＝0，当时，当时，

本优选实施例，对由摄像系统1得到车辆四周的图像，按照过滤函数进行过滤，将过滤后的图像作为后续处理的目标图像，能够大大节约系统存储空间，减少图像后续处理的计算量，提高系统的运行效率。

优选地，所述图像配准单元用于对目标图像进行图像配准，具体包括：

(1)在过滤后的目标图像中选取一副作为参考图像p0，其他作为待配准图像，分别计算参考图像p0和一待配准图像p的熵图像的arimoto熵sp，定义arimoto熵的计算公式为：

式中，sp(x,y)表示图像p(x,y)的熵图像的arimoto熵，β为设定的调节参数，c(i,j)为以像素点(x,y)为中心、尺寸为n×n的图像块，其中n为奇数，h[c(i,j)]表示图像块c(i,j)的灰度级，θk是第k个灰度级出现的频数，σ为图像块c(i,j)的总像素；

(2)基于微分同胚demons算法，将图像的配准看作一个气体扩散过程，给定迭代的位移场的初始值d0，通过以下迭代公式更新位移场：

式中，gδ为高斯滤波器，δ表示高斯滤波器核函数的均方差，*表示卷积操作，dk表示第k步迭代时的位移场，dk-1表示第k-1步迭代时的位移场，hp表示待配准图像p的灰度值，表示参考图像的灰度值，表示参考图像的梯度；

(3)不断迭代更新位移场，若满足微分同胚demons算法的目标函数的停止条件，跳出循环得到最终位移场d，否则继续更新位移场，直至达到最大迭代次数；

(4)将最终位移场d作为待配准图像间的最优变换，完成参考图像p0和待配准图像的配准。

本优选实施例采用熵图像来表示参考图像和待配准图像的结构信息，然后基于微分同胚demons算法对熵图像进行配准，利用非灰度信息来计算参考图像和待配准图像之间的相似度，降低了图像间灰度差异对配准结果造成的影响，提高了图像配准的精度，从而能够得到更高精度的无缝拼接图像，实现高精度的汽车360度无缝全景显示。

优选地，为实现更优化的图像配准效果，对微分同胚demons算法的目标函数进行优化，在目标函数中引入正则化项和梯度分布距离项，定义优化后的目标函数为：

定义目标函数的停止条件为：

式中，为引入的正则化项，为引入的梯度分布距离项，q1、q2为权重因子，ξ(dk)为位移场dk的雅克比行列式，ω表示参考图像与待配准图像之间重叠部分的像素个数，表示采用位移场dk对待配准图像的熵图像进行形变；α为图像梯度中的样本点，表示待配准图像p的梯度分布，表示参考图像的梯度分布。

本优选实施例对微分同胚demons算法的目标函数进行优化，在目标函数中引入正则化项和梯度分布距离项，然后采用优化后的微分同胚demons算法的目标函数求取最优解，考虑了像素间的空间信息以及配准中的不光滑问题，相对于传统的微分同胚demons算法，能够获得更高的配准精度，从而能够使汽车360度的无缝全景显示更加清晰、精准，极大地保障了车辆驾驶的安全性。

最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。