防雾霾干扰的行车记录仪的制作方法

本发明涉及智能交通领域，具体涉及一种防雾霾干扰的行车记录仪。

背景技术：

随着城市的快速发展，城市中环境状况变得愈加恶劣，pm2.5严重污染我国许多城市的空气，防治雾霾成为了许多城市的环境部门首先要解决的难题。雾霾不仅给人体健康带来了影响，也给户外视频图像的采集带来了挑战，大气中的微小颗粒使得视频采集设备所处的环境的复杂性大大增加，大气杂质和雾霾造成了降质图像的产生，为图像的准确检测和识别带来了困难，急需一种新的图像处理方法，将雾霾环境中采集的图像进行处理还原。

技术实现要素：

针对上述问题，本发明旨在提供一种防雾霾干扰的行车记录仪。

本发明的目的采用以下技术方案来实现：

一种防雾霾干扰的行车记录仪，包括摄像头、图像处理器、存储器和显示器，所述摄像头用于采集车辆前面的雾霾环境图像；所述图像处理器用于对雾霾环境图像进行增强处理，得到高质量的环境图像；所述显示器用于对高质量的环境图像进行显示。

本发明的有益效果为：本发明通过对行车记录仪中的摄像头采集得到的雾霾环境图像进行算法增强处理，使得处理后的图像能够克服雾霾环境的干扰，清晰记录车辆前面的路况信息并输出高质量的环境图像，为在雾霾环境中行车的车主提高极大的方便。

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是本发明的框架结构图；

图2是本发明的图像处理器的框架结构图。

附图标记：

摄像头1、图像处理器2、存储器3、显示器4、图像局部增强模块201、图像全局增强模块202和图像细节增强模块203。

具体实施方式

结合以下应用场景对本发明作进一步描述。

参见图1，本实施例的一种防雾霾干扰的行车记录仪，包括摄像头1、图像处理器2、存储器3和显示器4，所述摄像头1与所述图像处理器2有线网络连接，用于采集车辆前面的雾霾环境图像；所述图像处理器2用于对雾霾环境图像进行增强处理，得到高质量的环境图像；所述显示器4用于对高质量的环境图像进行显示。

优选地，所述摄像头采用镜头为5层全玻璃广角镜头。

优选地，所述存储器为可扩展存储器，用于对经过所述图像处理器处理后得到的高质量的环境图像进行记录，所述可拓展存储器为microsd存储卡或移动硬盘。

本发明上述实施例，通过对行车记录仪中的摄像头采集得到的雾霾环境图像进行算法增强处理，使得处理后的图像能够克服雾霾环境的干扰，清晰记录车辆前面的路况信息并输出高质量的环境图像，为在雾霾环境中行车的车主提高极大的方便。

优选地，如图2所示，所述图像处理器包括图像局部增强模块、图像全局增强模块和图像细节增强模块；

所述图像局部增强模块用于将所述摄像头采集得到的车辆前面的雾霾环境图像每个像素点与其临近的像素点的亮度值进行加权平均来消除照度变化，并采用非线性s形传输函数与对数函数结合来实现雾霾环境图像压缩，提高雾霾环境图像局部对比度，恢复雾霾环境图像局部色彩，具体为：

式中，sa(m,n)表示坐标位置(m,n)第a个颜色谱段的亮度值，μh为第h个尺度尺度对应的权重值，且权重值满足归一化条件h为尺度个数，设定为3，表示坐标位置(m,n)第a个颜色谱段第h个尺度的亮度值，tansig(t)为非线性s形传输函数，t为非线性s形传输函数的变量，pa(m,n)为坐标位置(m,n)第a个颜色谱段的雾霾环境图像的像素值，*表示卷积运算，g(m,n)为环绕函数，m和n分别表示雾霾环境图像横坐标值和纵坐标值。

本发明上述实施例，采用非线性s形传输函数与对数函数结合的方式取代传统的单纯用对数函数来对车辆行进过程中摄像头采集得到的雾霾环境图像进行压缩，能够大大提高对雾霾环境图像在动态范围内的压缩能力，提高图像处理器对动态雾霾环境图像压缩的效率，保证被压缩后动态雾霾环境图像的良好质量，同时避免了雾霾环境图像的局部颜色失真，使显示器显示的图像更加接近真实场景图像。

优选地，所述图像全局增强模块用于对完成了局部增强后的雾霾环境图像的灰度级进行直方图构造，并筛选出直方图中的最大灰度级和直方图中不为0的灰度级总数，然后采用灰度级变换函数对雾霾环境图像的灰度级进行变换处理，增强雾霾环境图像的全局对比度，保证雾霾环境图像信息的完整度，具体为：

e(1)＝1

式中，e(a)为第a个颜色谱段的灰度级，fa为第a个颜色谱段出现的概率；

式中，c(a)为灰度级变换函数，int(·)为取整函数，j′为雾霾环境图像灰度级的直方图中最大灰度级，j为雾霾环境图像灰度级的直方图中不为0的灰度级总数。

本发明上述实施例，通过构造直方图和灰度级变换的方法来对雾霾环境图像进行整体增强，有利于拉伸雾霾环境图像的对比度，同时避免雾霾环境图像细节被平滑化，保证了雾霾环境图像的灰度分辨率不会下降，有利于原有雾霾环境图像中的细节能够很好地凸显出来，更加真实精确记录车辆在前行过程中车辆前方的路况。

优选地，所述图像细节增强模块根据雾霾环境图像亮度的变化快慢或细节的丰富程度，将一幅图像分成细节区域、高对比度边缘区域和平滑区域，为实现较大地增益雾霾环境图像细节区域，较小地增益高对比度区域和平滑区域的边缘，采用自定义空间变化增益函数对雾霾环境图像细节进行处理，采用的自定义空间变化增益函数为：

式中，ba为第a个颜色谱段的空间变化增益函数，为坐标位置(m,n)第a个颜色谱段的亮度归一化后的值，由表征图像边缘对比度的大小，sa(m,n)表示坐标位置(m,n)第a个颜色谱段的亮度值，m和n分别表示雾霾环境图像横坐标值和纵坐标值。

本发明上述实施例，采用的自定义空间变化增益函数对雾霾环境图像的进行细节增强处理，有利于避免过度增强雾霾环境图像的高对比度边缘区域和平滑区域而导致图像细节模糊，同时避免了对噪声的放大，有利于对噪声的抑制，使得雾霾环境图像的细节得到更好的还原，大大减弱雾霾环境给摄像头采集车辆前方图像时的模糊效果，有利于图像的清晰显示。

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。