本发明涉及图像处理关于，特别涉及一种局部图像映射方法以及车用摄像头。
背景技术：
局部图像映射技术是一种调整区域对比的图像处理技术，经过处理的图像对于视觉上或图像辩视上都有较好的表现，但目前的局部图像映射算法并没有特别用于极度明亮或黑暗的处理。通常在调节后会使对比度丢失，或者动态范围损失。从惹人导致曝光控制不加的图像问题。
无法满足在车载摄像头的图像处理领域，特别是基于图像处理的adas系统，对曝光控制以及细节还原要求较高的场景。
技术实现要素：
本发明为了解决上述技术问题，提供一种局部图像映射方法。
一种局部图像映射方法，包括如下步骤：
s1、获取源图像，对图像进行滤波处理，得到模糊参考图像；
s2、根据模糊参考图像色差以及局部核大小对原图像进行分割，获得局部图像；
s3、构建补偿参量对局部图像像素的亮度进行动态补偿，获得输入像素值；
s4、根据当前输入像素值与模糊参考图像对应像素值的关系，通过构建映射函数对当前像素进行映射，获得输出参数；
s5、利用输出参数对所述输入像素值进行调整，完成局部映射；
其中，映射函数为数阶多项式。
进一步的，动态补偿后的当前像素值与模糊参考图像对应像素值的关系如下：
其中，xi为补偿后当前像素值，xr为模糊参考图像上对应像素值，r为代入所述映射函数比例变量。
进一步的，所述映射函数为：
其中，a、b、c以及d为函数常参，根据不同的应用场景进行一定地调节，从而修改明度映射拐点以及暗度映射拐点。
进一步的，所述步骤s5的具体调整方法如下：
其中，r为当前图像的亮度值宽度，y为映射后输出的像素值。
进一步的，所述步骤s3中的亮度动态补偿方法如下：
s31、计算当前区域的模糊参考图像对应平均亮度值；
s32、根据所述平均亮度值确定动态补偿量；
s33、利用所述动态补偿量将当前区域的每个像素值进行动态补偿，获得输入像素值。
其中所述亮度平均值与所述动态补偿量呈反相关。
进一步的，所述动态补偿量为常数或函数。
进一步的，所述步骤s33中，产生输入像素值之前还包括如下亮度修正：
其中，r为当前图像的亮度值宽度，l为亮度值。
进一步的，所述步骤s1中，对图像进行滤波处理之前还包括对源图像尺寸调整的步骤。
进一步的，所述步骤s1中，对获得模糊参考图像后还包括对模糊参考图像的尺寸调整的步骤，是所述模糊参考图像的尺寸与源图像尺寸相等。
基于上述的局部图像映射方法，本发明还提供一种车用摄像头，包括处理单元，所述处理单元具有上述局部图像映射方法的处理功能。
本发明的局部图像映射方法，图像在曝光控制不佳的图像问题，保证了图像在极端情况下的细节不丢失图像细节，同时本发明调整的图像对于视觉辩识(如adas系统)有更好的效果，并可用于特殊场景，并且针对不同的场景可以不同的系数来做调整。
附图说明
图1为本发明实施例1中的预处理步骤流程图。
图2为本发明实施例1中的局部图像映射流程图。
图3为本发明实施例2中的亮度动态补偿流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的较佳实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征更易被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围作出更为清楚的界定。
实施例1：
本实施例提供一种局部图像映射方法，该方法可以用于多种不同的图像采集领域，特别适合于利用与汽车用摄像头图像处理中。对所采集到的图像信号进行局部化调整。其获取源图像后将源图像拷贝成两份，一份用于预处理产生参考图像，另一份则用于局部调节，其中做局部调节的图像调节参数来源于参考图像。
如图1所示，其中作为预处理步骤，包括如下：
s1、首先，通过isp单元获取源图像，源图像的图像格式可以但不仅限于包括yuv、l*a*b*、rgb等，可以理解的，根据不同的源图像格式，可以挑选适合的滤波方式对图像进行滤波处理，
优选的，为了提高处理效率以及精度，在进行模糊处理前，可以对源图像进行尺寸调整，使其更适合与模糊处理的步骤。
s2、另外，还需要对源图像进行分割，形成多个局部区域，用于后续处理，本实施例中，分割可以根据模糊参考图像色差以及局部核大小对原图像进行分割，获得局部图像。分割的方法可以通过卷积神经网络等方式进行，每个区域均有较相似的亮度值等。
通过上述的预处理，可以获得模糊参考图像以及局部分割信息，模糊参考图像会用于后续处理过程中待处理区域的亮度平均值。局部分割信息则用于确定后续需要处理的局部图像。值得说明的是，当进行滤波操作前对图像的尺寸进行改变时，获得的模糊参考图像尺寸将于源图像产生区别，因此在输出模糊参考图像前还需要对其尺寸进行再次调整，使其与源图像的尺寸相等。本实施例中的尺寸可以指的是图像像素数量以及像素密度等。从而使源图像的每个像素点均会对应模糊参考图像的一个像素点。
完成预处理后，则开始局部调节步骤，如图2所示：
s3、由于获得的源图像亮度是不确定的，为了更好地保留细节，需要构建补偿参量对局部图像像素的亮度进行动态补偿，根据其原本亮度来进行适当的调整，为区分细节提供更大的调整空间，最终获得输入像素值。可以理解的，该像素值指的是局部图像中的所有像素值，为了方便后文的描述，对其中的每个像素值用xi表示。
s4、首选确定局部图像中当前所处理的像素值与模糊参考图像对应像素值的关系，本实施例中，两者的关系可以通过如下公式进行联系：
其中，xi为补偿后当前像素值，xr为模糊参考图像上对应像素值，r为代入所述映射函数比例变量。
在确定了两者的关系后，通过构建映射函数对当前像素进行映射，映射函数为数阶多项式，具体为3阶多项式：
其中，a、b、c以及d为函数常参，根据不同的应用场景进行一定地调节，从而修改明度映射拐点以及暗度映射拐点。其中可以通过多次试验设定多个函数常参，使映射函数在各种亮度条件下均有一个最优的函数常参对应。从而形成一个参数库，在映射时根据需要进行调取。
需要说明的是，在映射过程中，会对映射函数本身的参数进行调整，使
s5、利用输出参数对所述输入像素值进行调整，完成局部映射；具体调整方法采用如下的公式：
其中，r为当前图像的亮度值宽度，y为映射后输出的像素值。将需要调节的局部图像中所有的像素值进行上述的运算映射后，即完成整体图像的调节。
需要说明的是，r的取值基于当前图像的位宽，当色彩位宽为8bit时，r取值256。如此类推，可以得到当色彩位宽为12bit甚至更高位宽的取值，本实施例将不再赘述。
基于上述的局部图像映射方法，本发明还提供一种车用摄像头，包括处理单元，所述处理单元具有上述局部图像映射方法的处理功能。
实施例2：
本实施在实施例1的基础上进一步的优化，如图3所示，本实施例中的，步骤s3中的亮度动态补偿方法如下：
s31、计算当前区域的模糊参考图像对应平均亮度值；
s32、根据平均亮度值确定动态补偿量，该动态补偿量可以为常数或函数，用于调整不同场景下所需补正的亮度设定。如夜晚、白天或浓雾、雪景等其他特殊场景。亮度平均值与所述动态补偿量呈反相关。当亮度较大时，可以不需要进行补偿，而当亮度较低时则进行适当的补偿。为方便描述，用
s33、利用动态补偿量将当前区域的每个像素值进行动态补偿，可以用下述公式表示：
s34、为了防止出现数据溢出等情况，产生输入像素值之前还包括如下亮度修正：
其中，r为当前图像的亮度值宽度，l为亮度值。
最优根据不同格式的图像信息，将补偿后的亮度值结合到像素值中，得到输入像素值，供后续映射运算。
上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。