被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
[0063]针对夜间交通信号灯过曝的情况，目前，各大主流设备商往往通过可控光圈技术来改善夜间交通信号灯的图像表现，比如:通过缩小光圈以减小入射光的角度以及进光量，优化镜头景深等。然而，在这样的实现方式中，虽然能够改善交通信号灯的图像表现，但是会引起图像整体亮度的明显降低，严重影响对来往机动车抓拍的图像效果、过车捕获率以及后续车牌识别、车型识别等智能识别的准确度。
[0064]有鉴于此，本申请提供一种视频监控图像的处理方案，以解决夜间交通信号灯轮廓不清晰的问题。
[0065]图1是本申请一示例性实施例示出的一种视频监控图像的处理方法的流程图。
[0066]请参考图1，所述视频监控图像的处理方法可以包括以下步骤:
[0067]步骤101，确定基准监控图像中交通信号灯的区域信息。
[0068]在本实施例中，所述基准监控图像为能够清晰分辨交通信号灯轮廓的监控图像，比如:所述基准监控图像可以为监控摄像机在白天拍摄到的监控图像，在本实施例中，对于监控摄像机而言，通常包括有两种工作模式，一种为日间模式，另一种为夜间模式，所述基准监控图像通常由监控摄像机基于所述日间模式拍摄得到。
[0069]在本实施例中，所述交通信号灯的区域信息通常包括有组成所述交通信号灯的所有像素点的位置坐标。
[0070]步骤102，根据所述区域信息去除原始监控图像中的交通信号灯，得到中间监控图像。
[0071]在本实施例中，所述原始监控图像为无法分辨交通信号灯轮廓的监控图像，比如:所述原始监控图像可以由监控摄像机基于所述夜间模式在夜晚拍摄得到。
[0072]在本实施例中，可以先根据所述区域信息在所述原始监控图像中确定匹配所述区域信息的像素点，然后将所述像素点的RGB信息修改为预设的RGB信息，其中，所述预设的RGB信息可以为白色的RGB信息，以实现去除交通信号灯的效果。为便于描述，可以将去除所述交通信号灯的原始监控图像称为中间监控图像。
[0073]步骤103，优化所述中间监控图像中原交通信号灯外围的光晕，得到目标监控图像。
[0074]基于前述步骤102，在得到所述中间监控图像后，为消除交通信号灯过曝引起的衍生泛白像素以及原交通信号灯的边缘色环，可以对所述中间监控图像中原交通信号灯外围的光晕进行优化，以使得到的目标监控图像满足人眼感官的观看体验。
[0075]由以上描述可以看出，本申请可以根据基准监控图像中交通信号灯的区域信息去除原始监控图像中的交通信号灯，得到中间监控图像，然后通过优化所述中间监控图像中原交通信号灯外围的光晕，以得到轮廓清晰的交通信号灯，从而解决夜间监控图像中交通信号灯轮廓无法分辨的问题，以便用户能够清晰地分辨交通信号灯的指示方向，提高后续对违章行为识别的效率和识别准确度。
[0076]可选的，在本申请一个例子中，请参考图2，确定基准监控图像中交通信号灯的区域信息可以包括以下步骤:
[0077]步骤201，获取预设时间段内的多张连续的基准监控图像。
[0078]在本实施例中，可以获取所述预设时间段内连续的每帧基准监控图像，以得到所述多张连续的基准监控图像，其中，所述预设的时间段通常大于交通信号灯颜色切换的间隔，具体可以由开发人员进行设置，比如:3分钟、5分钟等，本申请对此不作特殊限制。
[0079]步骤202，获取所述多张连续的基准监控图像中位置坐标相同的多个像素点。
[0080]基于前述步骤201，在获取到所述多张连续的基准监控图像后，针对所述多张连续的基准监控图像，可以依次在每张基准监控图像中获取同一位置坐标的像素点，以得到所述位置坐标相同的多个像素点，直到遍历所述基准监控图像中的所有像素点。
[0081]举例来说，假设前述步骤201中获取到1000张基准监控图像，每张基准监控图像中包括有100个像素点，所述100个像素点的位置坐标分别为1至100，则在本步骤中，可以分别获取所述1000张基准监控图像中位置坐标为1的像素点，得到位置坐标均为1的1000个像素点，然后可以分别获取所述1000张基准监控图像中位置坐标为2的像素点，得到位置坐标均为2的1000个像素点，以此类推。
[0082]步骤203，判断所述像素点是否满足预设的条件，如果满足，则执行步骤204，如果不满足，则可以继续执行本步骤，判断下一位置坐标的像素点是否满足所述预设的条件。
[0083]在本实施例中，针对位置坐标相同的多个像素点，可以判断所述像素点是否满足预设的条件。其中，所述预设的条件通常由开发人员基于交通信号灯颜色切换的相关规则进行设置，比如:所述预设的条件可以包括:RGB信息满足第一变化规律、亮度满足第二变化规律等。
[0084]在本实施例中，由于交通信号灯的颜色通常是在红色、黄色以及绿色之间切换，因此，所述第一变化规律可以体现为所述多个像素点的RGB分量有规律地骤变。举例来说，请参考图3的示例，当所述多个像素点为交通信号灯的像素点时，所述多个像素点的R(Red，红)分量和G (Green，绿)分量将呈现出图3所示的变化规律。
[0085]在本实施例中，交通信号灯在点亮时的亮度通常较高，但是在颜色切换时，会出现短暂的亮度骤降的情况，对于人眼而言，可以观察到交通信号灯有红色变为黑色，然后再变为绿色，因此，所述第二变化规律可以体现为所述多个像素点的亮度有规律地骤变。举例来说，请参考图4的示例，当所述多个像素点为交通信号灯的像素点时，所述多个像素点的亮度将呈现图4所示的方波变化规律。
[0086]在本实施例中，当所述多个像素点的RGB信息满足所述第一变化规律、亮度满足所述第二变化规律时，可以执行步骤204。当所述多个像素点的RGB信息不满足所述第一变化规则，或所述多个像素点的亮度不满足所述第二变化规则时，可以继续执行本步骤，判断下一位置坐标的多个像素点是否满足所述预设的条件，直至遍历所述基准监控图像中的所有像素点。
[0087]步骤204，将所述像素点标记为待确认像素点。
[0088]基于前述步骤203的判断结果，如果所述像素点满足所述预设的条件，则可以说明所述像素点为交通信号灯的像素点的概率较高，可以将所述像素点标记为待确认像素点。
[0089]步骤205，过滤所述待确认像素点中的干扰像素点，得到组成所述交通信号灯的目标像素点。
[0090]在本实施例中，由于所述基准监控图像中的背景画面较为复杂，所以所述基准监控图像中可能会存在干扰像素点，所述干扰像素点也满足所述预设的条件，但是所述干扰像素点不是组成交通信号灯的像素点。
[0091]基于前述步骤204，在标记待确认像素点之后，可以过滤所述待确认像素点中的干扰像素点。可选的，由于交通信号灯中通常由多个位置坐标相邻的像素点组成，所以在本步骤中，可以根据所述待确认像素点的位置坐标过滤其中的干扰像素点，比如:可以确定位置坐标孤立的待确认像素点为干扰像素点，并进行过滤，又比如:当位置坐标相邻的待确认像素点的数量小于预设阈值时，也可以确认这些位置坐标相邻的待确认像素点为干扰像素点，并进行过滤等，本申请对此不作特殊限制。
[0092]在本实施例中，在过滤所述待确认像素点中的干扰像素点之后，可以得到组成所述交通信号灯的目标像素点。其中，所述目标像素点的位置坐标构成所述交通信号灯的区域信息。
[0093]在本实施例中，在确定所述基准监控图像中交通信号灯的区域信息后，可以生成所述基准监控图像各像素点的矩阵示意图。请参考图5，本申请一基准监控图像交通信号灯的矩阵示意图，图5示出了一种圆形交通信号灯的矩阵，每个小方格代表所述基准监控图像中的一个像素点，当所述像素点为组成交通信号灯的目标像素点时，可以将对应方格标记为字符1，当所述像素点不是组成交通信号灯的目标像素点时，可以将对应方格标记为0，以此进行区分。
[0094]可选的，在本申请另一个例子中，请参考图6，根据基准监控图像中交通信号灯的区域信息去除原始监控图像中的交通信号灯的过程，可以包括以下步骤:
[0095]步骤601，在原始监控图像中确定匹配区域信息的像素点。
[0096]在本实施例中，可以通过在所述原始监控图像中确定匹配所述区域信息的像素点以定位所述原始