用于仿真风挡的光学畸变对数字图像记录设备的图像记录质量影响的方法与流程

1.本发明属于用于仿真风挡的光学畸变对数字图像记录设备——特别是来自先进驾驶者辅助系统的数字图像记录设备的图像记录质量的影响的方法的技术领域。


背景技术：

2.先进/自动化驾驶者辅助系统（adas）帮助驾驶者控制他们的载具，以改进驾驶者和人员在外部周围环境中的安全性。它们是机载系统，能够提供关于道路交通的状态和/或关于载具的机械和/或电气设备和组件状态的实时信息，评估驾驶者的疲劳或分心的状态，检测并且预测来自载具的外部环境的可能威胁，或帮助驾驶者执行特定困难机动。突出的功能是现在强制满足euro ncap 5* 要求的自适应巡航控制、车道保持、紧急制动、停车辅助、自动驾驶、交通标志检测或防碰撞。
3.adas集成大量设备或传感器以收集关于驾驶者、载具和/或其环境的数据以执行它们的功能。具体而言，它们嵌入一个或多个数字图像记录设备，以用于实时记录外部环境的图像和/或视频。记录设备一般安装在载具内部、风挡后面，风挡进而充当防护屏障。
4.所记录的图像由adas取决于期望的功能进行处理。例如，对于夜间驾驶者辅助，红外摄像机记录外部环境的视频，其然后实时显示在载具的仪表板上。对于自动驾驶或紧急制动，相机记录图像和/或视频，其然后由物体检测和分类算法进行处理，以提取有关数据，以用于由载具的自动控制单元进一步处理。
5.为了实现adas的优化操作，高质量图像和/或视频是强制的。例如，adas一般包括物体检测和分类算法，其实时处理所记录的图像/视频，以用于来自载具的周围环境的物体的实时检测和分类。这些算法对所记录的图像/视频中的颜色、光强度和光偏差是敏感的。具体而言，这些算法一般包含对与汽车位置、速度和/或轨迹有关的物体的位置、距离和/或速度的估计。该量在许多adas功能（例如，计算碰撞的风险）中是重要的。图像/视频中的任何伪影可能导致目标的距离、位置或速度的错误检测和/或分类和/或估计，这可能带来adas的缺陷操作和安全故障（例如，碰撞的风险的错误估计）。
6.adas的光路免于可能使所记录的图像或/视频质量降级的光学畸变于是成为强烈要求。在该范围内，已经做出并且仍然正作出很多努力以改进风挡的光学质量，因为它们是adas光学系统中的关键组件并且在其整体性能方面具有关键作用。
7.此外，虽然风挡尽其可能而是高效的，但是自身仍然保持为带有它们自己的光学性质和限制的光学系统。于是已经开发用于adas的校准工具，其尝试评估并管理风挡对由adas记录的图像和/或视频的影响。
8.ep 3 293 701 b1描述一种用于adas补偿来自风挡的光学畸变的校准方法。从比较通过和超出参考风挡的平面棋盘图案的所记录的图像计算光学畸变。仅静态参数（即，对于给定产品类别的所有风挡认为是相同的参数）加以校正，并且一旦得以校正，就也对于同一类别的所有未测量的风挡得以校正。静态参数受限于倾斜角、折射率或窗格的厚度。
9.在该方法中，每个单独风挡的固有非静态光学性质完全被忽略，这在长期使用中可能引起低效校准，特别是如果风挡关于光学畸变与参考风挡偏离太多。同一种类的风挡一般归因于制造工艺的正常公差而显示其光学性质的相应分布的变化，或者因为它们出自不同的生产线，或者在同一生产线内，因为弯曲工艺的正常公差、炉温的异质性、在层压期间的缺陷、涂覆（如果存在）
……
这种光学性质的分布随着相同类别内的风挡而不同，并且按定义是非静态的，这意味着它们并非可以对于该类中的所有风挡认为是相同的。于此，相同种类的每个风挡自身必须认为是不同于其他风挡的光学系统，并且其固有光学性质必须不被忽略。
10.fr 3 032 820 a1描述一种用于adas补偿来自可安装在其前面的风挡的光学畸变的校准方法。据从静态物体通过风挡的所记录的图像所测量的所述物体的位置与对于所述物体的所预测的位置之间的偏差在汽车正行驶时计算校正参数。
11.该方法展现若干缺点。一旦adas已经安装于或使用于载具上，并且在载具正在行驶的同时，就必须执行此操作。这可能很难实现于生产线上。包括用于执行方法的校准设备和用于记录道路的图像的设施二者的用于校准adas的系统在操作场所必须是可用的，这在工业情境中可能变得乏味且昂贵。
12.作为替代方案，wo 2020164841 a1提供一种计算机实现的方法，其用于形成包含通过风挡观看到的仿真图像的训练数据集，仿真图像可以稍后馈送到adas以用于校准或用于风挡鉴定。在该方法中，由应用于数据集的图像上的光学滤波器仿真不同风挡的影响。
13.使用光学滤波器以仿真风挡的影响并非始终是用于准确仿真特定光学性质的影响的适当策略。具体而言，作为同质滤波器，它不能解释所述光功率沿着风挡的变化。由于光学滤波器用作静态光学滤波器，因此每个单独风挡的固有光学性质的影响被忽视，具有以上提及的相同缺点。
14.最终，在adas领域，特别是因为风挡的影响在校准期间一般被忽视和/或风挡被错误地认为是可忽略的组件，所以对用于风挡的光学规格进行要求也是普遍实践，这在将来可能是很难履行的，特别是关于数字图像记录设备的视区中的光功率。在该范围中，通过在adas校准期间更好地考虑风挡的特殊性来预测这种技术限制可能是非常有价值的。


技术实现要素：

15.技术问题需要一种解决所有上述问题的方法。具体而言，需要一种用于仿真风挡的畸变对数字图像记录设备的图像记录质量的影响的方法，其准确地考虑单独考虑的每个风挡的固有光学特性，能够提供所述影响的有价值信息，以用于校准adas，而无需累赘的校准系统，并且与生产吞吐量兼容。
16.对问题的解决方案本发明涉及一种如权利要求中所描述的计算机实现的方法和过程。
17.具体而言，本发明基于基于所适配的随机光线追踪方法，以从与这些光学畸变有关的风挡的所测量的光学质量函数和可能待由数字图像记录设备记录的景观的图像仿真风挡的光学畸变对数字图像记录设备的图像记录质量的影响。考虑到其固有的光学特性，它提供通过所述风挡观看到的图像的仿真图像。
18.根据本发明的方法可以用在用于评估用于随数字图像记录设备使用——特别是随自动驾驶装和先进安全系统的数字图像记录设备使用的风挡的光学质量的过程中。它也可以用在用于校准自动驾驶和先进安全系统的数字图像记录设备的过程中。
19.本发明的一方面还涉及一种用于评估自动驾驶和先进安全系统的物体检测和分类算法的性能的过程，其中，通过一个或若干风挡观看到的景观的一个或若干图像的仿真图像的集合馈送到自动驾驶和先进安全系统的物体检测和分类算法，以监控其在物体检测和分类中的性能。
20.本发明的有益效果本发明的第一个突出有利效果是风挡的固有光学性质，即，风挡作为光学系统自身的光学性质不再被忽视或忽略，而是即使当风挡的光学质量认为履行要求时在其对所记录的图像的质量的有价值的影响中也得以考虑。与现有技术的方法相比，完全消除当风挡关于光学畸变距参考风挡偏离过多时对图像质量的潜在负面影响。
21.本发明的第二优点在于，它不依赖于替代参数（例如，光学滤波器）的计算以对风挡的光学性质进行建模。这种参数在其应用中一般受限制，并且对于特定性质并非足够准确。相反，本发明的方法取得所测量的质量函数作为用于仿真的基础，并且依赖于光学定律，以使得极大改进仿真图像的准确性和可靠性。
22.优选地，与风挡的光学畸变有关的所述风挡的所测量的质量函数出自对风挡的生产线执行的实时测量。测量设备可以处于生产线上的某位置处，并被配置为在正生产的每个风挡上即时测量或收集与质量函数有关的数据。该方法是高度有价值的，因为它与多数普遍生产吞吐量是兼容的，并且不需要对已经生产的风挡的批量的稍后测量（这是耗时且乏味的操作）。所测量的风挡的质量函数可以存储在数据库中，以用于稍后用根据本发明的方法进行处理。
23.在本发明中，景观的图像可以是任何种类的。它可以是2d或3d真实或仿真景观的所记录的或仿真的2d或3d图像。优选地，它是景观的2d图像，因为与3d图像相比，它们关于相似结果可能需要更少的计算资源。
24.在本发明的上下文中，景观的图像必须理解为有可能由数字图像记录设备——特别是自动驾驶和先进安全系统的数字图像记录设备通过风挡记录的代表性景观的代表性图像。
25.因为它基于景观的图像的使用，所以本发明与现有技术相比的另一优点在于，缓解并且甚至消除累赘的材料校准系统以评估风挡对由adas记录的材料景观的图像的影响的需要。此外，景观的选取方面的多功能性得以极大改进，因为它不需要适配和/或变换现有物质景观以得到新景观。
26.根据本发明的方法允许准确地仿真由数字图像记录设备通过风挡的集合或批量中的风挡观看到的图像的集合或批量，而不需要风挡的光学性质关于其潜在光学畸变和对所记录的图像的质量的副作用的不准确近似。因此，它可以有利地用以评估风挡的光学质量以用于自动驾驶和先进安全系统中的应用、校准该系统的数字图像记录设备，或评估该系统的物体检测和分类算法的性能，如本发明的特定实施例中所描述的那样。
附图说明
27.图1是运输载具中的先进/自动化驾驶者辅助系统的普遍安装的示意性表示。
28.图2是用于根据本发明的方法的用于光线追踪的场景的示例的示意性表示。
29.图3是根据本发明的方法的逻辑数据流程图。
30.图4是根据本发明的实施例的用于根据本发明的方法的光线追踪的场景的示例的示意性表示。
31.图5是用于实现根据本发明的方法的处理数据系统的物理数据流程图。
32.图6是用于评估自动驾驶和先进安全系统的物体检测和分类算法的性能的方法过程的逻辑数据流程图。
具体实施方式
33.参照图1，在运输载具中最常见的安装1000中，adas包括位于载具的风挡1002的划定视区1003后面的数字图像记录设备1001。数字图像记录设备1001被配置为实时记录或获取载具周围景观1005的图像/视频。这些图像/视频馈送到adas的处理设备，以用于物体检测和分类（例如，汽车、道路、树木、人、房屋
……
）。它们也可以直接（例如，在屏幕上）显示给驾驶者，以帮助他执行一些机动。
34.在风挡1002上，数字图像记录设备1001正记录图像/视频所通过的视区1003通常由用作装饰和/或用于隐藏某些元件（例如，固定接头和电子产品）的釉或珐琅条带划定。
35.划定区带1003的中轴（c）与数字图像记录设备1001的光轴（b）之间的倾斜角可以等于或可以不同于划定区带1003的中轴（c）与通常是水平的载具底盘的中轴（a）之间的倾斜角。在多数运输载具中，风挡1002不是垂直的，而是以作为风挡1002在载具框架上的安装角的特定角度倾斜。换言之，关于数字图像记录设备1001，风挡1002以对应于其使用条件的角度倾斜。
36.在该配置中，所记录的图像或/视频的质量可以部分地取决于风挡1001的划定视区1003的光学质量。具体而言，风挡1002必须没有光学畸变。然而，虽然风挡尽可能是高效的，但是它们自身仍然保持为具有自身光学性质和限制的光学系统，并且它们对所记录的图像/视频的影响保持为待关于它们中的每一个加以评估。
37.此外，由于风挡1002一般相对于数字图像记录设备1001倾斜，因此一方面其划定视区1003的表面与数字图像记录设备1001的透镜之间的距离以及另一方面光线在风挡1002自身内部行进的长度垂直地（即，沿着（c）轴）变化。因为光路长度沿着该轴不是恒定的，所以可能发生进一步的光学畸变和/或偏转，这在评估风挡对图像/视频质量的影响的同时也必须加以考虑。
38.参照图1至图3，提供一种用于仿真风挡1002的光学畸变对数字图像记录设备1001的图像记录质量的影响的计算机实现的方法3000，其中，所述方法3000取得与风挡1002的光学畸变有关的所测量的光学质量函数i3001和可能待由数字图像记录设备1001通过所述风挡1002记录的景观1005的图像2001作为输入，其中，所述方法3000提供通过所述风挡1002观看到的景观1005的所述输入图像2001中的图像o3001作为输出，其中，所述方法包括以下步骤：（a）对包括两个主平行面2002a、2002b的至少一个透明矿物玻璃片材2002进行建
模s3001，其中，用所测量的质量函数i3001纹理化所述两个主面2002a、2002b中的至少一个的表面，并且其中，矿物玻璃片材2002放置在景观1005的输入图像2001的前面，并且相对于所述图像2001以运输载具中的所述风挡1002的安装角度倾斜；（b）用随机光线追踪方法计算s3002从作为光源2003的景观1005的输入图像2002通过所建模的倾斜矿物玻璃片材2001到达的全局照度gi；（c）从具有虚拟相机2004的光学相机模型（ocm）的所述虚拟相机2004的视锥体2004f计算s3003全局照度gi的3d投影o3001，其中，所述虚拟相机2004放置在相对于用作光源2003的景观1005的输入图像2001的透明矿物玻璃片材2002的相对主面2002b的前面，并且在对应于数字图像记录设备1001的安装位置的位置处。
39.在光线追踪的领域，“全局照度”是良好定义的表达方式。它涵盖出自光源（即，本发明中的景观的图像2001）的所有种类的照明（无论直接还是间接）。直接光是直接出自光源的光，而间接光是来自场景中的表面和/或体积的反射、折射和/或漫射光。
40.虚拟相机2004的锥体2004f对应于所述相机2004在光线追踪场景中的视场。它通常表示为认为表示真实相机的视场的一种视觉金字塔。具体地说，它构成可能显现在屏幕上的光线追踪场景中的区域。“锥体”是本领域中良好定义的术语。
41.在本发明的上下文中，光学畸变应理解为涵盖可能影响光的光路以使得放大率在给定的工作距离跨越所述风挡的视场而变化的风挡的所有光学像差。换言之，光学畸变是引起偏离直线投影的所有像差；笔直线跨越视场保持笔直的投影。在某种程度上，在本发明的上下文中，光学畸变也可以包括模糊，只要它出自风挡自身的光学特性。光学畸变可以出自风挡的折射率、表面粗糙度/轮廓或厚度的变化。它们也可能产生自缺陷。
42.如上所述，与所述风挡1002的光学畸变有关的风挡1002的所测量的光学质量函数oqf可以出自对风挡的生产线执行的实时测量。在此情况下，它可以是所测量的风挡的透射波前误差、所测量的表面轮廓和/或所测量的复折射率分布。在优选实施例中，与光学畸变有关的光学质量函数oqf是所测量的透射波前误差，其测量可以相对容易地实现于风挡的生产线上，因为它可以通过与多数生产线的吞吐量兼容的采集速率快速地加以执行。
43.adas的数据处理系统中实现的物体检测和分类算法一般对色彩（即，光波长）是敏感的，并且在色彩滤波（例如，红色或绿色滤波）的图像中可能表现得更好。另一方面，色彩滤波可以有助于减少图像伪影或异常，特别是对于夜间图像。此外，数字图像记录设备有时可以在一些像素上包括色彩滤波器阵列。在该范围内，景观1005的图像2001可以有利地经历一些在前图像处理，以改进图像质量和/或从所述图像提取波长特定信息和/或呈现色彩滤波器阵列的效果。
44.在根据本发明的方法的特定有利实施例中，在步骤（a）之前，可以首先用色彩滤波器阵列（例如，清澈-红色-清澈-清澈或清澈-清澈-红色-清澈滤波器阵列）和/或其次用去马赛克算法——特别是用最近邻内插核对景观1005的输入图像2001进行数字预处理。
45.在根据本发明的方法的步骤（a），用所测量的质量函数i3001纹理化所建模的透明矿物玻璃片材2002的面中的至少一个。可以通过不同方式对纹理化的表面的纹理进行建模。例如，可以用表示所测量的光学质量函数的凹凸映射或置换对它进行建模。
46.在根据本发明的方法的步骤（b），用随机光线追踪方法计算全局照度gi。与依赖于待对于每个像素绘制的给定数量的光线的传统（即，非随机）光线追踪方法相比，随机光线
追踪方法需要更少的计算机资源和计算时间。它们允许关注对到达虚拟相机的光线和那些无处可去的光线的计算。在本发明中，除了这些优点之外，使用随机光线追踪方法还允许得到与在传统光线追踪方法的情况下相同水平的准确度。monte carlo光线追踪方法——特别是metropolis light transport光线追踪方法提供有价值的结果。
47.不同的随机光线方法在本领域中是可用的。它们中的任何一个可以用在步骤（b）：前提是它适用于计算通过所建模的倾斜矿物玻璃片材到达的全局照度。具体而言，可以使用随机路径追踪方法，因为它允许得到高水平的精度和锐度。
48.若干基于物理的渲染引擎在本领域中是可用的，以在步骤（b）中实现随机光线追踪。引擎的示例是indigo渲染器或luxcorerender。
49.根据本发明，用光学相机模型（ocm）执行全局照度gi的3d投影o3001。优选地，它可以是物理真实相机投影矩阵。替代地，可以使用由相机执行的代表成像操作（即，将仿真光转换为给定色彩空间（例如，rgb或xyz）中的色彩值的操作）的任何其他有关量（例如，数字图像记录设备1001的相机透镜（光学设计）的不同光学器件的每个接口的点扩展函数psf、光学传递函数otf或真实建模）。理想地，用以对虚拟相机2004进行建模的物理真实相机可以是数字记录设备的相机投影矩阵、光学传递函数、点扩展函数、光学设计等。然而，在多数情况下，数字记录设备的这些模型可能是不可用的，或难以获得。然而，通过将虚拟相机看作理想薄透镜，并且在理想薄透镜的相机投影矩阵的情况下用作相机模型，仍然可以获得准确的投影。
50.在根据本发明的方法的特定实施例中，光学相机模型可以是数字图像记录设备1001的所测量的或仿真的光学传递函数。直接的优点可以在于，3d投影可以更接近由数字图像记录设备执行的3d投影，并且对于具有特定光学器件的数字图像记录设备是更准确的。
51.在图2上，景观的输入图像处于所建模的透明矿物玻璃片材2002的有限距离处。具体而言，作为纹理化的光源2003的景观1005的输入图像2001可以处于所述虚拟相机2004的视锥体2004f中。在该实施例中，图像2001的景观1005可以表示关于来自adas的数字图像记录设备可以从真实景观采集或观看的内容的更真实配置。具体而言，可以考虑依赖于距离的影响。因此，输出图像o3001可能因此更表示真实情况。然而，全局照明的计算可能需要更多的计算资源，因为出自用作光源的景观1005的图像2001的光线的路径不是平行的。
52.替代地，根据本发明的方法的特定实施例，参照图4，结构1005的输入图像2001受数字预处理为投影到虚拟相机2004上居中的环境球的内表面上的环境映射3001。
53.在本发明的上下文中，环境映射是场景坐标系上所投影的映射，以在光线追踪方法中使其成为场景的背景。环境映射将图像中的像素位置转换为入射角。这使得任何物体显现在无限位置处。在本实施例中，景观1005的图像2001可以用球映射技术投影在球的全部或部分内表面上，以使得用作光源2003的图像2001对应于无限远距的照明，其之后在所建模的透明矿物玻璃片材上受折射、反射和/或漫射。主要优点可以是：出自用作光源2003的图像2001的每个像素的光线从角度方向形成直线且平行的光束，仿佛图像位于无限距离处。计算工作量可以得以减轻，并且计算时间可以得以减少，而不偏离输出图像o3001的准确性。
54.将景观1005的图像2001放置在光线追踪的场景中的有限或无限距离处成为选取
的问题，并且将取决于数字图像记录设备和adas二者的规格。
55.在根据本发明的方法的步骤（a）中，所建模的透明矿物玻璃片材2002可以表示风挡1002的整个表面，并且所述建模的片材2002两个主面2002a、2002b中的至少一个的表面可以用所述风挡1002的整个表面的所测量的质量函数oqf加以纹理化。
56.在根据本发明的方法的特定实施例中，在步骤（a）中，对透明矿物玻璃片材2002进行建模，以使得所述透明矿物玻璃片材2002仅表示前面可以放置数字图像记录设备1001的风挡1002的划定区带1003。划定区带1003是用于由数字图像记录设备1001通过风挡1002记录图像的感兴趣区域。因此，关于仿真的计算时间和速度，仅对该划定区带1003进行建模可以是有利的。
57.替代地，在根据本发明的方法的特定实施例中，在步骤（a）中，对矿物玻璃片材2002进行建模，以使得在步骤（b）计算的全局照度gi仅是通过对应于数字图像记录设备1001可以记录图像所通过的风挡1002的划定区带1003的所建模的矿物玻璃片材2002的部分到达的全局照度gi。
58.例如，在步骤（a）中，所建模的透明矿物玻璃片材2002可以建模为表示风挡1002的整个表面，并且所述建模的片材2002两个主面2002a、2002b中的至少一个的表面可以用所述风挡1002的整个表面的所测量的光学i3001质量函数加以纹理化。不对应于划定区带1001的所建模的片材2002的表面的部分可以于是黑化，以防止出自光源的光的部分通过该部分。在步骤（c）计算的全局照度gi于是成为通过对应于划定区带1003的表面的非黑化部分到达的全局照度（gi）。
59.在根据本发明的方法的特定实施例中，在步骤（a）中，可以对第二片透明矿物玻璃片材和聚合物夹层进行建模，以使得第一和第二片透明矿物玻璃片材由聚合物夹层（例如，pvb夹层）彼此组装，以形成层压玻璃件（例如，风挡）。风挡1002的光学质量函数i3001可以于是成为风挡的所测量的光学质量函数或每个透明矿物玻璃片材和聚合物夹层的所测量的光学质量函数的所计算的组合。
60.本发明的方法是计算机实现的。参照图5，根据本发明的另一方面，提供一种数据处理系统5000，其包括用于执行根据本文描述的任何实施例的方法3000的装置。用于执行方法的装置的示例是设备5001，其可以受指示以自动执行算术或逻辑运算序列，以执行任务或动作。这种设备（也称为计算机）可以包括一个或多个中央处理单元（cpu）和至少适用于执行那些操作的控制器设备。它可以还包括其他电子组件（例如，输入/输出接口5003、非易失性或易失性存储设备5003和作为用于计算机内部的组件之间或计算机之间的数据传送的通信系统的总线）。输入/输出设备之一可以是用于人机交互的用户接口（例如，用于显示人类可理解的信息的图形用户接口）。
61.由于图像处理和光线追踪可能一般需要很多算力以处理大量的数据，因此数据处理系统5000可以有利地包括一个或多个图形处理单元（gpu），其并行结构使它们比cpu更高效，特别是对于光线追踪中的图像处理。
62.本发明的另一目的是提供一种计算机程序i5001，其包括指令，所述指令当程序由计算机执行时使计算机执行根据本文描述的任何实施例的本发明的方法。
63.任何种类的编程语言（无论是编译的还是解释的）可以用以实现本发明的方法的步骤。计算机程序可以是软件解决方案的部分（即，可执行指令、代码、脚本等和/或数据库
的集合的部分）。
64.本发明的另一目的是提供一种计算机可读介质5002，其包括指令，所述指令当由计算机执行时使计算机执行根据本文描述的任何实施例的方法。
65.计算机可读存储5002优选地是非易失性存储或存储器（例如，硬盘驱动器或固态驱动器）。计算机可读存储可以是可拆卸存储介质或作为计算机的部分的不可拆卸存储介质。
66.替代地，计算机可读存储可以是可拆卸介质内的易失性存储器。这样可以使本发明易于部署到许多生产场所中。
67.计算机可读存储5002可以是用作服务器的计算机的部分，可执行指令可以下载自服务器，并且当它们由计算机执行时，使计算机执行根据本文描述任何实施例的方法。
68.替代地，程序可以实现于分布式计算环境（例如，云计算）中。指令可以在客户端计算机可以连接到的服务器上执行，并提供编码数据作为对本发明方法的输入。一旦处理数据，就可以将输出下载并解码到客户端计算机上，或者直接发送（例如，作为指令）。这种实现方式可以是有利的，因为它可以实现于分布式计算环境（例如，云计算解决方案）中。
69.根据本发明的方法良好地适用于用在用于评估用于随数字图像记录设备——特别是随自动驾驶和先进安全系统的数字图像记录设备使用的风挡的光学质量的过程中。在该范围内，可以对于批量的风挡中的每个风挡从它们的相应的所测量的质量函数和景观的参考图像或参照图像集合仿真光学畸变的影响。一旦仿真光学畸变的影响，就可以比较风挡，并且可以选择关于所需规格较少更改图像质量的风挡，以用于随数字图像记录设备使用。替代地，可以在仿真图像上或在用仿真图像馈送的adas算法的输出上定义某种准则，以拒绝不合规的风挡。
70.根据本发明的方法也良好地适用于处于用于校准自动驾驶和先进安全系统的数字图像记录设备的过程中。例如，可以从景观的图像的集合仿真参考风挡或来自参考风挡（即，其光学质量认为满足对于随数字图像记录设备使用的要求的风挡）的集合的风挡的光学畸变的影响。输出图像可以然后用以校准和/或选择数字图像记录设备的有关特征。
71.根据本发明的一方面，参照图3和图6，提供一种用于评估自动驾驶和先进安全系统的物体检测和分类算法的性能的过程6000，其中，所述过程6000包括以下步骤：（a）提供与风挡1002的集合的光学畸变有关的所测量的光学质量函数i3001的集合i6001；（b）提供可能待由数字图像记录设备1001通过风挡1002的所述集合中的风挡1002记录的景观1005的图像2001的集合i6002；（c）对于景观1005的图像2001的集合中的每个图像2001和与光学畸变有关的所测量的光学质量函数i3001集合中的每个所测量的光学质量函数i3001使用根据本文描述的任何实施例的计算机实现的方法3000，以提供通过风挡1002的所述集合中的风挡1002观看到的景观的图像2001中的图像的集合o6001；（d）将在步骤（c）获得的图像o3001的集合馈送s6001到自动驾驶和先进安全系统的物体检测和分类算法；（e）在算法正处理在步骤（d）馈送的图像的集合的同时，监控s6002所述算法的物体检测和分类中的性能参数o6002。