。当前主导的天气状况的估计基于反射性光对象以及自发光光对象的特有特征的确定。所述光对象可以是例如其他交通的大灯和车灯、由自身大灯光照明的反射体以及直接在车辆前方的道路的照明区域。这些光对象的特征一一如最大亮度、灰度值变化曲线、颜色、梯度变化曲线等在通常的天气状况下具有限定的特性。这些特性可以描述为特征范围。如果天气状况偏离“正常情况”或者气候状况例如由于开始的雨、雾堤、弄脏的行车道等而发生变化，则所述变化反映在变化了的特征范围中。特征“劣化”。不同的特征范围的变化给出对具体天气状况的直接提示。
[0035]因此，下面特征的分析处理或考虑对于下面示例性列举的天气情况而言是有利的。在此，具有雾的图像例如可能具有大面积的、平坦的梯度变化曲线并且可能是相对较暗的。雨在图像中例如可能引起劣化的、拉长的对象形状和部分强的梯度变化曲线，具有雨的图像可能具有不规则的亮度变化曲线。行车道边缘处的雪例如可以成像为许多小的、亮的对象。由于冰晶上的反射性面，雪可能“闪耀”。在此，可能发生强变化的梯度特征。由于雪的白颜色，可能缺少颜色信息。行车道上的雪、灰尘或类似的例如可能引起直接在自身车辆前方的表象的或虚拟的大的不透明对象。在此可能出现不规则的梯度特征。通常有利的是，与对象无关地更精确地分析自身车辆前方的面。
[0036]为了改善所提出的方案的稳健性，用于图像中的多个或所有的对象的特征变化的分析是有利的。由此例如可以识别:是否恰好雨刮器运动通过图像并且遮盖图像信息的一部分。用于提高稳健性的另一变型方案是，不仅对于每一个图像实施天气状况的分析而且在多个图像上实施特征变化曲线的或者特征变化的分析。所识别的对象例如可以分配给踪迹(Tracks)。所述踪迹可以通过多个图像来分析。其例如可以理解为:对象什么时候第一次被探测到以及在所述时间或者所驶过的路径上特征变化曲线是如何的。
[0037]图3示出在干燥气候下驾驶员视野的图像。驾驶员视野部分地由来自车辆大灯的光照明。在车辆前方能够如此远地识别具有各一个定向行车道的道路300的直线走向，直至光不再足以照明道路300。道路300具有暗的行车道路面上的反射性行车道标记302、304并且具有导向装置306、308。行车道右边缘具有连续的侧标记302。道路中央具有不连续的中央标记304。道路300的右侧区域长满植被并且具有黑白导柱306，所述导柱具有细长的反射体。此外，右侧区域具有反射性道路指示牌310。道路300的左侧区域具有黑白导柱306，所述导柱具有各两个点状反射体。此外，左侧区域具有侧护栏308。在道路300上在车辆前方近距离中可以识别大灯光锥的下明暗边界。从所述明暗边界起，车辆所在的定向行车道亮地照明。照明的强度随着与车辆的距离增加而减小。右侧区域同样从明暗边界起亮地照明。在此，照明的强度也随着与车辆的距离增加而减小。另一定向行车道仅仅部分亮地照明。图像示出车辆前方的对于干燥气候而言特有的光斑312。除车辆前方的远距离以外，可识别图像中的反射性对象302、304、306、310。在在此提出的方案中，分析处理图像中的亮地照明的部分区域312和反射性对象302、304、306、310。如在图3中所示的那样，所成像的反射性对象302、304、306、310处的清晰明暗过渡对于干燥气候而言是特有的。此外，不存在如根据以下附图描述的成像特征。所述气候状况例如可以通过以下方式识别:检查光斑312是否位于车辆前方的限定的区域中以及很亮的图像区域是否具有至相邻的暗的图像区域的非常清晰的过渡。
[0038]图4示出在潮湿气候下驾驶员视野的图像。如在图3中那样，驾驶员视野部分地通过来自自身车辆的大灯的光照明。道路300在自身车辆前方在左转弯中延伸。在左转弯中，具有交通标志310“规定右侧驶过”和人行横道(斑马线)的交通岛横向于道路300地布置。同样，道路300在行车道上和右侧区域中以及在中间区域中具有反射性对象304、306、310。道路300是潮湿的。因此，行车道路面将大灯的光仅仅以小范围反射至车辆。在自身车辆前方不可识别如在图3中所示那样的光斑。道路300仅仅通过反射性对象304、306、310和人行横道线可识别。在另一定向行车道上成像有两个很亮的自发光对象402。自发光对象402代表迎面驶来的车辆的两个前大灯402。自发光对象402表示为两个相同大小的并且在大致相同的高度上彼此间隔开地设置的很亮的图像区域。迎面驶来的车辆不可识别。两个强反射性的、亮的面404在迎面驶来的车辆前方的道路300上自发光对象402下方，所述两个面将两个前大灯402的光直接反射到自身车辆上。两个前大灯402的光在自身车辆的前窗玻璃上的雨刮器条痕上散射。由此，自发光对象402具有所谓的光剑406。道路300的道路右侧边缘408是雪覆盖的并且将大灯的光的一部分反射回自身车辆。基于自身车辆前方缺少的光斑和成像特征一一自发光对象402下方的“反射性面”404、从自发光对象402出发的“光剑”406以及“道路边缘处增加的光反射”408，可以通过根据本发明的一个实施例的方法识别出道路300是潮湿的并且降水引起前窗玻璃上的雨刮器条痕。此外可以识别出:存在雪和预料可能有冻湿。可以在自身车辆的车辆控制装置中处理天气信息，以便使车辆控制装置的参数匹配于当前的天气状况。
[0039]图5示出在潮湿气候下驾驶员视野的另一图像。如在图3中所示的那样，驾驶员视野部分地通过来自自身车辆的大灯的光照明。如在图3中所示的那样，道路300在行车道上和在右侧区域中具有反射性对象302、304、306、310。道路300是潮湿的。因此，行车道路面将大灯的光仅仅以小范围反射回车辆。在自身车辆前方不可识别如在图3中所示那样的光斑。道路300仅仅通过反射性对象302、304、306、310可识别。在自身车辆前方的定向行车道上成像在前方行驶的车辆。在前方行驶的车辆的两个尾灯502可识别为亮的光点502。尾灯502的所发射的光在自身车辆的前窗玻璃上的雨刮器条痕上散射。由此，亮的光点502具有所谓的光剑406。在另一定向行车道上成像两个非常亮的自发光对象402。所述自发光对象402代表迎面驶来的车辆的两个前大灯402。迎面驶来的车辆不可识别。两个前大灯402的光在自身车辆的前窗玻璃上的雨刮器条痕上同样散射。由此，自发光对象402也具有光剑406。道路300的道路右侧边缘408是雪覆盖的并且将大灯的光的一部分漫反射回自身车辆。基于自身车辆前方缺少的光斑和成像特征一一“光剑”406以及“道路边缘处增加的光反射”408，可以通过根据本发明的一个实施例的方法识别出道路300是潮湿的并且降水引起前窗玻璃上的雨刮器条痕。此外可以识别出，存在雪和预料可能有冻湿。所述天气信息可以在自身车辆的车辆控制装置中处理，以便使车辆控制装置的参数匹配于当前的天气状况。
[0040]图6、7、8示出在雾的情况下驾驶员视野的图像。如在图3中所示的那样，自身车辆前方的道路300由自身车辆的大灯照明。道路300具有不连续的中央标记304。道路右侧边缘408是雪覆盖的并且将自身车辆的大灯的漫射光反射回。
[0041 ]在图6中，自身车辆前方的空气中的水滴或细微冰晶由大灯照射并且将所述大灯的光的一部分反射回自身车辆。由此可识别自身车辆的大灯的大灯光锥602。由于大灯光锥602的灯光现象的亮度，道路300的行车道表面上的光斑通过表象悬浮的大灯光锥602遮盖。中央标记304尽管其反射性特性仅仅比道路右边缘408稍微较远地可识别。雾限制视距。可以通过以下方式识别雾:检查在图像中在大灯的已知的照明区域中是否可识别大灯光锥602。
[0042]在图7中，除在图6中所成像的大灯光锥602以外，在道路300旁右边可识别反射性交通标志310。第一组交通标志310直接由自身车辆的大灯照射并且将大的光量反射回自身车辆。因此，所述交通标志310如同将光束发射至自身车辆的强光源那样起作用。光束由悬浮的水滴或冰晶折射和散射。因此，交通标志310由发光环、光晕702环绕。光晕702具有比大灯光锥602更大的亮度。对于另一组不直接照射的交通标志310，所反射的光量不足够大以致于不引起光晕702。
[0043]在图8中，在道路300的另一定向行车道上成像两个亮的光点402。所述亮的光点402代表迎面驶来的车辆的两个前大灯402。所述前大灯402的直接定向到自身车辆上的光束由悬浮的冰微粒和/或水微粒折射和散射。因此，亮的光点102同样分别由光晕702环绕。雾比图6和7中薄。因此大灯光锥602较不明显，并且自身车辆的大灯在行车道表面上产生光斑312。在道路300旁右边成像以下交通标志:所述交通标志没有足够地反射光至自身车辆，以致于不具有光晕。
[0044]基于成像特征一一大灯光锥602和光晕702，在此提出的方法可以确定天气信息“雾”并且通过实际的光斑312与所预期的光斑312的比较来产生天气信息“预计的