用于处理红外图像的设计制造技术

一种用于处理红外图像的方法、设备和具有指令的计算机可读存储介质以及一种用于训练神经网络的方法和具有指令的计算机可读存储介质。在第一步骤（10）中，读入红外摄像机的红外图像。接着，通过将神经网络应用于红外图像，生成（11）输出图像。针对该应用，神经网络已被训练用于过滤阴影或用于减小照明效果。最后，将输出图像输出（12），用于进一步使用。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于处理红外图像的设计
本专利技术涉及一种用于处理红外图像的方法、设备和具有指令的计算机可读存储介质以及一种机动车，该机动车使用这种方法或这种设备。本专利技术还涉及一种用于训练神经网络的方法和具有指令的计算机可读存储介质以及一种神经网络，该神经网络是利用这种方法来被训练的。
技术介绍
视频会议系统已经在ISDN（IntegratedServicesDigitalNetwork（集成服务数字网络）；集成语音和数据网络）时代实现了。然而，这种系统随着移动无线电容量的扩容才进一步普及到移动终端设备、诸如智能电话上。这样的系统在PC环境下、尤其是在商业部门也越来越被普遍接受。所有这些系统通常都具有彩色摄像机，该彩色摄像机从正面拍摄用户。摄像机目前也进入机动车以进行内部空间监控，例如以便拍摄驾驶员。这种摄像机的主要应用情形是自动驾驶，在该自动驾驶的情况下，检查驾驶员是否可以重新接管驾驶任务。如果在机动车中存在这种摄像机，则会有利的是：将该摄像机也用于视频电话的应用。尤其是在自动驾驶期间，这对于驾驶员来说是一种非常令人感兴趣的应用情形。然而，所谓的驾驶员观察摄像机被设计为也在昏暗中发挥作用。为了不使驾驶员炫目，使用在波长约为940nm的情况下的近红外范围内的照明，该波长对于人眼来说不可见。摄像机相对应地专门针对该波长来设计。然而，由于在近红外范围内的拍摄以及从下方对面部的主动照明，图像并不太适合于视频会议。形成一种“鬼脸”，该“鬼脸”具有异常且看起来不自然的阴影图像。通常大多变暗的眼窝在此显得特别明亮，而鼻梁则异常变暗。所得到的形象从客户角度来看不符合期望。另一缺点在于：相对应的摄像机只提供灰度图像，而客户则期望视频电话有彩色图像。另外，由于摄像机的安装位置，面部从下方被拍摄，而且在驾驶员与摄像机之间没有视线接触。所提到的问题目前只能通过安装正好对准驾驶员的附加的彩色摄像机来予以弥补。然而，由此形成可观的额外成本。提供附加的结构空间也是一个在车辆内部空间设计方面的问题。对于像E-Call（电子电话）那样的特殊应用来说，未被改变的红外图像对于客户来说都可能是奢求。因而值得期望的是：对可用的红外图像进行处理并且使这些红外图像可用于其它应用、尤其是用于视频电话。在该上下文中，CN105023269A描述了一种用于对车辆的红外摄像机的红外图像进行着色的方法。首先，在车辆中采集红外图像，以便利用这些红外图像来对分类器进行训练。在训练完成之后，将所要着色的红外图像移交给分类器，该分类器对每个像素进行分类并且生成结果图。将结果图分割成超像素，并且针对每个超像素创建结果直方图。将主要的分类属性分派给整个超像素，以便生成经优化的结果图。最后，首先产生与所要着色的红外图像相同大小的RGB图像，并且接着将RGB图像的色彩空间转换成HSV色彩空间。接着，基于经优化的结果图和红外图像的灰度值，确定被转换到HSV色彩空间中的图像的像素值。DE102006044864A1描述了一种用于在机动车的夜视系统中进行计算机辅助图像处理的方法。检测装置检测机动车的周围环境的夜视图像。其它检测装置检测机动车的周围环境的参数。根据周围环境的参数，确定夜视图像的分别与图像内容类别相关联的图像区域。针对每个图像内容类别，定义一个或多个图像处理标准。接着对所检测到的夜视图像进行处理，用于在显示装置上显示。在此，根据相应的图像区域的图像内容类别的所述一个或多个图像处理标准来对夜视图像进行处理。最后，在显示装置上重现经处理的夜视图像。US6792136B1描述了一种用于根据所监控的场景的红外图像来产生高分辨率彩色图像的方法。对所拍摄到的红外图像进行分析，以便查明在图像中是否能识别出对象、例如面部。如果能识别出对象，则将对象特性与多个所存储的对象特性进行比较。如果存在一致性，则确定对象的颜色特性并且基于存储在数据库中的特性信息来对该对象进行上色。如果不一致或者不存在可标识出的对象而且对象颜色不能被标识，则对图像进行分析，以便查明在该图像之内是否能识别出诸如衣服那样的图案。如果能识别出图案，则确定该图案的颜色特性，并且根据红外反射特性结合所存储的图案信息来对该图案进行上色。如果不能识别出图案，则根据红外反射特性来对图像的未图案化且未配备特征的部分进行上色。
技术实现思路
本专利技术的任务是提供一种用于处理红外图像的经改善的设计。该任务通过具有权利要求1或7的特征的方法、通过根据权利要求10所述的具有指令的计算机可读存储介质、通过具有权利要求11的特征的设备并且通过具有权利要求12的特征的神经网络来被解决。本专利技术的优选的设计方案是从属权利要求的主题。按照本专利技术的第一方面，用于处理红外图像的方法包括如下步骤：-读入红外摄像机的红外图像；-通过将神经网络应用于红外图像来生成输出图像，其中神经网络已被训练用于过滤阴影或用于减小照明效果；并且-将输出图像输出。相对应地，一种计算机可读存储介质包含如下指令，这些指令在通过计算机来实施时促使该计算机实施下列步骤来处理红外图像：-读入红外摄像机的红外图像；-通过将神经网络应用于红外图像来生成输出图像，其中神经网络已被训练用于过滤阴影或用于减小照明效果；并且-将输出图像输出。术语计算机在此应宽泛地来理解。尤其是，该计算机也包括工作站、控制设备和其它基于处理器的数据处理设备。类似地，用于处理红外图像的设备具有：-输入模块，用于读入红外摄像机的红外图像；-图像处理单元，用于通过将神经网络应用于红外图像来生成输出图像，其中神经网络已被训练用于过滤阴影或用于减小照明效果；和-输出端，用于将输出图像输出。按照本专利技术的解决方案基于如下思想：将用户、尤其是机动车的驾驶员的红外图像作为输入数据，并且借助于神经网络来计算经改善的输出图像，接着可以将这些输出图像用于其它应用。在此，该改善可在于：减少由于不自然的照明而引起的影响或者对阴影进行过滤。近年来，在机器学习领域已经取得了长足进步。由于计算机的性能越来越强大，也能够教导并应用复杂的神经网络。利用这些复杂的神经网络，也可以实现困难的图像处理任务。例如在[1]中描述了通过神经网络进行复杂的图像处理的示例。在该示例中，使用两个不同的图像，以便据此来生成新图像。在此，其中一个输入图像规定了所要生成的图像的内容。第二个输入图像规定了结构或纹理以及配色。通过按照本专利技术的解决方案，可以省去附加的摄像机，这一方面节省成本而另一方面能够实现对可用的结构空间的高效使用。按照本专利技术的一个方面，神经网络已附加地被训练用于改变红外图像的视角。通过转换视角，可以实现：输出图像看起来好像图像中的人员从正面注视摄像机。这显著提高了所感知到的呈现自然度。按照本专利技术的一个方面，输出图像是灰度图像。替代于此，输出图像是彩色图像。在这种情况下，神经网络已附加地被训练用于对红外图像进行着色。在灰度图像的情况下，输出图像虽然仍始终不是彩色图像，但是实现了更自然的感观。如果神经网络也给图像添本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于处理红外图像（50）的方法，所述方法具有如下步骤：/n- 读入（10）红外摄像机（41）的红外图像（50）；/n- 通过将神经网络（51）应用于所述红外图像（50）来生成（11）输出图像（52），其中所述神经网络（51）已被训练用于过滤阴影或用于减小照明效果；并且/n- 将所述输出图像（52）输出（12）。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20180928 DE 102018216806.71.一种用于处理红外图像（50）的方法，所述方法具有如下步骤：
-读入（10）红外摄像机（41）的红外图像（50）；
-通过将神经网络（51）应用于所述红外图像（50）来生成（11）输出图像（52），其中所述神经网络（51）已被训练用于过滤阴影或用于减小照明效果；并且
-将所述输出图像（52）输出（12）。


2.根据权利要求1所述的方法，其中所述神经网络（51）已附加地被训练用于改变所述红外图像（50）的视角。


3.根据权利要求1或2所述的方法，其中所述输出图像（52）是灰度图像，或者所述神经网络（51）已附加地被训练用于对所述红外图像（50）进行着色并且所述输出图像（52）是彩色图像。


4.根据权利要求3所述的方法，其中所述神经网络（51）为了对所述红外图像（50）进行着色而能够访问用户的彩色图像（53），或者用户为了对所述红外图像（50）进行着色而能够在两个或更多个神经网络（51）之间进行选择。


5.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中所述红外图像（50）是红外视频的一部分，并且所述输出图像（52）是输出视频的一部分。


6.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中所述输出图像（52）被用于可视电话。


7.一种用于训练神经网络（51）的方法，所述方法具有如下步骤：
-读入（70）红外摄像机（41）的红外图像（50）；
-读入（71）附加摄像机（61）的图像（60）；并且
-...

【专利技术属性】
技术研发人员：S·克洛姆普，W·泰默，T·比申费尔德，S·格尔林，C·耶尔登斯，
申请(专利权)人：大众汽车股份公司，
类型：发明
国别省市：德国;DE