车窗彩纹处理方法、装置、介质、设备及图像采集装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种车窗彩纹处理方法、装置、存储介质及电子设备，所述方法包括：获取包含彩色条纹的第一车窗图像和不包含彩色条纹的第二车窗图像；其中，第二车窗图像的清晰度低于第一车窗图像的清晰度；分别从第一车窗图像中提取第一低频特征信息和从第二车窗图像中提取第二低频特征信息；对第一低频特征信息和第二低频特征信息进行特征匹配，获取第一低频特征信息及第二低频特征信息中相同的目标低频特征信息；将目标低频特征信息与第一车窗图像中的高频特征信息进行融合，生成不包含彩色条纹的目标车窗图像。本发明专利技术实施例的方案，可以有效消除车窗图像中的彩色条纹，有助于减少彩色条纹对智能识别功能的干扰。助于减少彩色条纹对智能识别功能的干扰。助于减少彩色条纹对智能识别功能的干扰。

【技术实现步骤摘要】
车窗彩纹处理方法、装置、介质、设备及图像采集装置


[0001]本专利技术实施例涉及图像处理
，尤其涉及一种车窗彩纹处理方法、装置、存储介质、电子设备及图像采集装置。

技术介绍

[0002]随着国际国内安防监控及平安城市、智能交通等专项领域的发展，代表智能交通卡口及电子警察违法抓拍系统需求的提升，智能交通卡口相机对于人脸抓拍图像的质量要求也越来越高。然而当前拍摄的大部分车窗图片上都会存在严重的彩色条纹，极大的降低了人脸识别精度。基于满足智能交通抓拍系统的高图像质量、高人脸识别率的要求出发，如何消除车窗彩纹正成为一个亟待解决的问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术实施例提供一种车窗彩纹处理方法、装置、存储介质及电子设备，可以有效降低或消除车窗图像中的彩色条纹。
[0004]第一方面，本专利技术实施例提供了一种车窗彩纹处理方法，包括：
[0005]获取包含彩色条纹的第一车窗图像和不包含彩色条纹的第二车窗图像；其中，所述第二车窗图像的清晰度低于所述第一车窗图像的清晰度；
[0006]分别从所述第一车窗本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车窗彩纹处理方法，其特征在于，包括：获取包含彩色条纹的第一车窗图像和不包含彩色条纹的第二车窗图像；其中，所述第二车窗图像的清晰度低于所述第一车窗图像的清晰度；分别从所述第一车窗图像中提取第一低频特征信息和从所述第二车窗图像中提取第二低频特征信息；对所述第一低频特征信息和所述第二低频特征信息进行特征匹配，获取目标低频特征信息，其中，所述目标低频特征信息为所述第一低频特征信息及所述第二低频特征信息中相同的低频特征信息；将所述目标低频特征信息与所述第一车窗图像中的高频特征信息进行融合，生成不包含彩色条纹的目标车窗图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取包含彩色条纹的第一车窗图像和不包含彩色条纹的第二车窗图像，包括：获取车窗反射光镜经偏振镜后得到的包含彩色条纹的第一车窗图像和所述车窗反射光未经偏振镜得到的不包含彩色条纹的第二车窗图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从车窗图像中提取低频特征信息，包括：针对车窗图像中的各个像素点，分别计算当前像素点与所述车窗图像的中心点的欧式距离；根据所述欧式距离及预先设定的低通滤波半径，从车窗图像中提取低频特征信息。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述第一低频特征信息和所述第二低频特征信息进行特征匹配，获取目标低频特征信息，包括：计算所述第一低频特征信息与所述第二低频特征信息的差值；当所述差值处于预设低频特征阈值范围内时，确定所述第一低频特征信息与所述第二低频特征信息匹配，并将所述第一低频特征信息作为目标低频特征信息。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取包含彩色条纹的第一车窗图像和不包含彩色条纹的第二车窗图像，包括：采集车辆图像对；其中，所述车辆图像对中包括包含车窗彩色条纹的第一车辆图像和未包含车窗彩色条纹的第二车辆图像，所述第二车辆图像的清晰度低于所述第一车辆图像的清晰度；对所述第一车辆图像和所述第二车辆图像进行车窗检测，并根据车窗检测结果，从所述第一车辆图像中提取第一车窗图像，...

【专利技术属性】
技术研发人员：王富强，梁俊杰，祝玉宝，
申请(专利权)人：浙江宇视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：