【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种用于为车辆用户显示该车辆的周围环境的虚拟视图的方法。本专利技术还涉及一种计算机程序，该计算机程序包括指令，所述指令在通过计算机执行程序时促使该计算机实施该方法的步骤。此外，本专利技术涉及一种具有计算单元的控制器，该计算单元如此配置，使得该计算单元实施该方法的步骤。本专利技术还涉及一种具有该控制器的车辆。
技术介绍
1、文献de 10 2019 219 017 a1公开了一种用于借助例如四个车辆摄像机来表示车辆的周围环境模型的显示方法，所述车辆摄像机分别具有一个广角镜头。
2、文件us 8,723,959 b2公开了一种用于改善场景的方法。
3、zhang等(2019)在computer vision and pattern recognition(cs.cv)中的文件“image super-resolution by neural texture transfer”(arxiv:1903.00834[cs.cv])中公开了一种用于复原低分辨率图像中的图像信息的基于参考的方法。
【技术保护点】
1.一种用于显示车辆(100)的周围环境的虚拟视图(200)的方法，所述虚拟视图尤其是全方位视图或者全景图像视图，所述方法至少包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一子区域(450)的图像内容代表相对于所述车辆(100)小于或者等于预给定的距离的位置。
3.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，在对所检测到的摄像机图像(310)进行几何校正之后，所述第一子区域(450)具有小于或者等于下阈值的像素密度。
4.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，根据在所述第一子区域(450)中所识别到的对象和/或识别到的...
【技术特征摘要】
1.一种用于显示车辆(100)的周围环境的虚拟视图(200)的方法，所述虚拟视图尤其是全方位视图或者全景图像视图，所述方法至少包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一子区域(450)的图像内容代表相对于所述车辆(100)小于或者等于预给定的距离的位置。
3.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，在对所检测到的摄像机图像(310)进行几何校正之后，所述第一子区域(450)具有小于或者等于下阈值的像素密度。
4.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，根据在所述第一子区域(450)中所识别到的对象和/或识别到的部段来匹配或者选择所述第一学习式机器识别方法。
5.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，通过彼此不同的第一学习式机器识别方法来提高经几何校正的摄像机图像在所述第一子区域(450)的至少两个彼此不同的区域中的对应的分辨率。
6.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，降低经几何校正的摄像机图像在至少一个第二子...
【专利技术属性】
技术研发人员：F·申克，R·卡诺，
申请(专利权)人：罗伯特·博世有限公司，
类型：发明
国别省市：
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