用于估计图像检测装置的纱窗效应的方法和设备制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种用于估计图像检测装置的纱窗效应的方法，所述图像检测装置具有多个用于提供光强度信息的图像传感器，所述方法包括以下步骤：确定图像信息的图像特征，所述图像信息基于多个光强度信息（104）和多个参数（108），其中分别为所述多个图像传感器中的每一个分配所述多个参数之一；求得（106）所述多个参数（108）的多个参数值，其中所述图像特征至少接近理想的图像特征，其中所述多个参数代表所述图像检测装置的模型中的纱窗效应。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于估计图像检测装置的纱窗效应的方法和设备
本专利技术涉及一种用于估计图像检测装置的纱窗效应的方法、一种用于校正图像检测装置的纱窗效应的方法以及涉及一种相应的设备。
技术介绍
用于校正纱窗效应的方法在现代图像设备构造和现代图像检测领域中是充分公知的。然而，在大多数应用中，在制造期间和附加地或替代地在特别的实验室环境中估计纱窗效应（英语和专业文献又是：FPN；FixedPatternNoise：固定模式噪声）。一些基于场景的用于降低纱窗效应的方法出现在科学出版物——例如R.C.Hardie,M.M.Hayat,E.Armstrong和B.Yasuda所著的《Scene-basednonuniformitycorrectionwithvideosequencesandregistration》（美国光学学会，应用光学No.8，第39卷，第1241-1250页，2000年或者US2009/0257679A1中。但在此应用的方法主要基于光流或其他与其紧密关联的方法和过程的估计。
技术实现思路
在此背景下，借助本专利技术提出根据独立权利要求的用于估计图像检测装置的纱窗效应的方法、用于校正图像检测装置的纱窗效应的方法、使用所述方法的设备以及相应的计算机程序产品。有利的构型从相应的从属权利要求和后续描述中得出。本专利技术基于以下知识：由图像检测装置检测的图像信息由于图像检测装置的运动或由图像检测装置检测的环境持续地变化。如果将在一个时间间隔内检测的图像信息平均或者相加，则最终得到的图像信息典型地具有光滑的变化过程。光滑的变化过程受干扰的区域表明由图像检测装置引起的干扰。因为真实的图像检测装置引起这样的干扰，所以由图像检测装置检测的图像信息以及由多个检测到的图像信息生成的最终得到的图像信息不具有光滑的变化过程。由图像检测装置引起的干扰可以通过图像检测装置的模型描述中的相应参数来描述。如果将所述参数最佳地调节到图像检测装置上，则由图像检测装置检测的图像信息可以通过参数如此校正，使得其具有光滑的变化过程。因此，可以通过以下方式确定所述参数：根据模型描述以参数加载最终得到的图像信息并且寻找参数的以下值：在所述值时最终得到的图像信息具有尽可能光滑的变化过程。替代地，可以以参数加载检测到的图像信息并且随后分别确定所检测的图像信息的光滑性。随后可以将所检测的图像信息的光滑性的各个值归纳为最终得到的光滑性并且可以确定参数的以下值：在所述值时最终得到的光滑性最小化。根据本专利技术的方式描述用于基于图像序列分析的纱窗效应估计的在线方法。这尤其意味着，可以在实验室环境之外测量并且纠正纱窗效应。为了实现所述目标，进行关于世界和单个图像检测的一些假设。所述方式适合于自然环境中单个图像检测的最不同的基于视频的方法。这尤其适用于现代车辆前端摄像机或移动机器人上的摄像机的视频序列。借助在线FPN校正能够实施所检测的序列中的纱窗效应的校正。因此，视频场景中纱窗效应的校正在通常的传感器中尤其是在具有较少的光的序列的情况下改善视频质量。也能够实现色彩重建时的改善。特别在色彩重建时（其中必须在计算过程中关联多个像素值），需要精确的像素值。经FPN校正的图像数据引起图像中更少的色彩噪声，尤其是在具有弱照明的序列的情况下。此外，能够实现算法函数的改善。很多算法取决于“好的”——也就是说对于相应算法合适的图像信号。纱窗效应、尤其是优选发生的列FPN干扰图像处理算法，例如车道识别算法。纱窗效应的校正可以改善这样的算法函数的功能。图像检测装置的校准的更新在数年之后在实际使用中也有意义。因为根据本专利技术涉及一种在线FPN校正算法，所以可以在确定的时间区间内校正纱窗效应。这意味着，可以校正纱窗效应超出大的时间标度的变化。这改善产品的质量。还能够实现实际应用中与温度相关的FPN校正参量的检测。纱窗效应通常是与温度非常相关的现象。借助在线FPN校正，可以检测和校正与温度相关的不同校正参数（数据）。所有所测量的数据与温度相关的并且因此也可以在无在线FPN校正的情况下被测量。但借助在线FPN校正可以根据温度校正FPN。这也导致制造过程中的成本节省。借助在线FPN校正的使用可以放弃制造过程中的以下步骤：在所述步骤中测量纱窗效应并且随后将其存储在设备中。通过这种方式，还可以减小设备中的存储空间。这能够实现由于好的校正方法而成本更有利的图像设备硬件的使用。根据本专利技术的方式基于所测量的图像或图像序列的空间特征和/或时间特征——简称“图像特征”的推导。所述图像特征可以通过光滑性，但也可以通过光滑性变化或完全不同地定义的全局图像特征实现。这样的图像特征通常能够映射到数字上。附加地，估计关于理想图像或理想的图像序列的图像特征的假设。所述估计例如可以在理论上推导或启发式地——即出于经验推断。基于所测量的图像特征与所假设的理想的图像特征的比较，现在估计图像校正参数，借助所述图像校正参数朝理想的图像特征的方向校正所测量的图像的图像特征。现在最小化过程寻找给定的输入数据的理想参数组。在此，理想的图像不必完全已知。相反地，如此定义所述图像的抽象图像特征使得所得到的结果可有意义地用于真实的应用中就足够了。在FPN校正的情况下，如下应用根据本专利技术的方式。作为所测量的图像的全局参数估计一个序列的所汇总的单个图像的光滑性，或替代地，汇总多个单个图像的光滑性。未受干扰的、光滑的图像假设为所假设的理想图像。将所测量的图像的光滑性校正到理想图像的所假设的理想光滑性上的校正参数也可以通过传感器模型来描述并且因此也可以以固定模型噪声（FixedPatternNoise）表示。最小化过程现在寻找给定数量的图像的理想参数组。如果这些图像被代表性地选择并且从数量上是足够的，则在模型范畴中所找到的FPN相应于图像检测装置的FPN。本专利技术提供一种用于估计具有多个用于提供光强度信息的图像传感器的图像检测装置的纱窗效应的方法，所述方法包括以下步骤：确定图像信息的图像特征，所述图像信息基于多个光强度信息和多个参数，其中分别为所述多个图像传感器中的每一个分配所述多个参数之一；求得所述多个参数的多个参数值，其中图像特征至少接近理想的图像特征，其中所述多个参数代表所述图像检测装置的模型中的纱窗效应。纱窗效应——英语是FixedPatternNoise（固定模式噪声）涉及不期望的图像伪影，其由图像检测装置的技术结构决定。图像检测装置可以涉及摄像机或摄像机的一部分，例如一些图像传感器。图像检测装置例如可以设置在车辆上，以便检测车辆的周围环境。光强度可以由图像检测装置的像点检测。多个相邻的像点的多个同时或直接彼此相继地检测的光强度可以归纳成一个光强度信息。因此，光强度信息可以涉及图像或图像检测装置的记录或相应图像的或相应记录的部分区域。因此，可以检测或提供图像检测装置的传感器面的一个区域的光强度信息。如果二维的坐标系置于传感器面中，则用于不同坐标的光强度信息具有不同的光强度值。同样地，坐标系的不同坐标的多个参数可以具有不同的值。所述多个参数值可以表示为数字矩阵，其中以参数值的形式为每个图像传感器分配一个自己的数字。所述多个光强度信息可以时间上相继地由传感器面的同一个区域检测。一些所使用的光强度信息可能取决于通过图像检测装置的像点的光强度的最大可能的分辨本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2010.11.24 DE 102010061864.01.一种用于校正用于车辆的图像检测装置(102)的纱窗效应的方法，所述图像检测装置具有多个用于提供光强度信息的图像传感器，所述方法包括以下步骤：分别以多个参数(108)加载多个光强度信息(104)中的每一个，以便确定多个经加载的光强度信息(443)；分别确定(445)所述多个经加载的光强度信息的图像特征(447)；通过汇总所述多个经加载的光强度信息的图像特征来确定(449)图像信息的全局图像特征，所述图像信息基于所述多个光强度信息(104)和所述多个参数(108)，其中，分别为所述多个图像传感器中的每一个分配所述多个参数之一，其中，所述图像特征代表所述图像信息的空间特征和/或时间特征；将所述全局图像特征与假设的理想的图像特征进行比较；基于所述全局图像特征与所假设的理想的图像特征的比较求得所述多个参数(108)的多个参数值，其中，所述全局图像特征接近所假设的理想的图像特征，其中，所述多个参数代表所述图像检测装置的模型中的纱窗效应；借助所述多个参数值校正所述多个图像传感器的光强度信息(104)，以便确定在所述纱窗效应方面校正的多个光强度信息(214)。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个参数值中导致经加载的光强度信息的理想的光滑性的那个参数值最好地适合用于减少由所述纱窗效应引起的干扰。3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述多个参数(108)代表所述图像检测装置的光响应非均匀性(PRNU)或暗信号非均匀性(DSNU)或者不仅代表所述图像检测装置的光响应非均匀性(PRNU)而且代表所述图像检测装置的暗信号非均匀性(DSNU)。4.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：P·鲁瑙，M·格泽，
申请(专利权)人：罗伯特·博世有限公司，
类型：
国别省市：