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行車記錄儀特征匹配品質(zhì)的提高
汽車上使用的行車記錄儀主要依靠攝像機(jī)自動白平衡功能實現(xiàn)視頻色調(diào)的自動調(diào)整。然而,這種自動白平衡功能不能滿足計算機(jī)視覺算法的要求,如進(jìn)行目標(biāo)檢測和識別時,色調(diào)的不斷變化影響目標(biāo)特征的匹配,因而行車記錄儀記錄的視頻品質(zhì)需要提高。目前,常用的改進(jìn)視頻圖像幀品質(zhì)(圖像顏色傳遞和對比度增強(qiáng))的算法只適用于單一圖像,即使其進(jìn)行逐幀處理,視頻的幀與幀之間仍然不連貫。通過考慮光度和幾何方面的影響,將攝像機(jī)標(biāo)定應(yīng)用在每一幅圖像幀中,以消除由相機(jī)鏡頭產(chǎn)生的幾何失真。同時,自動調(diào)整各圖像幀之間的色調(diào)差,產(chǎn)生連貫一致的視頻。
所提出的處理方法分為幾何校準(zhǔn)、錨幀提取、顏色平衡、色調(diào)穩(wěn)定4個步驟。①幾何校準(zhǔn):行車記錄儀所記錄的視頻常被作為法律訴訟的證據(jù),并試圖在特定場景中捕捉更多的信息,因而使用了廣角鏡頭,但是廣角特性使視頻產(chǎn)生徑向畸變,需要利用雙附加失真系數(shù)對畸變后的視頻進(jìn)行幾何校準(zhǔn)。②錨幀提?。簩⒁曨l中的圖像幀進(jìn)行排序形成圖像幀集合,將平均顏色矢量作為每一幅圖像幀的特征向量,使用K-均值聚類法從中選擇錨幀。③顏色平衡:行駛環(huán)境的快速變化或自動白平衡使錨幀色調(diào)發(fā)生變化,若能維持錨幀中紅、綠、藍(lán)3種顏色的平衡,便可以實現(xiàn)錨幀之間色調(diào)的一致性。利用灰度世界算法對每一個錨幀進(jìn)行白平衡處理。④色調(diào)穩(wěn)定:利用了Farbman(法布曼)和Lischinski(里奇斯)所開發(fā)的色調(diào)穩(wěn)定算法對錨幀色調(diào)進(jìn)行平滑處理。試驗時,使用Itronics ITB-100HD行車記錄儀,利用進(jìn)出隧道和改變行駛方向使照明條件變化產(chǎn)生光度波動。利用尺度不變特征變換方法進(jìn)行視頻初始特征定位,之后利用局部灰度序模式、KLT算法、尺度不變特征轉(zhuǎn)換、BRIEF方法分別對改進(jìn)后的視頻進(jìn)行特征描述和匹配。4種特征描述方法的試驗結(jié)果顯示:與原始視頻相比,改進(jìn)后視頻的色調(diào)穩(wěn)定平均提高了3.6%。
Christian Simon et al. 2014 Annual Summit and Conference Asia- Pacific Signal and Information Processing Association, Siem Reap Dec. 09-12, 2014.
編譯:王維