CN103917986A - 用于检测车辆风挡上的雨滴的方法和摄像头组件 - Google Patents

用于检测车辆风挡上的雨滴的方法和摄像头组件 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种用于检测车辆风挡上的雨滴的方法，其中风挡的至少一个区域的图像被捕获，其中，至少一个对象从被捕获图像提取，且其中环境光条件被确定(S12)。对象提取的至少两种方式(S14、S18)中的至少一种根据环境光条件被执行。此外，本发明还涉及用于检测车辆风挡上的雨滴的摄像头组件。

Description

用于检测车辆风挡上的雨滴的方法和摄像头组件
技术领域
本发明涉及一种用于检测车辆风挡上的雨滴的方法，其中风挡的至少一个区域的图像被摄像头捕获。至少一个对象从被捕获图像提取，且环境光条件被确定。此外，本发明还涉及用于检测车辆风挡上的雨滴的摄像头。
背景技术
对于机动车辆，已知有多种驾驶辅助系统，使用由单个或由多个摄像机捕获的图像。获得的图像可以被处理，以允许在屏幕上显示，例如在仪表板处或它们可被投影在风挡玻璃上，特别是在危险的情况下警示驾驶员或简单地改善他的可视性。还可以利用图像检测车辆风挡上的雨滴或雾。这样的雨滴或雾检测可参与车辆的功能型单元的自动触发。例如，如果检测到雨，驾驶员可被警告，制动辅助系统可被激活，风挡擦拭器可被开启和/或头灯可被打开。
US 6806485B2描述了一种光学湿气检测器，其能够确定对应于环境光条件的绝对值。该检测器包括光学湿气传感器，其感测湿气收集表面上的湿气的存在。
EP 1025702B1描述了一种雨传感器系统，包括照明检测器，诸如CMOS图像阵列或CCD图像阵列。取决于环境光的水平，当风挡上的环境光太低而不能照明存在于风挡上的雨滴时，控制单元打开照明源。
现有技术中已知的方法和摄像头组件在可靠地检测风挡上的雨滴时已经遇到困难。
发明内容
因此，本发明的主题是建立用于检测风挡上的雨滴的特别可靠的方法和摄像头组件。
该目标通过具有权利要求1的特征的方法和具有权利要求9的特征的摄像头组件满足。具有本发明的方便的进一步发展的有利实施例在从属权利要求中示出。
根据本发明，在用于检测车辆风挡上的雨滴的方法中，风挡的至少一个区域的图像被摄像头捕获。至少一个对象从被捕获图像提取，且环境光条件被确定，其中，对象提取的至少两个方式中的至少一个根据环境光条件被执行。这基于取决于光条件风挡上的雨滴具有多种表现的结论。因此，考虑环境光条件的雨滴检测算法被选择，以利用(在对象提取的不同方式中)特别适于被确定光条件的至少一个方式。这使得该方法特别可靠，且还提供快速且高效的雨滴检测。
在本发明的有利实施例中，在夜间或隧道环境光条件下，通过检测灰度水平低于预定临界值的对象从被捕获图像提取对象。在暗夜条件下或在暗隧道中，风挡上的雨滴在风挡的被捕获区域图像中比图像的已经暗的背景表现得更暗。为了确定这样的暗夜光条件是否存在，光源的数量和/或亮度可被评估，例如通过确定光源的数量和/或亮度是否低于预定临界值。如果在这样的暗夜照片条件下仅具有较低灰度水平的对象被从图像提取，则雨滴检测可被快速、可靠和高效地执行。
在本发明的另一有利实施例中，在光源的数量和/或亮度在预定临界值以上的夜间或隧道环境光条件下，通过检测灰度水平高于预定临界值的对象从被捕获图像提取对象。这是基于以下结论，在夜间，如果存在较近且强度大的光源，被捕获图像上的雨滴比雨滴的相对较暗的周围环境表现得更亮。因此，通过清晰夜间或亮隧道照明条件，对于可能是雨滴的对象的检测，寻找具有相对较高灰度水平的对象足矣。对象提取的方式因此适用于这样的清晰夜间照明条件，用于可靠且快速的雨滴检测。
已进一步证明有利的是，当在日光环境光条件下，通过检测对象的暗部分和亮部分从被捕获图像提取对象，其中，对象的暗部分和亮部分被合并。暗部分可通过将其灰度水平与预定临界值进行比较而被检测，亮部分可通过将其灰度水平与另一更高预定临界值进行比较而被检测。在清晰日间，风挡上的雨滴在被捕获图像中表现为具有发光部分和暗部分的对象。因此，在被捕获图像中可能表示雨滴的对象的提取可通过亮和暗对象提取和后续的对比区段合并而执行。在区段的该融合中，光度的和几何的约束被考虑。通过合并对象的暗部分和亮部分，适当地考虑存在于日光条件下的被捕获图像中的风挡上的雨滴的特定表现。
在本发明的又一优选实施例中，环境光条件通过摄像头确定。因此，不需要提供能够估计环境光条件的其他传感器。环境光条件的信息还通过处理被捕获图像而获得。风挡上的雨滴的检测可因此通过非常紧凑的摄像头组件被执行。
如果环境光条件被定量地确定，则可获得环境光条件的非常准确的估计。这还允许不同光条件之间的非常精确的区别。另一方面，环境光条件可被定性地确定。这使得可以使用相对较简单的摄像头。替换地，诸如比较器的电子装置可被利用，以指示是否存在日光、夜间或黄昏环境光条件。这简化了要被考虑用于选择对象提取的适当方式的光条件的确定。
在本发明的另一有利实施例中，使用通过区段进行的被捕获图像的分割和/或通过边缘进行的被捕获图像的分割提取对象。通过区段进行分隔可基于形态学操作，或水平集方法以及区段或分隔的增长可被使用。对于边缘检测，可利用活动轮廓模型，即所谓的蛇形。用于对象提取的这些方法在分析被捕获图像中非常高效。
最后，已证明有利的是，将被提取对象进行分类，以便检测雨滴。分数或置信度可被指派给每一个被提取对象，以便确定被提取对象是否是雨滴。因此，可采用适当的动作，其考虑被检测的雨滴。
根据本发明的摄像头组件，其配置为检测车辆风挡上的雨滴，包括用于捕获风挡的至少一区域的图像的摄像头、配置为从被捕获图像提取至少一个对象的处理器件和用于确定环境光条件的器件，所述处理器件配置为根据环境光条件执行对象提取的至少两个方式中的至少一个。这允许处理器件可靠地检测风挡上的雨滴，因为对象提取的方式被关于环境光条件适当地选择。
优选地，摄像头在对于人眼敏感的波长的光谱范围内也是敏感的。
关于用于检测雨滴的方法示出的优选实施例及其优势对应地应用于根据本发明的摄像头组件，反之亦然。
上述所有特征和特征组合以及以下在附图的描述中提及的和/或在附图中简单示出的特征和特征组合可以不仅用在分别指出的组合中，也可以用在其他组合中或单独使用，而不背离本发明的范围。
附图说明
本发明的进一步优势、特征和细节将从权利要求、以下优选实施例的描述以及附图显而易见。在图中：
图1是示出根据环境光条件选择的对象提取方法的流程图；
图2是清晰夜视图像，具有较多的且亮的光源，在由摄像头捕获的图像中比它们周围环境看起来更亮；
图3是在暗夜环境光条件下由摄像头捕获的图像，其中，雨滴表现为比它们的背景更暗的区域；
图4是在日光条件下捕获的图像中风挡上的雨滴的表现；
图5是通过摄像头组件的处理器件基于分离描述符的示例对象分类；
图6非常示意性地示出了摄像头组件，其构造为执行车辆风挡上的雨滴的检测。
具体实施方式
用于检测车辆风挡上的雨滴的摄像头组件10(图6)包括安装在车辆上的摄像头12。可包括CMOS或CCD图像传感器的摄像头12构造为观察车辆风挡且安装在车辆车舱内部。在摄像头组件10检测到风挡上的雨滴时，风挡可在擦拭器刮片的帮助下被擦拭。摄像头12捕获风挡的图像，且通过图像处理确定风挡上的对象是否是雨滴。
为了检测风挡上的雨滴，考虑环境光条件，以选择对象提取的适当方式。在图1中，可见图像处理步骤，其针对雨滴检测而进行。
在图像预处理步骤S10中，由摄像头12捕获的图像被准备。例如，感兴趣的区域被限定，且噪音过滤器被使用。在下一步骤S12中，环境光条件被确定。取决于环境光条件，当处理被捕获的图像时，执行对象提取的不同方式。
第一箭头14指示，在确定了对应于清晰夜间的环境光条件时，在步骤S14中，具有高灰度水平的对象被提取。图2中示出了显示这样的清晰夜间条件的示例性图像16。这样的清晰夜间条件是指具有相对较大数量或较近光源18的夜间的环境光条件。这些光源18，诸如街灯、接近的往来车辆的头灯、车辆前方的往来车辆的尾灯等，造成雨滴20在图像16内的表现，它们比它们的周围环境更亮。因此，在步骤S14中足以提取具有相对较高灰度水平的对象，以便限定稍后(即在步骤S16中)将被分类为雨滴或非雨滴的对象。
如果在步骤S12中确定环境光条件对应于暗夜，则对象提取的另一方式被应用至摄像头12捕获的图像。如在图1中箭头22所指示的，在步骤S18中，对象从摄像头12捕获的图像24(参见图3)提取，其中，对象具有相对较低灰度水平。这是因为，由于具有仅有限的光源18的暗夜(参见图3)，摄像头12捕获的图像24中的雨滴20比它们的背景表现得更暗。因此足以执行具有非常低灰度水平的对象的提取，以便找到可对应于风挡上的雨滴20的对象。这些暗的对象稍后被分类(参见步骤S16)。
如果步骤S12中的环境光确定得到图像26(参见图4)已经在日光期间被摄像头12捕获，则执行对象提取的又一方式。如图1中箭头28和30所指示的，在日光条件下，具有低灰度水平的对象和具有高灰度水平的对象从图像26(参见图4)被提取。这是由于，在日光期间，风挡上的雨滴20在图像26中表现为具有暗部分32和亮部分34的区域。特别地，暗部分21可被亮部分34围绕(参见图4)。在可能对应于雨滴20的对象的暗部分32和亮部分34已经被提取后，对比地带被合并。在被提取对象的融合发生的该步骤S20仅当存在日光条件时被执行(参见图1)。将亮和暗组成部分合成以构建雨滴20(参见图4)考虑了几何和光度测定约束。从融合(参见步骤S20)得到的对象随后在步骤S16中被分类。
步骤16中进行的该对象分类可基于多个描述符，所述描述符可描述对象的形状、强度(intensity)、纹理和/或背景。形状描述符可考虑对象的高度和宽度的比、对象周长、对象面积、对象的圆度等。强度描述符可根据对象的最大强度、其最小强度或平均强度将对象分类。而且，对象内的红色组成部分的平均强度可被考虑，用于对象的分类。纹理描述符可用于根据时刻、均匀性、褶皱、累积梯度等将对象分类。而且，可建立定向梯度的柱状图，以将对象分类。
图5示出具有两个曲线38、40的曲线图36。在该曲线图36中，可见累积局部梯度。曲线38允许将对象分类为真雨滴20，而曲线40代表对象被分类为假雨滴或非雨滴。
在图像处理期间执行的对象分类(参加图1中步骤S16)中，还可利用背景描述符。这样的背景描述符可考虑车辆速度以及定量或定性的光条件。为了使光条件定量，可确定在感兴趣的检测区域中的全局强度平均值，或感兴趣的检测区域中的强度的标准差，和/或环境光可以以勒克斯指示。
定性光条件确定可在日光、黄昏、没有光源的夜间和有光源的夜间之间进行区分。没有光源的夜间将引起执行根据图1的箭头22的对象提取，即暗夜环境光调节，而有光源的夜间确定引起执行根据图1中箭头14的对象提取。
在对象分类中，分数或置信度至被指派给每一个被提取对象。在详细描述分数或置信度中，考虑每一个对象的描述符和背景。对象分类可通过受监督的学习机执行，例如支持向量机。
图6示意性地示出摄像头组件10，包括摄像头12以及处理器件42，它们配置为从被捕获的图像16、24、26(参见图2-4)提取对象，同时考虑如由摄像头组件10的器件44确定的环境光条件。器件44可以是软件，用于处理被摄像头12捕获的图像16、24、26。替换地或另外地，可以利用能够确定环境光条件的测量装置，其不是摄像头12的一部分。处理器件42可还与摄像头12分立。
当雨滴检测软件获得环境光条件的信息时，要与被捕获图像16、24、26中的雨滴的特定外观一起利用的提取功能可适用于这些光条件，例如，日光、隧道、具有光源的夜晚、或没有任何额外光源的夜晚。以该方式，由摄像头12执行的对可能对应于风挡上的雨滴20的对象的提取与环境光条件直接相关。

Claims (9)

1.一种用于检测车辆风挡上的雨滴(20)的方法，其中，风挡上的至少一区域的图像(16、24、26)被摄像头(12)捕获，其中，至少一个对象从被捕获的图像(16、24、26)提取，且其中环境光条件被确定(S12)，
其特征在于，
对象提取的至少两种方式(S14、S18)中的至少一种根据环境光条件被执行。
2.根据权利要求1所述的方法，
其特征在于，
在光源(18)数量和/或亮度在预定临界值以下的夜间或隧道环境光条件下，通过检测灰度水平低于预定临界值的对象从被捕获的图像(16、24、26)提取对象(S14)。
3.根据权利要求1或2所述的方法，
其特征在于，
在光源(18)的数量和/或亮度在预定临界值以上的夜间或隧道环境光条件下，通过检测灰度水平高于预定临界值的对象从被捕获的图像(16、24、26)提取对象。
4.根据权利要求1至3中的任一项所述的方法，
其特征在于，
在日光环境光条件下，通过检测灰度水平低于预定临界值的对象的暗部分(32)以及通过检测灰度水平高于预定临界值的对象的亮部分(34)从被捕获的图像(16、24、26)提取对象(S14，S18)，
其中，对象的暗部分(32)和亮部分(34)被合并(S20)。
5.根据权利要求1至4中的任一项所述的方法，
其特征在于，
环境光条件通过摄像头(12)的器件(44)确定。
6.根据权利要求1至5中的任一项所述的方法，
其特征在于，
环境光条件被定量或定性地确定。
7.根据权利要求1至6中的任一项所述的方法，
其特征在于，
使用通过区段进行的被捕获的图像(16、24、26)的分割和/或通过边缘进行的被捕获的图像(16、24、26)的分割提取对象。
8.根据权利要求1至7中的任一项所述的方法，
其特征在于，
被提取的对象被分类(S16)，以检测雨滴。
9.一种摄像头组件，用于检测车辆风挡上的雨滴(20)，
包括用于捕获风挡的至少一区域的图像(16、24、26)的摄像头(12)、配置为从被捕获的图像(16、24、26)提取至少一个对象的处理器件(42)和用于确定环境光条件的器件(44)，
其特征在于，
所述处理器件(42)配置为根据环境光条件执行对象提取(S14、S18)的至少两种方式中的至少一种。
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