CN108859959A - 车辆环境成像系统和方法 - Google Patents

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W·张
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Abstract

一种车辆包括视觉系统，该视觉系统包括用于传输图像数据的至少一个外部图像捕获设备以及用于呈现从该至少一个图像捕获设备接收的图像数据的用户界面显示器。该车辆还包括控制器，该控制器被编程为响应于感测到小于环境光阈值的环境光水平而增加外部灯的亮度。控制器还被编程为响应于小于第一图像光阈值的图像光水平来修改在用户界面显示器处呈现的图像数据的至少一个视觉属性。

Description

车辆环境成像系统和方法
技术领域
本公开涉及用于增强车辆周围环境的显示图像的车辆成像系统和方法。
背景技术
车辆会遭遇到因车辆外部环境的可变因素而可见度水平不一样的情况和位置。不同的可见度可能与车辆周围不断变化的照明水平有关。在获得对车辆环境的可见度进行综合评估方面，光传感器(诸如测光传感器)可能存在有局限性。这种光传感器还可能无法应对不断动态变化的车辆环境(包括车辆附近的外部物体在内)。
发明内容
一种车辆包括视觉系统，该视觉系统包括用于传输图像数据的至少一个外部图像捕获设备以及用于呈现从至少一个图像捕获设备接收的图像数据的用户界面显示器。该车辆还包括控制器，该控制器被编程为响应于感测到小于环境光阈值的环境光水平而增加外部灯的亮度。控制器还被编程为响应于小于第一图像光阈值的图像光水平来修改在用户界面显示器处呈现的图像数据的至少一个视觉属性。
一种在车辆用户界面显示器处呈现图像数据的方法包括从至少一个摄像头捕获表示车辆附近的图像数据，并将图像数据传输到用户界面显示器。该方法还包括基于用户界面显示器的具有小于第一光阈值的图像光水平的呈现图像来修改图像数据的至少一个视觉属性。该方法进一步包括响应于小于第二环境光阈值的环境光值而增加至少一个外部灯的亮度，并且在用户界面显示器处呈现增强的图形图像。
一种车辆包括布置为传输表示车辆附近的图像数据的至少一个图像捕获设备以及用于呈现从至少一个图像捕获设备接收到的图像数据的用户界面显示器。该车辆还包括控制器，该控制器被编程为基于车辆附近的第一光水平和与前方车辆路径相关联的第二光水平之间的差值来修改显示图像的至少一个视觉属性。
附图说明
图1是具有视觉系统的车辆的侧视图。
图2是第一图像增强算法的流程图。
图3是第二图像增强算法的流程图。
具体实施方式
在此描述了本公开的各实施例。然而，应该理解，所公开的实施例仅仅是示例，并且其他实施例可以采取各种替代形式。附图并不一定是按比例绘制的；为了示出特定部件的细节，可以将某些特征放大或最小化。因此，本文公开的具体结构性和功能性细节不应被解释为限制性的，而仅仅是作为用于教导本领域技术人员以各种方式采用本发明的典型依据。如本领域的普通技术人员将理解的，参考任何一个附图所示出和描述的各种特征可以与一个或多个其他附图中所示的特征进行组合，由此产生没有明确示出或描述的实施例。所示特征的组合为典型应用提供了代表性实施例。但是，对于特定应用或实施方式而言，与本公开的教导相一致的特征的各种组合和修改可能是理想的。
参考图1，车辆10包括视觉系统12，该视觉系统12配置为捕获车辆周围的多个区域中的图像数据，包括但不限于前向方向、后向方向的图像和/或侧向方向的图像。视觉系统12包括至少一个基于视觉的成像设备，用于捕获与车辆10的外部相对应的图像数据，以便检测车辆周围环境。每一个基于视觉的成像设备都安装在车辆上，从而捕获车辆附近的期望区域中的图像。
基于视觉的第一成像设备14安装在前挡风玻璃后面，用于捕获表示外部前向方向上车辆附近的图像。在图1的示例中，基于视觉的第一成像设备14是用于捕获车辆10的前方视野(FOV)16的前视摄像头。在另外的示例中，成像设备可以设置在车辆格栅、前饰板或者更靠近车辆的前缘的其他位置附近。基于视觉的第二成像设备18安装在车辆的后部，用于捕获表示外部后向方向上车辆附近的图像。根据示例，基于视觉的第二成像设备18是用于捕获车辆的后方FOV 20的后视摄像头。基于视觉的第三成像设备22安装在车辆的侧部，用于捕获表示外部侧向方向上车辆附近的图像。根据示例，基于视觉的第三成像设备22是用于捕获车辆的侧方FOV 24的侧视摄像头。在更具体的示例中，侧视摄像头安装在车辆10的相对侧中的每一侧(例如，左侧视摄像头和右侧视摄像头)。应该理解，尽管在附图中将各个FOV描绘为具有某些几何图案，但根据实践中采用的成像设备的类型，实际FOV可以具有任意数量的不同几何形状。在一些示例中，使用广角成像设备来提供诸如180度和更宽角度的广角FOV。此外，虽然每一个摄像头是被描述为安装在车辆上，但是，替代示例包括了具有捕获车辆周围环境的FOV的外部摄像头。
摄像头14、18和22可以是适合于本文所述目的的任何类型的成像设备，这些成像设备能够接收光或其他射线并采用例如电荷耦合器件(CCD)来将光能转换为像素格式的电信号。每个摄像头还可以可操作以捕获电磁光谱的各个区域中的图像，包括红外线、紫外线或可见光内的图像。摄像头还可以可操作以捕获具有任何合适的分辨率(包括高分辨率)的数字图像和/或视频数据。如在本公开中所用，由图像捕获设备提供的图像数据包括单独图像或视频图像流。摄像头可以是与车辆的处理单元进行通信的任何数字视频记录设备。由摄像头获取的图像数据被传递给车辆处理器，以便进行后续动作。例如，将来自摄像头14、18和22的图像数据发送到对图像数据进行处理的处理器或车辆控制器11。在外部摄像头的情况下，可以将图像数据无线地传输到车辆控制器11以供使用，如本公开的各种示例中的任何一个示例所述。如下面更详细讨论的那样，车辆处理器11可以被编程为在诸如控制台屏幕之类的用户界面显示器或在后视镜显示器设备处生成图像和其他图形。在一些替代示例中，用户界面显示器位于车外，由此使得远程观看者可以访问由视觉系统12获取的图像数据。
本文讨论的各种视觉系统部件可以具有一个或多个相关联的控制器来控制和监视操作。尽管是将车辆控制器11示意性地描述为单个控制器，但是却可以将其实现为一个控制器，或者实现为相互协作以共同管理视觉系统和其他车辆子系统的控制器系统。多个控制器之间的通信以及控制器、致动器和/或传感器之间的通信可以使用直接有线链路、联网通信总线链路、无线链路、串行外围接口总线或任何其他合适的通信链路来实现。通信包括以任何合适形式来交换数据信号，所述形式包括例如经由导电介质的电信号、经由空气的电磁信号、经由光波导的光学信号等。数据信号可以包括表示来自传感器的输入的信号、表示致动器命令的信号以及控制器之间的通信信号。在具体示例中，多个控制器经由串行总线(例如，控制器区域网络(CAN))或经由间隔开的导线彼此通信。控制器11包括一个或多个数字计算机，其中每一个数字计算机具有微处理器或中央处理单元(CPU)、只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、电可编程只读存储器(EPROM)、高速时钟、模数(A/D)和数模(D/A)电路、输入/输出电路和设备(I/O)以及适合的信号调节和缓冲电路。控制器11还可以存储非暂时性存储器中的多个算法或计算机可执行指令，所述算法或计算机可执行指令是发布命令以执行根据本公开的动作所需的。在一些示例中，从诸如远程服务器15之类的外部源提供算法。
控制器11被编程为监视并协调各种视觉系统部件的操作。控制器11通过与每个图像捕获设备进行通信来接收表示车辆附近的图像，并且可以根据需要来存储图像，从而执行在下面更详细描述的外部照明诊断算法。控制器11还与车辆10的内部中的用户界面显示器进行通信。在替代示例中，用户界面显示器位于车辆10外面，例如位于用户移动设备处或远程监视办公室处。控制器被编程为向显示器选择性地提供相关图像，以便向观看者通知车辆10附近的状况。尽管参照视觉系统通过示例的方式描述了图像捕获设备，但是应当理解的是，控制器11还可以与各种传感器的阵列进行通信，以便检测车辆的外部物体和整体环境。例如，结合图像数据的接收，控制器还可以从雷达传感器、激光雷达传感器、红外传感器、超声波传感器或其他类似类型的传感器的任何组合接收信号。从各种传感器输出的数据信号的集合可以被融合来形成对车辆环境的更全面的感知，其中包括对外部物体的检测和跟踪。
控制器11还能够使用收发器或类似传输设备来进行无线通信。收发器可以配置为与多个车外部件或系统进行信号的交换。控制器11被编程为使用无线通信网络13交换信息。数据可以与远程服务器15交换，而远程服务器15可以用来减少对车载数据处理和数据存储的需求。在至少一个示例中，服务器15执行与图像处理和分析有关的处理。服务器可以存储一个或多个基于模型的计算算法，从而执行车辆安全增强功能。为了获得全球定位系统(GPS)位置，控制器11可以进一步与蜂窝网络17或卫星进行通信。控制器11还可以与车辆10附近的物体直接进行无线通信。例如，控制器可以与各种外部基础设施设备(即，车辆到基础设施(或V2I)通信)和/或附近车辆19交换信号以提供从视觉系统12获取的数据，或者接收补充图像数据，从而进一步向用户告知车辆环境。
视觉系统12可以用于识别道路标记、车道标记、道路标识或其他道路物体，以便输入到车道偏离警告系统和/或无阻碍路径检测系统。可以向车辆处理器提供道路条件和附近物体的识别，进而指导自主车辆引导。视觉系统12捕获的图像还可以用于区分白天照明条件和夜间照明条件。白天条件的识别可以在基于感测到的照明条件来致动或切换操作模式的车辆应用中使用。因此，通过确定照明条件，免去了在利用现有车辆设备的同时对专用光感测设备的需求。在一个示例中，车辆处理器利用来自视觉系统12的至少一个捕获场景来检测所捕获场景的照明条件，然后将其用作照明诊断程序的输入。
继续参考图1，车辆10还包括多个外部灯，每一个外部灯配置为在车辆附近发光，以增强驾驶者的可见度以及车辆10对其他车辆和行人的可见度。至少一个前外部灯26在车辆10的前向方向上发光。所发出的光在车辆10附近的前部投出光图案28。尽管出于说明的目的在图1中示意性地描绘了单个灯，但是，任意数量的灯的组合可以有助于在车辆10附近的前部形成聚集光图案。例如，前外部灯可以包括至少近光灯、远光灯、雾灯、转向灯和/或其他前灯类型，以便投出聚集前光图案28。此外，光图案28是被投射到地面上或车辆前方的附近物体上，并且被包括在由基于视觉的第一成像设备14所捕获的图像数据中。
车辆10还包括多个后外部灯30，用于在车辆10的后向方向上发光。与车辆的前部类似，任意数量的灯的组合可以有助于在车辆10附近的后部形成聚集光图案。例如，后外部灯可以包括至少尾灯、制动信号灯、高位灯、倒车灯、转向信号、车牌灯和/或其他尾灯类型，以便投出聚集后光图案32。此外，光图案32是投射到地面上或车辆后方的附近物体上，并且包括在由基于视觉的第二成像设备18所捕获的图像数据中。
车辆10可以进一步包括至少一个侧外部灯34，用于在车辆10的侧向方向上发光。与车辆的前部和后部类似，任意数量的灯的组合可以有助于在车辆10附近的侧部形成聚集光图案。例如，该至少一个侧外部灯34可以包括转向信号指示灯、侧视镜照地灯、侧外廓灯、环境照明灯以及其他类型的侧灯，以便投出聚集侧光图案36，这种侧光图案36被包括在由基于视觉的第三成像设备22所捕获的图像数据中。视觉系统12的每个FOV都可以捕获从外部灯发出的多个光图案的任何组合。
根据本公开的各方面，控制器存储有算法，用于增强来自任何图像捕获设备的并在用户界面显示器处呈现的图像。本文提供了当照明条件发生了明显变化(比如，从暗到亮)时或者在夜间期间或可见度受损的其他条件期间增强摄像头可见度的技术。根据车辆外部环境的条件，某些在给定图像中出现的特征对于观看用户而言可能更容易或者不那么容易感知到。图像增强算法可以包括识别出某些导致了低于最佳水平的显示清晰度的条件，并且通过提供大量图像增强处理来改善用户对关键图像特征的感知。
在某些示例中，图像增强算法可以配合一个或多个车辆状态来启动。如果车辆传动动力状态被转换成了反向传动，那么则提示显示从后视摄像头接收到的图像。后方FOV图像可以包括图像显示器内的一个或多个暗区，由此使得观看者难以辨别出图像的特定特征。算法包括对图像进行分析以获得相对于当前环境的视觉质量，并且响应于小于第一光阈值L1的图像光水平来修改图像的一个或多个视觉属性。
从摄像头接收到的图像数据用于直接确定车辆周围区域中的外部光水平。例如，从一个或多个外部摄像头捕获数字图像，并评估其外部光水平。根据一些示例，根据亮度标度，对每张图像的各个像素进行评级。可以将所有亮度评级的总值相加来获得车辆周围的整体光水平。在其他示例中，使用像素亮度的平均值来确定整体光水平。与单个测光传感器提供的单个标量光值相比，将多个摄像头用作一组输入来确定外部光水平提供了获得更全面的评估的机会。
此外，图像增强算法可以包括评估来自多张图像中的每一张图想的光水平的方向性。如果第一方向FOV图像不同于第二FOV图像，那么，为了解决这种差异，可以根据车辆状态的背景以及正在显示的具体图像来调整显示器。例如，在车库中切换到倒车状态的车辆可能会从阳光明媚的车库外部接收到更明亮的第一后向图像以及朝向车库内部的更暗的第二前向图像。由于车辆是处于倒车状态，因此，将要在用户界面显示器上显示的是倒车图像，以反映出即将出现的车辆路径。因此，当计算外部光水平(在此基础上提供显示图像增强)时，可以至少部分地忽略掉前向图像。在第二个示例中，准备在晚上从光线充足的车库内部移入光线昏暗的黑暗区域的车辆可能同样会更多地重视某些方向(而非其他方向)的视图。更具体地说，无论车库内车辆前部的状况如何，对应于暗区的图像都可能需要进行增亮或其他视觉增强。在第三个示例中，在确定是否增强显示图像以及将其增强到何种程度时，处于阳光明媚环境中的车辆可能会将太阳的方向考虑在内。具体地，直接落在屏幕上的太阳热负荷可能导致图像泛光，而且对于观看者而言，可能难以看到所显示的图像。算法可以包括响应于检测到使FOV图像的显示可见度减弱的太阳方向，提高所显示图像的亮度水平。
一旦确定了需要进行图像增强，就可以提供若干响应中的任何一个响应来提高可视性。在某些示例中，可以在从图像捕获设备获取图像之后在控制器处增强图像。一旦图像为了在用户界面显示器处进行呈现而被处理，则可以如上所述地计算与图像相关联的光因子。响应于小于预定光阈值的光因子，算法可以包括实施一个或多个图像修改来改善期望区域的可见度。
在某些示例中，算法可以包括根据需要仅修改图像的局部部分。也就是说，可以逐个区域地确定亮度因子值，并且仅修改那些需要增强的区域。在这种情况下，可以减少或消除局部阴影或暗点，提高观看者的可见度。
参照图2的流程图，描绘了用于在获取之后增强图像的算法200。在步骤202中，算法包括对车辆的动力状态进行评估，这样做可以触发与动力状态相关联的一个或多个特定外部视图的激活。在图2的示例中，在步骤202中启动反向传动挡位触发了在步骤206中的后视摄像头图像数据的获取。如果在步骤202中没有启动触发图像获取的动力挡位，则算法包括在步骤204中评估是否启动了勤勉模式。如下面更详细讨论的，车辆可以响应于用户输入或其他感测到的车辆环境条件来获取图像，从而在静止时对车辆附近加以监视。在步骤204中，如果启动了勤勉模式，则算法包括在步骤206中从一个或多个摄像头获取图像数据。
在从摄像头获取了图像数据之后，算法包括在步骤208中评估车辆附近的环境光水平。在步骤210中，算法包括评估用户界面显示器屏幕附近的光水平。显示器自身附近的局部光水平也可以用作是否提高显示亮度、对比度、分辨率或其他属性以及将它们提高到什么程度的输入，由此使得可见度得到改善。在步骤212中，算法包括在用户界面显示器上呈现至少一张FOV图像。
在步骤214中，算法包括计算在用户界面显示器处呈现的图像的聚集光水平。如上所述，聚集光水平可以是数字图像的多个像素的平均亮度。如果在步骤214中聚集光水平小于第一光阈值L1，则算法包括执行图像增强来改善可见度。在步骤216中，算法包括执行图像的全局增强。图像增强可以包括以下中的至少一项：增加图像亮度、增加图像对比度、增大图像分辨率、增加图像捕获设备的帧速率、延长摄像头曝光时间以及将图像转换成红外视图。
如果在步骤214中图像的聚集光水平大于光阈值L1，则算法包括评估图像的局部部分。如果在图像内存在一个或多个关注区域，则在步骤218中执行对这些局部部分的分析。一旦车辆处于传动动力状态下，那么关注区域可以包括例如即将出现的车辆路径。在某些示例中，可以基于在视野内检测到的物体来选择关注区域。如下面更详细讨论的，从其他车辆传感器输出的数据可以与来自视觉系统的图像数据进行融合，并用于增强在用户界面显示器处呈现的图像。在某些示例中，视野内的静止物体被视作是关注区域，并应用不同的光阈值L2来明确是否增强图像的包含关注区域在内的那些局部部分。在替代示例中，在视野内检测到的移动物体被选定为关注区域。在步骤218中，如果关注区域的光水平大于第二光阈值L2，那么算法可以包括确定出图像完全不需要图像增强。不过，如果在步骤218中关注区域的光水平小于第二光阈值L2，那么算法包括在步骤220中在关注区域处执行局部图像增强。根据某些示例，第二光阈值L2大于第一光阈值L1，由此相对于整体图像为关注区域提供了更高的灵敏度。
还可以对图像的外部对象施加补充照明，进而提高观看者的可见度。也就是说，可以通过修改外部灯的聚集光图案来减少视野内的暗点，由此增强在用户界面显示器处呈现的图像。根据某些示例，为了增加所发出的光图案处于视野内的区域中的照明，可以启用在之前停用的外部灯。在某些更具体的使用情形下，算法可以包括在后视摄像头正在获取图像时启用之前停用的倒车灯，但是，车辆可能并没有处于倒车状态。同样地，即使是在驾驶员没有踩下制动踏板的情况下，仍然可以在后视摄像头获取图像时通过启用制动灯来增强后部光图案。在另一个示例中，算法可以包括即使车门不是半开的，仍然在侧视摄像头提供图像时启用之前未启用的照地灯。
参考图3的流程图，描绘了用于在将图像呈现给用户之前增强视野的各部分的可见度的算法300。类似于以上所述的示例，在步骤302中，算法包括对车辆的动力状态进行评估，这样做可以触发与动力状态相关联的一个或多个特定外部视图的激活。在图3的示例中，在步骤302中启动反向传动挡位触发了在步骤306中的后视摄像头图像数据的获取。如果在步骤302中没有启动触发图像获取的动力挡位，则算法包括在步骤304中评估是否启动了勤勉模式。如下面更详细讨论的，车辆可以响应于用户输入或其他感测到的车辆环境条件来获取图像，从而在静止时对车辆附近加以监视。在步骤304中，如果启动了勤勉模式，则算法包括在步骤306中从一个或多个摄像头获取图像数据。
在从摄像头获取了图像数据之后，算法包括在步骤308中评估车辆附近的环境光水平。在步骤310中，算法包括评估用户界面显示器屏幕附近的光水平。
在步骤312中，对于从摄像头获取的图像，计算出聚集光水平。如上所述，聚集光水平可以是数字图像的多个像素的平均亮度。如果在步骤中聚集光水平小于第一光阈值L1，则算法包括评估外部光图案的一个或多个部分是否处于FOV内。
在步骤314中，算法包括确定光图案是否处于所获取图像的FOV内。在某些示例中，控制器可以存储与每个FOV相关联的预定图案叠加，进而指示出光图案在相应FOV内的位置。在步骤314中，如果都没有外部光图案处于特定FOV内，则在步骤316中，控制器可以在用户界面显示器处呈现FOV图像，无需对外部环境的光水平进行补充。
如果在步骤314中一个或多个光图案处于FOV内，那么，算法评估启用一个或多个灯对图像可见度的影响。更具体地，在步骤318中，算法包括评估在FOV内具有光图案的外部灯是否发出了足够的亮度来改善在用户界面显示器处呈现的图像的可见度。控制器可以相对于车辆周围的环境光水平来估计聚集光图案的亮度。如果在步骤318中光图案亮度小于环境光水平，则控制器可以在步骤316中在用户界面显示器上呈现FOV图像，无需对外部环境的光水平进行补充。
如果在步骤318中光图案亮度超过了环境光水平，那么，对外部光水平进行补充可以增强用户界面显示器处的相关图像的可见度。在步骤320中，为了照亮FOV内的外部物体，启用一个或多个在之前停用的外部灯。在某些示例中，一旦启用了外部灯，那么就可以对它们的亮度进行调节，进一步增强车辆周围环境的可见度。在步骤322中，算法包括增加相关被启用的灯的亮度。一旦外部照明如上所述地进行了优化，则算法就可以包括返回到步骤316，在用户界面显示器处呈现FOV图像。
如果在步骤312中整体图像光水平大于第一光阈值L1，则算法可以包括将较小的图像片段评估为关注区域。类似于上面讨论的示例，可以根据检测到的静态物体、移动物体，或者使用从其他车辆传感器提供的数据来指定关注区域。一旦为特定段的FOV指定了关注区域，就根据亮度阈值来评估该关注区域的光水平。在步骤324中，算法包括确定FOV的关注区域的光水平是否大于第二光阈值L2。如果在步骤324中关注区域的光水平大于L2，则算法包括确定出无需借助于补充外部照明来增强用户界面显示器处的图像。在步骤316中，控制器可以在用户界面显示器处呈现FOV图像，无需对外部环境的光水平进行补充。
如果在步骤324中关注区域的光水平小于L2，则算法包括在步骤326中评估一个或多个单独的灯是否发出了与关注区域重叠的光图案。如果都没有灯发出将关注区域照亮的光，那么，修改灯输出的算法可能不会改善关注区域的可见度，并且在步骤316中，控制器可以在用户界面显示器处呈现FOV图像，无需对外部环境的光水平进行补充。
如果在步骤326中一个或多个光图案覆盖了关注区域，则算法包括在步骤328中评估具有将关注区域覆盖的光图案的那些特定外部灯(例如，灯x1、灯x2、...、灯xi)是否发出了足够的亮度来改善在用户界面处呈现的图像的可见度。例如，某些外部灯可以在考虑灯的主要功能的情况下进行着色和/或发出较少的光(例如，红色制动灯、琥珀色转向信号灯或中等亮度的车牌灯)。相比之下，其他外部灯可以发出明显的亮度，例如前照灯。如果在步骤328中没有外部灯发出足够的亮度来改善关注区域处的照明，那么在步骤316中，控制器可以在用户界面显示器处呈现FOV图像，无需对外部环境的光水平进行补充。
如果在步骤328中一个或多个外部灯(即，灯x1至灯xi)发出了具有足以进一步照亮关注区域的亮度的光图案，那么在步骤330中启用这些特定灯。在某些示例中，外部灯在启用之后可以调节亮度，进一步增强车辆周围环境的可见度。在步骤334中，算法包括增加相关被启用的灯的亮度。可能不会发出明亮光的灯(如制动灯、车牌灯和侧视镜照地灯)在必要时可以进行增强，以便照亮FOV内的关键区域。一旦外部照明如上所述地进行了优化，算法就可以包括返回到步骤316，在用户界面显示器处呈现FOV图像。
在替代示例中，可以对一个或多个前照灯的位置进行更改，由此改变光图案的方向，减少或消除指定FOV内的暗部。在主动式前照灯具有调节前照灯目标方向的电机的情况下，前照灯可以在FOV内重新定向，由此聚焦于将要在用户界面显示器处呈现的图像内的关注区域或暗部。
如上所述，改变传动动力状态可以充当为触发条件，从而使得在当前动力状态下显示并增强与前方路径相对应的图像。在某些情况下，切换到倒车挡位可能会使算法对即将出现的后方路径的照明水平进行分析，同时可能忽略车辆附近的某些其他部分。例如，当离开照明充足的车库并驶入光线极差的外部环境中时，后视摄像头图像可能会变得非常得暗，很难看清某些部分。在这种情况下，如本文所公开的那样对倒车图像加以显示并增强，使得用户能肉眼辨别出即将出现的路径的状态。
还如上所述，用户界面显示器处的图像也可以使用从一个或多个外部传感器提供的数据来增强。例如，在给定图像中，可以在视觉上突出激光雷达传感器或雷达传感器所检测到的外部物体。来自传感器的数据可以与来自视觉系统的图像数据进行合并，从而进一步突显关键物体，并提高用户对FOV内的那些物体的关注。因此，在图像增强受到局限的情况下，可以采用附加的图形指示器来确保用户知晓车辆附近的外部物体。根据某些示例，算法可以包括响应于小于预定光阈值的图像光水平，在图像显示器上叠加表示检测到的外部物体的图形指示符。
从外部源传输的数据也可以用于增强FOV的显示。例如，V2X数据可以用来指出FOV内的因为照明条件而可能不是完全可见的一个或多个物体。类似于上述示例，表示外部物体的图形指示符可以被覆盖到在用户界面显示器处提供的图像上。来自其他车辆的V2V通信、来自基础设施设备(例如，标志或其它交通设备)的V2I通信以及来自行人移动设备的V2P通信各自都可以提供旨在增强用户界面显示器的可见度的数据。
在某些示例中，算法可以允许用户通过在用户界面显示器处提供输入来手动地选择多个外部FOV中的任何一个。通过采用本文讨论的任何技术来自动地改善图像的可见度，可以在视觉上增强出于显示目的而选出的任何特定FOV。在具体示例中，处于非动力状态下的车辆允许用户遍览任何可用的FOV来手动监视周围环境。利用本文公开的技术可以增强这种图像的暗部。图像增强算法可以配合一个或多个自动勤勉模式来监视车辆周围环境。在某些情况下，当汽车处于非动力状态下时，勤勉模式可以将用户的注意力引向多个FOV中的任何一个FOV内的移动物体。如果响应于移动外部物体的检测而突出了特定的FOV，则可以分析图像的最佳可见度。如果在FOV内的车辆附近存在有暗区，则采用增强处理来提高图像质量。如上所述，控制器可以执行任何数量的图像修改或外部照明改变。例如，可以对图像的暗区进行增强来提高可见度。另外，可以将靠近检测到的移动物体的车辆一侧上的外部灯点亮，由此增强相关局部周围环境的可见度。
在其他示例中，车辆控制器可以被编程为将由视觉系统获取的图像传输到远程用户界面显示器。通过这种方式，车外监控者可以观察车辆附近的状况，以便提供任何数量的响应。例如，出于安全目的，车主或其他监控者可以设法远程查看车辆附近的外部状况。在这种情况下，观看者能够对任何感知到的安全威胁作出响应并提供帮助。更具体地说，观看者能够向车辆控制器提供指令以自主地离开位置、触发车辆的预报警、通知有关部门或作出其他安全响应。类似于上面讨论的示例，由视觉系统获取的用于传输到车外观看位置的图像数据可以根据需要进行增强，这样便减轻了车辆周围较低的光水平的影响。
本文公开的过程、方法或算法可以传递到处理设备、控制器或计算机/由处理设备、控制器或计算机实施，所述处理设备、控制器或计算机可以包括任何现有的可编程电子控制单元或专用电子控制单元。类似地，过程、方法或算法可以作为可由控制器或计算机以多种形式执行的数据和指令进行存储，所述形式包括但不限于永久存储在不可写存储介质(如ROM设备)上的信息以及可更改地存储在可写存储介质(如软盘、磁带、CD、RAM设备以及其他磁性和光学介质)上的信息。过程、方法或算法还可以在软件可执行对象中实施。或者，过程，方法或算法可以使用合适的硬件组件来全部或部分地实现，诸如专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、状态机、控制器或其他硬件组件或设备、或者硬件、软件和固件组件的组合。
尽管以上描述了示例性实施例，但是这些实施例并不旨在描述权利要求所涵盖的所有可能的形式。说明书中所采用的词语是描述性词语而非限制性词语，并且应该理解的是，在不脱离本公开的精神和范围的情况下可以做出各种改变。如前所述，可以对各种实施例的特征加以组合，由此形成可能未被明确描述或说明的本发明的其他实施例。尽管可以将各种实施例描述为提供优点或者就一个或多个期望特性而言优于其他实施例或现有技术的实施方式，但本领域的普通技术人员认识到的是，为了实现期望的整体系统属性，可能会使一个或多个特征或特性受到影响，这具体取决于特定的应用和实施方式。这些属性可以包括但不限于成本、强度、耐用性、生命周期成本、市场适销性、外观、包装、尺寸、适用性、重量、可制造性、易于组装性等。因此，就一个或多个特性而言被描述为不如其他实施例或现有技术的实施方式理想的实施例并没有落在本公开的范围之外，并且对于特定应用来说可能是理想的。

Claims (10)

1.一种车辆，包括：
视觉系统，包括用于传输图像数据的至少一个外部图像捕获设备；
用户界面显示器，用于呈现从所述至少一个图像捕获设备接收的图像数据；以及
控制器，所述控制器被编程为：
响应于感测到小于环境光阈值的环境光水平而增加外部灯的亮度，
响应于小于第一图像光阈值的图像光水平来修改在所述用户界面显示器处呈现的图像数据的至少一个视觉属性。
2.根据权利要求1所述的车辆，其中所述光水平基于从多个图像捕获设备接收到的图像数据。
3.根据权利要求1所述的车辆，其中所述图像光水平基于所述至少一个图像捕获设备的视野内的预定关注区域。
4.根据权利要求3所述的车辆，其中所述关注区域是基于所述车辆附近的外部物体的检测而选择的一段所述图像数据。
5.根据权利要求1所述的车辆，其中所述图像光水平基于数字图像的各个像素的相应光水平的平均值。
6.根据权利要求1所述的车辆，其中所述控制器进一步被编程为基于车辆传动动力状态来选择至少一个预定视野以在所述用户界面显示器处呈现。
7.根据权利要求1所述的车辆，其中所述控制器进一步被编程为响应于感测到小于预定阈值的环境光水平而自动调整用户显示器的亮度和对比度中的至少一个。
8.根据权利要求1所述的车辆，其中所述图像数据的至少一个视觉属性包括至少一个摄像头的图像亮度、图像对比度、图像分辨率、图像对比度、图像帧速率、摄像头曝光时间以及所述图像的红外视图中的至少一个。
9.根据权利要求1所述的车辆，其中所述控制器进一步被编程为将来自至少一个物体传感器的图形数据叠加到在所述用户界面显示器处呈现的图像数据上。
10.一种在车辆用户界面显示器处呈现图像数据的方法，包括：
从至少一个摄像头捕获表示车辆附近的图像数据；
将所述图像数据传输到用户界面显示器；
基于所述用户界面显示器的具有小于第一光阈值的图像光水平的呈现图像，修改所述图像数据的至少一个视觉属性；
响应于小于第二环境光阈值的环境光值而增加至少一个外部灯的亮度，以及
在所述用户界面显示器处呈现增强的图形图像。
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SE01 Entry into force of request for substantive examination
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WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20181123

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