CN110875999B - 车用取像装置及行车影像的筛选方法 - Google Patents

车用取像装置及行车影像的筛选方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110875999B
CN110875999B CN201811000358.9A CN201811000358A CN110875999B CN 110875999 B CN110875999 B CN 110875999B CN 201811000358 A CN201811000358 A CN 201811000358A CN 110875999 B CN110875999 B CN 110875999B
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
time point
driving image
driving
unit
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201811000358.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110875999A (zh
Inventor
蔡昆佑
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Mitac Computer Kunshan Co Ltd
Getac Technology Corp
Original Assignee
Mitac Computer Kunshan Co Ltd
Getac Technology Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Mitac Computer Kunshan Co Ltd, Getac Technology Corp filed Critical Mitac Computer Kunshan Co Ltd
Priority to CN201811000358.9A priority Critical patent/CN110875999B/zh
Publication of CN110875999A publication Critical patent/CN110875999A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110875999B publication Critical patent/CN110875999B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/50Constructional details
    • H04N23/54Mounting of pick-up tubes, electronic image sensors, deviation or focusing coils
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/70Circuitry for compensating brightness variation in the scene
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/70Circuitry for compensating brightness variation in the scene
    • H04N23/74Circuitry for compensating brightness variation in the scene by influencing the scene brightness using illuminating means

Abstract

本案揭示一种行车影像的筛选方法,包含于第一时间点启动补光单元发出补充光、利用影像撷取单元于第一时间点的补充光下撷取第一行车影像、于第二时间点关闭补光单元、利用影像撷取单元于第二时间点撷取第二行车影像、根据第一行车影像与第二行车影像之间的第一亮度差值和预设阈值筛选第一行车影像,及当第一亮度差值大于或等于预设阈值时,输出第一行车影像。

Description

车用取像装置及行车影像的筛选方法
【技术领域】
本发明是关于行车影像的筛选,特别是一种车用取像装置及行车影像的筛选方法。
【背景技术】
随着社会型态的转变,各式交通工具大量运用于日常生活之中。为了有效管理这些交通工具,各交通工具基本上皆配有一个具有号码及/或字母所组成的车牌固定于其上,以供管理者识别与管理。近年来,随着科技的突破与发展,一般多采用影像辨识方式来识别固定于交通工具上的车牌,以便于管理者管理如此巨量的交通工具。
【发明内容】
在一实施例中,一种行车影像的筛选方法,包含:于第一时间点启动补光单元发出补充光;利用影像撷取单元于第一时间点的补充光下撷取第一行车影像;于第二时间点关闭补光单元;利用影像撷取单元于第二时间点撷取第二行车影像;根据第一行车影像与第二行车影像之间的第一亮度差值和预设阈值筛选第一行车影像;及当第一亮度差值大于或等于预设阈值时,输出第一行车影像。
在一实施例中,一种车用取像装置包含补光单元、影像撷取单元和处理单元。补光单元用以发出补充光。影像撷取单元用以进行影像撷取。处理单元于第一时间点启动补光单元并利用影像撷取单元于补光单元的补充光下撷取第一行车影像。处理单元于第二时间点关闭补光单元并利用影像撷取单元撷取第二行车影像。处理单元根据第一行车影像与第二行车影像之间的第一亮度差值和预设阈值筛选第一行车影像,且于第一亮度差值大于或等于预设阈值时输出第一行车影像。
综上所述,本发明实施例的车用取像装置及行车影像的筛选方法,其通过依序在有补充光、无补充光的辅助下所分别撷取到的二行车影像间的亮度差值以即时且动态地滤除背景杂讯以快速筛选出具有车牌影像的行车影像,进而可大幅减少需进行影像处理的影像数量,并大幅提升后续进行影像辨识时的速率及良率。
以下在实施方式中详细叙述本发明的详细特征及优点,其内容足以使任何熟习相关技艺者了解本发明的技术内容并据以实施,且根据本说明书所揭露的内容、申请专利范围及图式,任何熟习相关技艺者可轻易地理解本发明相关的目的及优点。
【附图说明】
图1为车用取像装置的一实施例的方框示意图。
图2为行车影像筛选方法的一实施例的流程示意图。
图3为图2中步骤S30的一实施例的流程示意图。
图4为第一行车影像的一实施例的直方图。
图5为第二行车影像的一实施例的直方图。
图6为图4减去图5的一实施例的直方图。
图7为行车影像筛选方法的另一实施例的流程示意图。
图8为图7中步骤S70及其后续步骤的流程示意图。
图9为图8中步骤S70的一实施例的流程示意图。
【具体实施方式】
图1为车用取像装置的一实施例的方框示意图。请参阅图1,一般而言,车用取像装置100例如是装设于交通工具上,并且车用取像装置100可用以于其影像撷取范围内进行影像撷取以依序取得多个行车影像。在一些实施态样中,交通工具可为汽车、机车等,但本发明并非以此为限,任何合适应用车用取像装置100的交通工具皆为本发明所涵盖的范围。
在一实施例中,车用取像装置100包含影像撷取单元110、补光单元120以及处理单元130。补光单元120耦接于影像撷取单元110,且处理单元130耦接于影像撷取单元110与补光单元120。
影像撷取单元110用以撷取若干个个行车影像。并且,这些行车影像可为影像撷取单元110在一段连续时间中所撷取到的多幅画格(frame)。补光单元120用以输出补充光,以辅助影像撷取单元110的影像撷取。
在一些实施态样中,影像撷取单元110可包含一组镜头和感光元件,感光元件例如为互补式金属氧化物半导体(CMOS)、感光耦合元件(CCD)。此外,补光单元120可例如以发光二极体(LED)、红外线二极体(IR LED)、卤素灯、雷射光源等来实现,但本发明并非以此为限。
处理单元130可根据本发明任一实施例的行车影像筛选方法从多个行车影像中快速筛选出具有车牌影像的行车影像,并且进而提升后续进行影像辨识时的速率及良率。在一些实施态样中,处理单元130可通过SoC晶片、数位信号处理器(DSP)、现场可程式化逻辑闸阵列(FPGA)、中央处理器(CPU)、微控制器(MCU)、特殊应用积体电路(ASIC)或其组合等来实现,但本发明并非以此为限。
图2为行车影像筛选方法的一实施例的流程示意图。请参阅图1至图2,在行车影像筛选方法的一实施例中,于第一时间点时,处理单元130可启动补光单元120发出补充光(步骤S11),且处理单元130启动影像撷取单元110进行影像撷取,以使得影像撷取单元110可在补充光的辅助下撷取到第一行车影像F1(步骤S12)。并且,于第二时间点时,处理单元130则关闭补光单元120以致使补光单元120不发出补充光(步骤S21),且处理单元130启动影像撷取单元110进行影像撷取,以使得影像撷取单元110可在没有补充光的辅助下撷取到第二行车影像F2(步骤S22)。
在一些实施例中,第二时间点是晚于第一时间点,但本发明并非以此为限,在另一些实施例中,第二时间点也可早于第一时间点。
在一些实施例中,车辆的车牌可涂有高反光涂料。倘若影像撷取单元110所撷取到的第一行车影像F1与第二行车影像F2中具有车牌影像时,车牌影像在有补充光的辅助下所撷取到的第一行车影像F1中应将具有较高的亮度值,而在没有补充光的辅助下所撷取到的第二行车影像F2中的亮度值则应较低,且此时第一行车影像F1和第二行车影像F2之间的亮度差异较大。而倘若影像撷取单元110所撷取到的第一行车影像F1与第二行车影像F2中不具车牌影像时,此时第一行车影像F1和第二行车影像F2之间的亮度差异将不大。
因此,处理单元130可于取得第一行车影像F1和第二行车影像F2之间的第一亮度差值后,将第一亮度差值和预设阈值进行比较,并据此比较结果判断第一行车影像F1中是否具有行车影像(步骤S30)。换言之,处理单元130可以第二行车影像F2为滤除的基准值,以通过第二行车影像F2来快速地滤除掉第一行车影像F1中的背景杂讯,并据此对第一行车影像F1进行筛选,以快速筛选出具有车牌影像的第一行车影像F1。
当处理单元130判定第一亮度差值大于或等于预设阈值时,表示第一行车影像F1中应具有车牌影像,故处理单元130可输出第一行车影像F1至后级电路以继续进行后续处理(步骤S40a)。而当处理单元130判定第一亮度差值小于预设阈值时,表示第一行车影像F1中应不具有车牌影像,故处理单元130可选择不输出第一行车影像F1至后级电路(步骤S40b)。如此一来,通过处理单元130所执行的预先筛选动作,输出至后级电路的影像数量可大幅减少,并可大幅提升后续进行影像辨识时的速率及良率。在一些实施态样中,后级电路可为但不限于影像处理电路、影像辨识电路、储存电路、云端服务器等。此外,后级电路可设置于车用取像装置100之中,但本发明并非以此为限,后级电路也可以有线方式或无线方式与处理单元130进行通信而可设置于车用取像装置100之外。
在一些实施例中,第一行车影像F1可包含若干个第一像素,且各第一像素可根据若干个灰阶级中的一个灰阶级显示出对应的灰阶。同样地,第二行车影像F2也包含可根据若干个灰阶级中的一个灰阶级显示出对应的灰阶的若干个第二像素。换言之,第一行车影像F1(或第二行车影像F2)可分别由其包含的第一像素(或第二像素)所显示的灰阶和其所在位置来决定显示样貌。
在一些实施态样中,第一行车影像F1(或第二行车影像F2)可由1280*720个第一像素(或第二像素)所组成,但本发明并非仅限于此,第一行车影像F1(或第二行车影像F2)也可由360*240个、1920*1080个或其他任何符合显示格式标准的数量的第一像素(或第二像素)所组成。此外,若干个灰阶级的分级数量可为256个,但本案并非以此为限,灰阶级的分级数量可视影像撷取单元110所能提供的表现能力而定。举例而言,影像撷取单元110可包含类比数位转换电路,且当类比数位转换电路为10位元时,此时影像撷取单元110可提供1024(即210)个灰阶级的表现能力,以此类推。
图3为图2中步骤S30的一实施例的流程示意图。请参阅图1至图3,在步骤S30的一实施例中,处理单元130可将第一行车影像F1中的各个第一像素的亮度值累加成第一总亮度值(步骤S31),且将第二行车影像F2中的各个第二像素的亮度值累加成第二总亮度值(步骤S32)。之后,处理单元130可将第一总亮度值与第二总亮度值相减以得到第一行车影像F1与第二行车影像F2之间的第一亮度差值(步骤S33)。并且,处理单元130可将所得的第一亮度差值和预设阈值进行比较,以筛选第一行车影像F1(步骤S34)。
在一些实施例中,处理单元130可通过影像积分转换出第一行车影像F1的直方图(histogram),以取得若干个第一像素在若干个灰阶级上的灰阶数量分布,如图4所示。之后,处理单元130再可将各灰阶级与落在此灰阶级上的像素数量相乘后再加总以得到第一总亮度值。同样地,处理单元130可通过影像积分转换出第二行车影像F2的直方图,以取得若干个第二像素在若干个灰阶级上的灰阶数量分布,如图5所示。之后,处理单元130再将各灰阶级与落在此灰阶级上的像素数量相乘后再加总而得到第二总亮度值。接续,处理单元130可将第一总亮度值减去第二总亮度值以得到第一亮度差值,并将第一亮度差值与预设阈值进行比较。此外,预设阈值可为辨识行车影像中是否具有车牌影像所需的最少像素数量和最高灰阶级的乘积。在一些实施态样中,车牌影像的可辨识大小为40*80个像素面积,此时,所需的最少像素数量可为3200个像素。并且,当最高灰阶级为灰阶级255时,预设阈值可为81600(即3200*255),但本发明并非以此为限,所需的最少像素数量可视辨识技术而定,且最高灰阶级可视影像撷取单元110所能提供的表现能力而定。
在另一些实施例中,处理单元130也可以影像相减的方式而直接将第一行车影像F1的直方图减去第二行车影像F2的直方图以得到相减后的直方图,如图6所示,之后再根据相减后的直方图与预设阈值进行比较。于此,第一亮度差值是以直方图的形式(即相减后的直方图)来呈现,且预设阈值可为辨识行车影像中是否具有车牌影像所需的最少像素数量。并且,处理单元130可根据相减后的直方图中,其灰阶级大于或等于基准灰阶级的所有像素的数量是否有超过预设阈值来判断第一行车影像F1是否具有车牌影像。在一些实施态样中,基准灰阶级可介于灰阶级150至灰阶级200之间。
图7为行车影像筛选方法的另一实施例的流程示意图。请参阅图1至图7,在行车影像筛选方法的另一实施例中,处理单元130还可于第三时间点时启动补光单元120发出补充光(步骤S51),且启动影像撷取单元110进行影像撷取,以使得影像撷取单元110可在第三时间点的补充光的辅助下撷取到第三行车影像F3(步骤S52)。并且,于第四时间点时,处理单元130则关闭补光单元120以致使补光单元120不发出补充光(步骤S61),且处理单元130启动影像撷取单元110进行影像撷取,以使得影像撷取单元110可在没有补充光的辅助下撷取到第四行车影像F4(步骤S62)。
在一些实施例中,第三时间点与第四时间点是晚于第一时间点与第二时间点。其中,当第二时间点是晚于第一时间点时,第三时间点是早于第四时间点而位于第二时间点和第四时间点之间。而当第二时间点是早于第一时间点时,第四时间点则早于第三时间点而位于第一时间点和第三时间点之间。换言之,处理单元130在本发明中是间隔地启动补光单元120发出补充光,以使得影像撷取单元110可依序在有补充光、无补充光的辅助下分别撷取到行车影像。
在一些实施例中,步骤S30可于步骤S61、步骤S62之前执行,但本案并非以此为限,步骤S30也可与步骤S61、步骤S62同步执行。
图8为图7中步骤S70及其后续步骤的流程示意图。请参阅图1至图8,在一些实施例中,处理单元130在步骤S30中判定第一亮度差值大于或等于预设阈值之后,处理单元130可先不输出第一行车影像F1,而是先将第三行车影像F3和第四行车影像F4之间的第二亮度差值和预设阈值进行比较,以通过判断第三行车影像F3中是否具有行车影像来对第一行车影像F1进行双重确认(步骤S70)。因此,当处理单元130判定第二亮度差值大于或等于预设阈值时,表示第三行车影像F3中也应具有车牌影像,此时处理单元130才将第一行车影像F1输出至后级电路以继续进行后续处理(步骤S80a)。而当处理单元130判定第二亮度差值小于预设阈值时,表示第三行车影像F3中应不具有车牌影像,故处理单元130可选择不输出第一行车影像F1至后级电路(步骤S80b)。如此一来,通过处理单元130的双重确认动作,可更大幅提升后续进行影像辨识时的速率及良率。
在一些实施例中,第三行车影像F3可包含若干个第三像素,且各第三像素可根据若干个灰阶级中的一个灰阶级显示出对应的灰阶。同样地,第四行车影像F4也包含可根据若干个灰阶级中的一个灰阶级显示出对应的灰阶的若干个第四像素。
图9为图8中步骤S70的一实施例的流程示意图。请参阅图1至图9,在步骤S70的一实施例中,处理单元130可将第三行车影像F3中的各个第三像素的亮度值累加成第三总亮度值(步骤S71),且将第四行车影像F4中的各个第四像素的亮度值累加成第四总亮度值(步骤S72)。之后,处理单元130可将第三总亮度值与第四总亮度值相减以得到第三行车影像F3与第四行车影像F4之间的第二亮度差值(步骤S73)。并且,处理单元130可将所得的第二亮度差值和预设阈值进行比较,以筛选第三行车影像F3(步骤S74)。
在一些实施例中,第三总亮度值与第四总亮度值的取得方法大致上与第一总亮度值、第二总亮度值的取得方法相同,故于此不再赘述。
在步骤S80a的一实施例中,第三行车影像F3可连同第一行车影像F1一起输出至后级电路,但本发明并非以此为限,第三行车影像F3也可待于下一组行车影像中确认含有车牌影像之后再输出。换言之,此时每一个行车影像都将经过至少二次确认含有车牌影像之后才会输出至后级电路。
在一些实施例中,影像撷取单元110可根据预设的影像撷取频率并采用全域快门(Global Shutter)的操作方式来撷取各个行车影像,但本发明并非仅限于此,影像撷取单元110也可采用滚动式快门(Rolling Shutter)的操作方式来撷取各个行车影像。并且,补光单元120可以预设的输出频率发出补充光。于此,补光单元120的输出频率大致上为影像撷取单元110的影像撷取频率的二分之一,以使得影像撷取单元110可依序在有补充光、无补充光的辅助下分别撷取到行车影像。在一实施态样中,影像撷取单元110的影像撷取频率可为60帧率(frame per second,FPS)。在另一实施态样中,影像撷取单元110的影像撷取频率则可为30帧率。
在一些实施例中,本案任一实施例的行车影像的筛选方法可由可读记录媒体装置来实现。此可读记录媒体装置储存有若干个程式码,以当车用取像装置100载入并执行若干个程式码后,这些程式码能致使车用取像装置100执行前述任一实施例的行车影像的筛选方法。在一实施例中,此可读记录媒体装置可为车用取像装置100内部的储存单元140,耦接于处理单元130,并且此储存单元140还可用以储存进行行车影像的筛选方法所需的任何数据,例如各个行车影像、预设阈值等。在一些实施态样中,储存单元140可由一个或多个储存元件实现,并且各储存元件可为但不限于非挥发性记忆体,例如唯读记忆体(ROM)或快闪记忆体(Flash memory)等或挥发性记忆体,例如随机存取记忆体(RAM)。在另一实施例中,此可读记录媒体装置可为远端储存元件,并经由有线或无线的方式与车用取像装置100进行通信。在又一实施例中,此可读记录媒体装置可为车用取像装置100外部的储存元件,并经由车用取像装置100的读取器或连接器连接并存取此储存元件的程式码。
在一些实施态样中,车用取像装置100可通过自动化车牌辨识器(AutomatedLicense Plate Readers,ALPR)来实现。
综上所述,本发明实施例的车用取像装置及行车影像的筛选方法,其通过依序在有补充光、无补充光的辅助下所分别撷取到的二行车影像间的亮度差值以即时且动态地滤除背景杂讯以快速筛选出具有车牌影像的行车影像,进而可大幅减少需进行影像处理的影像数量,并大幅提升后续进行影像辨识时的速率及良率。
虽然本发明的技术内容已经以较佳实施例揭露如上,然其并非用以限定本发明,任何熟习此技艺者,在不脱离本发明的精神所作些许的更动与润饰,皆应涵盖于本发明的范畴内,因此本发明的保护范围当视后附的申请专利范围所界定者为准。

Claims (4)

1.一种行车影像的筛选方法,其特征在于,包含:
于一第一时间点启动一补光单元发出一补充光;
利用一影像撷取单元于该第一时间点的该补充光下撷取一第一行车影像;
于一第二时间点关闭该补光单元;
利用该影像撷取单元于该第二时间点撷取一第二行车影像;
于一第三时间点启动该补光单元发出该补充光,其中该第三时间点晚于该第一时间点与该第二时间点;
利用该影像撷取单元于该第三时间点的该补充光下撷取一第三行车影像;
于一第四时间点关闭该补光单元,其中该第四时间点晚于该第一时间点与该第二时间点和该第三时间点;利用该影像撷取单元于该第四时间点撷取一第四行车影像;
根据该第一行车影像与该第二行车影像之间的第一亮度差值以及一预设阈值筛选该第一行车影像;
当该第一亮度差值大于或等于该预设阈值时,根据该第三行车影像与该第四行车影像之间的第二亮度差值以及该预设阈值对该第一行车影像进行确认;
当该第二亮度差值大于或等于该预设阈值时,输出该第一行车影像;及
当该第二亮度差值小于该预设阈值时,不输出该第一行车影像;
其中,输出的该第一行车影像具有一车牌影像,该预设阈值为辨识该车牌影像所需的最少像素数量和最高灰阶级的乘积;
当该第一亮度差值小于该预设阈值时,不输出该第一行车影像。
2.如权利要求1所述的筛选方法,其特征在于,筛选该第一行车影像的步骤包含:
累加该第一行车影像的若干个第一像素的亮度值为一第一总亮度值;
累加该第二行车影像的若干个第二像素的亮度值为一第二总亮度值;
将该第一总亮度值与该第二总亮度值相减以得到该第一亮度差值;及
比较该第一亮度差值与该预设阈值。
3.一种车用取像装置,其特征在于,包含:
一补光单元,用以发出一补充光;
一影像撷取单元,用以进行影像撷取;及
一处理单元,于一第一时间点启动该补光单元并利用该影像撷取单元于该补充光下撷取一第一行车影像,于一第二时间点关闭该补光单元并利用该影像撷取单元撷取一第二行车影像,于一第三时间点启动该补光单元发出该补充光,其中该第三时间点晚于该第一时间点与该第二时间点;
利用该影像撷取单元于该第三时间点的该补充光下撷取一第三行车影像;
于一第四时间点关闭该补光单元,其中该第四时间点晚于该第一时间点与该第二时间点和该第三时间点;利用该影像撷取单元于该第四时间点撷取一第四行车影像;
根据该第一行车影像与该第二行车影像之间的第一亮度差值以及一预设阈值筛选该第一行车影像,且于该第一亮度差值大于或等于该预设阈值时根据该第三行车影像与该第四行车影像之间的第二亮度差值以及该预设阈值对第一行车影像进行确认;
当该第二亮度差值大于或等于该预设阈值时,输出该第一行车影像;及
当该第二亮度差值小于该预设阈值时,不输出该第一行车影像;
其中,输出的该第一行车影像具有一车牌影像,该预设阈值为辨识该车牌影像所需的最少像素数量和最高灰阶级的乘积;
于该第一亮度差值小于该预设阈值时,该处理单元不输出该第一行车影像。
4.如权利要求3所述的车用取像装置,其特征在于,该处理单元累加该第一行车影像的若干个第一像素的亮度值为一第一总亮度值,该处理单元累加该第二行车影像的若干个第二像素的亮度值为一第二总亮度值,且该处理单元将该第一总亮度值与该第二总亮度值相减以得到该第一亮度差值。
CN201811000358.9A 2018-08-30 2018-08-30 车用取像装置及行车影像的筛选方法 Active CN110875999B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811000358.9A CN110875999B (zh) 2018-08-30 2018-08-30 车用取像装置及行车影像的筛选方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811000358.9A CN110875999B (zh) 2018-08-30 2018-08-30 车用取像装置及行车影像的筛选方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110875999A CN110875999A (zh) 2020-03-10
CN110875999B true CN110875999B (zh) 2022-03-18

Family

ID=69715718

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811000358.9A Active CN110875999B (zh) 2018-08-30 2018-08-30 车用取像装置及行车影像的筛选方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110875999B (zh)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101430830A (zh) * 2008-09-25 2009-05-13 上海高德威智能交通系统有限公司 成像控制方法和装置
CN103250418A (zh) * 2010-11-30 2013-08-14 富士胶片株式会社 图像处理设备、成像设备、图像处理方法、及白平衡调整方法
CN104376316A (zh) * 2014-12-08 2015-02-25 北京市新技术应用研究所 车牌图像采集方法及装置
CN104519263A (zh) * 2013-09-27 2015-04-15 联想(北京)有限公司 一种图像获取的方法及电子设备
CN107018378A (zh) * 2017-04-25 2017-08-04 浙江宇视科技有限公司 一种出入口监控摄像机及监控系统
CN108289173A (zh) * 2018-01-23 2018-07-17 杭州矩视科技有限公司 一种摄像控制方法、装置、终端设备及存储介质

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130209057A1 (en) * 2012-02-09 2013-08-15 Motorola Solutions, Inc. Method and apparatus for capturing an image

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101430830A (zh) * 2008-09-25 2009-05-13 上海高德威智能交通系统有限公司 成像控制方法和装置
CN103250418A (zh) * 2010-11-30 2013-08-14 富士胶片株式会社 图像处理设备、成像设备、图像处理方法、及白平衡调整方法
CN104519263A (zh) * 2013-09-27 2015-04-15 联想(北京)有限公司 一种图像获取的方法及电子设备
CN104376316A (zh) * 2014-12-08 2015-02-25 北京市新技术应用研究所 车牌图像采集方法及装置
CN107018378A (zh) * 2017-04-25 2017-08-04 浙江宇视科技有限公司 一种出入口监控摄像机及监控系统
CN108289173A (zh) * 2018-01-23 2018-07-17 杭州矩视科技有限公司 一种摄像控制方法、装置、终端设备及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN110875999A (zh) 2020-03-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9716554B2 (en) Information transmission system, information sending device, information receiving device, information transmission method, information sending method, information receiving method and program product
TWI268104B (en) Apparatus and method for processing images
US11700457B2 (en) Flicker mitigation via image signal processing
US20210192698A1 (en) Image Processing Method, Electronic Device, and Non-Transitory Computer-Readable Storage Medium
CN108875619B (zh) 视频处理方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质
JP6553624B2 (ja) 計測機器、及びシステム
CN107730457B (zh) 一种图像补全方法、装置、电子设备及存储介质
CN108897786B (zh) 应用程序的推荐方法、装置、存储介质及移动终端
CN103856720A (zh) 图像处理设备和方法
US20190370984A1 (en) Object tracking system and method thereof
JP2018201196A (ja) 撮像装置、撮像システム、車両走行制御システム、及び画像処理装置
US10710515B2 (en) In-vehicle camera device and method for selecting driving image
KR102333707B1 (ko) 저조도 이미징 시스템
CN117274107B (zh) 低照度场景下端到端色彩及细节增强方法、装置及设备
CN111311500A (zh) 一种对图像进行颜色还原的方法和装置
CN110875999B (zh) 车用取像装置及行车影像的筛选方法
US10474906B2 (en) High dynamic range video of fast moving objects without blur
CN102622594A (zh) 一种基于红外和帧差的近距离目标提取方法
WO2023045836A1 (zh) 灯具检测方法、装置、设备、介质、芯片、产品及程序
JP6478138B2 (ja) 画像処理装置、撮像装置、画像処理プログラム、画像処理方法
TW201224954A (en) Embedded system and method for processing and identifying image
CN107005643A (zh) 图像处理装置、图像处理方法以及程序
CN115334250A (zh) 一种图像处理方法、装置及电子设备
KR101694824B1 (ko) 듀얼 스마트 카메라를 이용한 에너지 절감 전광판 및 에너지 절감 방법
Han et al. Canonical illumination decomposition and its applications

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant