CN111641806A - 光晕抑制的方法、设备、计算机设备和可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了光晕抑制的方法、设备、计算机设备和可读存储介质，其中，获取原始图像数据，对该原始图像数据进行第一格式转换，得到第一图像数据，对该原始图像数据进行第二格式转换，得到第二图像数据，根据信号灯在该原始图像数据中的位置，获取显著性区域，根据该显著性区域中各位置与该显著性区域的预设位置的距离，生成融合权重，根据该融合权重，将该第一图像数据和该第二图像数据的该显著性区域进行融合计算，得到该显著性区域的融合图像数据，解决了通过调整RGB分量减少颜色强度导致光晕抑制的方法场景适应性差的问题，在提高场景适应性的同时，提高了计算效率。

Description

光晕抑制的方法、设备、计算机设备和可读存储介质

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及光晕抑制的方法、设备、计算机设备和可读存储介质。

背景技术

为了监控城市路网的交通状况，交通管理部门通过安装电子警察系统，对交叉路口和路段上的机动车行驶行为进行不间断自动检测和记录。在交通电警场景中，为了能在夜晚清晰辨别车辆类型、车身颜色、车牌号码和车内人脸等信息，现有的高清数字摄像机在进行监控的过程中，需要延长摄像机的曝光时间，并提高相机增益，然而，曝光时间的延长和相机增益的提高会导致在抓拍图像或者视频中，信号灯周围区域像素值变大，经过相机进行图像信号处理后，在得到的图像中，信号灯周围会产生光晕现象。

在相关技术中，主要通过调整红绿蓝(Red、Green、Blue，简称RGB)分量减少颜色强度，在计算过程中，涉及到多个阈值条件的判断，且在不同场景下，阈值也需要进行调整，因此该光晕抑制方法的场景适应性也较差。

针对相关技术中，通过调整RGB分量减少颜色强度导致光晕抑制的方法场景适应性差的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

针对相关技术中，通过调整RGB分量减少颜色强度导致光晕抑制的方法场景适应性差的问题，本发明提供了光晕抑制的方法、设备、计算机设备和计算机可读存储介质，以至少解决上述问题。

根据本发明的一个方面，提供了一种光晕抑制的方法，所述方法包括：

获取原始图像数据，对所述原始图像数据进行第一格式转换，得到第一图像数据，对所述原始图像数据进行第二格式转换，得到第二图像数据；

根据信号灯在所述原始图像数据中的位置，获取显著性区域，根据所述显著性区域中各位置与所述显著性区域的预设位置的距离，生成融合权重；

根据所述融合权重，将所述第一图像数据和所述第二图像数据的所述显著性区域进行融合计算，得到所述显著性区域的融合图像数据。

在其中一个实施例中，所述根据所述显著性区域中各位置与所述显著性区域的预设位置的距离，生成融合权重包括：

根据所述显著性区域的宽和高，以及所述第一图像数据和所述第二图像数据在所述显著性区域中的位置，得到融合参数；

根据所述融合参数与预设权重阈值，得到所述显著性区域中的像素的融合权重。

在其中一个实施例中，所述根据所述融合权重，将所述第一图像数据和所述第二图像数据的所述显著性区域进行融合计算包括：

根据所述融合权重，得到第一图像权重和第二图像权重，其中，所述第一图像权重与所述第二图像权重之和为1；

根据所述第一图像权重和所述第二图像权重，对所述第一图像数据和所述第二图像数据进行融合计算，其中，所述第一图像权重与所述第一图像数据对应，所述第二图像权重与所述第二图像数据对应。

在其中一个实施例中，在所述获取原始图像数据之前，所述方法包括：

设置所述信号灯的曝光时间和相机增益，在所述曝光时间和所述相机增益的条件下，获取信号灯边界可识别的原始图像数据。

在其中一个实施例中，所述对所述原始图像数据进行第一格式转换包括：

对所述原始图像数据进行白平衡校正和插值处理，得到红绿蓝三通道图像数据，将所述红绿蓝三通道图像数据转换为亮度色度YUV数据。

在其中一个实施例中，在所述得到所述显著性区域的融合图像数据之后，所述方法还包括：

遍历所述原始图像数据中所有的所述显著性区域；

在所述显著性区域内，将所述融合图像数据作为输出，在所述显著性区域外，将所述第二图像数据作为输出。

在其中一个实施例中，所述预设位置为所述显著性区域的中心。

根据本发明的另一个方面，提供了一种光晕抑制的设备，所述设备包括获取模块、第一图像模块、第二图像模块和融合模块：

所述获取模块获取原始图像数据，所述第一图像模块对所述原始图像数据进行第一格式转换，得到第一图像数据，所述第二图像模块对所述原始图像数据进行第二格式转换，得到第二图像数据；

所述融合模块根据信号灯在所述原始图像数据中的位置，获取显著性区域，根据所述显著性区域中，各位置与所述显著性区域的预设位置的距离，生成融合权重，根据所述融合权重，将所述第一图像数据和所述第二图像数据的所述显著性区域进行融合计算，得到所述显著性区域的融合图像数据。

在其中一个实施例中，所述融合模块还包括权重计算单元：

所述权重计算单元，用于根据所述显著性区域的宽和高，以及所述第一图像数据和所述第二图像数据在所述显著性区域中的位置，得到融合参数，根据所述融合参数与预设权重阈值，得到所述显著性区域中的像素的融合权重。

根据本发明的另一个方面，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一所述方法。

根据本发明的另一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述任一所述方法。

通过本发明，获取原始图像数据，对该原始图像数据进行第一格式转换，得到第一图像数据，对该原始图像数据进行第二格式转换，得到第二图像数据，根据信号灯在该原始图像数据中的位置，获取显著性区域，根据该显著性区域中各位置与该显著性区域的预设位置的距离，生成融合权重，根据该融合权重，将该第一图像数据和该第二图像数据的该显著性区域进行融合计算，得到该显著性区域的融合图像数据，解决了通过调整RGB分量减少颜色强度导致光晕抑制的方法场景适应性差的问题，在提高场景适应性的同时，提高了计算效率。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对发明的不当限定。

在附图中：

图1是根据本发明实施例的光晕抑制的方法的应用环境示意图；

图2是根据本发明实施例的光晕抑制的方法的流程图一；

图3是根据本发明实施例的显著性区域的示意图；

图4是根据本发明实施例的生成融合权重的方法的流程图；

图5是根据本发明实施例的光晕抑制的方法的流程图二；

图6是根据本发明实施例的光晕抑制的设备的结构框图一；

图7是根据本发明实施例的光晕抑制的设备的结构框图二；

图8是根据本发明实施例的电子设备的内部结构示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

需要说明的是，本发明实施例所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序，“第一”、“第二”、“第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序。可以理解地，“第一”、“第二”、“第三”区分的对象在适当情况下可以互换，以使这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

本申请提供的光晕抑制的方法，可以应用于如图1所示的应用环境中，图1是根据本发明实施例的光晕抑制的方法的应用环境示意图，如图1所示。监控装置104获取包括信号灯102的原始图像数据，并对该原始图像数据进行第一格式转换，得到第一图像数据，监控装置104对该原始图像数据进行第二格式转换，得到第二图像数据，并根据信号灯在该原始图像数据中的位置，获取显著性区域，根据该显著性区域中各位置与该显著性区域的预设位置的距离，生成融合权重，根据该融合权重，将该第一图像数据和该第二图像数据的该显著性区域进行融合计算，得到该显著性区域的融合图像数据。其中，监控装置104内装有处理芯片，监控装置104可以为相机或者摄像头，监控装置104还可以通过与独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群进行网络通信来实现图像处理。

在一个实施例中，提供了一种光晕抑制的方法，图2是根据本发明实施例的光晕抑制的方法的流程图一，如图2所示，该方法包括如下步骤：

步骤S202，获取原始图像数据，对该原始图像数据进行第一格式转换，得到第一图像数据，对该原始图像数据进行第二格式转换，得到第二图像数据。其中，该原始图像数据可以来源于道路交通监控设备，包括监控摄像头、道路抓拍照相机或者其他设备，道路交通监控设备获取的数据通常为raw数据，第一格式转换为将该raw数据转换为易于处理和分析的YUV格式，在YUV格式中，Y表示图像亮度luma，U和V表示图像色度chrominance，由于没有进行亮度提升，仅经过格式转换得到的YUV格式的图像效果基本上与raw数据的效果相同，在信号灯周围不会产生光晕现象。第二格式转换为通过完整的成像引擎(Image SignalProcessing，简称为ISP)处理模块进行格式转换，在将raw数据处理成YUV数据之后，再将YUV数据进行处理，形成监控中心可以看到的视频流画面或者抓拍图片。

步骤S204，根据信号灯在该原始图像数据中的位置，获取显著性区域，根据该显著性区域中各位置与该显著性区域的预设位置的距离，生成融合权重。本实施例中，信号灯不仅包括交通信号灯，还包括道路场景中的其他光源，例如补光灯。预设位置为对该显著性区域进行融合权重计算时的基准位置，可以由用户设置该预设位置，该显著性区域中的其他位置距离预设位置越远，权重越低，其他位置距离该预设位置越近，权重越大。图3是根据本发明实施例的显著性区域的示意图，如图3所示，以信号灯为中心，划取显著性区域，该显著性区域可以为矩形、正方形、圆形或者其他多边形，且该显著性区域的面积可以为信号灯在图像中面积的5到6倍。融合权重为在进行图像数据计算的过程中，第一图像数据和第二图像数据在融合图像数据中的占比。

步骤S206，根据该融合权重，将该第一图像数据和该第二图像数据的显著性区域进行融合计算，得到该显著性区域的融合图像数据。在显著性区域内，融合计算为对第一图像数据和第二图像数据进行加权计算，得到的计算结果为该显著性区域最终的融合图像数据。

通过步骤S202至步骤S206，对仅经过格式转换的第一图像数据和第二图像数据进行融合计算得到融合图像数据，其中，由于第一图像数据没有进行亮度提升，因此该第一图像数据不会产生光晕，在显著性区域中，根据融合权重，将不会产生光晕的第一图像数据作为融合图像数据的来源之一，可以有效抑制光晕现象，而且本实施例中的方法在获得显著性区域的前提下，不需要多次调整阈值和RGB分量来适应场景需求，提高了场景适应性和计算效率。

在一个实施例中，图4是根据本发明实施例的生成融合权重的方法的流程图，如图4所示，该方法还可以包括如下步骤：

步骤S402，根据该显著性区域的宽和高，以及该第一图像数据和该第二图像数据在该显著性区域中的位置，得到融合参数。在本实施例中，显著性区域为矩形，则融合参数由如下公式1得到：

公式1中，elip为融合参数，H为该显著性区域的高，W为该显著性区域的宽，i和j共同确定该显著性区域中进行图像数据计算时的位置，i是显著性区域的行坐标，j是显著性区域的列坐标。

步骤S404，根据该融合参数与预设权重阈值，得到显著性区域中像素的融合权重，预设权重阈值为对融合权重的限制，本实施例中，预设权重阈值取为0，融合权重由如下公式2得到：

公式2中，fusion_weight为融合权重，max()表示求最大值函数，该融合权重取

和0中较大的值。

通过上述步骤S402和步骤S404，根据显著性区域中其他位置与预设位置之间的距离确定融合权重，越接近显著性区域的预设位置，该融合权重值越大。本实施例中根据绘制的显著性区域的几何参数来生成区域的融合权重，减少了参数调试带来的复杂工作量，可以实时计算融合参数值，使得在后续得到的融合图像中，显著性区域内外平滑过渡。

在一个实施例中，对显著性区域进行融合计算还包括：根据该融合权重，得到第一图像权重和第二图像权重，其中，该第一图像权重与该第二图像权重之和为1，根据该第一图像权重和该第二图像权重，对该第一图像数据和该第二图像数据进行融合计算，其中，该第一图像权重与该第一图像数据对应，该第二图像权重与该第二图像数据对应。具体地，在将第一图像数据和第二图像数据进行融合的过程中，融合图像数据的计算如公式3所示：

在公式3中，Y(i,j)、U(i,j)、V(i,j)表示融合图像数据，Y1(i,j)、U1(i,j)、V1(i,j)表示第一图像数据，Y2(i,j)、U2(i,j)、V2(i,j)表示第二图像数据。本实施例中的第一图像权重取融合权重，第二图像权重取1与第一图像权重的差值，根据公式3给出的融合图像数据的计算过程，在信号灯显著性区域内，将第一图像数据和第二图像数据的显著性区域进行加权融合，通过分析融合权重的生成过程可得，信号灯光源中心区域，第一图像数据的融合权重近似为1，融合后基本没有光晕问题。而且根据距离不同，融合权重也不同，在融合后得到的融合图像数据中，信号灯区域和信号灯周围区域数据基本上采用第一图像数据中的数据，本实施例提供的方法可以解决融合边界问题，防止融合后出现明显的过渡不自然问题。

在一个实施例中，在获取原始图像数据之前，还需要设置该信号灯的曝光时间和相机增益，在该曝光时间和该相机增益的条件下，获取信号灯边界可识别的原始图像数据。曝光时间和相机增益是与拍摄图像清晰度相关的相机参数，曝光时间越长，相机增益越高，得到的图像亮度越大，合适的曝光时间和相机增益可以使相机得到清晰的图像，其中，清晰、可识别均指的是在进行图像处理的过程中，该信号灯的边界可以被计算机或者服务器识别。在本实施例中，相机拍摄模组的传感器负责采集图像raw数据，通过设置合理的曝光时间和增益，保证raw数据中的信号灯形状轮廓比较清晰，不存在光晕问题。本实施例的方法通过调整曝光时间和相机增益，使原始数据更加清晰，更有利于减弱光晕对图像的影响。

在一个实施例中，对原始图像数据进行第一格式转换，得到第一图像数据包括对该原始图像数据进行白平衡校正和插值处理，得到红绿蓝三通道图像数据，将该红绿蓝三通道图像数据转换为YUV数据。其中，白平衡校正是对raw数据进行白平衡处理，防止raw数据存在偏色问题；插值处理是对白平衡处理后的raw数据进行插值处理，将raw数据插值成RGB三通道数据，常用的插值算法是双线性插值，该插值处理过程可以由色彩滤波阵列(Color Filter Array，简称为CFA)进行；将CFA处理后的RGB数据转成YUV数据也可以由专门的RGB转YUV模块实现，raw数据经过图像信号处理后生成YUV数据，因为没有经过亮度提升，所以YUV中的信号灯周围不会产生光晕，信号灯图像效果基本上与raw数据一致，没有光晕问题。本实施例中对原始数据进行白平衡校正和插值处理，降低了后续对原始图像数据进行处理的计算量，提高了处理效率。

在一个实施例中，图5是根据本发明实施例的光晕抑制的方法的流程图二，如图5所示，该方法还可以包括如下步骤：

步骤S502，遍历该原始图像数据中所有的该显著性区域。在同一个道路监控场景中，在同时存在多个信号灯的情况下，可以以每一个信号灯为中心，选取多个显著性区域，对每一个显著性区域都进行数据融合计算。

步骤S504，在该显著性区域内，将该融合图像数据作为输出，在该显著性区域外，将该第二图像数据作为输出，对输出后的数据进行处理和显示。

通过上述步骤S502和步骤S504，可以对同一道路场景中的多个信号灯区域进行处理，可以有效抑制图像中信号灯的光晕现象，得到清楚、容易辨别的监控图像。

在一个实施例中，显著性区域的预设位置为该显著性区域的中心。例如，在显著性区域为圆形的情况下，该预设位置为圆心，在显著性区域为矩形的情况下，该预设位置为对角线的交点。在本实施例中，将预设位置设置在显著性区域的中心，便于对显著性区域中其他位置的融合权重进行计算，提高计算效率。

应该理解的是，虽然图2至图5的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2至图5中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

对应于上述光晕抑制的方法，在本实施例中，还提供了一种光晕抑制的设备，该设备用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的设备较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

在一个实施例中，提供了一种光晕抑制的设备，图6是根据本发明实施例的光晕抑制的设备的结构框图一，如图6所示，包括：获取模块62、第一图像模块64、第二图像模块66和融合模块68：

该获取模块62获取原始图像数据，该第一图像模块64对该原始图像数据进行第一格式转换，得到第一图像数据，该第二图像模块66对该原始图像数据进行第二格式转换，得到第二图像数据，该融合模块68根据信号灯在该原始图像数据中的位置，获取显著性区域，根据该显著性区域中，各位置与该显著性区域的预设位置的距离，生成融合权重，根据该融合权重，将该第一图像数据和该第二图像数据的该显著性区域进行融合计算，得到该显著性区域内的融合图像数据。

在本实施例中，获取模块62获取raw数据，raw数据中的信号灯轮廓清晰，不存在光晕现象。第一图像模块64是简化的ISP处理模块，只包含自动白平衡模块、CFA模块和RGB转YUV模块，自动白平衡模块对raw数据进行白平衡校正，防止raw数据存在偏色问题；CFA模块对白平衡处理后的raw数据进行插值处理，将raw数据插值成RGB三通道数据，常用的插值算法是双线性插值；RGB转YUV模块将CFA处理后的RGB数据转成YUV数据，因为第一图像模块64中没有亮度提升模块，所以YUV中的信号灯周围不会产生光晕，信号灯图像效果基本上与raw一致，没有光晕问题。第二图像模块66是完整的ISP处理模块，在将raw数据处理成YUV数据之后，再对YUV数据进行处理，形成监控中心可以看到的视频流画面或者抓拍图片。在融合的过程中，将第一图像模块64和第二图像模块66中的YUV数据输入融合模块68，融合模块68根据设备web上绘制的信号灯显著性区域，采用不同的融合权重，将第一图像模块64和第二图像模块66中的显著性区域融合，从而解决由于ISP处理模块导致的信号灯周围光晕问题，其中，设备web指的是通过在电脑浏览器中输入相机设备地址，从而将电脑连接到相机，然后通过浏览器中的显示界面可以实时看到相机监控的画面，显著性区域可以由用户进行绘制，也可以由本实施例中的融合模块68给出。

通过上述获取模块62、第一图像模块64、第二图像模块66和融合模块68，可以有效保留获取模块62中信号灯区域图像无光晕的效果，对于信号灯区域，通过融合模块68进行第一图像数据和第二图像数据的融合，得到融合图像数据。本实施例中的光晕抑制设备原理简单，能够快速解决夜晚场景中光晕问题，没有较多的阈值判断方法，也不需要调整RGB三个分量值，方便各种硬件平台移植和实现，能够达到实时进行光晕抑制的目的。

在一个实施例中，图7是根据本发明实施例的光晕抑制的设备的结构框图二，如图7所示，本发明的融合模块68包括：权重计算单元72：

权重计算单元72，用于根据该显著性区域的宽和高，以及该第一图像数据和该第二图像数据在该显著性区域中的位置，得到融合参数，根据该融合参数与预设权重阈值，得到该显著性区域中像素的融合权重。

本实施例中，权重计算单元72根据显著性区域中其他位置与预设位置之间的距离确定融合权重，越接近显著性区域的预设位置，该融合权重值越大。本实施例中的光晕抑制的设备可以实时计算融合参数值，有效解决图像边界融合过渡问题，使得融合后的图像边界过渡更加平滑。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种光晕抑制的方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

在一个实施例中，图8是根据本发明实施例的电子设备的内部结构示意图，如图8所示，提供了一种电子设备，该电子设备可以是服务器，其内部结构图可以如图8所示。该电子设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该电子设备的处理器用于提供计算和控制能力。该电子设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该电子设备的数据库用于存储数据。该电子设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种光晕抑制的方法。

本领域技术人员可以理解，图8中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的电子设备的限定，具体的电子设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述各实施例提供的光晕抑制的方法中的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述各个实施例提供的光晕抑制的方法中的步骤。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，该计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (11)

1.一种光晕抑制的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取原始图像数据，对所述原始图像数据进行第一格式转换，得到第一图像数据，对所述原始图像数据进行第二格式转换，得到第二图像数据；

根据信号灯在所述原始图像数据中的位置，获取显著性区域，根据所述显著性区域中各位置与所述显著性区域的预设位置的距离，生成融合权重；

根据所述融合权重，将所述第一图像数据和所述第二图像数据的所述显著性区域进行融合计算，得到所述显著性区域的融合图像数据。

2.根据权利要求1所述的光晕抑制的方法，其特征在于，所述根据所述显著性区域中各位置与所述显著性区域的预设位置的距离，生成融合权重包括：

根据所述显著性区域的宽和高，以及所述第一图像数据和所述第二图像数据在所述显著性区域中的位置，得到融合参数；

根据所述融合参数与预设权重阈值，得到所述显著性区域中的像素的融合权重。

3.根据权利要求1所述的光晕抑制的方法，其特征在于，所述根据所述融合权重，将所述第一图像数据和所述第二图像数据的所述显著性区域进行融合计算包括：

根据所述融合权重，得到第一图像权重和第二图像权重，其中，所述第一图像权重与所述第二图像权重之和为1；

根据所述第一图像权重和所述第二图像权重，对所述第一图像数据和所述第二图像数据进行融合计算，其中，所述第一图像权重与所述第一图像数据对应，所述第二图像权重与所述第二图像数据对应。

4.根据权利要求1所述的光晕抑制的方法，其特征在于，在所述获取原始图像数据之前，所述方法包括：

设置所述信号灯的曝光时间和相机增益，在所述曝光时间和所述相机增益的条件下，获取信号灯边界可识别的原始图像数据。

5.根据权利要求1所述的光晕抑制的方法，其特征在于，所述对所述原始图像数据进行第一格式转换包括：

对所述原始图像数据进行白平衡校正和插值处理，得到红绿蓝三通道图像数据，将所述红绿蓝三通道图像数据转换为亮度色度YUV数据。

6.根据权利要求1至5任一项所述的光晕抑制的方法，其特征在于，在所述得到所述显著性区域的融合图像数据之后，所述方法还包括：

遍历所述原始图像数据中所有的所述显著性区域；

在所述显著性区域内，将所述融合图像数据作为输出，在所述显著性区域外，将所述第二图像数据作为输出。

7.根据权利要求1所述的光晕抑制的方法，其特征在于，所述预设位置为所述显著性区域的中心。

8.一种光晕抑制的设备，其特征在于，所述设备包括获取模块、第一图像模块、第二图像模块和融合模块：

所述获取模块获取原始图像数据，所述第一图像模块对所述原始图像数据进行第一格式转换，得到第一图像数据，所述第二图像模块对所述原始图像数据进行第二格式转换，得到第二图像数据；

所述融合模块根据信号灯在所述原始图像数据中的位置，获取显著性区域，根据所述显著性区域中，各位置与所述显著性区域的预设位置的距离，生成融合权重，根据所述融合权重，将所述第一图像数据和所述第二图像数据的所述显著性区域进行融合计算，得到所述显著性区域的融合图像数据。

9.根据权利要求8所述的光晕抑制的设备，其特征在于，所述融合模块还包括权重计算单元：

所述权重计算单元，用于根据所述显著性区域的宽和高，以及所述第一图像数据和所述第二图像数据在所述显著性区域中的位置，得到融合参数，根据所述融合参数与预设权重阈值，得到所述显著性区域中的像素的融合权重。

10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

Images