CN112215759B - 信号灯颜色增强方法、装置和电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提出一种信号灯颜色增强方法、装置和电子设备，涉及图像技术领域。其中，信号灯颜色增强方法包括：获取第一比例；其中，第一比例包括利用预设模型从样本图像中识别出的第一待增强区域和第一感兴趣区域之间的比例；利用实况图像对应的亮度阈值，从实况图像的第二感兴趣区域中划分出第二待增强区域，以得到第二待增强区域和第二感兴趣区域之间的第二比例；根据第一比例和第二比例，确定最优亮度阈值；对基于最优亮度阈值从第二感兴趣区域中得到的目标增强区域进行颜色调整。从而，快速、准确的从实况图像中灯泡区域的位置和范围，并进行颜色增强。既可以满足用户对图像质量的要求，又能满足实况数据对时效的要求。

Description

信号灯颜色增强方法、装置和电子设备

技术领域

本发明涉及图像技术领域，具体而言，涉及一种信号灯颜色增强方法、装置和电子设备。

背景技术

随着电子警察系统的逐步发展，电子警察系统已成为执法者收集交通违法证据的主要设备。然而，电子警察系统的前端设备通常分布于室外环境中，由于前端设备的安装位置、角度或者光线条件的影响，前端设备直接采集到的图像的效果通常难以满足用户的要求。比如，在大雾或者强逆光的情况下采集到的包含信号灯的图像，不但轮廓不清晰，而且灯光颜色会偏白或者发黄，一定程度上影响违法图像素材的有效性。

相关技术中，对于大雾或者强逆光情况下采集到的包含信号灯的图像，先通常采用区域分割、图像腐蚀或者分类器处理等复杂的算法对图像进行处理，实现对信号灯边缘的提取。然后基于提取到的信号灯边缘进行信号灯着色，从而实现向用户呈现满足视觉要求的图像数据。但是，这种方法对实况视频处理时，不仅耗时长、效率低，还可能影响整个系统的性能。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种信号灯颜色增强方法、装置和电子设备，通过对采集到的包含信号灯的图像进行快速、简单、高效地颜色增强处理，以便在满足较高时效要求的前提下，解决特殊环境条件下前端设备采集到的图像出现异常的问题。

为了实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供一种信号灯颜色增强方法，所述信号灯颜色增强方法包括：获取第一比例；其中，所述第一比例包括利用预设模型从样本图像中识别出的第一待增强区域和第一感兴趣区域之间的比例；利用实况图像对应的亮度阈值，从所述实况图像的第二感兴趣区域中划分出第二待增强区域，以得到所述第二待增强区域和第二感兴趣区域之间的第二比例；根据所述第一比例和第二比例，确定最优亮度阈值；对基于所述最优亮度阈值从所述第二感兴趣区域中得到的目标增强区域进行颜色调整。

第二方面，本发明实施例提供一种信号灯颜色增强装置，所述信号灯颜色增强装置包括：获取模块、划分模块、确定模块和颜色增强模块；其中，获取模块，用于获取第一比例；其中，所述第一比例包括利用预设模型从样本图像中识别出的第一待增强区域和第一感兴趣区域之间的比例；划分模块，用于利用实况图像对应的亮度阈值，从所述实况图像的第二感兴趣区域中划分出第二待增强区域，以得到所述第二待增强区域和第二感兴趣区域之间的第二比例；确定模块，用于根据所述第一比例和第二比例，确定最优亮度阈值；颜色增强模块，用于对基于所述最优亮度阈值从所述第二感兴趣区域中得到的目标增强区域进行颜色调整。

第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器可执行所述机器可执行指令以实现前述实施方式任一所述的信号灯颜色增强方法。

第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述实施方式中任一项所述的信号灯颜色增强方法。

本发明实施例提供的信号灯颜色增强方法、装置和电子设备。其中，上述信号灯颜色增强方法通过利用实况图像对应的亮度阈值，快速地从所述实况图像的第二感兴区域中划分出第二待增强区域，以得到第二比例，再将第二比例与相对准确的第一比例进行比较。依据比较结果调整亮度阈值，得到最优亮度阈值；再基于最优亮度阈值从所述第二感兴区域中得到的目标增强区域，最后对目标增强区域进行颜色调整。也就是，从实况图像中划分第二待增强区域时，采用简单、快速的亮度阈值划分法。再依据第二比例与相对准确的第一比例之间的比较结果，对亮度阈值进行调整，使得基于调整后的亮度阈值划分出的第二待增强区域大小逐步接近真实的信号灯的灯泡区域，从而高效地完成信号灯颜色的增强。上述处理过程对设备性能压力不大、效果好、速度快，能够满足实况数据对处理速度的要求。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1示出了本发明实施例提供的电子设备的示意图。

图2示出了本发明实施例提供的信号灯颜色增强方法的步骤流程图。

图3示出了本发明实施例提供的信号灯颜色增强方法的步骤流程图的另一部分。

图4为图2中步骤S103的子步骤流程图。

图5为图2中步骤S104的子步骤流程图。

图6示出了本发明实施例提供的信号灯颜色增强装置的功能模块示意图。

图标：100-电子设备；101-存储器；102-通信接口；103-处理器；104-总线；200-信号灯颜色增强装置；201-获取模块；202-划分模块；203-确定模块；204-颜色增强模块。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，术语“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

请参照图1，图1示出了本发明实施例提供的电子设备100。上述电子设备100可以是，但不限于个人电脑(personal computer，PC)、服务器、分布式部署的计算机等等。可以理解的是，电子设备100也不限于物理服务器，还可以是物理服务器上的虚拟机、基于云平台上构建的虚拟机等能提供与所述服务器或者虚拟机有相同功能的计算机。上述电子设备100还可以是电子警察系统，也即包括后台服务器及前端设备。

电子设备100的操作系统可以是，但不限于，Windows系统、Linux系统等。上述电子设备100包括存储器101、通信接口102、处理器103和总线104，所述存储器101、通信接口102和处理器103通过总线104连接，处理器103用于执行存储器101中存储的可执行模块，例如计算机程序。其中，存储器101可能包含高速随机存取存储器(RAM：Random AccessMemory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口102(可以是有线或者无线)实现该电子设备100与外部设备之间的通信连接。

总线104可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。图1中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

其中，存储器101用于存储程序，例如图6所示的信号灯颜色增强装置200。该信号灯颜色增强装置200包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式存储于所述存储器101中或固化在所述电子设备100的操作系统(operating system，OS)中的软件功能模块。所述处理器103在接收到执行指令后，执行所述程序以实现本发明上述实施例揭示的信号灯颜色增强方法。

处理器103可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器103中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器103可以是通用处理器103，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

应当理解的是，图1所示的结构仅为电子设备100的结构示意图，所述电子设备100还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。图1中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。

第一实施例

请参考图2，图2示出了本发明实施例提供的信号灯颜色增强方法，应用于电子设备100。上述信号灯颜色增强方法包括以下步骤：

步骤S101，获取第一比例。

在本发明实施例中，上述第一比例可以是样本图像中第一待增强区域和第一感兴趣区域之间的比例。上述第一待增强区域是利用预设模型识别出的样本图像中信号灯的灯泡区域。上述第一感兴趣区域为包含第一待增强区域的图像区域。在第一感兴趣区域中第一待增强区域为前景，其他区域为背景。

上述第一待增强区域和第一感兴趣区域可以由预设模型从样本图像中识别出。上述预设模型可以是通过大量数据训练得到的可以进行区域分割、图像腐蚀或者分类的深度学习模型。可以理解的是，预设模型对图像中灯泡区域和感兴趣区域进行区分的准确率较高。本发明实施例中，仅采用预设模型对样本图像进行处理。相较于每一帧实况图像均采用预设模型进行处理而言，对电子设备100的系统性能压力较小，耗费时间较短。

作为一种实施方式，上述第一比例的获得方式可以是：首先，在前端采集设备安装好后，将前端设备采集到的一帧图像数据作为样本图像。其次，利用预设模型从该样本图像中提取第一感兴趣区域和第一待增强区域的边缘信息。再次，结合样本图像，利用第一待增强区域的边缘信息获取属于第一待增强区域的像素点个数，利用第一感兴趣区域的边缘信息获取属于第一感兴趣区域的像素点个数。最后，将第一待增强区域的像素点个数和第一感兴趣区域的像素点个数之间的比例作为第一比例，并存储，以方便获取。

作为其他可能的实施方式，上述第一比例还可以是电子设备100接收用户输入的给定值。

作为另外一种实施方式，上述第一比例还可以是电子设备100启动运行后，通过以下步骤获得：

1)按照预设的时间间隔从实况图像中抽取样本图像。可以理解地，预设的时间间隔对应的时长大于相邻两帧实况图像的采集时间间隔。在每个时间间隔内，将采集时间属于该时间间隔的一帧实况数据复制作为样本图像，以便进行处理。比如，实况图像的采集频率为一秒一帧，预设的时间间隔的时长为4s，则先将采集到的第一帧实况图像复制为样本图像，在4s后将第四帧实况图像复制作为替换前一帧样本图像的新样本图像，依次类推。

2)利用预设模型，从样本图像中识别出第一待增强区域的边缘信息及第一感兴趣区域的边缘信息。可以理解地是，可以是利用预设模型从当前对应的样本图像中提取第一待增强区域的边缘信息及确定第一感兴趣区域。

3)依据第一待增强区域的边缘信息获取所述第一待增强区域内的像素点个数。

4)依据第一感兴趣区域的边缘信息获取所述第一感兴趣区域内的像素点个数。

5)将第一待增强区域内的像素点个数和第一感兴趣区域内的像素点个数之间的比例作为第一比例。

可以理解地，从当前时间间隔抽取到样本图像到相邻下一个时间间隔重新抽取样本图像之间的时段内，上述步骤S101获取的第一比例为基于当前时间间隔抽取到的样本图像，利用上述步骤得到的第一比例。也就是，第一比例在周期性地更新，从而，减少前端设备或者是信号灯由于外界原因发生晃动而造成的误差。

步骤S102，利用实况图像对应的亮度阈值，从实况图像的第二感兴趣区域中划分出第二待增强区域。

可选地，上述第二感兴趣区域可以是用户预先在前端设备采集到的图像中指定的图像区域。可选地，上述第二感兴趣区域也可以是依据第一感兴趣区域在实况图像中确定的图像区域。可选地，上述第二感兴趣区域还可以是将用户预先指定的图像区域结合样本图像中第一感兴趣区域得到的图像区域，比如，先依据样本图像中的第一感兴趣区域的图像坐标确定实况图像中第二感兴趣区域的位置，再依据用户指定的图像区域确定第二感兴趣区域的大小。上述第二待增强区域是预估的第二感兴趣区域中信号灯的灯泡区域。可以理解地，第二感兴趣区域中除第二待增强区域以外的其他区域为背景区域。

在本发明实施例中，上述步骤S102可以是：

首先，获取实况图像帧对应的亮度阈值。

作为一种实施方式，上述实况图像对应的亮度阈值可以是个预设的初始值，即指定的一个亮度阈值的上限值。

作为另一种实施方式，上述实况图像对应的亮度阈值可以依据各帧实况图像的灰度值确定。比如，可以是依据第二感兴趣区域，结合预设公式，得到实况图像对应的亮度阈值。

也就是，在一些实施例中，如图3所示，本发明实施例提供的信号灯颜色增强方法还包括：

步骤S201，获取第二感兴趣区域内各个像素点的灰度值。

步骤S202，建立第二待增强区域的平均灰度值与亮度阈值之间的第一对应关系和建立背景区域的平均灰度值与亮度阈值之间的第二对应关系。具体地，如下式：

其中，k代表亮度阈值。u₀(k)代表第一对应关系，即在亮度阈值k下第二待增强区域的平均灰度值；u₁(k)代表第二对应关系，即在亮度阈值k下背景区域的平均灰度值。G_i代表灰度值为i，n_i代表在亮度阈值k下第二待增强区域中灰度值为i的像素点个数，N₀(k)代表在亮度阈值k下第二待增强区域中像素点的总个数。n′_i代表在亮度阈值k下背景区域中灰度值为i的像素点个数，N₁(k)代表在亮度阈值k下背景区域中像素点的总个数。

步骤S203，依据上述第一对应关系和第二对应关系，利用公式：

得到上述实况图像对应的亮度阈值。其中，g(k)代表在亮度阈值为k时第二感兴趣区域中第二待增强区域和背景区域之间的方差；g(k)取最小值时对应的亮度阈值为实况图像对应的亮度阈值。需要说明的是，实况图像对应的亮度阈值为亮度阈值取值的最大值。N₀(k)代表亮度阈值为k时第二待增强区域内像素点的个数；N₁(k)代表亮度阈值为k时背景区域内像素点的个数；u₀(k)代表亮度阈值为k时第二待增强区域的平均灰度值；u₁(k)代表亮度阈值为k时所述背景区域的平均灰度值。

其次，从该帧实况图像的第二感兴趣区域中划分出第二待增强区域。可选地，上述从实况图像的第二感兴趣区域中划分出第二待增强区域可以是将第二感兴趣区域中的亮度值大于亮度阈值的像素点作为属于第二待增强区域的像素点，从而得到第二待增强区域。

可以理解地，灯泡区域由于会发光，其亮度值大于背景区域内的像素点的亮度。因此，进行第二待增强区域的划分，只需将第二感兴趣区域中像素点的亮度值与亮度阈值进行比较，即可简单快捷地实现。

进一步地，依据第二待增强区域和第二感兴趣区域，得到第二比例。具体地，将第二待增强区域中像素点的个数与第二感兴趣区域中像素点的个数之间的比例作为第二比例。

步骤S103，根据第一比例和第二比例，确定最优亮度阈值。

可以理解地，在有些情况下，依据实况图像对应的亮度阈值从第二感兴趣区域中划分出来的第二待增强区域与实况图像中信号灯的灯泡区域不太一致，因此，需要对亮度阈值进行调整，得到最优亮度阈值，以使利用最优亮度阈值从第二感兴趣区域中划分出较为准确的第二待增强区域。同时，在另一些情况下，依据实况图像对应的亮度阈值从第二感兴趣区域中划分出来的第二待增强区域可以足够准确的表征实况图像中信号灯的灯泡区域。具体地，如图4所示，上述步骤S103可以包括以下步骤：

子步骤S1031，比较第一比例和第二比例。

在本发明实施例中，上述第一比例为通过识别精度较高的预设模型确定的比例，因此，可以表征前端设备采集到的具有信号灯在图像中灯泡区域和感兴趣区域之间的实际比例。通过步骤S1031的比较，确定第一比例和第二比例之间的差值。

子步骤S1032，当第一比例与第二比例之间的差值满足预设条件时，将第二比例对应的亮度阈值确定为所述最优亮度阈值。

在本发明实施例中，当上述差值小于一预设值，则判断第一比例与第二比例之间的差值满足预设条件。即，表示依据该第二比例对应的亮度阈值从第二感兴趣区域中划分出来的第二待增强区域可以足够准确的表征实况图像中信号灯的灯泡区域。因此，该第二比例对应的亮度阈值确定为最优亮度阈值。

子步骤S1033，当第一比例与第二比例之间的差值不满足预设条件时，对第二比例对应的亮度阈值进行调整，得到新的亮度阈值。

在本发明实施例中，当上述差值不小于预设值，则判断第一比例与第二比例之间的差值不满足预设条件。即，表示依据该第二比例对应的亮度阈值从第二感兴趣区域中划分出来的第二待增强区域与实况图像中信号灯的灯泡区域差异很大，需要对亮度阈值进行调整。需要说明的是，通常第二比例不大于第一比例。

在一些实施例中，上述对第二比例对应的亮度阈值进行调整可以是在第二比例对应的亮度阈值的基础上下调预设常量，得到一新的亮度阈值。

在一些其他实施例中，上述对第二比例对应的亮度阈值进行调整还可以是依据差值对第二比例对应的亮度阈值进行调整。具体地，上述依据差值对第二比例对应的亮度阈值进行调整的步骤可以是：

(1)获取历史亮度阈值。

本发明实施例中，上述历史亮度阈值包括已使用过的对第二感兴趣区域进行第二待增强区域划分的亮度阈值。比如，如果上述第二比例是第一次对第二感兴趣区域进行第二待增强区域划分得到的，则上述历史亮度阈值可以包括上述第二比例对应的亮度阈值。如果上述第二比例是第二次对第二感兴趣区域进行第二待增强区域划分得到的，则上述历史亮度阈值可以包括上述第二比例对应的亮度阈值及相邻上一次对第二感兴趣区域进行第二待增强区域划分所采用的亮度阈值。

(2)根据差值及历史亮度阈值，利用基于历史数据拟合的差值与亮度阈值之间的对应关系模型，计算出新的亮度阈值。

在本发明实施例中，上述历史数据包括大量的用于调节亮度阈值使得到的第二比例逼近对应的第一比例的阈值变化量。具体地，上述对应关系模型，如下式：

ΔA(t)＝aK(t)+bK(t-1)+cK(t-2)；

其中，a、b、c为常参数，其可以通过历史数据拟合得到。ΔA(t)代表本次第一比例与第二比例之间的差值；K(t)代表本次调整后的亮度阈值；K(t-1)代表当前划分所采用的亮度阈值；K(t-2)代表K(t-1)的相邻上一次使用的亮度阈值。

子步骤S1034，利用新的亮度阈值从第二感兴趣区域中重新划分出所述第二待增强区域，并计算新的第二比例。

步骤S1035，利用新的第二比例替代所述第二比例，重复执行上述步骤，直到所述第一比例与所述新的第二比例之间的差值满足所述预设条件，将所述新的第二比例对应的亮度阈值作为所述最优亮度阈值。

在本发明实施例中，用新的第二比例替代第二比例后，流程回到子步骤S1031，启动迭代，直到得到与第一比例之间的差值满足预设条件的第二比例。并将该第二比例对应的亮度阈值作为最优亮度阈值。

步骤S104，对基于最优亮度阈值从第二感兴趣区域中得到的目标增强区域进行颜色调整。

在本发明实施例中，如果得到的最优亮度阈值为实况图像对应的亮度阈值，则将依据该实况图像对应的亮度阈值从第二感兴趣区域中划分出的第二增强区域作为目标增强区域，并对目标增强区域进行颜色调整。

如果得到的最优亮度阈值为通过调整得到的新的亮度阈值，则将依据该新的亮度阈值从第二感兴趣区域中划分出的第二增强区域作为目标增强区域，并对目标增强区域进行颜色调整。

作为一种实施方式，如图5所示，上述对目标增强区域进行颜色调整的步骤可以是：

步骤S1041，获取实况图像中信号灯的实际颜色对应的实际RGB值。

在本发明实施例中，上述实况图像中信号灯的实际颜色可以是前端设备采集到该实况图像时，信号灯真实的颜色。比如，前端设备在信号灯亮起红灯时采集到的实况图像中信号灯的实际颜色为红色。具体地，可以先利用预设模型识别出最新抽取的样本图像中信号灯的实际颜色，再比较实况图像中目标增强区域的各类颜色分量值和样本图形中目标增强区域的各类颜色分量，依据比较结果确定实况图像中信号灯的实际颜色。比如，确定样本图像中目标增强区域为红色，实况图像中目标增强区域的各类颜色分量值和样本图形中目标增强区域的各类颜色分量值差异不大，则确定实况图像中信号灯的实际颜色为红色。

进一步地，查询实际颜色对应的RGB值，以作为实际RGB值。

步骤S1042，计算实际RGB值对应的实际YUV值。

在本发明实施例中，可以依据RGB值与YUV值之间的转换式，得到实际YUV值。上述RGB与YUV之间的转换式如下：

其中，Y代表YUV值中的Y分量，即亮度值。U代表YUV值中的U分量，V代表YUV值中的V分量，需要说明的是，UV分量用于表征颜色的鲜艳程度。R为RGB值中的R分量。G为RGB值中的G分量。B为RGB值中的B分量。

步骤S1043，将目标增强区域的YUV值中的UV分量调整为所述实际YUV值中的UV分量。

在本发明实施例中，可以是将目标增强区域中所有像素点的YUV值的UV分量调整为所述实际YUV值中的UV分量，可以理解地，为了到达理想的颜色效果，还可以对Y分量按比例调整，完成颜色调整。例如，可以是将预先设置的实际颜色对应的基准值与每一个像素点的Y分量按照指定比例进行叠加，作为该像素点新的Y分量。从而，真实的展现目标增强区域不同位置亮度的不同，避免处理后的实况图像颜色太假。

综上，本发明提供的信号灯颜色增强方法通过亮度阈值对实况图像进行区域划分，并将划分结果与样本图像中采用精准算法划分出的区域进行比较，得到比较结果。将比较结果作为反馈，调整亮度阈值。并重新对实况图像进行区域划分，直到对实况图像进行的区域划分逼近真实情况，再对划分出的目标增强区域进行颜色增强，以满足用户对图像质量的要求。整个处理过程主要采用简单快速的亮度阈值划分方法，对电子设备100性能要求低，且处理速度快，可以满足实况数据对时效的要求。另外，亮度阈值的反馈调节机制，确保最终得到的目标增强区域接近信号灯的灯泡区域的真实位置和大小。

第二实施例

请参照图6，图6示出了本发明实施例提供的一种信号灯颜色增强装置200。上述信号灯颜色增强装置200应用于电子设备100。可选地，上述信号灯颜色增强装置200包括：获取模块201、划分模块202、确定模块203及颜色增强模块204。

上述获取模块201，用于获取第一比例。

在本发明实施例中，上述步骤S101可以由获取模块201执行。可选地，第一比例包括利用预设模型从样本图像中识别出的第一待增强区域和第一感兴趣区域之间的比例。

上述划分模块202，用于利用实况图像对应的亮度阈值，从所述实况图像的第二感兴趣区域中划分出第二待增强区域，以得到所述第二待增强区域和第二感兴趣区域之间的第二比例。

在本发明实施例中，上述步骤S102可以由划分模块202执行。

上述确定模块203，用于根据所述第一比例和第二比例，确定最优亮度阈值。

在本发明实施例中，上述步骤S103可以由确定模块203执行。

优选地，确定模块203具体用于：比较所述第一比例和第二比例；当所述第一比例与第二比例之间的差值满足预设条件时，将所述第二比例对应的亮度阈值确定为所述最优亮度阈值；当第一比例与第二比例之间的差值不满足所述预设条件时，对所述第二比例对应的亮度阈值进行调整，得到新的亮度阈值；利用所述新的亮度阈值从所述第二感兴趣区域中重新划分出所述第二待增强区域，并计算新的第二比例；利用所述新的第二比例替代所述第二比例，重复执行上述步骤，直到所述第一比例与所述新的第二比例之间的差值满足所述预设条件，将所述新的第二比例对应的亮度阈值作为所述最优亮度阈值。

上述颜色增强模块204，用于对基于所述最优亮度阈值从所述第二感兴趣区域中得到的目标增强区域进行颜色调整。

在本发明实施例中，上述步骤S104可以由颜色增强模块204执行。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本发明实施例还揭示了一种计算机可读取存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器103执行时实现本发明前述实施例揭示的方法。

综上所述，本发明实施例提供了一种信号灯颜色增强方法、装置和电子设备。其中，上述信号灯颜色增强方法包括：获取第一比例；其中，所述第一比例包括利用预设模型从样本图像中识别出的第一待增强区域和第一感兴趣区域之间的比例；利用实况图像对应的亮度阈值，从所述实况图像的第二感兴趣区域中划分出第二待增强区域，以得到所述第二待增强区域和第二感兴趣区域之间的第二比例；根据所述第一比例和第二比例，确定最优亮度阈值；对基于所述最优亮度阈值从所述第二感兴趣区域中得到的目标增强区域进行颜色调整。从而，快速、准确的从实况图像中划分出目标增强区域，并进行颜色增强，即可以满足用户对前端设备采集的图像质量要求，又能满足实况数据对时效的要求。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种信号灯颜色增强方法，其特征在于，所述信号灯颜色增强方法包括：

获取第一比例；其中，所述第一比例包括利用预设模型从样本图像中识别出的第一待增强区域和第一感兴趣区域之间的比例；所述第一待增强区域为样本图像中信号灯的灯泡区域，所述第一感兴趣区域为包含所述第一待增强区域的图像区域；

利用实况图像对应的亮度阈值，从所述实况图像的第二感兴趣区域中划分出第二待增强区域，以得到所述第二待增强区域和第二感兴趣区域之间的第二比例；

根据所述第一比例和第二比例，确定最优亮度阈值；

对基于所述最优亮度阈值从所述第二感兴趣区域中得到的目标增强区域进行颜色调整；

其中，所述根据所述第一比例和第二比例，确定最优亮度阈值的步骤包括：

比较所述第一比例和第二比例；

当所述第一比例与第二比例之间的差值满足预设条件时，将所述第二比例对应的亮度阈值确定为所述最优亮度阈值；

当第一比例与第二比例之间的差值不满足所述预设条件时，对所述第二比例对应的亮度阈值进行调整，得到新的亮度阈值；

利用所述新的亮度阈值从所述第二感兴趣区域中重新划分出所述第二待增强区域，并计算新的第二比例；

利用所述新的第二比例替代所述第二比例，重复执行上述步骤，直到所述第一比例与所述新的第二比例之间的差值满足所述预设条件，将所述新的第二比例对应的亮度阈值作为所述最优亮度阈值。

2.根据权利要求1所述的信号灯颜色增强方法，其特征在于，所述对所述第二比例对应的亮度阈值进行调整，得到新的亮度阈值的步骤包括：

获取历史亮度阈值；其中，所述历史亮度阈值包括已采用对所述第二感兴趣区域进行所述第二待增强区域划分的亮度阈值；

根据所述差值及所述历史亮度阈值，利用基于历史数据拟合得到的差值与亮度阈值之间的对应关系模型，计算出新的亮度阈值。

3.根据权利要求1所述的信号灯颜色增强方法，其特征在于，所述信号灯颜色增强方法还包括：

按照预设的时间间隔从所述实况图像中抽取所述样本图像；

利用所述预设模型，从所述样本图像中识别出所述第一待增强区域及所述第一感兴趣区域的边缘信息；

依据所述第一待增强区域的边缘信息获取所述第一待增强区域内的像素点个数；

依据所述第一感兴趣区域的边缘信息获取所述第一感兴趣区域内的像素点个数；

将所述第一待增强区域内的像素点个数和所述第一感兴趣区域内的像素点个数之间的比例作为所述第一比例。

4.根据权利要求1所述的信号灯颜色增强方法，其特征在于，所述对所述目标增强区域进行颜色调整的步骤包括：

获取所述实况图像中信号灯的实际颜色对应的实际RGB值；

计算所述实际RGB值对应的实际YUV值；

将所述目标增强区域的YUV值中的UV分量调整为所述实际YUV值的UV分量。

5.根据权利要求1所述的信号灯颜色增强方法，其特征在于，所述信号灯颜色增强方法还包括：获取实况图像对应的亮度阈值；所述获取所述实况图像对应的亮度阈值的步骤包括：

依据所述实况图像中第二感兴趣区域，利用公式：

得到所述实况图像对应的亮度阈值；其中，代表在亮度阈值为k时第二感兴趣区域中第二待增强区域和背景区域之间的方差；/>取最小值时对应的亮度阈值为所述实况图像对应的亮度阈值；/>代表亮度阈值为k时第二待增强区域内像素点的个数；/>代表亮度阈值为k时所述背景区域内像素点的个数；N代表第二感兴趣区域内像素点的总数；代表亮度阈值为k时第二待增强区域的平均灰度值；/>代表亮度阈值为k时所述背景区域的平均灰度值。

6.一种信号灯颜色增强装置，其特征在于，所述信号灯颜色增强装置包括：

获取模块，用于获取第一比例；其中，所述第一比例包括利用预设模型从样本图像中识别出的第一待增强区域和第一感兴趣区域之间的比例；所述第一待增强区域为样本图像中信号灯的灯泡区域，所述第一感兴趣区域为包含所述第一待增强区域的图像区域；

划分模块，用于利用实况图像对应的亮度阈值，从所述实况图像的第二感兴趣区域中划分出第二待增强区域，以得到所述第二待增强区域和第二感兴趣区域之间的第二比例；

确定模块，用于根据所述第一比例和第二比例，确定最优亮度阈值；

颜色增强模块，用于对基于所述最优亮度阈值从所述第二感兴趣区域中得到的目标增强区域进行颜色调整；

其中，所述确定模块具体用于：

比较所述第一比例和第二比例；

当所述第一比例与第二比例之间的差值满足预设条件时，将所述第二比例对应的亮度阈值确定为所述最优亮度阈值；

当第一比例与第二比例之间的差值不满足所述预设条件时，对所述第二比例对应的亮度阈值进行调整，得到新的亮度阈值；

利用所述新的亮度阈值从所述第二感兴趣区域中重新划分出所述第二待增强区域，并计算新的第二比例；

利用所述新的第二比例替代所述第二比例，重复执行上述步骤，直到所述第一比例与所述新的第二比例之间的差值满足所述预设条件，将所述新的第二比例对应的亮度阈值作为所述最优亮度阈值。

7.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器可执行所述机器可执行指令以实现权利要求1-5任一所述的信号灯颜色增强方法。

8.一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如权利要求1-5中任一项所述的信号灯颜色增强方法。