遥感影像预处理在车载环视系统标定的应用初探

胡进 江源远 李凯

摘要：车载环视系统往往需要提高对标定场地和环境的标准，以满足拼接算法对原始图像的要求。与车载环视系统的拼接相比，遥感影像镶嵌同样以相邻图像拼接为根本目的，具有原始图像内容复杂、画质不稳定等共同点。

本文旨在探究遥感影像预处理算法对于车载环视系统拼接标定的应用，以期对现有的拼接标定算法，提升拼接质量、同时降低场地和环境要求。

通过试验结果可见：对原始图像采用遥感影像镶嵌的一系列预处理后，能够适应此前车载环视系统难以成功拼接标定的场地环境，拼接误差小于10%，符合车载环视画面的拼接标定要求。

关键词：遥感;预处理;环视系统;标定

1 引言

车载环视系统一般通过安装在车辆前、后保险杠和左、右后视镜底部的四颗鱼眼摄像头，同时采集车辆前、后、左、右的周围4幅实时图像，环视控制器对4幅图像进行压缩裁减、失真校正、俯视变换、无缝拼接处理后，得到一幅车四周3600的全景鸟瞰图，并实时送至车内显示屏显示，让驾驶员能清晰、直观的看到车辆周围数米内的影像，辅助驾驶员进行泊车入库、通过复杂路况道路，能有效的减少驾驶员视野盲区、消除安全隐患、减少刮蹭、碰撞等事故发生，提升用户体验。

车载环视系统要求4颗摄像头视场全覆盖车辆周围360°范围，因此一般采用170°（有些甚至达到195°）鱼眼摄像头。由于鱼眼镜头存在严重的畸变，会使拍摄的图像严重扭曲，因此需要进行非线性失真校正。同时为得到鸟瞰图还需对校正后的图像进行俯视变换。由于失真校正和俯视变换都为非线性变换，对图像特征有一定的影响。如果摄像头采集原始图像质量不高，如存在高光区域、亮度不均匀、图像成像差异大等，经过两次非线性变换后，后续的无缝拼接效果可能比较差，严重时甚至可能无法完成拼接。特别在进行车载环视系统标定时，对环境光的限制、标志点的布置都要求比较高，否则可能无法实现标定过程。

遥感图像镶嵌一般由安装在飞机或卫星上的全景相机获取对地的一系列具有部分重叠的图像，然后经过图像几何校正、图像预处理、图像特征点匹配和图像融合后拼接形成覆盖大范围地面区域的高分辨率图像。遥感图像镶嵌经过多年的发展，现已成熟的应用于遥感图像处理、CIS、行星科学研究等。由于图像特殊采集方式，通常会受到大气、太阳光角度、地形地貌、飞机或卫星的运动等影响，遥感图像通常会有系列图像光照不均、纹理特征不丰富、反差较低、成像反差大等特点，但经过遥感图像镶嵌预处理技术后，能较好地完成图像拼接。

与车载环视系统拼接相比，遥感影像镶嵌虽然在数据量、运算能力方面处于不同数量级，但都以相邻图像拼接为根本目的，具有原始图像内容复杂、画质不稳定等共同特点。本文详细分析了遥感影像镶嵌预处理过程和方法，探讨了将遥感影像预处理的流程和方法引入车载环视系统中的可能性，并进行了正常原始图像质量下和较差原始图像质量情况下的对比实验，给出了引入遥感影像预处理和没有引入遥感影像预处理时环视系统的拼接结果。

2 遥感影像预处理

为提升遥感影镶嵌效果，减小或消除遥感图像采集过程中由传感器内部噪声、大气、太阳光角度、地形地貌、飞机或卫星的运动等引起对图像噪声或畸变，一般在进行遥感影像镶嵌前必须进行预处理。遥感影像预处理主要包含几何校正、辐射校正和图像增强，其处理流程图1所示：

几何校正主要包含镜头扭曲校正、中心投影变换为正射投影和其他外方位元素校正。镜头扭曲校正主要对镜片组的物理成像性质造成的图像扭曲进行校正。所用的校正参数来源于镜头组的物理规格;对于同一个镜头组，校正参数总是不变的。中心投影变换为正射投影主要让图像上各个点的视角，从“锥形”变为“矩形”，即消除了透视关系。其他外方位元素校正（外方位元素即传感器的空间位置参数和姿态参数）一般指在空间中的XYZ三轴坐标对外方位元素造成的其他几何变形进行校正，例如由于传感器视角偏置，造成图像左右不对称。

辐射校正主要包含低通滤波降噪和传感器内部辐射误差校正。低通滤波降噪消除暗部噪点、传感器热噪点等符合高斯分布零均值特征的噪点。传感器内部辐射误差校正主要校正传感器内部辐射误差：由于相机采用超广角镜片组、很小的法兰距（镜片组中心平面，到感光元件平面的距离），所以中心与边缘光线入射角度差别很大;导致同样的光强，在中心和边缘对应像素的辐射强度却不同，从而引起的辐射误差。

图像增强主要包括直方图线性变换、直方图均衡、密度分割和带有阈值的邻近区域锐化。直方图线性变换主要扩大原始图像的亮度范围，以便最大化地利用图像处理设备的动态范围。通过直方图线性变换，能够更明显地体现亮部和暗部的细节，进而减弱图像中小范围的高光和低光造成的画而特征丢失。直方图均衡将原始图像随机分布的直方图，变换为均匀分布的直方图，使得各个亮度的分布频率基本相等。能够增强图像中大面积地物与其周围地物的明暗反差。密度分割将原始图像中，连续的亮度值范围，按照出现的密度、分割为若干区间，使得亮度相近的区域能够合并。带有阈值的邻近区域锐化即增强原始图像中的高频部分，从而提高图像细节的反差，通过设置阈值，能够削弱锐化过程中引入的随机噪点。

3 遥感影像预处理技术引入分析

遥感影像镶嵌与车载环视系统虽然在图像采集方式、图像处理数据量、运算能力、图像内容上有较大的区别，但最终目的都是实现图像拼接，其圖像噪声也有相似之处，因此遥感影像镶嵌的预处理技术应可以引入车载环视系统中以提高环视系统拼接能力和效果。本节将对比遥感影像预处理和车载环视系统图像与处理的不同之处，并将传统环视全景拼接中不具备的预处理技术结合车载环视系统的实际情况进行分析，讨论引入车载环视全景拼接预处理的可能。

如图1所示，两者预处理技术的不同之处主要体现在辐射校正和图像增强环节中，车载环视系统的图像预处理没有传感器内部辐射误差校正、直方图线性变换、直方图均衡、密度分割等。

车载环视系统要求一般采用170°（有些甚至达到195°）鱼眼摄像头，其法兰距也小，也存在传感器内部辐射误差，需要对齐进行处理。

通过直方图线性变换，能够更明显地体现亮部和暗部的细节，进而减弱图像中小范围的高光和低光造成的画面特征丢失，而在车载环视系统中高光、低光是引起拼接质量下降甚至失败的重要原因，因此需要引入。

直方图均衡将原始图像随机分布的直方图，变换为均匀分布的直方图，使得各个亮度的分布频率基本相等。能够增强图像中大面积地物与其周围地物的明暗反差，对于采用高对比网格的车载环视系统标定，能够更好地突出画面中黑格与白格的分布区域。

密度分割将原始图像中，连续的亮度值范围，按照出现的密度、分割为若干区间，使得亮度相近的区域能够合并。对于采用高对比网格的车载环视系统标定，能够将画面中黑格、白格区域分别合并，消除光源角度和材料反射造成的亮度偏差。

由上述理论分析可知，在车载环视系统图像预处理中引入传感器内部辐射误差校正、直方图线性变换、直方图均衡、密度分割可改善图像质量，提升拼接效果。

4 试验验证

4.1实验设计

为验证遥感影像镶嵌的预处理技术引入车载环视系统的可行性，特选取符合标定场地要求的标准光照条件下、与带有环境光干扰的条件下环视系统的摄像头采集的图像，前者如图2，后者如图3。

分别直接送人环视控制器处理、尝试进行拼接标定;经过辐射误差校正、直方图线性变换、直方图均衡、密度分割等遥感影像预处理技术后再送入环视控制器、尝试进行拼接标定。

4.2 实验结果

未引入遥感影像镶嵌的预处理技术时，若存在环境光干扰，则处理失败，标定无法进行。需依据标定场地要求、布置标准光照后，拼接标定处理成功，能够正确得到周围3600的鸟瞰画面，如图4，图像四角接缝处的矩形标记可用于评估拼接误差，可见拼接后边长误差小于10%，符合环视系统拼接的要求。结果与工厂生产中的实际情况相符。

引入遥感影像镶嵌的预处理技术后，对于符合要求的标准标定环境，能够成功进行拼接标定，结果与未引入预处理一致;此外，对于存在环境光干扰、以往无法标定的图像，同样能够成功处理，并得到与标准光照下一致的拼接标定结果。

实验结果对比如表1。可见：将遥感影像镶嵌的预处理技术引入到传统的车载环视系统标定的拼接算法，不仅能达到原有的标定性能，而且能够适应以往无法进行拼接的环境，算法性能得到提升。

由此可降低对车载环视系统标定场地的要求，不再需要严格控制场地的光照等条件，从而降低对场地建设和维护的要求，对于工厂生产可减少成本、简化操作工艺、提升工作效率。

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