夜晚场景图像ISP增强算法

输入输出接口

Input:

(1)图像视频分辨率(整型int)

(2)图像视频格式(RGB,YUV,MP4等)

(3)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变

系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float)

(4)摄像头初始化参数(摄像头初始位置和三个坐标方向

的旋转角度,车辆宽度高度车速等等,浮点型float)

Output:

(1)图像视频分辨率(浮点型float)

(2)图像视频格式  (RGB,YUV,MP4等)

(3)调整策略:曝光时间,GAMMA曲线 (时间,拟合系数,浮点型float)

(4)中间算法:统计直方图,判断过曝或欠曝  (整型int)

 

1. 功能定义

1)利用图像直方图统计的方法,判断图像视频是过曝,欠曝,还是正常。

2)调整曝光时间或GAMMA曲线,就可以调整图像视频的亮度。

2.  技术路线方案

ISP图像处理,主要作用是对前端图像传感器输出的信号做后期处理,主要功能有线性纠正、噪声去除、坏点去除、内插、白平衡、自动曝光控制等,依赖于ISP才能在不同的光学条件下都能较好的还原现场细节,ISP技术在很大程度上决定了摄像机的成像质量。

由于华域视觉注重夜间算法,在暗光下的成像易受到低信噪比和低亮度的影响。短曝光的照片会出现很多噪点,而长曝光会让照片变得模糊、不真实。目前已经有很多去噪、去模糊、图像增强的技术,但是在极端条件下,它们的作用就很有限了。为了发展基于学习的低光度图像处理,我们尝试使用全卷积网络,用于处理低亮度图像。网络直接使用原始传感器数据,替代大量传统图像处理的流程。

通过训练深度神经网络学习处理低亮度原始图像数据的过程,包括色彩转化、去马赛克、减少噪点、图像质量提高等等。我们把黑夜中的图像呈现出来,可以大大提升成像的可视性,便于算法能够更有效的进行识别、计算。

目前项目正在开展中。

ISP项目初步任务划分:

第一,用IIC控制camera ISP,编写开放参数APP,便于参数输入。

第二,统计图像直方图亮度信息,如果直方图偏左,表示欠曝(偏暗或夜视);

如果直方图偏右,表示过曝(过亮);如果直方图正常,表示正常光照。

第三,连接driver和算法,调整曝光时间或者gamma曲线参数。

3.  关键技术参数和性能指标

在华域视觉数据集上达到(详细指标在开发过程中逐步修正)

表1. ISP性能指标

 

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