車道線識別方法及裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種車道線識別方法及裝置，其分析攝像頭影像，控制攝像頭參數，使得適合惡劣天氣，對惡劣天氣時影像的噪聲模式進行分類，按分類的模式使用互不相同的濾波算法，去除攝像頭影像的噪聲，使車道線識別率提高。本發(fā)明的車道線識別方法可以包括：接收車輛的攝像頭收集的影像的信息接收步驟；收集惡劣天氣時影像噪聲模式并進行分類，按所述分類的噪聲模式，使用互不相同的噪聲去除濾波算法，去除所述攝像頭收集的影像的噪聲的噪聲去除步驟；以及利用去除了噪聲的影像，識別車道線的車道線識別步驟。
【專利說明】車道線識別方法及裝置
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及車道線識別方法及裝置。尤其涉及一種分析攝像頭影像，控制攝像頭參數，使得適合惡劣天氣，對惡劣天氣時影像的噪聲模式進行分類，按分類的模式使用互不相同的濾波算法，去除攝像頭影像的噪聲，使車道線識別率提高的車道線識別方法及裝置。
【背景技術】
[0002]隨著技術的發(fā)展，開發(fā)出旨在提供安全與便利運行的多種行駛輔助系統(tǒng)，并實際使用于車輛中。
[0003]在這種行駛輔助系統(tǒng)中，提供一種車道線偏離報警系統(tǒng)(Lane DepartureWarning System:LDWS),當因駕駛員長時間駕駛或疲勞駕駛,或因使用便攜電話等怠慢注視前方等，因不注意而偏離行駛車道線時，向駕駛員警告該情況，能夠防患因偏離車道線而發(fā)生的事故于未然。
[0004]車道線偏離報警系統(tǒng)通過安裝于車輛前方預定位置的攝像頭，收集行駛道路上的影像，通過分析收集的該影像，測定在車道線內的車輛位置，在判斷為車輛偏離車道線的情況下，向方向盤施加轉矩或振動，或者通過送出報警音等，警告駕駛員偏離車道線，誘導駕駛員恢復車道線。
[0005]所述車道線偏離報警系統(tǒng)應能夠準確地識別安裝于車輛前方的攝像頭收集的影像車道線，從各種道路信號或與車道線類似的影像準確地提取車道線。
[0006]但是，原有的車道線偏離報警系統(tǒng)存在的問題是，在雨天或大霧天時，車道線識別率減小，無法判斷是否偏離車道線，因此，即使車輛偏離車道線，也無法向駕駛員進行警告。
[0007]因此，需要一種在惡劣天氣時也提高車道線識別率的車道線識別方法及裝置。

【發(fā)明內容】

[0008]技術問題
[0009]本發(fā)明正是為了解決所述問題而研發(fā)的，其目的在于提供一種分析攝像頭影像，控制攝像頭參數，使得適合惡劣天氣，對惡劣天氣時影像的噪聲模式進行分類，按分類的模式使用互不相同的濾波算法，去除攝像頭影像的噪聲，使車道線識別率提高的車道線識別方法及裝置。
[0010]技術方案
[0011]旨在解決所述問題的車道線識別方法可以包括:接收車輛的攝像頭收集的影像的信息接收步驟；收集惡劣天氣時影像的噪聲模式并進行分類，按所述分類的噪聲模式，使用互不相同的噪聲去除濾波算法，去除所述攝像頭收集的影像的噪聲的噪聲去除步驟；以及利用去除了噪聲的所述影像，識別車道線的車道線識別步驟。
[0012]優(yōu)選地，所述噪聲去除步驟可以包括:分析所述車輛的攝像頭收集的影像的噪聲模式，與所述收集及分類的惡劣天氣時影像的噪聲模式進行匹配的噪聲模式匹配步驟。其中，去除所述攝像頭收集的影像的噪聲，是使用對應于在所述匹配的步驟的結果中匹配率最高的影像噪聲模式的噪聲去除濾波算法，進行去除噪聲。
[0013]優(yōu)選地，所述影像的噪聲模式分類，可以是分類成豎直方向下落雨水的模式、對角線方向下落雨水的模式、水花的細微粒子模式、霧氣的細微粒子模式或夜間燈光反射的雨水的模式中的某一種。
[0014]優(yōu)選地，所述信息接收步驟還可以接收關于車輛雨刮器的動作狀態(tài)的信息；所述噪聲模式匹配步驟，是基于所述接收的車輛雨刮器的動作狀態(tài)，對所述車輛的攝像頭收集的影像的噪聲模式分類后進行分析。
[0015]優(yōu)選地，所述車道線識別方法還可以包括:分析從車輛的攝像頭接收的影像，控制所述攝像頭的參數的攝像頭控制步驟；所述從攝像頭接收的影像，是根據所述控制的參數而校正的影像。
[0016]優(yōu)選地，所述攝像頭控制步驟，可以是利用從所述攝像頭收集的影像的亮度或色溫中的至少一種進行分析，基于所述分析，控制攝像頭的曝光(Exposure)值、顏色(R，G，B)增益(Gain)值、伽瑪(Gamma)校正值、亮度值、色溫值、白平衡(White Balance)值或局部色調映射(Local Tone Mapping)值中的至少一種值。
[0017]另外，旨在達成所述目的的車道線識別裝置可以包括:信息接收部，其接收車輛的攝像頭收集的影像；噪聲去除部，其收集惡劣天氣時影像的噪聲模式并進行分類，按所述分類的噪聲模式，使用互不相同的噪聲去除濾波算法，去除所述攝像頭收集的影像的噪聲；以及車道線識別部，其利用去除了噪聲的所述影像識別車道線。
[0018]優(yōu)選地，所述噪聲去除部可以包括:噪聲模式匹配部，其分析所述車輛的攝像頭收集的影像的噪聲模式，與所述收集及分類的惡劣天氣時影像的噪聲模式進行匹配。其中，去除所述攝像頭收集的影像的噪聲，是使用對應于在所述匹配的步驟的結果中匹配率最高的影像噪聲模式的噪聲去除濾波算法，進行去除噪聲。
[0019]優(yōu)選地，所述影像的噪聲模式的分類，可以是分類成豎直方向下落雨水的模式、對角線方向下落雨水的模式、水花的細微粒子模式、霧氣的細微粒子模式或夜間燈光反射的雨水的模式中的某一種。
[0020]優(yōu)選地，所述車道線識別裝置還可以包括:攝像頭控制部，其分析從車輛的攝像頭接收的影像，控制所述攝像頭的參數；所述從攝像頭接收的影像，是根據所述控制的參數而校正的影像。
[0021]優(yōu)選地，所述攝像頭控制部可以利用從所述攝像頭收集的影像的亮度或色溫中的至少一種進行分析，基于所述分析，控制攝像頭的曝光(Exposure)值、顏色(R，G，B)增益(Gain)值、伽瑪(Ga_a)校正值、亮度值、色溫值、白平衡(White Balance)值或局部色調映射(Local Tone Mapping)值中的至少一種值。
[0022]技術效果
[0023]本發(fā)明即使在雨天或大霧天等惡劣天氣時，也能夠提高車道線識別率，從而提高車道線偏離報警系統(tǒng)的性能以及駕駛的安全性。
[0024]本發(fā)明利用車輛雨刮器的狀態(tài)信息，從而易于進行噪聲模式的分類，還能夠減少去除噪聲所需的時間。
【專利附圖】

【附圖說明】[0025]圖1是關于本發(fā)明優(yōu)選實施例的車道線偏離報警系統(tǒng)的框圖；
[0026]圖2是關于本發(fā)明優(yōu)選實施例的車道線識別裝置的框圖；
[0027]圖3是用于說明本發(fā)明的車道線識別裝置的噪聲去除部的優(yōu)選例的框圖；
[0028]圖4是關于本發(fā)明優(yōu)選實施例的車道線識別方法及車道線偏離報警方法的框圖。
【具體實施方式】
[0029]下面參照附圖，詳細說明本發(fā)明的優(yōu)選實施例。在以下的說明及附圖中，實質上相同的構成要素分別以相同的附圖標記，因而省略重復說明。另外，在說明本發(fā)明的過程中，當判斷認為對相關公知功能或構成的具體說明可能會混淆本發(fā)明的要旨時，則省略對其的詳細說明。
[0030]在提到某種構成要素“連接”于或“接入”于其他構成要素時，應理解成既可以直接連接于或接入于其他構成要素，也可以在中間存在其他構成要素。相反，在提到某種構成要素“直接連接”于或“直接接入”于其他構成要素時，應理解成中間不存在其他構成要素。
[0031]在本發(fā)明中，只要語句中未特別提及，單數型也可以包括復數型。在說明書中使用的“包括(comprises) ”及/或“包含的(comprising) ”不排除提及的構成要素、步驟、動作及/或元件還存在或追加一個以上的其他構成要素、步驟、動作及/或元件。
[0032]圖1是關于本發(fā)明優(yōu)選實施例的車道線偏離報警系統(tǒng)的框圖。
[0033]如圖1所示，車道線偏離報警系統(tǒng)1000包括車輛雨刮器1100、車輛攝像頭1200、車道線識別裝置1300以及車道線偏離報警裝置1400。
[0034]車輛雨刮器1100配置于車輛，發(fā)揮去除車輛的玻璃窗的水氣的功能。車輛的駕駛員能夠控制雨刮器的動作速度，車輛也能夠自動調節(jié)雨刮器的動作速度。作為雨刮器的動作速度，可以存在雨刮器低速(Wiper Low)及雨刮器高速(Wiper High)狀態(tài)。雨刮器低速狀態(tài)可以是雨刮器的動作速度以預先設置的特定速度以下進行動作的情形，雨刮器高速狀態(tài)可以是雨刮器的動作速度以預先設置的特定速度以上進行動作的情形。預先設置的特定速度會因每個車輛而不同，也會根據使用者的設置而變更。
[0035]雨刮器的動作速度并非雨刮器低速與雨刮器高速兩種狀態(tài)，也可以以兩種以上的狀態(tài)表現。
[0036]車輛雨刮器1100的狀態(tài)信息傳送給車道線識別裝置1300的信息接收部1310。
[0037]車輛攝像頭1200配備于車輛，拍攝車輛的外部。優(yōu)選車輛攝像頭1200拍攝車輛的前方。
[0038]車輛攝像頭1200拍攝的影像傳送給車道線識別裝置1300的信息接收部。另外，車輛攝像頭1200拍攝的影像也可以傳送給車道線識別裝置1300的攝像頭控制部。
[0039]圖2是關于本發(fā)明優(yōu)選實施例的車道線識別裝置的框圖。
[0040]如圖2所示，車道線識別裝置1300可以包括信息接收部1310、攝像頭控制部1320、噪聲去除部1330及車道線識別部1340。
[0041]信息接收部1310從車輛雨刮器1100接收雨刮器的狀態(tài)信息。另外，信息接收部1310從車輛攝像頭1200接收攝像頭拍攝的影像。
[0042]攝像頭控制部1320從信息接收部1310或車輛攝像頭1200接收車輛攝像頭1200拍攝的影像，對接收的影像進行分析，控制攝像頭的參數。[0043]攝像頭的參數可以存在攝像頭的曝光(Exposure)值、顏色(R, G, B)增益(Gain)值、伽瑪(Ga_a)校正值、亮度值、色溫值、白平衡(White Balance)值或局部色調映射(Local Tone Mapping)值等。
[0044]攝像頭控制部1320可以判斷車輛攝像頭1200拍攝的影像的亮度、色溫等，變更攝像頭的參數值，以便提高存在于影像中的車道線的識別率。攝像頭控制部1320可以變更存在于攝像頭的互補金屬氧化物半導體(Complementary metal-oxidesemiconductor:CMOS)內部的寄存器(Register)值來變更參數值。
[0045]具體而言，攝像頭控制部1320可以根據分析的影像的亮度變更曝光值，變更與急劇的亮度變化對應的白平衡值，可以根據分析的影像的色溫，變更局部色調映射值或伽瑪值。不過，各個參數一般相互關聯，根據影像的亮度和色溫，并非只變更一種或兩種參數，優(yōu)選預先設置并存儲根據分析的影像信息控制的參數的值。即，優(yōu)選攝像頭控制部1320根據影像的分析信息控制攝像頭參數，以便使車道線識別率能夠提高到最高。
[0046]攝像頭參數變更后，車輛攝像頭1200拍攝的影像將會變化，或車輛攝像頭1200拍攝的影像會根據變更的攝像頭參數進行校正。信息接收部1310接收車輛攝像頭1200拍攝的影像。即，信息接收部1 310能夠接收車輛攝像頭1200使用變更的攝像頭參數的影像。借助于攝像頭控制部1320而變更攝像頭參數后，信息接收部1310接收使用了變更的參數的攝像頭拍攝的影像的過程，可以在車輛的攝像頭拍攝影像期間連續(xù)、實時地進行。
[0047]噪聲去除部1330去除信息接收部1310接收的影像的噪聲，使車道線識別率提高。
[0048]圖3是用于說明本發(fā)明的車道線識別裝置的噪聲去除部1330的優(yōu)選例的框圖。
[0049]如圖3所示，噪聲去除部1330可以包括噪聲模式收集部1332、噪聲模式分類部1334、噪聲模式匹配部1336及各模式噪聲去除部1338。
[0050]噪聲模式收集部1332收集雨水軌跡和因車輛水花或霧而產生的水的細微粒子等雨天或大霧天時的多種噪聲模式。
[0051]噪聲模式是指不同于平時，而是對因雨天或霧而在影像中形成的雜音進行模式化。
[0052]噪聲模式收集部1332可以利用原有的模式識別技術。
[0053]另外，噪聲模式收集部1332也可以不收集噪聲模式，而是存儲原來存在的或其它裝置收集的關于雨天時車輛的攝像頭拍攝的影像中發(fā)生的噪聲模式的信息。
[0054]噪聲模式分類部1334把噪聲模式收集部1332收集的噪聲模式或存儲的噪聲模式分類成多種。
[0055]例如，噪聲模式分類部1334可以把噪聲模式收集部1332收集的噪聲模式或存儲的噪聲模式分類為豎直方向下落雨水的模式、對角線方向下落雨水的模式、水花的細微粒子模式、霧氣的細微粒子模式或夜間燈光反射的雨水的模式中的某一種。不過，噪聲模式分類部1334分類的模式并非限定于此，可以進一步細化或追加其它模式。
[0056]噪聲模式分類部1334存儲按分類的噪聲模式、針對噪聲去除而優(yōu)化的各個濾波算法相關的信息。
[0057]按噪聲模式、針對噪聲去除而優(yōu)化的各個濾波算法，可以利用原有的去除噪聲的濾波算法，可以是影像?目息。
[0058]具體而言，當噪聲去除濾波算法是影像信息時，如果說明去除噪聲的過程的一個示例，首先，具有特定噪聲模式的影像將預設已去除了噪聲的影像存儲于噪聲模式分類部1334。預設已去除了噪聲的影像的相關信息既可以是接收并存儲從外部裝置收集的信息，也可以是噪聲模式收集部1332收集噪聲模式的過程中收集存儲的相關信息。
[0059]然后，噪聲模式匹配部1336對車輛攝像頭1200接收的影像與噪聲模式分類部1334分類的影像進行匹配，確定匹配率最高的噪聲模式影像。噪聲模式匹配部1336可以利用信息接收部1310接收的雨刮器狀態(tài)信息，更迅速地執(zhí)行匹配。即，雨刮器狀態(tài)可以成為噪聲模式分類的條件。當雨刮器的動作狀態(tài)是雨刮器低速時，可以判斷為雨量少，當是雨刮器高速時，可以判斷為雨量多，根據雨量多與少，噪聲模式會出現巨大差異。
[0060]確定了匹配率最高的噪聲模式影像后，各模式噪聲去除部1338利用噪聲模式分類部1334存儲的影像中匹配率最高的噪聲模式影像的預設已去除了噪聲的影像，去除噪聲。
[0061]車道線識別部1340可以利用去除了噪聲的影像識別車道線。車道線識別部1340在影像中識別車道線的方法，可以利用公知的方法。
[0062]雨天時雨水軌跡和因車輛水花或霧而產生的細微粒子等惡劣天氣時的影像噪聲模式，其相似情形往往較多，如前面所作的說明，根據惡劣天氣時對噪聲的模式進行分類，利用影像去除噪聲，不僅誤差不大，而且能夠迅速、容易地去除噪聲，使車道線識別率提高。
[0063]車道線識別裝置1300識別了車道線后，車道線偏離報警裝置1400判斷車輛是否偏離車道線，當車輛偏離車道線時，告知駕駛員是否偏離車道線的信息。
[0064]具體而言，車道線偏離報警裝置1400包括車道線偏離判斷部1410及報警部1420。
[0065]車道線偏離判斷部1410判斷車輛是否存在于車道線識別裝置1300識別的車道線之間。車道線偏離判斷部1410判斷是否偏離車道線的方法，可以利用公知的技術。
[0066]當車道線偏離判斷部1410的判斷是判斷為車輛偏離車道線時，報警部1420可以以聲音、影像或振動等告知駕駛員是否偏離車道線的信息。另外，報警部1420也可以進行控制，使車輛存在于車道線之間。
[0067]具體而言，報警部1420可以與電喇叭、導航儀或車輛內音響裝置連接，以聲音告知是否偏離車道線。另外，報警部1420還可以與導航儀、車輛內顯示裝置連接，以影像告知是否偏離車道線。另外，當車輛座椅、安全帶、方向盤具備有振動功能時，報警部1420還可以與之連接，以振動告知是否偏離車道線。報警部1420還可以綜合性地利用聲音、影像或振動，告知是否偏離車道線。
[0068]本發(fā)明的車道線識別裝置1300與車道線偏離報警系統(tǒng)1000，作為在車道線識別率減小的惡劣天氣時利用的發(fā)明，在并非惡劣天氣的情況下，作為利用普通方法的車道線識別裝置與車道線偏離報警裝置1400進行工作，在惡劣天氣情況下，本發(fā)明的車道線識別裝置1300與車道線偏離報警裝置1400可以工作。對于是否為惡劣天氣的判斷，當車輛的雨刮器工作時，可以判斷為惡劣天氣，當車輛的雨刮器不工作時，可以判斷為不是惡劣天氣。
[0069]本發(fā)明的車道線識別裝置1300在雨天及大霧天等惡劣天氣時，也能夠使車道線識別率提高。因此，本發(fā)明的車道線識別裝置1300能夠提高車道線偏離報警系統(tǒng)1000的性能及駕駛的安全性。
[0070]本發(fā)明的車道線識別裝置1300及車道線偏離報警系統(tǒng)1000利用了車輛雨刮器1100的狀態(tài)信息，從而，噪聲模式的分類及噪聲模式的匹配更加容易，因而能夠減少去除噪聲所需的時間。
[0071]圖4是關于本發(fā)明優(yōu)選實施例的車道線識別方法及車道線偏離報警方法的框圖。
[0072]參照圖4，對車道線識別方法進行說明，在步驟S410中，信息接收部1310接收雨刮器的狀態(tài)信息及車輛攝像頭1200收集的影像。
[0073]在步驟S420中，攝像頭控制部1320分析信息接收部1310接收的攝像頭收集的影像，控制攝像頭參數。
[0074]在步驟S430中，噪聲去除部1330的噪聲模式匹配部1336以信息接收部1310接收的雨刮器的狀態(tài)信息為基礎，對攝像頭收集的影像噪聲模式進行第I次分析。這種第I次分析過程并非必須過程。
[0075]雨天時雨水的軌跡和因車輛水花或霧而產生的細微粒子等惡劣天氣時的影像噪聲模式，其相似情形往往較多，特別是根據瞬間的雨量或雨勢程度，噪聲模式類似的情形較多。因此，如果接收的雨刮器的狀態(tài)信息為低速，則噪聲模式匹配部1336會與分類為瞬間雨量少或雨勢小的噪聲模式相匹配。另外，如果接收的雨刮器的狀態(tài)信息為高速，噪聲模式匹配部1336則會與分類為瞬間雨量多或雨勢大的噪聲模式相匹配。
[0076]在步驟S440中，噪聲模式匹配部1336與噪聲模式收集部1332或噪聲模式分類部1334存儲的惡劣天氣時噪聲模式相匹配，掌握匹配率最高的噪聲模式。
[0077]在步驟S450中，各模式噪聲去除部1338使用噪聲模式分類部1334預先存儲的、適合于匹配率最高的噪聲模式的噪聲去除濾波算法，在攝像頭影像中去除噪聲。
[0078]在步驟S460中，車道線識別部1340利用去除了噪聲的影像識別車道線。
[0079]如果說明車道線偏離報警方法，在步驟S470中，車道線偏離報警裝置1400判斷車輛是否存在于車道線識別部1340識別的車道線之間，根據判斷結果，當車輛未存在于識別的車道線之間時，利用聲音、影像或振動中的至少一種手段，警告駕駛員是否偏離車道線的信息。
[0080]本發(fā)明優(yōu)選實施例的車道線偏離報警系統(tǒng)1000及車道線識別裝置1300的框圖，應理解成對發(fā)明原理進行具體化的示例性概念。與之類似，所有流程圖應理解成可以在計算機能判讀的介質上實質性地顯示，并且不管計算機或處理器是否明確圖示，顯示出由計算機或處理器執(zhí)行的多樣的流程。
[0081]在包括處理器或以與之類似概念標識的功能塊的圖中，圖示的多種元件的功能不僅可以通過使用專用硬件來提供，而且可以與適當軟件相關聯，通過使用具有運行軟件能力的硬件來提供。當借助于處理器提供時，所述功能可以借助于單一專用處理器、單一共享處理器或多個個別處理器提供，這些中的一部分可以共享。
[0082]另外，處理器、控制或以與之類似概念提出的術語的明確使用，不得排他性地引用具有運行軟件能力的硬件進行解釋，應理解為不受限制地默認包括數字信號處理器(DSP)硬件、用于存儲軟件的只讀存儲器(ROM)、隨機存儲器(RAM)及非易失性存儲器。還可以包括周知慣用的其他硬件。
[0083]以上說明只是示例性地說明本發(fā)明的技術思想而已，只要是本發(fā)明所屬【技術領域】的技術人員，在不超出本發(fā)明的本質性特性的范圍內，能夠進行多種修改、變更及置換。因此，在本發(fā)明中公開的實施例及附圖，不是用于限定本發(fā)明的技術思想而是用于說明，本發(fā)明的技術思想的范圍并非由這些實施例及附圖所限定。本發(fā)明的保護范圍應根據以下的請求范圍進行解釋，在與之同等范圍內的所有技術思想，應解釋為包括于本發(fā)明的權利范圍。
【權利要求】
1.一種車道線識別方法，其特征在于，包括: 接收車輛的攝像頭收集的影像的信息接收步驟； 收集惡劣天氣時影像的噪聲模式并進行分類，按所述分類的噪聲模式，使用互不相同的噪聲去除濾波算法，去除所述攝像頭收集的影像的噪聲的噪聲去除步驟；以及利用去除了噪聲的所述影像，識別車道線的車道線識別步驟。
2.根據權利要求1所述的車道線識別方法，其特征在于，所述噪聲去除步驟包括: 分析所述車輛的攝像頭收集的影像的噪聲模式，與所述收集及分類的惡劣天氣時影像的噪聲模式進行匹配的噪聲模式匹配步驟， 其中，去除所述攝像頭收集的影像的噪聲，是使用對應于在所述匹配的步驟的結果中匹配率最高的影像噪聲模式的噪聲去除濾波算法，進行去除噪聲。
3.根據權利要求2所述的車道線識別方法，其特征在于: 所述影像的噪聲模式分類，是分類成豎直方向下落雨水的模式、對角線方向下落雨水的模式、水花的細微粒子模式、霧氣的細微粒子模式或夜間燈光反射的雨水的模式中的某一種。
4.根據權利要求2所述的車道線識別方法，其特征在于: 所述信息接收步驟還接收關于車輛雨刮器的動作狀態(tài)的信息； 所述噪聲模式匹配步驟，是基于所述接收的車輛雨刮器的動作狀態(tài)，對所述車輛的攝像頭收集的影像的噪聲模式分類后進行分析。`
5.根據權利要求1所述的車道線識別方法，其特征在于，還包括: 分析從車輛的攝像頭接收的影像，控制所述攝像頭的參數的攝像頭控制步驟； 所述從攝像頭接收的影像，是根據所述控制的參數而校正的影像。
6.根據權利要求5所述的車道線識別方法，其特征在于: 所述攝像頭控制步驟，是利用從所述攝像頭收集的影像的亮度或色溫中的至少一種進行分析，基于所述分析，控制攝像頭的曝光(Exposure)值、顏色(R，G，B)增益(Gain)值、伽瑪(Ga_a)校正值、亮度值、色溫值、白平衡(White Balance)值或局部色調映射(LocalTone Mapping)值中的至少一種值。
7.—種車道線識別裝置，其特征在于，包括: 信息接收部，其接收車輛的攝像頭收集的影像； 噪聲去除部，其收集惡劣天氣時影像的噪聲模式并進行分類，按所述分類的噪聲模式，使用互不相同的噪聲去除濾波算法，去除所述攝像頭收集的影像的噪聲；以及車道線識別部，其利用去除了噪聲的所述影像識別車道線。
8.根據權利要求7所述的車道線識別裝置，其特征在于，所述噪聲去除部包括: 噪聲模式匹配部，其分析所述車輛的攝像頭收集的影像的噪聲模式，與所述收集及分類的惡劣天氣時影像的噪聲模式進行匹配， 其中，去除所述攝像頭收集的影像的噪聲，是使用對應于在所述匹配的步驟的結果中匹配率最高的影像噪聲模式的噪聲去除濾波算法，進行去除噪聲。
9.根據權利要求8所述的車道線識別裝置，其特征在于: 所述影像的噪聲模式的分類，是分類成豎直方向下落雨水的模式、對角線方向下落雨水的模式、水花的細微粒子模式、霧氣的細微粒子模式或夜間燈光反射的雨水的模式中的某一種。
10.根據 權利要求7所述的車道線識別裝置，其特征在于，還包括: 攝像頭控制部，其分析從車輛的攝像頭接收的影像，控制所述攝像頭的參數； 所述從攝像頭接收的影像，是根據所述控制的參數而校正的影像。
【文檔編號】H04N5/217GK103533229SQ201310269099
【公開日】2014年1月22日 申請日期:2013年6月28日 優(yōu)先權日:2012年7月5日
【發(fā)明者】閔丙培 申請人:現代摩比斯株式會社