一种图像处理方法及车辆与流程

本技术涉及智能座舱，并且更具体地，涉及智能座舱中一种图像处理方法及车辆。

背景技术：

1、现有技术中，360°全景影像系统目前已成为车辆泊车与辅助驾驶场景中的核心视觉输入模块，该系统通过部署在车身四周的多个广角摄像头实时采集画面并完成拼接生成车载影像，从而为驾驶员提供覆盖车身周边的无盲区环境感知信息。

2、然而，在实际应用中，该系统最终输出的车载影像可能会和车辆所处的环境存在适配偏差，从而影响车辆依赖车载影像行驶时的安全性。

3、因此，如何使得生成的车载影像与车辆所处的环境更加适配，成为了当前亟待解决的问题。

技术实现思路

1、本技术提供了一种图像处理方法及车辆，该方法能够提升车载影像与车辆所处的环境的适配性，从而提高车辆依赖目标图像行驶时的安全性。

2、第一方面，提供了一种图像处理方法，该方法包括：获取车载摄像头采集的初始图像；预测车辆在未来时刻所处环境的未来环境参数；其中，未来时刻为当前时刻后间隔第一预设时长的时刻；基于未来环境参数，确定目标校正参数；基于目标校正参数，对初始图像进行校正，得到目标图像；在目标显示屏上显示目标图像。

3、上述技术方案，通过先预测车辆未来时刻所处环境的未来环境参数，基于该参数确定对应的目标校正参数，再用该参数对车载摄像头采集的初始图像进行校正得到目标图像后进行显示。该方法能够提前适配车辆在当前时刻后间隔第一预设时长的未来时刻的环境变化，使得最终在目标显示屏上呈现的目标图像更贴合车辆当下及即将进入的真实环境状态，从而提升车载影像与车辆所处的未来环境的适配性，进而提高车辆依赖目标图像行驶时的安全性。

4、结合第一方面，在某些可能的实现方式中，预测车辆在未来时刻所处环境的未来环境参数，包括：获取车辆在历史时刻的历史环境参数、车辆在当前时刻的当前环境参数、车辆在历史时刻的历史时间参数以及车辆在当前时刻的当前时间参数；基于历史环境参数、当前环境参数、历史时间参数以及当前时间参数，预测车辆在未来时刻所处环境的未来环境参数。

5、上述技术方案，通过获取车辆历史时刻的历史环境参数、当前时刻的当前环境参数，同时搭配对应的历史时间参数与当前时间参数，基于多维度的时序数据来预测车辆在未来时刻所处环境的未来环境参数，该方法能够精准捕捉车辆周边环境随时间变化的动态规律，使得最终得到的未来环境参数更贴合车辆后续行驶场景的真实变化趋势，为后续基于该参数的图像校正操作提供准确可靠的依据。

6、结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，基于历史环境参数、当前环境参数、历史时间参数以及当前时间参数，预测车辆在未来时刻所处环境的未来环境参数，包括：对历史环境参数、历史时间参数、当前环境参数以及当前时间参数进行特征提取，得到目标时序向量；以未来时刻为约束特征，对目标时序向量进行回归拟合计算，输出车辆在未来时刻所处环境的未来环境参数。

7、上述技术方案，通过对历史环境参数、历史时间参数、当前环境参数以及当前时间参数完成特征提取得到目标时序向量，再以未来时刻作为约束特征对该时序向量开展回归拟合计算，最终输出车辆在未来时刻所处环境的未来环境参数。该方法先将多维度的时序数据转化为目标时序向量，能够完整保留环境随时间变化的连续动态特征，再通过未来时刻作为约束进行回归拟合计算，使得整个预测过程始终以目标未来时刻为导向，从而提升未来环境参数的预测精准度。

8、结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，基于未来环境参数，确定目标校正参数，包括：基于未来环境参数，预测车辆所处环境的目标环境类别；基于目标环境类别，从预设数据库中确定目标校正参数；其中，预设数据库包括多个环境类别以及每个环境类别分别对应的校正参数，目标校正参数为目标环境类别对应的校正参数。

9、上述技术方案，通过先基于未来环境参数预测车辆所处环境的目标环境类别，再根据预设数据库中存储的多组环境类别与对应校正参数的映射关系，快速匹配得到目标环境类别对应的目标校正参数。该方法借助预构建的映射数据库完成参数匹配，能够提高目标校正参数的确定效率，避免实时计算目标校正参数过程中出现的参数偏差。

10、结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，基于目标校正参数，对初始图像进行校正，得到目标图像，包括：判断目标校正参数是否处于预设校正参数范围内；若确定目标校正参数处于预设校正参数范围内，则基于目标校正参数，对初始图像进行校正，得到目标图像；若确定目标校正参数不处于预设校正参数范围内，则基于预设校正参数，对初始图像进行校正，得到目标图像。

11、上述技术方案，通过先判断目标校正参数是否处于预设校正参数范围内，以在参数处于预设校正参数范围时直接用目标校正参数完成初始图像校正得到目标图像，若参数超出范围则切换为预设校正参数完成校正。该方法能够过滤掉因环境参数预测异常输出的不合理的校正参数，使得最终输出的目标图像始终处于正常状态，避免目标图像出现过度畸变等问题，从而提高目标图像的可靠性，进而提高车辆依赖目标图像行驶时的安全性。

12、结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，基于目标校正参数，对初始图像进行校正，得到目标图像，包括：获取车辆的当前速度；基于当前速度，确定目标校正参数的校正速率；其中，当前速度与校正速率呈正相关；基于目标校正参数以及校正速率，对初始图像进行校正，得到目标图像。

13、上述技术方案，通过先获取车辆的当前速度，基于当前速度与校正速率正相关的对应关系确定适配的校正速率，再结合目标校正参数与该校正速率共同完成初始图像的校正得到目标图像。该方法能够根据车辆实时行驶状态动态调整校正节奏，车速较快时校正速率同步提升，匹配车辆高速行驶时环境快速变化的特性，避免高速场景下校正节奏滞后导致的画面错位问题，车速较慢时校正速率同步放缓，保障画面校正的精细度，以使不同行驶工况下输出的目标图像都能精准适配车辆的实时状态，从而提升目标图像与车辆所处的环境的适配性，进而提高车辆依赖目标图像行驶时的安全性。

14、结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，初始图像的数量为多个，基于目标校正参数，对初始图像进行校正，得到目标图像，包括：基于目标校正参数，分别对每个初始图像进行校正，得到每个初始图像分别对应的校正图像；获取多个校正图像中任意两个校正图像之间的色彩偏差；判断色彩偏差是否小于预设色彩偏差阈值；若确定色彩偏差小于预设色彩偏差阈值，则将多个校正图像进行拼接，得到目标图像。

15、上述技术方案，针对初始图像存在多个的情况，先根据目标校正参数对每一张初始图像单独完成校正得到对应的校正图像，再计算任意两张校正图像之间的色彩偏差，在色彩偏差小于预设阈值时才将多图拼接得到最终的目标图像。该方法先完成单图校正，再增加色彩偏差验证这一环节，能够避免拼接得到的目标图像存在色差等问题，使得最终得到的目标图像的色彩过渡自然，从而提高目标图像的可靠性，进而提高车辆依赖目标图像行驶时的安全性。

16、结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，未来环境参数包括多种颜色光的未来强度，目标校正参数包括多种颜色光的通道增益；基于目标校正参数，对初始图像进行校正，得到目标图像，包括：对于每个颜色光的通道增益，若确定颜色光的通道增益大于预设通道增益阈值，则对初始图像中的颜色光的通道进行增强校正，得到目标图像；对于每个颜色光的通道增益，若确定颜色光的通道增益小于预设通道增益阈值，则对初始图像中的颜色光的通道进行抑制校正，得到目标图像。

17、上述技术方案，根据未来环境参数中包含的多种颜色光的未来强度，对应得到包含多种颜色光的通道增益的目标校正参数，再针对每个颜色通道的增益值和预设通道增益阈值的对比结果，分别对初始图像的对应色彩通道执行增强或抑制校正，最终得到目标图像。该方法实现了分色彩通道的精细化动态调整，能够提前适配车辆未来时刻环境中的复杂光影变化，使得最终输出的目标图像的色彩更贴合环境状态，从而提高目标图像的可靠性，进而提高车辆依赖目标图像行驶时的安全性。

18、结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，第一预设时长基于生成目标图像所需的总时长确定。

19、上述技术方案，通过基于生成目标图像所需的总时长确定第一预设时长，能够确保最终生成的目标图像正好适配车辆所处的未来环境。

20、第二方面，提供了一种图像处理装置，该装置包括：获取模块，用于获取车载摄像头采集的初始图像；预测模块，用于预测车辆在未来时刻所处环境的未来环境参数；其中，未来时刻为当前时刻后间隔第一预设时长的时刻；确定模块，用于基于未来环境参数，确定目标校正参数；校正模块，用于基于目标校正参数，对初始图像进行校正，得到目标图像；显示模块，用于在目标显示屏上显示目标图像。

21、结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，该预测模块具体用于：获取车辆在历史时刻的历史环境参数、车辆在当前时刻的当前环境参数、车辆在历史时刻的历史时间参数以及车辆在当前时刻的当前时间参数；基于历史环境参数、当前环境参数、历史时间参数以及当前时间参数，预测车辆在未来时刻所处环境的未来环境参数。

22、结合第二方面和上述实现方式，在第二方面的某些实现方式中，该预测模块具体用于：对历史环境参数、历史时间参数、当前环境参数以及当前时间参数进行特征提取，得到目标时序向量；以未来时刻为约束特征，对目标时序向量进行回归拟合计算，输出车辆在未来时刻所处环境的未来环境参数。

23、结合第二方面和上述实现方式，在第二方面的某些实现方式中，该确定模块具体用于：基于未来环境参数，预测车辆所处环境的目标环境类别；基于目标环境类别，从预设数据库中确定目标校正参数；其中，预设数据库包括多个环境类别以及每个环境类别分别对应的校正参数，目标校正参数为目标环境类别对应的校正参数。

24、结合第二方面和上述实现方式，在第二方面的某些实现方式中，该校正模块具体用于：判断目标校正参数是否处于预设校正参数范围内；若确定目标校正参数处于预设校正参数范围内，则基于目标校正参数，对初始图像进行校正，得到目标图像；若确定目标校正参数不处于预设校正参数范围内，则基于预设校正参数，对初始图像进行校正，得到目标图像。

25、结合第二方面和上述实现方式，在第二方面的某些实现方式中，该校正模块具体用于：获取车辆的当前速度；基于当前速度，确定目标校正参数的校正速率；其中，当前速度与校正速率呈正相关；基于目标校正参数以及校正速率，对初始图像进行校正，得到目标图像。

26、结合第二方面和上述实现方式，在第二方面的某些实现方式中，该校正模块具体用于：基于目标校正参数，分别对每个初始图像进行校正，得到每个初始图像分别对应的校正图像；获取多个校正图像中任意两个校正图像之间的色彩偏差；判断色彩偏差是否小于预设色彩偏差阈值；若确定色彩偏差小于预设色彩偏差阈值，则将多个校正图像进行拼接，得到目标图像。

27、结合第二方面和上述实现方式，在第二方面的某些实现方式中，未来环境参数包括多种颜色光的未来强度，目标校正参数包括多种颜色光的通道增益；该校正模块具体用于：对于每个颜色光的通道增益，若确定颜色光的通道增益大于预设通道增益阈值，则对初始图像中的颜色光的通道进行增强校正，得到目标图像；对于每个颜色光的通道增益，若确定颜色光的通道增益小于预设通道增益阈值，则对初始图像中的颜色光的通道进行抑制校正，得到目标图像。

28、结合第二方面和上述实现方式，在第二方面的某些实现方式中，第一预设时长基于生成目标图像所需的总时长确定。

29、第三方面，提供一种车辆，包括存储器和处理器。该存储器用于存储可执行程序代码，该处理器用于从存储器中调用并运行该可执行程序代码，使得该车辆执行上述第一方面或第一方面任意一种可能的实现方式中的方法。

30、第四方面，提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括：计算机程序代码，当该计算机程序代码在计算机上运行时，使得该计算机执行上述第一方面或第一方面任意一种可能的实现方式中的方法。

31、第五方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序代码，当该计算机程序代码在计算机上运行时，使得该计算机执行上述第一方面或第一方面任意一种可能的实现方式中的方法。