一种基于图像处理的智能交通行车安全警示方法及装置

专利主权项内容

1.一种基于图像处理的智能交通行车安全警示方法，其特征在于，包括：采集车辆周围的环境图像，其中，所述环境图像为RGB格式图像；将所述RGB格式图像转换为YUV格式图像，对所述YUV格式图像进行去噪处理，并将去噪后的YUV格式图像转换为RGB格式图像，得到去噪后的环境图像；将所述去噪后的环境图像输入预先训练的投影区域识别模型进行识别，输出识别结果；其中，所述识别结果为优先投影区域标识图像、可投影区域标识图像或禁止投影区域标识图像中的至少一种；所述优先投影区域标识图像所对应的环境图像为优先投影区域，所述可投影区域标识图像所对应的环境图像为可投影区域，所述禁止投影区域标识图像所对应的环境图像为禁止投影区域；当所述识别结果为优先投影区域标识图像或可投影区域标识图像时，控制投影模块在该优先投影区域标识图像对应的优先投影区域或该可投影区域标识图像对应的可投影区域投射包含警示信息的图像，所述包含警示信息的图像构成对后方车辆警示的警示标识；当所述识别结果为禁止投影区域标识图像时，则不进行投影，并重新采集车辆周围的环境图像；对所述警示标识进行识别验证，并根据识别验证结果对所述投影进行修正操作；其中，所述对所述YUV格式图像进行去噪处理，包括：提取所述YUV格式图像中的Y分量图像、U分量图像和V分量图像；对所述Y分量图像、所述U分量图像和所述V分量图像分别进行去噪处理；将去噪处理后的Y分量图像、U分量图像和V分量图像合并；所述对所述Y分量图像进行去噪处理，包括：针对Y分量图像的每一图像块进行从空域到频域的变换；对变换结果采用量化矩阵进行量化处理，其中，所述量化矩阵中的量化系数，按照Z字型扫描的方向从左上到右下以等长的步进逐渐增大；对量化处理结果进行小数点位处理，具体包括：根据量化处理结果计算量化处理结果中每个像素的梯度的绝对值；根据每个像素的梯度的绝对值计算所有像素的梯度绝对值的最大值；根据不同区间划分的梯度绝对值的最大值与保留小数点位数之间的对应关系，确定梯度绝对值的最大值所对应的小数点位数；根据确定的小数点位数对量化处理结果进行小数点位处理；对小数点位处理后的结果进行反量化；对反量化后的结果进行从频域到空域的逆变换，得到去噪后的Y分量图像。