行車記錄儀特征匹配品質的提高

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行車記錄儀特征匹配品質的提高

汽車上使用的行車記錄儀主要依靠攝像機自動白平衡功能實現視頻色調的自動調整。然而，這種自動白平衡功能不能滿足計算機視覺算法的要求，如進行目標檢測和識別時，色調的不斷變化影響目標特征的匹配，因而行車記錄儀記錄的視頻品質需要提高。目前，常用的改進視頻圖像幀品質（圖像顏色傳遞和對比度增強）的算法只適用于單一圖像，即使其進行逐幀處理，視頻的幀與幀之間仍然不連貫。通過考慮光度和幾何方面的影響，將攝像機標定應用在每一幅圖像幀中，以消除由相機鏡頭產生的幾何失真。同時，自動調整各圖像幀之間的色調差，產生連貫一致的視頻。

所提出的處理方法分為幾何校準、錨幀提取、顏色平衡、色調穩定4個步驟。①幾何校準：行車記錄儀所記錄的視頻常被作為法律訴訟的證據，并試圖在特定場景中捕捉更多的信息，因而使用了廣角鏡頭，但是廣角特性使視頻產生徑向畸變，需要利用雙附加失真系數對畸變后的視頻進行幾何校準。②錨幀提取：將視頻中的圖像幀進行排序形成圖像幀集合，將平均顏色矢量作為每一幅圖像幀的特征向量，使用K-均值聚類法從中選擇錨幀。③顏色平衡：行駛環境的快速變化或自動白平衡使錨幀色調發生變化，若能維持錨幀中紅、綠、藍3種顏色的平衡，便可以實現錨幀之間色調的一致性。利用灰度世界算法對每一個錨幀進行白平衡處理。④色調穩定：利用了Farbman（法布曼）和Lischinski（里奇斯）所開發的色調穩定算法對錨幀色調進行平滑處理。試驗時，使用Itronics ITB-100HD行車記錄儀，利用進出隧道和改變行駛方向使照明條件變化產生光度波動。利用尺度不變特征變換方法進行視頻初始特征定位，之后利用局部灰度序模式、KLT算法、尺度不變特征轉換、BRIEF方法分別對改進后的視頻進行特征描述和匹配。4種特征描述方法的試驗結果顯示：與原始視頻相比，改進后視頻的色調穩定平均提高了3.6%。

Christian Simon et al. 2014 Annual Summit and Conference Asia- Pacific Signal and Information Processing Association, Siem Reap Dec. 09-12, 2014.

編譯：王維