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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳覺明人工智能有限公司申請的專利一種智能駕駛車載攝像頭的去霧嵌入式系統(tǒng)及方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120410931B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510905249.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T5/77；該發(fā)明授權(quán)一種智能駕駛車載攝像頭的去霧嵌入式系統(tǒng)及方法是由張仁言設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-07-02向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種智能駕駛車載攝像頭的去霧嵌入式系統(tǒng)及方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及智能駕駛技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種智能駕駛車載攝像頭的去霧嵌入式系統(tǒng)及方法，包括獲取車載攝像頭采集的原始圖像數(shù)據(jù)，通過分析圖像中的亮度分布、色彩偏移以及紋理特征；基于圖像退化特征信息，采用邊緣引導(dǎo)濾波與亮度自適應(yīng)映射算法，對圖像進(jìn)行初步增強(qiáng)處理，生成初始增強(qiáng)圖像；對初始增強(qiáng)圖像進(jìn)行霧氣分布估計，并結(jié)合輕量化的圖像重建策略，進(jìn)行細(xì)節(jié)還原與色彩補(bǔ)償，通過迭代優(yōu)化方式動態(tài)提升圖像質(zhì)量；對優(yōu)化后的圖像執(zhí)行清晰度評估，通過模糊程度變化趨勢與結(jié)構(gòu)相似度測量；結(jié)合最終輸出的清晰圖像，執(zhí)行目標(biāo)識別與特征提取操作，對識別結(jié)果進(jìn)行準(zhǔn)確率評估。本發(fā)明具備提升智能駕駛圖像清晰度的優(yōu)點(diǎn)。

本發(fā)明授權(quán)一種智能駕駛車載攝像頭的去霧嵌入式系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種智能駕駛車載攝像頭的去霧嵌入式方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取車載攝像頭采集的原始圖像數(shù)據(jù)，通過分析圖像中的亮度分布、色彩偏移以及紋理特征，判斷圖像是否存在霧霾、逆光或低照度，以根據(jù)判斷結(jié)果生成對應(yīng)的圖像退化特征信息； 基于圖像退化特征信息，采用邊緣引導(dǎo)濾波與亮度自適應(yīng)映射算法，對圖像進(jìn)行初步增強(qiáng)處理，生成初始增強(qiáng)圖像； 采用邊緣引導(dǎo)濾波與亮度自適應(yīng)映射算法，對圖像進(jìn)行初步增強(qiáng)處理，生成初始增強(qiáng)圖像的過程為： 利用引導(dǎo)圖去除低頻干擾信息的同時獲得保持結(jié)構(gòu)邊界的圖像，記為邊緣結(jié)構(gòu)保留圖； 以邊緣結(jié)構(gòu)保留圖為輸入，基于亮度自適應(yīng)映射方法構(gòu)建局部亮度重映射函數(shù)，生成亮度增強(qiáng)圖； 針對亮度增強(qiáng)圖存在的曝光過度或亮度分布不平衡現(xiàn)象，引入全局亮度調(diào)整函數(shù)對整體曝光度進(jìn)行修正，并將修正后的亮度增強(qiáng)圖與邊緣結(jié)構(gòu)保留圖進(jìn)行融合，輸出初始增強(qiáng)圖像； 對初始增強(qiáng)圖像進(jìn)行霧氣分布估計，并結(jié)合輕量化的圖像重建策略，進(jìn)行細(xì)節(jié)還原與色彩補(bǔ)償，通過迭代優(yōu)化方式動態(tài)提升圖像質(zhì)量； 結(jié)合輕量化的圖像重建策略，進(jìn)行細(xì)節(jié)還原與色彩補(bǔ)償?shù)倪^程為： 對初始增強(qiáng)圖像進(jìn)行局部對比度提升處理； 構(gòu)建基于引導(dǎo)圖的色彩修正模型，矯正霧霾造成的色偏現(xiàn)象； 利用亮度與顏色聯(lián)合調(diào)整策略，動態(tài)校正灰度不均與色溫異常區(qū)域； 通過輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測圖像透明度分布圖，并結(jié)合去霧物理模型進(jìn)行圖像恢復(fù)重建； 對優(yōu)化后的圖像執(zhí)行清晰度評估，通過模糊程度變化趨勢與結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)，判斷當(dāng)前去霧效果是否滿足預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)，若滿足，則輸出處理后的清晰圖像； 通過模糊程度變化趨勢與結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)的過程為： 計算原始圖像與初始增強(qiáng)圖像之間的拉普拉斯方差，對圖像銳度提升幅度進(jìn)行量化； 采用結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)對原始圖像與初始增強(qiáng)圖像之間的結(jié)構(gòu)保持程度進(jìn)行量化評價，獲得結(jié)構(gòu)保持得分； 將初始增強(qiáng)圖像劃分為若干空間區(qū)域，對各區(qū)域的模糊程度變化進(jìn)行差值分析，以根據(jù)分析結(jié)果構(gòu)成清晰度變化向量； 結(jié)合最終輸出的清晰圖像，執(zhí)行目標(biāo)識別與特征提取操作，對識別結(jié)果進(jìn)行準(zhǔn)確率評估，并更新去霧處理策略。

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