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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明适用于车辆技术领域，提供了一种雨天行车侧窗及后视镜清晰度评价方法，包括以下步骤：利用摄像头拍摄后视镜在不同降雨量下的图片；采用基于图论的分割方法将拍摄得到的图片进行分割处理，将后近视镜区域分割出来；利用梯度函数获取分割图像的灰度信息，评判图像清晰度；在汽车尾部放置一个布满圆点阵列的参照板，之后利用图像形状及数量识别的方法对后视镜镜像中的圆点进行识别和计数；计算后视镜镜像中识别到的圆点总数占参照板上圆点总数的百分比，利用该数据作为清晰度的评价值，并与上述利用梯度函数处理图像获得的清晰度评价值进行对比。该方法可以评价不同降雨量下汽车后视镜的清晰程度，为相关实验和后视镜的改良设计提供帮助。
主权项：1.一种雨天行车侧窗及后视镜清晰度评价方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：利用摄像头拍摄后视镜在不同降雨量下的图片，以此模拟驾驶员的视角信息；步骤2：将步骤1得到的图片，采用基于图论的分割方法进行分割处理，将后近视镜区域分割出来；步骤3：在进行图像处理时，将图像看作二维离散矩阵，利用梯度函数获取图像灰度信息，以此来评判图像清晰度；采用Sobel算子提取步骤2得到的分割图片中每个像素点水平方向和垂直方向的梯度值，Tenengrad函数定义为像素点梯度的平方和，并为梯度设置一个阈值T调节函数的灵敏度，并得到每张图像的清晰度原值；步骤4：将步骤3得到的每一张图像的清晰度原值进行归一化处理，并将每张图像归一化处理后的清晰度评价值以曲线图的形式进行展示；步骤5：在汽车尾部放置一个布满圆点阵列的参照板，要求参照板的所有圆点要出现在后视镜中，步骤1中得到的后视镜在不同降雨量下的图片中，后视镜镜像中的图像就是布满圆点阵列的参照板，利用图像形状及数量识别的方法对后视镜镜像中的圆点进行识别和计数；步骤6：设计一个量纲来评价识别到不同数量的圆点所对应的评价值，与步骤4中得到的清晰度评价值进行对比，验证雨天汽车后视镜清晰度的评价方法的准确性。
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权利要求：
百度查询： 吉林大学 一种雨天行车侧窗及后视镜清晰度评价方法
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