随着汽车主动安全技术的发展,基于视觉的汽车主动安全系统逐渐成为研究重点,车载相机作为车载视觉系统的主要输入设备,越来越多地被应用到汽车主动安全系统中。基于视觉的汽车主动安全技术通过视觉感知、图像处理以及模式识别对车辆环境进行判断和识别,以预警和辅助驾驶的方式减少事故的发生。为满足主动安全技术在特殊应用场景下的需求,车载相机应比普通相机具有更高的亮度适应性、更高的动态范围和更高的可靠性。本文从车道偏离预警技术中的重要环节入手,对车载相机的自动曝光控制方法进行了研究,基于高动态范围CMOS图像传感器设计了面向车道线检测的自动曝光算法,算法以车道标志线为感兴趣的内容,结合相机的响应特性,对相机的三斜率响应参数实现了实时调控,从而获得高动态范围图像。论文研究的主要工作有以下几个方面:1、完成车载实验平台搭建和多斜率响应曝光特性研究。首先对车载相机的两种不同类型的图像传感器进行了原理和特性上的对比和分析,通过分析高动态范围技术完成了多斜率响应图像传感器的选型,然后对不同体系结构和不同功能的相机进行对比分析,完成了相机的选型;接着对图像传感器的动态范围、响应特性和曝光机制进行研究,并对带有多斜率响应图像传感器的车载相机进行开发,搭建了实验平台,实现了对响应特性各个参数的编程控制。2、对车载相机传统自动曝光算法—基于图像亮度均值的自动曝光算法、基于图像亮度直方图的自动曝光算法和基于多曝光融合的自动曝光算法进行研究和对比,分析三者的特点以及不足。针对传统均值曝光算法收敛速度慢且存在震荡的问题进行了实验分析;针对基于亮度直方图的曝光算法进行了原理分析,对其在车载平台上应用的不足作了说明;针对多曝光融合算法进行了实验,分析了该算法在车载视觉系统应用上的局限性。3、研究基于多斜率响应控制的高动态范围场景图像获取方法,提出了一种面向车道线检测的自动曝光控制算法。从分析图像传感器的多斜率响应原理入手,建立了多斜率响应的数学模型;然后以最大化车道线亮度和道路背景亮度之间的差异作为数学模型的约束条件,从而对多斜率响应的参数进行求解;最后在全局曝光控制上,在基于灰度均值曝光算法的基础上加入PID控制方法,从而实现了快速准确的自动曝光控制。4、对高动态范围图像获取方法进行实验与分析。首先介绍了本文提出的面向车道线检测的自动曝光算法的具体实现过程,然后从曝光速度、高动态场景捕获的图像质量以及捕获的图像的车道线识别成功率三个方面对本文算法和传统均值算法进行了对比实验。由实验分析可知,本文提出的面向车道线检测的自动曝光算法在复杂光照场景下获得的图像比基于传统算法获得的图像质量要高,在后期车道线检测成功率上要优于传统自动曝光算法,更适合应用在车载视觉系统上。