论文摘要
车道线的检测与识别是汽车辅助驾驶系统中的重要研究内容,而在傍晚等弱光环境下对车道线的准确识别更是该研究领域的难点,因此,为解决弱光环境下车道线不易检测的问题,论文提出一种基于双边滤波的Retinex图像增强算法,该算法首先改善弱光环境下获取的原始RGB图像,凸显原始图像中的车道线特征,再对增强后的图像进行灰度变换及Otsu算法分割处理,并使用Sobel算子检测车道线边缘,最后通过Hough变换提取图中车道线,实验结果表明:论文中的方法能有效识别弱光环境下获取的车道线图像,具有较好的鲁棒性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王杰,陈黎卿,黄莉莉,马晓晴,王敏敏,韦溟
关键词: 车道线识别,图像处理,变换,算法,双边滤波
来源: 计算机与数字工程 2019年02期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 汽车工业,计算机软件及计算机应用
单位: 安徽农业大学工学院
基金: 安徽省教育厅科研项目(编号:KJ2015A305)资助
分类号: TP391.41;U463.6
页码: 451-456
总页数: 6
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