论文摘要
经典的去雾算法无法满足车道线检测的实时性和准确性要求,因此提出一种改进暗通道与边缘检测融合的雾天车道线识别算法。首先对有雾图像进行对比度增强处理,突出边缘、颜色等有效信息,基于道路先验信息对图像进行感兴趣区域处理,利用暗通道先验算法对静态约束图像进行去雾操作,并通过双边滤波器细化透射率图,得到清晰的去雾图像;然后引入动态约束理念,提取车道线可能存在的区域,借助Sobel算子检测动态约束后的车道线区域,提取车道线边缘点;最后利用Hough变换进行准确的车道线拟合。实验表明,改进的去雾算法得到的图像清晰度与对比度更高,满足了车道线检测的准确性与实时性要求;去雾及车道线检测算法平均处理时间为297. 305 ms,满足无人驾驶时间要求。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 孙晓峰,宫金良,张彦斐
关键词: 双边滤波器,图像去雾,车道线检测,动态约束,暗通道
来源: 科学技术与工程 2019年25期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 汽车工业,计算机软件及计算机应用
单位: 山东理工大学机械工程学院
基金: 国家自然科学基金(61303006),山东省引进顶尖人才“一事一议”专项经费(2017ZBXC151)资助
分类号: U463.6;TP391.41
页码: 168-173
总页数: 6
文件大小: 313K
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