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不同光照条件下摩托车检测线设备的检测方法
- 2019-11-25-

  为了在光照不均匀条件下有效的检测车道线,提出改进二维伽马函数自适应亮度校正算法。采用快速引导滤波算法提取图像的光照分量,分析光照特性,利用其分布特性动态的调整二维伽马函数的参数,从而构建改进的二维伽马函数,实现对车道线图像亮度的自适应校正。对于校正处理后的图像用较大类间方差法提取出二值化图像,然后用Hough变换检测出车道线。在光照不均匀路况下的处理结果表明,摩托车检测线设备有较好的检测结果。

  在智能汽车的辅助驾驶研究领域,车道线检测是车道偏离报警及车道跟踪等重要安全系统的关键技术之一。对车道线的检测方法有很多,-般是对采集到的图像预处理,然后利用边缘检测算子提取车道线的边缘信息并作二值化处理,然后采用Hough变换算法标识出车道线。在光照均匀良好环境下,通常都有比较好的检测效果。但是对于光照不均匀的条件下,有些区域光照很强,而有些较弱,传统的摩托车检测线设备检测方法获取的检测结果并不能达到要求。


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