计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2012年
10期
3968-3971,3989
,共5页
樊超%狄帅%侯利龙%徐静波
樊超%狄帥%侯利龍%徐靜波
번초%적수%후리룡%서정파
对称局部阈值分割%RANSAC算法%阴影遮挡%破损%车道线识别
對稱跼部閾值分割%RANSAC算法%陰影遮擋%破損%車道線識彆
대칭국부역치분할%RANSAC산법%음영차당%파손%차도선식별
为了满足车道线识别算法在车道线存在阴影遮挡、破损及污迹覆盖情况下的适应能力,提出了一种新的、有效的识别算法.将原始道路图像灰度化后,采用中值滤波去除图像采集过程中引入的噪声.利用对称局部阈值分割算法对去噪后车道线进行特征提取；并将提取结果与经典分割算法进行对比分析.基于提取出的车道线特征点的分布规律,提出应用改进的RANSAC算法进行车道线识别.分别对在普通公路和高速公路上所采集的视频图像进行实验测试,结果表明,当车道线严重破损、完全被阴影遮挡以及被大面积污迹覆盖的情况,识别算法都能准确地将其识别.
為瞭滿足車道線識彆算法在車道線存在陰影遮擋、破損及汙跡覆蓋情況下的適應能力,提齣瞭一種新的、有效的識彆算法.將原始道路圖像灰度化後,採用中值濾波去除圖像採集過程中引入的譟聲.利用對稱跼部閾值分割算法對去譟後車道線進行特徵提取；併將提取結果與經典分割算法進行對比分析.基于提取齣的車道線特徵點的分佈規律,提齣應用改進的RANSAC算法進行車道線識彆.分彆對在普通公路和高速公路上所採集的視頻圖像進行實驗測試,結果錶明,噹車道線嚴重破損、完全被陰影遮擋以及被大麵積汙跡覆蓋的情況,識彆算法都能準確地將其識彆.
위료만족차도선식별산법재차도선존재음영차당、파손급오적복개정황하적괄응능력,제출료일충신적、유효적식별산법.장원시도로도상회도화후,채용중치려파거제도상채집과정중인입적조성.이용대칭국부역치분할산법대거조후차도선진행특정제취；병장제취결과여경전분할산법진행대비분석.기우제취출적차도선특정점적분포규률,제출응용개진적RANSAC산법진행차도선식별.분별대재보통공로화고속공로상소채집적시빈도상진행실험측시,결과표명,당차도선엄중파손、완전피음영차당이급피대면적오적복개적정황,식별산법도능준학지장기식별.
