基于灰度图像的复杂环境下智能车辆道路边界识别

• 作者: 于福莹 李昊 马雷
• 来源期刊: 汽车工程
• 学科: 交通运输
• 关键词: 智能车辆 灰度图像 道路边界线识别
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 351-355
• 分类号: U4
• 字数: 4647字
• 语种: 中文

摘要

对于智能车辆在一些常见复杂环境下的道路识别,传统的预处理过程要对图像进行二值化,造成大量有用信息的丢失.文中直接利用灰度图像上道路边界的灰度及其梯度信息,构建基于小块统计的目标函数,用于评价道路边界的拟合质量,起到滤波的作用,有效地剔除复杂环境下的各种不规则纹理噪声.试验结果表明,本方法能有效地消除光照条件和树木阴影等因素的不良影响,准确地识别直线或弯曲道路边界.同时由于无须对图像进行预处理,大大提高了识别的实时性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马雷	燕山大学车辆与能源学院	27	206	10.0	13.0
2	于福莹	燕山大学研究生学院	10	123	6.0	10.0
3	李昊	燕山大学车辆与能源学院	20	84	6.0	8.0