图像复原及模糊聚类在特殊天气下非结构化道路识别中的应用

• 作者: 孙苗强 胡晓辉 贾嫣 陈永
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像增强 物理模型 非结构化道路识别 最大熵 图像分割
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 信息·计算机
• 页码范围: 62-65
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3135字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2013.01.013

摘要

提出了一种基于图像复原技术和模糊聚类分析图像分割技术的特殊天气下非结构化道路识别技术.该技术主要是针对雾天采集到的非结构化道路的一种识别算法.首先根据McCartney提出的大气散射模型的衰减模型和大气光模型,得到还原以后的图像；然后在还原后的图像上将色度空间H分离出来,以此为基础使用二次最大熵的模糊聚类分析法获取阈值,对图像进行分割,得到道路和非道路的二值化图像.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡晓辉	兰州交通大学电子与信息工程学院	99	503	10.0	16.0
2	孙苗强	兰州交通大学电子与信息工程学院	5	32	3.0	5.0
3	陈永	兰州交通大学电子与信息工程学院	49	201	8.0	11.0
4	贾嫣	兰州交通大学电子与信息工程学院	1	2	1.0	1.0