基于Retinex的弱光条件下车道线识别方法

• 作者: 王敏敏 王杰 陈黎卿 韦溟 马晓晴 黄莉莉
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 数学
• 关键词: 车道线识别 图像处理 Hough变换 Retinex算法 双边滤波
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 451-456
• 页数: 6页
• 分类号: O235
• 字数: 3515字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2019.02.040

摘要

车道线的检测与识别是汽车辅助驾驶系统中的重要研究内容,而在傍晚等弱光环境下对车道线的准确识别更是该研究领域的难点,因此,为解决弱光环境下车道线不易检测的问题,论文提出一种基于双边滤波的Retinex图像增强算法,该算法首先改善弱光环境下获取的原始RGB图像,凸显原始图像中的车道线特征,再对增强后的图像进行灰度变换及Otsu算法分割处理,并使用Sobel算子检测车道线边缘,最后通过Hough变换提取图中车道线,实验结果表明:论文中的方法能有效识别弱光环境下获取的车道线图像,具有较好的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈黎卿	安徽农业大学工学院	125	1123	20.0	27.0
2	王杰	安徽农业大学工学院	24	256	9.0	15.0
3	马晓晴	安徽农业大学工学院	3	2	1.0	1.0
4	黄莉莉	安徽农业大学工学院	8	22	2.0	4.0
5	王敏敏	安徽农业大学工学院	2	1	1.0	1.0
6	韦溟	安徽农业大学工学院	1	1	1.0	1.0