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复杂光照环境下的标识线图像增强方法
被引量：
1
1
作者
吴静
樊绍胜
胡成扬
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第S01期500-504,共5页
自动驾驶汽车在行驶过程中需要识别道路标识线以确保行驶在车道上,变电站巡检机器人通过识别道路标识线实现准确巡检。但由于复杂光照环境的影响,道路标识线信息难以准确提取。传统的图像增强方法无法对所有复杂光照环境下的道路标识线...
自动驾驶汽车在行驶过程中需要识别道路标识线以确保行驶在车道上,变电站巡检机器人通过识别道路标识线实现准确巡检。但由于复杂光照环境的影响,道路标识线信息难以准确提取。传统的图像增强方法无法对所有复杂光照环境下的道路标识线图像都产生良好的增强效果,对此提出一种复杂光照环境下的道路标识线图像增强方法。利用HSV色域空间的亮度图像的亮度差进行分层处理,对高亮度差的图像使用自适应伽马校正的方法进行图像增强,对低亮度差的图像先使用直方图锥形拉伸扩大图像灰度级,再利用自适应伽马校正提升图像对比度。实验结果表明,该算法能有效解决低光照、曝光等复杂光照环境所导致的道路标识线难以识别的问题,是一种有效的图像增强方法。
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关键词
图像增强
伽马校正
直方图锥形拉伸
HSV色彩空间
复杂光照
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职称材料
题名
复杂光照环境下的标识线图像增强方法
被引量：
1
1
作者
吴静
樊绍胜
胡成扬
机构
长沙理工大学电气与信息工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第S01期500-504,共5页
文摘
自动驾驶汽车在行驶过程中需要识别道路标识线以确保行驶在车道上,变电站巡检机器人通过识别道路标识线实现准确巡检。但由于复杂光照环境的影响,道路标识线信息难以准确提取。传统的图像增强方法无法对所有复杂光照环境下的道路标识线图像都产生良好的增强效果,对此提出一种复杂光照环境下的道路标识线图像增强方法。利用HSV色域空间的亮度图像的亮度差进行分层处理,对高亮度差的图像使用自适应伽马校正的方法进行图像增强,对低亮度差的图像先使用直方图锥形拉伸扩大图像灰度级,再利用自适应伽马校正提升图像对比度。实验结果表明,该算法能有效解决低光照、曝光等复杂光照环境所导致的道路标识线难以识别的问题,是一种有效的图像增强方法。
关键词
图像增强
伽马校正
直方图锥形拉伸
HSV色彩空间
复杂光照
Keywords
Image enhancement
Gamma correction
Histogram conical stretching
HSV color space
Complex illumination
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
复杂光照环境下的标识线图像增强方法
吴静
樊绍胜
胡成扬
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024
1
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