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题名用于图像对比度增强的直方图锥形拉伸算法
被引量：2
- 1
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作者
史玉林
关正西
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机构
第二炮兵工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2004年第16期153-154,共2页
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文摘
图像非均匀量化存在边界确定和细节限制等问题,为此提出的压扩量化算法的基本思想是先通过非线性变换将不均匀图像变换到均匀域来均匀量化,然后将量化结果反变换成不均匀图像。该文提出了一种直方图锥形拉伸增强算法,将图像压扩量化中的纵向非均匀分层思想延伸为图像直方图灰度轴的横向非均匀拉伸,以获得图像整体对比度的提高。
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关键词
直方图
锥形拉伸
图像增强
算法
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Keywords
Histogram
Core-shaped extending
Image enhancement
Algorithm
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名复杂光照环境下的标识线图像增强方法
被引量：1
- 2
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作者
吴静
樊绍胜
胡成扬
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机构
长沙理工大学电气与信息工程学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第S01期500-504,共5页
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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。
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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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Keywords
Image enhancement
Gamma correction
Histogram conical stretching
HSV color space
Complex illumination
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名强光照条件下车道标识线识别与跟踪方法
被引量：6
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作者
王荣本
余天洪
郭烈
顾柏园
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机构
吉林大学交通学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2006年第B06期32-34,43,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(50175046)
中国博士后科学基金资助项目(2004036397)
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文摘
为了实现强光照条件下车道标识线的准确识别和跟踪,采用基于直方图锥形拉伸算法对原始图像进行处理,以提高图像整体对比度,利用SUSAN算法提取出处理后图像中的边缘,对边缘图像利用定向边界跟踪算法进行滤波,利用Hough变换提取出车道标识线参数完成对道路图像中的车道标识线的识别,最后采用建立梯形感兴趣区域来实现对车道标识线的实时跟踪。试验结果表明该方法具有较强的鲁棒性和较好的实时性。
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关键词
锥形拉伸
SUSAN算法
定向边界跟踪
车道标识线识别
车道标识线跟踪
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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