【摘 要】
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在雾霾天气下,针对常规车道线识别方法提取车道线准确性差以及多尺度Retinex算法去雾图像质量较低的缺点,提出了一种基于改进视网膜大脑皮层理论(Retinex)的雾霾天气车道线识别
【机 构】
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长安大学汽车学院,中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51278062)
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在雾霾天气下,针对常规车道线识别方法提取车道线准确性差以及多尺度Retinex算法去雾图像质量较低的缺点,提出了一种基于改进视网膜大脑皮层理论(Retinex)的雾霾天气车道线识别算法.首先,利用改进的暗通道优先算法对雾天图像进行去雾,将去雾图像作为多尺度Retinex算法的输入图像做进一步增强;然后将多尺度Retinex算法增强的图像进行亮度修正,从而获取理想去雾图像;再利用Scharr滤波器和大津法得到包含清晰道路边缘的二值化图像;最后利用Hough变换对车道线精确提取.实验表明,该算法不但能够在雾霾
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