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一种阴影及破损车道线识别方法研究-计算机应用研究
第29卷第10期 计 算 机 应 用 研 究 Vol.29No.10
2012年10月 ApplicationResearchofComputers Oct.2012
一种阴影及破损车道线识别方法研究
樊 超,狄 帅,侯利龙,徐静波
(河南工业大学信息科学与工程学院,郑州450001)
摘 要:为了满足车道线识别算法在车道线存在阴影遮挡、破损及污迹覆盖情况下的适应能力,提出了一种新
的、有效的识别算法。将原始道路图像灰度化后,采用中值滤波去除图像采集过程中引入的噪声。利用对称局
部阈值分割算法对去噪后车道线进行特征提取;并将提取结果与经典分割算法进行对比分析。基于提取出的车
道线特征点的分布规律,提出应用改进的RANSAC算法进行车道线识别。分别对在普通公路和高速公路上所采
集的视频图像进行实验测试,结果表明,当车道线严重破损、完全被阴影遮挡以及被大面积污迹覆盖的情况,识
别算法都能准确地将其识别。
关键词:对称局部阈值分割;RANSAC算法;阴影遮挡;破损;车道线识别
中图分类号:TP391 文献标志码:A 文章编号:10013695(2012)10396804
doi:10.3969/j.issn.10013695.2012.10.098
Researchonrecognitionmethodforshadyandbrokenlane
FANChao,DIShuai,HOULilong,XUJingbo
(CollegeofInformationScience&Engineering,HenanUniversityofTechnology,Zhengzhou450001,China)
Abstract:Inordertomeettherequirementsoftheadaptabilityofshady,brokenandstainedlanemarkidentification,thispa
perproposedanovelandeffectivelanemarkidentificationalgorithm.Turningthecolorimageintograyscaleandfilteringout
noisebymedianfilterwereintroducedfirstly.Then,itextractedfeatureofthelanebyusingthemethodofsymmetricallocal
thresholdsegmentationandtheresultwascontrastedwiththeclassicsegmentationmethod.Lastly,consideringthedistribution
offeaturepoints,itputforwardtheidentificationalgorithmbasedontheimprovedRANSACalgorithm,andthevalidityofwhich
wasverifiedexperimentsusingseveralvideos,whichwerecollectedfromcommonroadandhighway.Theresultsindicatethat,
evenforthelanemarkwhichisblockedbyshadowscompletely,brokenseriouslyorcoveredbyalargeareaofstains,itcanbe
recognizedaccuratelybyusingtheimprovedRANSACalgorithm.
Keywords:symmetricallocalthresholdsegmentation;RANSAC(randomsampleconsensus)algorithm;shadylanemark;
brokenlanemark;lanemarkrecogni
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