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题名基于图像深度重定义的雾天车道线特征提取
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作者
郑军
姚剑敏
郭太良
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机构
福州大学平板显示技术国家地方联合工程实验室
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出处
《电视技术》
北大核心
2015年第11期61-66,共6页
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基金
国家"863"重大专项(2012AA03A301
2013AA030601)
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文摘
为了解决雾天车道线特征不清晰、车道线特征分割阈值选取困难的问题,提出了一种结合图像深度重定义去雾模型的雾天车道线特征提取方法。首先,将采集装置与道路之间的实际场景映射到几何模型上。其次,在抽象好的几何模型上提出图像深度图的定义,并根据图像深度图以及雾天图像模型计算去雾之后的图像。最后,利用图像HSV颜色模型,构建图像分割模型,对车道线特征和非车道线特征进行初步分割,并结合OSTU阈值调优方法对车道线特征进行二次分割。实验结果显示,去雾之后车道线特征清晰,阈值分割比传统的OSTU分割效果更好,最终非车道线特征的占比要比基于灰度算法的平均减少14%。
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关键词
图像深度重定义
HSV颜色模型
直方图统计
OSTU阈值调优
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Keywords
image depth redefined
HSV color model
histogram statistics
OSTU threshold tuning
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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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