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题名基于Lab色彩空间和模板匹配的实时交通灯识别算法
被引量:22
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作者
徐成
谭乃强
刘彦
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机构
湖南大学计算机与通信学院
江苏省计算机信息处理技术图像处理与图像通信重点实验室
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010年第5期1251-1254,共4页
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基金
国家863计划项目(2007AA01Z104)
江苏省计算机信息处理技术重点实验室基金资助项目(60673061)
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文摘
交通灯的识别是无人驾驶汽车研究的一个重要方面,提出一种实时交通灯识别算法。首先对图像进行形态学预处理,然后对三种色彩的交通灯取样,利用交通灯在色彩方面的特征,在对红、黄、绿色彩描述更为清晰的Lab色彩空间,查找交通灯的候选区域。根据交通灯在结构上被一个黑色矩形框包围的特征,设计出三种交通灯模板,使用模板匹配对候选区域进行确认。最后使用统计方法对结果进行验证。实验结果表明,该算法能实时准确地识别出交通灯。
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关键词
计算机视觉
交通灯识别
形态学操作
Lab色彩空间
模板匹配
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Keywords
computer vision
traffic lights recognition
morphology operation
Lab color space
template match
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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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题名一种实时鲁棒的非结构化道路检测算法
被引量:9
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作者
王晓栋
徐成
刘彦
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机构
湖南大学计算机与通信学院
江苏省计算机信息处理技术图像处理与图像通信重点实验室(苏州)
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010年第7期2763-2765,2769,共4页
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基金
国家"863"计划资助项目(2007AA01Z104)
江苏省计算机信息处理技术重点实验室基金资助项目(ZK206007)
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文摘
针对智能导航系统中的非结构化道路检测问题,提出一种分块分段混合高斯模型和B样条曲线模型相结合(block-segment Gaussian mixture and B-spline model,BSGMM_BS)的非结构化道路检测算法。该算法利用待处理图像的彩色信息对道路区域和非道路区域进行混合高斯建模,利用分块分段方法提取道路边界点,最后使用最小二乘法求解B样条曲线最优控制点,完成对道路双边界的拟合。实地测试和对比实验表明,该算法实时性好,对阴影、光照变化等影响具有较强的抗干扰性。
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关键词
非结构化道路检测
混合高斯模型
B样条曲线
图像处理
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Keywords
unstructured road detection
Gaussian mixture model
B-spline curve
image processing
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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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