基于紅外圖像道路識別與道路跟蹤.pdf

1、智能車輛(Ⅳ)系統(tǒng)是近年來各國潛心研究的一個新領(lǐng)域,其中的視覺系需要實(shí)時檢測行駛環(huán)境,確定道路的邊界,使得智能車輛能夠全天候的在無人駕駛或操縱的情況下自主安全平穩(wěn)的行駛.采用紅外攝像機(jī)獲取圖像是該視覺系統(tǒng)常用的一種方法.因此,紅外圖像的道路識別成為智能車輛系統(tǒng)的一個研究重點(diǎn).該文主要針對紅外道路圖像的特點(diǎn),對如何有效的提取出道路區(qū)域作了一定的研究.主要從三個方面研究了紅外道路圖像的處理算法.從點(diǎn)域、鄰域分別探討和實(shí)現(xiàn)了對道路圖像的灰度拉

2、伸、噪聲平滑及突出邊緣的銳化處理,使用合理的方法去掉了過亮和過暗點(diǎn)的影響,給出了紅外道路圖像的直方圖預(yù)處理技術(shù)以及基于直方圖分析和灰度統(tǒng)計的二值化算法.在對多種邊緣檢測方法,包括傳統(tǒng)的Sobel算子、Laplacian邊緣檢測分析后,提出了一種帶狀邊緣的檢測方法.另外,該文將廣義Hough變換引入到道路邊緣曲線擬合中,分別探討了直線和拋物線的道路模型的曲線擬合.由于道路的復(fù)雜性,該文對道路作了一定的假設(shè)和推理,并將這些知識同各種算法結(jié)合