彩色圖像信息的提取與分析在道路識(shí)別中的應(yīng)用.pdf

1、視覺(jué)信息是交通環(huán)境中的主要信息，因而光學(xué)導(dǎo)航技術(shù)是智能車(chē)輛系統(tǒng)（IVS，Intelligent Vehicle System）中不可缺少的組成部分，具有巨大的潛在應(yīng)用價(jià)值。道路識(shí)別技術(shù)是光學(xué)導(dǎo)航技術(shù)的基本功能，同時(shí)也是最核心的功能。通過(guò)道路識(shí)別技術(shù)獲得的結(jié)果能夠直接用于智能車(chē)輛的輔助駕駛或自動(dòng)導(dǎo)航當(dāng)中。
　　論文首先介紹了國(guó)內(nèi)外智能車(chē)輛的發(fā)展?fàn)顩r以及道路識(shí)別技術(shù)在智能車(chē)輛中的應(yīng)用、發(fā)展與現(xiàn)狀，詳細(xì)討論了智能車(chē)輛系統(tǒng)中的道路檢測(cè)與識(shí)

2、別問(wèn)題。論文以惡劣的路況及大面積光照不均現(xiàn)象為切入點(diǎn)，立足于對(duì)獲取的道路圖像中彩色信息的挖掘，對(duì)不同的道路結(jié)構(gòu)分別進(jìn)行了較為深入的分析和研究。
　　文章的算法采用了一種均勻的顏色空間——CIE L*a*b*，對(duì)該顏色空間的均勻性進(jìn)行了仔細(xì)的分析。與此同時(shí)，從空間亮度分量與顏色分量不相關(guān)的特點(diǎn)及色差理論出發(fā)，對(duì)彩色道路圖像進(jìn)行了分析。將道路按道路結(jié)構(gòu)劃分為結(jié)構(gòu)化道路、部分結(jié)構(gòu)化道路及非結(jié)構(gòu)化道路三類(lèi)，分別針對(duì)三種道路的特點(diǎn)討論了三種

3、識(shí)別算法：
　　結(jié)構(gòu)化道路具有標(biāo)準(zhǔn)化的特點(diǎn)，本文利用其標(biāo)準(zhǔn)化的道路標(biāo)識(shí)，給出了一種基于顏色特征的道路標(biāo)識(shí)檢測(cè)算法，算法對(duì)傳統(tǒng)的道路標(biāo)識(shí)檢測(cè)方法進(jìn)行了改進(jìn)，具有識(shí)別準(zhǔn)確率高，算法魯棒性好的特點(diǎn)。
　　利用部分結(jié)構(gòu)化道路其道路邊界相對(duì)規(guī)則的特點(diǎn)，本文改進(jìn)了一種基于顏色識(shí)別的CGS（Color Grads Sobel）算子，并將其應(yīng)用于道路識(shí)別當(dāng)中。通過(guò)該算子識(shí)別出圖像的彩色邊緣后，利用Hough變換能夠較為準(zhǔn)確的識(shí)別出道路邊緣。

4、改進(jìn)后的算子檢測(cè)速度大為提高，同時(shí)利用最大類(lèi)間方差法消除了圖像中大量的弱邊緣，圖像分割的質(zhì)量較高，效果明顯。
　　非結(jié)構(gòu)化道路的識(shí)別一直是道路檢測(cè)算法中的難點(diǎn)，本文基于非結(jié)構(gòu)化道路中道路區(qū)域顏色為漸變或者是不變的基本假設(shè)，在利用顏色空間的基礎(chǔ)上改進(jìn)了傳統(tǒng)的區(qū)域生長(zhǎng)算法，并利用形態(tài)學(xué)濾波的后續(xù)處理從而能夠較好的標(biāo)識(shí)出非結(jié)構(gòu)化道路的路面區(qū)域。該算法對(duì)于大面積陰影、光照不均及道路泥濘等現(xiàn)象帶來(lái)的干擾具有極強(qiáng)的抑制作用，對(duì)路面區(qū)域識(shí)別準(zhǔn)確