典型文献
基于光照补偿的夜间车道线检测方法
文献摘要：
针对夜间环境下图像整体亮度较暗,光照不均匀造成车道线不易检测的问题,提出一种基于光照补偿的夜间车道线检测方法.将多尺度retinex(Multiscale Retinex,MSR)算法的光照补偿图像和经验模式分解(Empirical Mode Composition,EMD)的内蕴模式分量图像融合以增强图像的光照和对比度.提出基于几何约束的车道线筛选方法,利用基于密度的空间聚类方法对车道线进行分步聚类,消除夜间因光照产生的虚假车道线.实验结果表明,与现有方法相比,所提方法夜间车道线检测准确率有较大提高.
文献关键词：
经验模式分解;多尺度retinex;图像增强;夜间车道线检测;自动驾驶
中图分类号：
作者姓名：
邓鑫;陈紫强;郭朦;梁晨
作者机构：
桂林电子科技大学信息与通信学院,广西桂林 541004
文献出处：
引用格式：
[1]邓鑫;陈紫强;郭朦;梁晨-.基于光照补偿的夜间车道线检测方法)[J].激光杂志,2022(02):71-76
A类：
夜间车道线检测,分步聚类
B类：
光照补偿,下图,亮度,光照不均匀,retinex,Multiscale,Retinex,MSR,经验模式分解,Empirical,Mode,Composition,EMD,内蕴,图像融合,增强图像,对比度,几何约束,筛选方法,基于密度,空间聚类,聚类方法,除夜,检测准确率,图像增强,自动驾驶
AB值：
0.318686
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