基于Retinex的弱光条件下车道线识别方法

摘要

车道线的检测与识别是汽车辅助驾驶系统中的重要研究内容,而在傍晚等弱光环境下对车道线的准确识别更是该研究领域的难点,因此,为解决弱光环境下车道线不易检测的问题,论文提出一种基于双边滤波的Retinex图像增强算法,该算法首先改善弱光环境下获取的原始RGB图像,凸显原始图像中的车道线特征,再对增强后的图像进行灰度变换及Otsu算法分割处理,并使用Sobel算子检测车道线边缘,最后通过Hough变换提取图中车道线,实验结果表明:论文中的方法能有效识别弱光环境下获取的车道线图像,具有较好的鲁棒性.