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室外自然光照条件下进行车道线检测时,光照强度和视野角度变化常常会对识别的结果产生较大影响。为此提出了一种基于自适应视频源参数调解的车道线实时检测方法。该方法通过实时动态调解视频源参数(白平衡、Gamma值)等适应室外光照环境。采用Ada-boost算法训练分类器获得感兴趣车道线区域图像,有效地缩小了图像处理范围,减少了运算量。提出了一种基于冒泡排序法的哈夫变换方法,在边缘检测过程中有效地过滤背景噪声,提高车道线检测的鲁棒性。实验表明视频源参数动态调解算法可以适应各种室内、外自然光照条件,提高了车道线