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复杂光照场景的道路区域提取算法及Benchmark

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摘要

针对复杂光照情况下的道路区域提取问题,提出一种基于颜色不变量和暗原色分割的道路区域提取算法,该算法通过正交分解法提取光照不变图像,并基于暗原色先验的道路图像聚类分割,提取图像的消失点等道路信息,构造软投票函数判别道路区域,经过形态学处理等后处理得到最终精确的道路区域。为有效评价复杂光照场景的道路区域提取算法的精度和效率,本文构建了一套复杂光照场景的道路图像数据集,并针对八种道路区域提取的算法构建了Benchmark。实验结果表明,所提方法能有效降低阴影等干扰因素的影响。与另外七种算法相比,本文算法能够实现与最新算法具有相近或更加准确的精度。此外,本文构建的数据集和Benchmark能够有效地用于测评复杂光照环境下道路区域提取算法。

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补充资料

DOI:10.3788/lop57.121504

作者单位:

    河北交通职业技术学院
    东北大学信息科学与工程学院
    东北大学

引用该论文

杨景超,李勇,张建君. 复杂光照场景的道路区域提取算法及Benchmark[J].激光与光电子学进展,2020,57(12):121504.