斑马线在不均匀光照下的处理与识别

简介：
本文探讨了在复杂和不均匀光照条件下，如何有效提升斑马线的检测与识别精度的技术方法。通过优化图像处理算法，提出了一种新颖的方法来应对各种光线变化对交通标识辨识的影响，旨在提高道路安全性和自动驾驶系统的可靠性。 为了应对复杂光照环境下斑马线识别的挑战，并提高基于视觉的交通标志识别系统的效率，本段落提出了一种在不均匀光照条件下识别与处理斑马线的方法。首先将原始图像转换为灰度图以消除不同光源颜色的影响并减少数据量；接着对灰度图进行直方图均衡化处理来减轻不均匀光照带来的影响；然后将其转化为二值图像进一步降低数据量，并突出显示斑马线的特征。通过先腐蚀后膨胀的操作可以去除噪声和填补斑马线之间的空隙。利用Canny算子提取边缘信息，再将这些边缘映射到Hough空间中以获取直线的信息，从而判断图像内是否存在斑马线。 实验结果显示，在不均匀光照条件下该方法能够实现高达96.25%的识别率，并具有较高的准确性和处理效率。