复杂环境下夜间车道检测算法优化：基于光密度差与Hough变换

本文主要探讨了"复杂环境下的夜间车道检测研究"这一主题，由叶庆、赵明辉等人合作完成，发表于2008年。夜间车道检测作为汽车防撞系统在黑暗环境中的关键功能，其性能直接影响到行车安全。论文首先分析了不同照明条件下夜间车道图像的特点，指出夜间由于光线不足和复杂光源干扰，使得车道的灰度变化无法像白天那样直接反映出车道边缘的突变，传统的二值化处理方法不再适用。 作者们提出了一个基于光密度差的对数Prewitt边缘检测和Hough变换的车道检测算法。Prewitt边缘检测是一种基于图像梯度的边缘检测方法，而Hough变换则用于检测图像中的直线特征，如车道线。通过非线性边缘检测技术，算法能够更好地识别出在夜间环境中车道的边界，即使在杂闪光和光线不均的情况下也能有效提取车道线。 论文的核心贡献在于针对夜间光照条件下的车道检测问题，提出了一种新的处理策略，即利用反射成像模型来理解和处理图像中的光照影响。该模型考虑了人射光强和物体反射率的影响，这使得算法能够更准确地捕捉车道的特征，从而提高了夜间车道检测的准确性。 实验结果显示，与白天的典型车道检测算法相比，这种基于光密度差和Hough变换的方法在夜间环境下表现出更好的检测性能。这表明了对于复杂光照条件下的车道检测，采用更为精细的模型和算法是必要的，这对于提升自动驾驶车辆在夜间行驶的安全性具有实际意义。 本文的研究为复杂环境下的夜间车道检测提供了一个有效的解决方案，对于汽车防撞系统的设计和实施具有重要的理论和技术支撑。论文的研究成果不仅填补了相关领域的空白，也为未来的智能交通系统在夜间驾驶环境中的应用提供了新的思路。