文献类型：期刊文章

作　　者：苗作华[1,2] 朱良建[1] 赵成诚[1] 刘代文[1] 李诒雯[3] 陈澳光[1]

Miao Zuohua;Zhu Liangjian;Zhao Chengcheng;Liu Daiwen;Li Yiwen;Chen Aoguang(School of Resources and Environmental Engineering,Wuhan University of Science and Technology,Wuhan 430081;Hubei Key Laboratory of Efficient Utilization and Blocking of Metallurgical Mineral Resources,Wuhan 430081;Wuhan Kotei Informatics Co.,Ltd.,Wuhan 430000)

机构地区：[1]武汉科技大学资源与环境工程学院,武汉430081 [2]冶金矿产资源高效利用与造块湖北省重点实验室,武汉430081 [3]武汉光庭信息技术股份有限公司,武汉430000

出　　处：《汽车工程》

基　　金：国家自然科学基金(41071242,41971237);教育部产学合作协同育人项目(202102136008)资助。

年　　份：2023

卷　　号：45

期　　号：6

起止页码：989-996

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2023_2024、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对自动泊车过程中车载鱼眼相机拍摄的车位图像因低光照环境导致图像整体偏暗、车位信息模糊而无法检测出车位的问题,本文中设计了一种融合限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)和改进单尺度Retinex(SSR)的车位线图像增强算法。首先将鱼眼相机图像畸变矫正后转换生成鸟瞰图;然后使用优化映射函数计算过程的CLAHE算法对鸟瞰图预处理;进而使用基于迭代方框滤波估计入射分量的单尺度Retinex算法增强图像;经过滤波和形态学处理,最后基于亮通道先验将图像灰度化,得到最终的增强结果。本文采集多组低光照场景下单侧鱼眼相机摄取的实际泊车过程视频,截取驶过停车位过程中的单帧图像作为数据输入,并使用一种基础车位检测算法对增强结果进行检测,试验结果表明,经过增强后可被检测出车位的视频帧数量超过90%,且单帧图像增强算法处理时间仅38 ms。

关 键 词：自动泊车 低光照  车位线增强  车位检测

分 类 号：U463.6] TP391.41]