复杂的道路环境和复杂的气候变化都会影响道路的识别,道路图像具有以下特点。 1.阴影条件下的道路图像阴影检测和去除一直是计算机视觉研究中的热点和难点,可以通过分析阴影特征来识别道路。 阴影检测方法一是基于物体的特性,二是基于阴影的特性。前者通过目标的三维几何结构、已知场景和光源信息来确定阴影区域,这种方法局限性很大,因为获得场景、目标的三维结构信息并不是件容易的事。后者通过分析阴影在色彩、亮度和几何结构等方面的特征来识别阴影,这种方法则具有普遍性和实用性。由于直射光线被遮挡,造成阴影区域较暗、亮度较小,这些都是检测阴影的重要特征。另外,分析阴影的色彩特征是目前的研究热点,因为彩色图像比灰度图像包含更多的信息2.强弱光照条件下的道路图像光照处理可分为强光照射和弱光照射。强光照射造成的路面反射会使道路其余部分像素的亮度变大,而弱光照射会使道路的像素变得暗淡。例如阴天,道路图像具有黑暗、车道线难辨别等特点。 3.雨天条件下的道路图像雨水覆盖分为完全覆盖和部分覆盖两种。前者完全改变了道路的相对特征和
种子像素,因此这种情况下能够自然地识别。后者如果雨水能反光,可以通过光照处理来解决。
4.弯道处的道路图像弯道道路图像与直线图像相比,在建模上会有些复杂,但是并不影响道路图像的检测。弯道图像的彩色信息和普通图像的彩色信息差别不大,所以依然可以利用基于模型的道路图像进行建模,提取弯道曲线的斜率从而进一步检测图像。
考虑到车辆行驶重要信息均来自近区域,而近区域视野的车道线可近似看成是直线模型。
