【摘 要】
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针对道路图像检测易受光照及车道标志线曲率等交通环境条件变化干扰而导致检测算法稳定性不佳的问题，在图像阈值分割的经典大津法基础上，对直路、左右转弯、有少量积雪和阴影等
【机 构】
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吉林大学汽车动态模拟国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(50505015)
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针对道路图像检测易受光照及车道标志线曲率等交通环境条件变化干扰而导致检测算法稳定性不佳的问题，在图像阈值分割的经典大津法基础上，对直路、左右转弯、有少量积雪和阴影等多种典型道路行驶图像进行了对比度和区域均匀性图分析，并以此实现了基于大津法的道路图像自适应闽值分割，有效地提高了环境条件变化时道路图像检测算法的鲁棒性。
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