吉林大学学报(工学版)

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基于区域生长的智能车辆阴影路径图像分割方法

金立生,王荣本,高龙,郭烈   

  1. 吉林大学 交通学院, 长春 130022
  • 收稿日期:2005-02-05 修回日期:2005-08-14 出版日期:2006-03-24 发布日期:2006-03-24
  • 通讯作者: 金立生

Shadow path mark segmentation method based on regiongrowing for intelligent vehicle

Jin Lisheng, Wang Rongben, Gao Long, Guo Lie   

  1. College of Transportation, Jilin University, Changchun 130022, China
  • Received:2005-02-05 Revised:2005-08-14 Online:2006-03-24 Published:2006-03-24
  • Contact: Jin Lisheng

摘要: 针对作者自主开发的视觉导航区域交通智能车辆(Cyber Car)的导航路径在阴影条件下难以应用单一传统阈值方法分割提取的问题,提出了基于区域生长的图像分割方法。该方法利用路径边缘信息寻找种子点,进而对整个路径区域进行生长,最终实现车辆导航路径的准确分割与提取。同时为满足车辆导航实时性的要求,还提出了对分块子图像进行压缩的方法。对不同阴影下导航路径图像的分割试验表明,该方法能够实时、准确地识别导航路径,并具有较强的抗干扰能力。

关键词: 视觉导航, 图像分割, 区域生长, 阴影

Abstract: In order to solve the problem that the traditional single threshold method can not segment the shadow path mark image successfully, a new algorithm based on Regiongrowing has been proposed for our indigenously designed and manufactured vision navigation intelligent vehicle (Cyber Car). It utilizes the path mark edge to search several kernel points. Therefrom the path mark region grows and the segmentation and extraction of the navigation path mark can be achieved. The divided subimages compression method was proposed to fulfill the realtime demands. The segmentation experiment results of different shadow path mark images show that the new method can segment the navigation path accurately and quickly with good antijamming ability.

Key words: vision navigation, image segmentation, regiongrowing, shadow

中图分类号: 

  • TP24
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