復(fù)雜場(chǎng)景下基于視覺的非完整車位識(shí)別的算法改進(jìn)

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摘要： 為提高復(fù)雜場(chǎng)景下非完整車位識(shí)別的準(zhǔn)確性，提出了一種基于視覺的車位識(shí)別改進(jìn)算法。該識(shí)別算法采用了限制對(duì)比度自適應(yīng)直方圖均衡化方法，增強(qiáng)了圖像細(xì)節(jié)；通過設(shè)置感興趣區(qū)域和全局閾值分割法，區(qū)分了車位和背景、減少了車位周圍環(huán)境噪聲對(duì)車位識(shí)別的影響；利用形態(tài)學(xué)和連通域分析，排除了車位上的細(xì)小噪聲和其他剩余噪聲；結(jié)合Canny邊緣檢測(cè)標(biāo)記車位線輪廓邊緣點(diǎn)，在原圖上繪制準(zhǔn)確的車位線輪廓。（剩余6527字）