程洪，郑南宁，赵莉，李青
（西安交通大学人工智能与机器人研究所,710049,西安）
摘要：为了解决道路图像中光照变化、阴影遮挡、噪声、道路边界或标志线不连续等因素导致道路识别方法鲁棒性较差的问题，提出基于图像非同质性特征和几何模型的道路识别算法．该方法将计算得到的图像局部方差与不连续性特征进行融合获得图像的非同质性特征，并利用比例直方图法得到的阈值自适应地对上述结果二值化，然后用鲁棒M估计器估计样条拟合的最优控制点，进而用3点CatmullRom样条拟合道路边界．仿真实验表明，所提算法具有较好的鲁棒性和自适应性．实地测试结果表明：在存在有少量局部阴影和道路标志线断续的情况下，正确识别率可达到95%以上．
关键词：非同质性特征；Catmull-Rom样条；道路识别；M估计器
中图分类号：TP2426文献标识码：A文章编号： 0253987X（2004）04038404