Lane detection method using the Retinex algorithm in foggy roads

Retinex 알고리즘을 사용한 안개 구간에서의 차선 검출 방법

This paper proposes new recognition method of road lanes misty day. The method enables autonomous-driving of cars and the safety of the drivers while driving with bad visibility in foggy roads. The proposed method, firstly, determines whether the foggy or not according to pixel number distributions and starting point of the fog period from input images. If it is foggy then the median filter's size of the Retinex algorithm is set to 1000 or more and it performs histogram equalization and normalization. The computer simulation results show that the proposed method can recognize better long distances and fine detection than earlier methods.

본 논문은 안개 낀 날 차선을 인식하는 방법을 제안한다. 이것은 주행 중 안개구간이 나타나면 시야확보가 어려운 운전자의 안전을 도모하고 또한 자동차 자율 주행을 가능하게 하기 위한 것이다. 제안한 방법은 먼저 입력 영상에서 화소 수 분포와 시작점으로 안개 구간인지를 판단한다. 만약 안개구간이면 Retinex 알고리즘에서 미디언 필터를 입력영상의 범위만큼 한 후 히스토그램 평활화와 정규화를 수행한다. 실험 결과 기존 연구보다 차선 검출이 정확하고 먼 거리까지 인식할 수 있었다.