研究目的
开发一种自动实时眩光检测算法，该算法结合光度、几何和全球定位信息来检测白天和夜间环境下眩光的存在、位置及严重程度。
研究成果
该方法利用光度、几何和全球定位信息有效检测眩光区域的位置和范围。这些特征的结合提高了检测精度，其中几何和GPS信息增强了仅基于光度的检测结果。该算法能够实时运行，适用于自动驾驶系统。
研究不足
该算法的性能依赖于GPS和日期/时间信息的可用性，而部分测试图像中这些信息缺失。几何特征检测依赖于识别圆形，可能无法捕捉所有眩光源。
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通过光度、几何和全球定位信息实现自动眩光检测
DOI：10.2352/issn.2470-1173.2017.19.avm-024
期刊：Electronic Imaging
出版年份：2017
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
阳光、月光或其他光源产生的眩光可能对自动驾驶或人工驾驶造成严重干扰。自动检测此类眩光的存在位置及严重程度，对自动驾驶系统至关重要——系统可据此优先调用其他传感器或关注场景中的特定线索/区域。我们提出一种实时自动眩光检测算法，该算法综合运用：（1）输入画面的亮度、饱和度及局部对比度；（2）形状检测技术；（3）基于GPS位置和航向信息计算得出的太阳方位角与高度角（仅日间使用）。通过这些数据生成眩光发生图，标示出眩光区域的中心位置及影响范围。针对多种昼夜场景的测试表明，本系统能有效检测眩光并实现实时运行。
作者：
Mehran Andalibi，Damon M. Chandler
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