Road Boundary Extraction Based on Blue Color Segmentation of Digital Images
DOI:
https://doi.org/10.65405/pp926w15الكلمات المفتاحية:
Road Edge Extraction, Color Segmentation, Blue Color Detection, Digital Image Processing, Edge Detection, Computer Visionالملخص
يُعدّ اكتشاف مسارات الطريق عنصرًا أساسيًا في أنظمة النقل الذكية الحديثة وتطبيقات القيادة الذاتية.حيث تقدّم هذه الورقة البحثية طريقة فعّالة وقوية لاستخلاص مسارات الطريق من الصور المدخلة، وذلك بالاعتماد على الخصائص المميزة لعلامات المسار ذات اللون الأزرق. تبدأ الطريقة المقترحة بالحصول على الصورة، تليها مراحل المعالجة المسبقة التي تشمل تقليل الضوضاء وتوحيد الإضاءة بهدف تحسين جودة الصورة. بعد ذلك، يتم تحويل الصورة من فضاء الألوان RGB التمثيل اللوني أكثر ملاءمة لتعزيز التمييز بين الألوان و تُطبّق تقنية العتبة اللونية لعزل المناطق الزرقاء التي تمثل علامات المسار. ولتحسين النتائج بشكل أكبر، تُستخدم العمليات المورفولوجية لإزالة الضوضاء وملء الفجوات داخل المسارات المكتشفة كما يتم استخدام تقنيات كشف الحواف والترشيح المعتمد على المناطق لتحديد حدود المسارات بدقة والتخلص من الأجسام غير المهمة.حيث تُظهر الطريقة المقترحة أداءً قويًا في ظروف إضاءة مختلفة وخلفيات معقدة، مع الحفاظ على دقة عالية في الاكتشاف وتكلفة حسابية منخفضة. تشير النتائج التجريبية إلى أن هذه الطريقة مناسبة للتطبيقات الزمن الحقيقي (Real-Time)، خاصة في البيئات التي تكون فيها علامات المسار واضحة ومميزة باللون الأزرق. وتبرز هذه الدراسة أهمية تقنيات التقسيم المعتمدة على اللون كأداة بسيطة وفعالة لاستخلاص مسارات الطريق، مما يوفّر حلاً عمليًا لتعزيز موثوقية أنظمة المساعدة على القيادة المعتمدة على الرؤية الحاسوبية .
التنزيلات
المراجع
[1] R. C. Gonzalez and R. E. Woods, Digital Image Processing , 4th ed. New York, NY, USA: Pearson, 2018.
[2] S. Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications , 2nd ed. Cham, Switzerland: Springer, 2022.
[3] J. Canny, “A Computational Approach to Edge Detection,” IEEE Transactions on Pattern Analysis
and Machine Intelligence , vol. PAMI-8, no. 6, pp. 679–698, Nov. 1986.
[4] P. V. C. Hough, “Method and Means for Recognizing Complex Patterns,” U.S. Patent 3,069,654, Dec.
18, 1962.
[5] R. Duda and P. Hart, “Use of the Hough Transformation to Detect Lines and Curves in Pictures,”
Communications of the ACM, vol. 15, no. 1, pp. 11–15, Jan. 1972.
[6] MathWorks, “Edge Detection Using Canny Method,” MATLAB Documentation. Available:
https://www.mathworks.com/help/images/ref/edge.html
[7] MathWorks, “Hough Transform,” MATLAB Documentation. Available:
https://www.mathworks.com/help/images/ref/hough.html
[8] M. Aly, “Real Time Detection of Lane Markers in Urban Streets,” in Proceedings of the IEEE
Intelligent Vehicles Symposium , Eindhoven, Netherlands, 2008, pp. 7–12.
[9] D. Forsyth and J. Ponce, Computer Vision: A Modern Approach , 2nd ed. Upper Saddle River, NJ,
USA: Pearson, 2011.
[10] R. Jain, R. Kasturi, and B. G. Schunck, Machine Vision . New York, NY, USA: McGraw-Hill,
1995.
[11] R. C. Gonzalez and R. E. Woods, Digital Image Processing, 4th ed. New York, NY, USA: Pearson,
2018, ch. 10, "Color Image Processing."
