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摘要
车位增强算法作为自动泊车的重要组成部分，其增强结果直接影响车位线提取效果。基于此，本文引入了暗通道作为低频分量进行自适应对比度增强，基于多组低对比度车位图像数据，讨论了多种低对比度增强算法的适用性，针对增强算法部分区域产生的车位增强不足与过曝现象导致降低车位线提取的完整性与精度下降的问题，提出峰值直方图均衡化的快速增强算法，结合了PSNR、结构相似性、平均亮度和信息熵等作为客观评价指标，利用了霍夫直线检测统计算法增强结果的车位提取精度，并进行了验证。研究结果表明：本文算法能够减少环境信息干扰，保留更多纹理细节，提升全局图像亮度与对比度，其在低照度环境下仍然具有出色的鲁棒性。本文算法车位线提取精度超过 90%，算法运行时间仅为 37.18ms，能够为低对比度场景下的自动泊车系统提供方法指导。
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