为了解决复杂光照环境下斑马线识别的困难，提高基于视觉的交通标志识别系统的识别效率，文中设计了一种不均匀光照下斑马线的识别与处理方法。首先将原图转化为灰度图，可以消除不同光照颜色的影响和减少数据量；然后对灰度图做直方图均衡化，可以消除不均匀光照的影响；再将其转化为二值图像，可以再次减少数据量并突出斑马线的特征。对二值图像做腐蚀处理可以消除噪声，然后再做膨胀处理，可以填补斑马线的空隙。使用Canny算子提取斑马线的边缘，然后将边缘图像转换到Hough域，即可获得图像中的直线信息。根据这些直线信息就可以计算出图像中是否有斑马线。实验结果表明，文中设计的方法对在不均匀光照条件下的斑马线的识别率达到96.25%，有较高的识别率和识别效率。

集群是指一组独立的计算机系统构成的一个松耦合的多处理器系统，它们之间通过网络实现进程间的通信。应用程序可以通过网络共享内存进行消息传送，实现分布式计算机。网络的负载均衡是一种动态均衡技术，通过一些工具实时地分析数据包，掌握网络中的数据流量状况，把任务合理均衡地分配出去。这种技术基于现有网络结构，提供了一种扩展服务器带宽和增加服务器吞吐量的廉价有效的方法，加强了网络数据处理能力，提高了网络的灵活性和可用性。

matlab图像均衡化代码HDR方法和比较 使用各种最新方法的HDR图像生成及其结果比较 使用ILP（反向局部模式）生成HDR图像 根据论文 “通过反向局部模式生成高性能高动态范围图像” by Shih-Chang Hsia and Ting Tseng Kuo IET image processsing, 2015 设置 MATLAB中提供了ILP（反向局部模式）和CLAHE（对比度受限的自适应直方图均衡）的代码 用法 将代码复制到您拥有测试图像的路径。 运行代码后，它将自动将结果HDR图像保存在与代码相同的路径中。 我们还在images文件夹中提供了示例测试图像。 还提供了这些样本图像的结果图像。 比较表 我们为各种方法提供了相同图像的结果。 为了获得图像的定性分析，我建议使用HDR-VDP和HDR-VDP 2视觉指标。 这些指标可以从访问。

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将读入灰度图像进行直方图均衡化，使得原来比较暗的图像变的比较亮，就是对比度增加。