车道线检测

资 源 简 介

车道线检测

详 情 说 明

车道线检测是自动驾驶和辅助驾驶系统中的关键技术之一。在Matlab中实现这一功能通常遵循一系列标准化的图像处理步骤。

首先是图像灰度化处理，将彩色图像转换为灰度图像。这一步骤简化了后续处理的数据量，同时保留了足够的车道线信息。灰度化后的图像更便于进行边缘检测操作。

边缘检测环节通常使用Canny或Sobel等算子来识别图像中的强度突变区域。这些算子能够有效捕捉车道线与路面之间的边界特征。通过调整阈值参数，可以控制检测到的边缘数量和质量。

霍夫变换是车道线检测的核心算法。它能将图像空间中的边缘点转换为参数空间中的曲线，通过寻找参数空间中的交点来确定图像中的直线。这种方法对噪声和间断边缘具有较强的鲁棒性。

最后的选择策略是依据直线的朝向分布。通常道路上的车道线具有相似的朝向角度，因此可以通过统计直方图分析，选择出现频率最高的角度范围对应的直线作为最终检测结果。这一步骤提高了系统在复杂场景下的稳定性。