基于MATLAB Hough变换的车道线智能检测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现车道线的自动化识别与提取，通过霍夫变换算法检测图像中的直线特征，结合图像预处理增强车道线对比度。支持实时与批量处理，并提供参数化描述和可视化标注功能，适用于智能驾驶与道路分析场景。

详 情 说 明

基于MATLAB Hough变换的车道线智能检测系统

项目介绍

本项目基于MATLAB平台开发，采用霍夫变换（Hough Transform）算法，实现道路图像中车道线的智能检测与提取。系统通过图像预处理、边缘检测和直线特征提取等关键技术，能够自动化识别并标注图像中的车道线，适用于多种道路场景和光照条件。本项目支持单张图片处理和批量图片序列分析，可为智能驾驶、道路分析等相关应用提供技术支持。

功能特性

• 自动化车道线识别：自动检测并提取道路图像中的车道线。
• 霍夫变换直线检测：利用霍夫变换算法精确识别图像中的直线特征。
• 图像预处理增强：通过灰度化、滤波、边缘检测等预处理步骤，增强车道线特征，提升检测鲁棒性。
• 参数化描述与可视化：对检测到的车道线进行参数化描述（角度θ、距离ρ），并在原图上以红色线条进行可视化标注。
• 实时与批量处理：支持单张图片的实时处理，以及图片序列的批量分析功能。
• 结果导出：输出标注后的图像文件（JPG/PNG格式）及包含直线参数、数量、位置坐标的文本文件。

使用方法

1. 准备输入图像：确保输入图像为JPG、PNG或BMP格式，分辨率不低于640×480像素，图像内容需包含清晰的车道线。
2. 运行主程序：启动主程序文件，根据提示选择单张图片处理或批量图片处理模式。
3. 选择输入源：在单张图片模式下，通过文件选择对话框指定待处理的图片；在批量模式下，选择包含多张图片的文件夹。
4. 查看与保存结果：处理完成后，系统将显示标注结果图像，并自动保存处理后的图像及参数文本文件到指定输出目录。

系统要求

• 操作系统：Windows / macOS / Linux
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 内存：建议不少于4GB RAM
• 磁盘空间：不少于500MB可用空间

文件说明

主程序文件包含了系统的核心功能流程，实现了图像读取与格式校验、预处理（包括灰度转换、高斯滤波和Canny边缘检测）、基于霍夫变换的直线检测与参数提取、车道线筛选与拟合、结果可视化标注以及处理结果（图像与参数数据）的导出与保存。该文件作为系统入口，协调各功能模块完成完整的车道线检测任务。