MATLAB道路追踪与曲线拟合系统：基于模板匹配与最小二乘法

资 源 简 介

该系统利用MATLAB实现高效的道路边界识别与追踪。通过归一化互相关算法匹配道路模板，精确提取道路边缘特征，随后运用最小二乘法对边界点集进行多项式曲线拟合，输出拟合曲线方程。为道路分析提供自动化、精确的视觉解决方案。

详 情 说 明

基于模板匹配与最小二乘法的道路追踪与曲线拟合系统

项目介绍

本项目是一个用于道路边界识别与轨迹分析的计算机视觉系统。系统通过预定义的道路模板，在图像序列中自动追踪道路特征，并利用最小二乘法对提取的道路边缘点进行曲线拟合，最终输出可量化的道路轨迹数学模型。该系统可为自动驾驶路径规划、道路状况分析等高阶任务提供数据支持。

功能特性

• 模板匹配追踪：采用归一化互相关算法，在视频序列的每一帧中精准匹配道路模板特征。
• 自适应搜索：可根据前一帧的匹配结果动态调整当前帧的模板搜索区域，提升追踪效率与鲁棒性。
• 曲线拟合：对离散的道路边界点集进行多项式曲线拟合，生成平滑连续的道路轨迹。
• 量化分析：输出拟合曲线的方程参数及拟合优度指标，实现对道路几何形态的精确描述。

使用方法

1. 准备输入数据：

- 准备一个清晰的道路特征二值化模板图像。 - 提供包含道路场景的视频文件或有序图像序列。 - 在配置文件中设定模板在首帧图像中的初始位置（坐标、角度）。 - 根据需要调整匹配阈值、拟合多项式阶数、搜索区域大小等参数。

1. 运行系统：

执行主程序，系统将自动加载配置并开始处理图像序列。

1. 获取输出结果：

- 系统将生成标注有匹配位置和拟合曲线的结果视频或图像序列。 - 在控制台或输出文件中查看道路轨迹的多项式系数（如 [a, b, c]）。 - 获取用于评估拟合质量的R²决定系数与残差数据。

系统要求

• 操作系统： Windows / Linux / macOS
• 软件环境： MATLAB R2018b 或更高版本
• 必备工具箱： Image Processing Toolbox
• 硬件建议： 最低4GB内存，推荐8GB及以上内存以保证处理大型图像序列的效率

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，主要包括：读取并预处理输入图像与模板；通过模板匹配算法在序列图像中迭代追踪道路特征位置；提取道路边缘点坐标；调用最小二乘法模块对点集进行曲线拟合；计算拟合优度指标并生成带有可视化结果的图像与参数报告。