基于图像处理的道路斑马线自动检测系统

资 源 简 介

该项目旨在利用MATLAB平台开发一套能够自动检测并提取马路上斑马线的软件系统。程序的主要功能涵盖了从图像预处理到特征识别的全过程。首先，通过灰度转换、中值滤波和直方图均衡化技术增强图像对比度，消除路面杂质和光照不均带来的干扰。其次，利用典型的图像边缘检测功能，通过Canny算子或Sobel算子提取图像中潜在的条纹边缘信息。系统核心在于利用霍夫变换检测图像中的直线，并结合斑马线固有的几何特征，如多条直线间的平行性、等间距性以及特定的长宽比例，对候选线段进行聚类和逻辑验证，从而精确过滤掉路沿、车道线和车辆阴

详 情 说 明

基于图像处理的道路斑马线自动检测系统

项目介绍

本系统是基于 MATLAB 环境开发的自动化道路交通标志识别工具，专门用于识别和定位复杂交通场景中的人行横道（斑马线）。系统集成了数字图像处理领域的多项核心技术，能够对采集到的静态图片进行底层特征提取与高层逻辑分析。通过这一系统，用户可以实现对城市道路中斑马线分布位置的自动获取，为智能驾驶中的避让行人逻辑提供关键环境数据，同时也为交通监管部门提供路面标线完整性检测的辅助手段。

功能特性

1. 自动化数据兼容性：系统具备自适应能力，能够自动读取本地存储的测试图像；若检测到本地环境缺失相关资源，系统将调用内置的算法生成包含透视感、车道线和高斯噪声的合成道路图像，确保检测逻辑的可测试性。
2. 层次化预处理算法：通过多阶段图像增强技术，降低路面反光、汽车阴影及复杂光影背景对检测结果的影响。
3. 智能感兴趣区域提取：系统根据道路透视原理自动划分 ROI 区域，过滤掉天空、树木及高楼等无关背景干扰，显著降低算法计算量并提高准确率。
4. 几何特征约束识别：核心逻辑不仅依赖边缘检测，更融入了斑马线的几何先验知识，通过角度筛选、长度约束和空间聚类分析，排除非斑马线的条纹干扰。
5. 可视化检测结果实时呈现：系统以多视图联动的方式展示处理过程，包括原始图、边缘形态图、直线检测动态图以及最终的定位结果标注图。

使用方法

1. 将 MATLAB 的工作路径切换至程序所在文件夹。
2. 确保已安装 MATLAB 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）。
3. 如需测试本地照片，请在文件夹中准备一张名为 road_test.jpg 的图片；若无此文件，程序将自动进入模拟演示模式。
4. 在命令行窗口输入程序入口函数名称并回车运行。
5. 程序执行完毕后将自动弹出四格对比视图，并在命令行输出检测到的目标坐标（X, Y, 宽度, 高度）。

系统要求

1. 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
2. 硬件环境：普通办公/开发级 PC，具备足够的运行内存处理高分辨率图像。
3. 依赖项：需要基础的图像读取、形态学处理及霍夫变换函数库支持。

系统实现逻辑与功能说明

主程序运行流程完全遵循标准计算机视觉检测框架：

1. 图像获取与合成逻辑：程序首选读取本地文件。模拟生成模块采用了分块映射技术，通过对灰色背景进行颜色填充模拟柏油路面，利用坐标变换绘制带有透视规律的白色条纹（越靠下方条纹越宽），并叠加随机高斯噪声模拟真实传感器的传感误差。
2. 降噪与对比度增强：首先将 RGB 彩色图转换为双精度灰度图。随后应用 3x3 模板的中值滤波去除路面上的细碎颗粒噪声。核心增强环节采用自适应直方图均衡化技术，针对局部区域调整对比度，使原本模糊的条纹边缘由灰转白。
3. 空间掩膜过滤：基于固有的成像规律（斑马线通常出现在镜头视野的中下部），程序定义了一个多边形掩膜。这一步将图像上方 40% 的区域强制置为黑色，消除了横向排列的电线、建筑线条对直线检测器的干扰。
4. 特征边缘提取：系统利用 Canny 算子进行双阈值检测（设定为 0.1 和 0.2），能够精准捕获条纹的轮廓线条。
5. 形态学闭运算：使用 5x5 的矩形结构元素对边缘图进行闭运算。此步骤旨在桥接由于路面磨损导致的中断边缘，并将微小的空洞进行填充，使原本散乱的像素点连接成具有几何意义的线段。
6. 直线参数化分析：基于霍夫变换检测直线成分。系统通过调整峰值阈值，仅保留响应强度较高的 50 条潜在直线。
7. 直线聚类与逻辑过滤：这是系统精确识别的关键。程序会对所有检测出的直线进行角度计算，过滤掉接近垂直（0 度）或水平（90 度）的线段，保留处于 20 度到 160 度之间的倾斜线段。同时，长度小于 30 像素的细碎线段将被移除。
8. 目标锁定与标注：对筛选后的直线进行 Y 轴坐标排序，提取所有有效线段的端点坐标，通过计算包围这些线段的最小外接矩形，确定斑马线的物理范围。最后使用红色虚线边框和文字标签在原图上完成增强现实标注。

关键技术与算法详解

1. 自适应直方图均衡化 (Adapthisteq)：不同于普通直方图均衡化导致的全图过曝光，该算法能有效提升局部遮阴区域或强光区域中斑马线白色涂料的清晰度。
2. Canny 算子：作为经典的边缘提取算法，其在处理路面复杂纹理时具有极佳的抗噪能力，是后续霍夫变换能够成功的基础。
3. 霍夫变换 (Hough Transform)：算法将笛卡尔坐标系的像素点投影到参数空间的极坐标下。通过累加器的投票机制，将离散的、断裂的边缘点提取并拟合成数学意义上的直线。
4. 形态学处理：通过矩形结构元素的膨胀与腐蚀操作，增强了斑马线作为横向物体的结构特征。
5. 几何约束模型：本系统不仅使用数学检测，还利用了“逻辑识别”。通过对检测到的线段进行中点聚类分析，模拟了人类视觉对平行排列物体的感知过程，有效区分了车辆侧影、路缘石和真正的斑马线。