道路中心线的检测

资 源 简 介

道路中心线的检测

详 情 说 明

道路中心线检测是自动驾驶和智能交通系统中的关键技术之一，主要用于确定车辆行驶的正确路径。Matlab凭借其强大的图像处理工具箱成为实现该功能的理想环境。整个检测流程通常包含以下核心步骤：

首先需要对采集的道路图像进行预处理，包括灰度化处理降低计算复杂度，通过高斯滤波消除图像噪声干扰。预处理后的图像质量直接影响后续检测精度。

边缘检测阶段多采用改进的Canny算子，这种算法能够有效提取道路边界特征。相比传统算子，改进版本通过双阈值调整可以更好适应不同光照条件下的道路场景。

霍夫变换是中心线检测的核心算法，特别适合处理具有明显直线特征的道路图像。该算法通过参数空间转换，将图像中的像素点映射为参数空间曲线，寻找交点最多的参数组合即为最优道路直线。针对弯曲道路，可采用分段线性拟合方式处理。

对于更复杂的道路场景，可以引入机器视觉辅助技术。通过训练分类器识别车道线特征，结合传统图像处理方法提高检测鲁棒性。这种方法在光照变化、阴影遮挡等挑战性环境下表现尤为突出。

实验验证阶段需要准备多样化的道路场景样本，包括不同天气条件、光照强度和道路类型。通过比对检测结果与实际中心线的偏差，可客观评估算法性能。典型评估指标包括检测准确率、误检率和实时性等。