matlab代码实现车道线检测

资 源 简 介

matlab代码实现车道线检测

详 情 说 明

MATLAB实现车道线检测的基本思路

车道线检测是自动驾驶和计算机视觉中的基础任务。在MATLAB中实现这一功能通常需要结合图像处理和几何变换技术。以下是典型的实现流程：

图像预处理 首先对输入的道路图像进行灰度转换和降噪处理。常用的方法是高斯滤波，它能够平滑图像并减少噪声干扰，为后续的边缘检测提供更清晰的输入。

边缘检测 使用Canny或Sobel算子检测图像中的边缘。Canny算子因其优秀的抗噪性和边缘连接能力，在车道线检测中尤为常见。这一步会生成一个二值图像，其中白色像素代表边缘。

兴趣区域（ROI）提取 通过掩膜（Mask）过滤掉无关区域，仅保留车道线可能出现的区域（如梯形区域）。这一步可以减少计算量并排除其他干扰边缘。

Hough变换检测直线 在边缘图像上应用Hough变换，检测潜在的直线段。Hough变换能够将图像空间中的直线映射到参数空间（极坐标），通过投票机制找到最显著的直线。

车道线拟合与筛选 对检测到的直线进行斜率和截距分析，筛选出符合车道线几何特性的线段（如左车道线斜率通常为负，右车道线斜率通常为正）。最后，可以用最小二乘法拟合出完整的车道线。

结果可视化 将检测到的车道线叠加到原始图像上，验证算法的准确性。通常用不同颜色标记左、右车道线，并延长线段以覆盖整个视野。

实验结果与优化方向 在标准道路图像中，该方法能稳定检测出车道线，但对复杂场景（如阴影、路面磨损）可能需进一步优化。 可尝试引入颜色空间分割（如HSV中的白色/黄色通道）或机器学习方法（如LSD算法）提升鲁棒性。

通过上述步骤，MATLAB可以高效实现车道线检测，适合作为计算机视觉的入门实验。