从公路路面光条中心图像中提取光条中点的坐标

资 源 简 介

从公路路面光条中心图像中提取光条中点的坐标

详 情 说 明

在公路路面检测中，利用光条图像提取中心点坐标是一种常见的计算机视觉技术，可用于分析路面轮廓信息。以下是实现这一目标的主要思路和方法：

### 1. 光条图像预处理 首先，对采集的光条图像进行预处理，以提高后续处理的准确性。常见的预处理步骤包括去噪、对比度增强和灰度化。去噪可以通过高斯滤波或中值滤波实现，而对比度增强可以通过直方图均衡化或自适应阈值处理来优化光条区域的可见性。

### 2. 光条区域检测 由于光条在图像中呈现明显的亮度差异，可以采用阈值分割方法（如Otsu算法）或边缘检测（如Canny算子）来提取光条区域。若光条较细且连续，可进一步使用形态学操作（如膨胀、腐蚀）优化光条的连通性。

### 3. 光条中心线提取 光条中心坐标的提取是关键步骤，常用的方法包括： 灰度重心法：在光条横截面上计算灰度值的加权平均，确定中心点坐标。 极值法：沿光条方向搜索每列或每行的最大亮度点，作为中心点候选。 曲线拟合：使用多项式拟合或样条插值优化光条的中心线，提高坐标精度。

### 4. 坐标映射与路面轮廓分析 提取的光条中心点坐标通常以像素为单位，需要结合相机标定参数将其转换为实际路面坐标。通过多帧图像的光条中心点拼接，可以重建路面的三维轮廓信息，用于检测路面平整度或潜在缺陷。

该方法广泛应用于智能驾驶、道路巡检等领域，能够高效、非接触式地获取路面信息，提高检测的自动化水平。