用于实现车道线识别探测

资 源 简 介

用于实现车道线识别探测

详 情 说 明

车道线识别探测是自动驾驶和高级驾驶辅助系统（ADAS）中的核心技术之一。通过Matlab实现这一功能可以充分发挥其强大的图像处理工具箱优势，达到良好的识别率。

常见的车道线识别流程通常包含以下步骤：首先对输入图像进行预处理，包括灰度化、降噪和对比度增强等操作，以提高后续处理的准确性。接着利用边缘检测算法（如Canny算子）提取图像中的边缘信息，这些边缘可能对应着车道线的位置。

然后，基于霍夫变换检测直线段，因为车道线在图像中通常表现为直线或近似直线。霍夫变换能够将图像空间中的直线映射到参数空间，通过统计峰值来确定最可能的直线位置。为了提高识别率，可以结合车道线的几何特性（如斜率范围、相邻关系）对检测结果进行筛选和优化。

最后，通过多项式拟合或样条插值将离散的线段连接成平滑的车道线，并可视化为叠加在原始图像上的标记。Matlab提供的矩阵运算和图形显示功能可以高效地完成这些计算和展示工作。

针对复杂场景（如阴影、积水或破损车道线），可以引入机器学习方法进行增强，但经典的图像处理流程在大多数情况下已经能够提供可靠的识别效果。