对边缘图像作hough变换

资 源 简 介

对边缘图像作hough变换

详 情 说 明

Hough变换是一种经典的图像处理技术，用于从边缘图像中检测直线。在车道线检测场景中，我们通常先通过Canny等边缘检测算法得到道路的边缘图像，然后利用Hough变换来识别其中的直线特征。

实现思路分为三个主要步骤：首先对原始图像进行边缘检测，得到只包含边缘信息的二值图像。这个过程会过滤掉大部分无关的纹理信息，只保留明显的边缘轮廓。然后对边缘图像进行Hough变换，将图像空间中的边缘点映射到参数空间。在参数空间中，共线的边缘点会产生明显的峰值。最后通过检测这些峰值来重建图像空间中的直线，即我们需要的车道线。

峰值检测环节需要注意设置合适的阈值来区分真实车道线和噪声产生的伪峰值。实际应用中还会结合车道线的几何特征进行过滤，比如考虑车道线在图像中的可能位置和角度范围。对于弯曲的车道线，可以采用改进的广义Hough变换或分段的直线拟合方法。