车道检测项目

资 源 简 介

车道检测项目

详 情 说 明

车道检测是自动驾驶和辅助驾驶系统中的关键技术，其核心目标是从道路图像中准确识别出车道线的位置和走向。基于颜色信息的聚类方法是一种简单有效的实现方案，下面将介绍其核心思路和MATLAB实现要点。

### 核心思路 预处理阶段 首先对原始道路图像进行预处理，常见的操作包括高斯模糊去噪、调整亮度和对比度，使车道线特征更加突出。如果是白天场景，车道线通常为白色或黄色，与路面形成较强对比。

颜色空间转换 RGB颜色空间对光照变化敏感，通常转换为HSV或LAB颜色空间，更容易分离颜色信息。例如在HSV空间中，通过设定色调（H）、饱和度（S）的阈值可以过滤出车道线的颜色区域。

聚类分析 使用K均值聚类或基于直方图的颜色聚类方法，将图像中的像素按颜色相似性分组。车道线像素会被归为同一类别，形成明显的区域。

后处理优化 对聚类结果进行形态学操作（如膨胀、腐蚀）以消除小噪声区域，并通过边缘检测或霍夫变换提取车道线的几何特征（如直线或曲线）。

### 实现要点 MATLAB中可利用`kmeans`函数对颜色数据进行聚类，需将图像像素从三维颜色空间展开为样本点。 聚类数（K值）的选择很关键，通常设为2~4类，分别对应车道线、路面和其他干扰物。 为提高实时性，可对图像进行ROI（感兴趣区域）裁剪，仅处理道路前方的部分区域。

该方法适合光照条件良好的场景，若遇到阴影或反光，需结合梯度特征或深度学习模型增强鲁棒性。