基于Matlab的道路中心线检测实验

资 源 简 介

基于Matlab的道路中心线检测实验

详 情 说 明

道路中心线检测是自动驾驶和智能交通系统中的关键技术之一。通过Matlab实现这一功能可以充分利用其强大的图像处理工具箱，快速验证算法效果。

典型的实现思路通常包含以下步骤：首先对输入的道路图像进行预处理，包括灰度化、降噪和边缘增强。然后使用边缘检测算法（如Canny算子）提取道路边界特征。接下来可以采用霍夫变换检测直线，或使用形态学方法连接断裂的边缘。最后通过几何计算或聚类分析确定最可能的中心线位置。

实验中需要注意调整各种算法的参数阈值，如边缘检测的敏感度、霍夫变换的投票阈值等。同时要考虑不同光照条件和道路类型的影响，可能需要加入自适应处理环节。实验图片应包含原始道路图像、中间处理结果和最终中心线标记效果，形成完整的可视化分析链条。

更高级的实现可以考虑引入机器学习方法，通过训练数据自动学习道路特征，提高检测的鲁棒性。这需要准备标注好的道路图像数据集，并使用Matlab的深度学习工具箱进行模型训练和测试。