基于改进Hough变换的结构化道路车道线识别

发布时间：2023-12-03 20:27

　　针对现有结构化道路车道线弯道检测识别技术的准确性和鲁棒性不高的问题,提出一种基于改进Hough变换的车道线识别方法。首先利用Canny边缘算子进行车道边缘检测,其次对比相邻区域距离内的Hough变换峰值参数值,将小于设定阈值距离的直线段进行连接,拟合形成车道线检测区域,然后根据消失点的横坐标距离图像中心点的位置来预测车道线方向,最后借助MATLAB平台完成车道线的识别。验证结果表明,该方法避免了曲线模型复杂、计算量大的缺点,实现了直、弯车道的识别统一化,识别准确率为95.3%,平均耗时0.036 s,具有很好的实时性和鲁棒性。

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【文章目录】：
1 道路检测算法结构
2 道路边缘特征提取
    2.1 图像降噪处理
    2.2 灰度化、二值化
    2.3 边缘检测
3 道路识别算法
    3.1 传统Hough变换检测算法
    3.2 图像检测区域的划分
    3.3 改进的Hough变换检测算法
        3.3.1 分段连接
        3.3.2 车道线检测区域
    3.4 车道线方向判别
4 结果验证与分析
5 结论



本文编号：3870339