【车道线检测】Hough变换图片车道线检测 【含Matlab源码 276期】.md

在现代科技和人们生活水平快速提升的背景下，智能驾驶技术受到了广泛关注。其中，先进驾驶辅助系统（ADAS）是智能驾驶技术的关键组成部分，它通过各种传感器收集环境信息，以协助或替代驾驶员操作，确保行车安全。车道线检测作为ADAS的重要技术之一，对于车辆定位和提供车道偏离预警决策至关重要。车辆通过安装摄像头捕获路面视频图像，并利用图像处理算法实时分析，以识别和追踪车道线。但由于行车环境的复杂性，如视角遮挡、道路阴影、裂痕以及邻近车辆的干扰等问题，车道线的准确提取面临挑战，误检和漏检情况时有发生。 为解决这些问题，车道线检测方法主要分为基于车道线特征和基于车道线模型的检测方法。基于特征的检测方法依据车道线的纹理、边缘和颜色等特征进行识别，但当视野中存在颜色相近的其他物体时，容易导致误检。而基于模型的方法则通过计算车道线的几何特征参数来检测，通常分为直线和曲线模型。然而，基于曲线模型的检测通常计算复杂、时间成本高。因此，研究者们在Hough变换的基础上，提出了改进方法，例如概率Hough变换等，以提高检测准确性和速度。 本文提出了一种叠加约束的Hough变换车道线检测算法，以满足自动驾驶对时效性和准确性的要求。该算法首先进行视频图像预处理，裁剪感兴趣区域并转换颜色空间，然后运用大津法分离车道线与非车道线信息，并进行滤波处理和边缘检测。接着，采用概率Hough变换拟合车道线边界，并根据边缘检测结果补充漏检的车道线，最后对车道线边界进行筛选与合并，从而准确获取车道线检测结果。这种算法的优势在于提高了复杂行车环境下车道线提取的准确率，并解决了Hough变换检测车道线时的误检和漏检问题，能够准确提取车道线并实时显示检测结果。 从文章内容来看，它不仅提供了详细的车道线检测方法介绍，还提供了Matlab实现的源码，对于希望通过Matlab进行车道线检测研究的开发者来说，是一份非常宝贵的学习资源。文章强调了算法在不同环境下的稳定性和准确性，说明了其在智能驾驶辅助系统中的实际应用价值。此外，文章还包含博主简介，是一位专注于Matlab领域的科研开发者，这为读者提供了进一步深入了解和交流的途径。这篇文章为从事车道线检测技术研究的专业人士和爱好者提供了理论与实践相结合的研究资料，促进了相关领域的技术交流与知识传播。