基于hough变换的直线检测

实现效果
（a）原始图像
（b）检测出的直线图
但是，考虑到计算量的问题，要对图像进 行边缘检测和感兴趣区域的划分。
原始图像
Roberts算子
Sobel算子
Guass-Laplace算子
在道路背景图像中车道线并没有占据整个 图像区域，而是在图像的下半部分，基于 这个特点，在进行车道线检测之前，先确 定出车道线的感兴趣区域，再对车道线感 兴趣区域进行处理，将大大减少计算量、 提高后续检测算法的精确度。
通过式（1）和式（2）可以看出，图像空间中的 任意一个点（x0,y0)对应于参数空间中的一条直线 b=-kx0+y0,而图像空间中的一条直线又是由参数空 间中的一个点(k0,b0)决定的。
（a）图像空间中的一个点
（b）参数空间中的一条直线
图1 图像空间中的点与参数空间中的直线对偶性示意图
（a）图像空间中位于同一直线上的点
（b）参数空间中相交于同一点的直线
图2
图像空间中的直线与参数空间中的点对偶性示意图
在计算过程中，为了便于通过累加和统计的方法， 找到参数空间中最大值点的位置，将参数空间进 一步划分为二维的累加器数组A[k][b]。二维累加 器数组的示意图如图3所示，其中[kmin，kmax]和 [bmin，bmax]分别为斜率和截距期望值的范围。
本论文所确定的车道线感兴趣区域为图像的下1/3 部分。如下图所示，图像中虚线以下的部分为车 道线感兴趣区域，其中 ，Height为图像的高度， Width为图像的宽度，车道线感兴趣区域为 。
车道线感兴趣区域示意图
车道线检测效果图
图3
K-B参数空间中的二维累加器数组
确定图像空间中所有直线参数的具 体步骤如下：
（1） k和 b的量化数值如上所述，在堆内存中分配一个变换 域空间，即参数空间的变换域数组，并将其初始化为零； （2）读入一副图像，遍历整幅图像，判断每一个像素点是 否为黑点； （3）对每一个黑点，进行处理，按照 k和 b的量化数值在变 换域累加器数组中的相应位置上加1； （4）遍历累加器数组，每找到一个局部最大值，判断该局 部最大值是否大于所设置的阈值，若是，则将该最大值及 其位置存放在上述定义的数组的一个元素中，并将该局部 最大值附近的点清零，以便寻找下一个局部最大值，直到 遍历整个数组找到的最大值小于设置的阈值为止。
Hough变换介绍
Hough变换的概念是1962年Paul Hough提出来的，它利用图像空间和 参数空间的点-线对偶性，将图像空间 中具有一定关系的像素点在参数空间 中进行聚集，通过在参数空间进行简 单的累加和统计，找出参数空间中累 加器的峰值点，进而确定出图像空间 中特定几何特征的相关参数。
图像空间中的任意一个点映射到参数 空间中是一条直线，图像空间中位于 同一直线上的点映射到参数空间中是 一组相交于同一点的直线，反过来， 参数空间中相交于同一点的所有直线， 在图像空间中与之对应的是在同一直 线上的一组点。
建立一个直角坐标系作为图像平面的坐标系，在 图像空间X-Y中，共线的点可以用直线方程描述 为： y=kx+b （1 ） 其中k和b是直线的两个参数，分别表示直线的斜 率和截距。同时还可以将式（1）改写为： b=-Hale Waihona Puke Baiduk+y （2 ） 式（2）可以看做是参数平面K-B中的一条直线， 其中x为直线的斜率，y为直线的截距。