基于Hough变换的道路边界提取方法

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图像处理作业hough变换的边缘提取

图像处理期末作业姓名: 学号：97院系：信自院通信系专业：信号与信息处理用Hough变换提取边界直线Hough变换是1962年山Paul Hough提出来的。

它所实现的是一种从图像空间到参数空间的映射关系。

它具有一系列的优点。

例如，山于根据局部度量来计算全面描述参数，因而对于区域边界被噪声干扰或者其他LI标遮盖而引起边界发生瞬间间断的情况，它具有很好的容错性和鲁棒性。

•原理Hough变换是图像处理中从图像中识别儿何形状的基本方法之一。

Hough变换是一种利用表决原理的参数佔计技术。

其基本原理在于利用图像空间和Hough参数空间的点与线的对偶性，把图像空间中的检测问题转换到参数空间。

通过在参数空间里进行简单的累加统计，然后在Hough参数空间寻找累加器峰值的方法检测直线cHough变换的实质是将图像空间内具有一定关系的像元进行聚类，寻找能把这些像元用某一解析形势联系起来的参数空间累讣对应点。

在参数空间不超过二维的情况下，这种变换效果理想。

将原始图像空间的给定的曲线表达形式变为参数空间的一个点，这样就把原始图像中给定曲线的检测问题转化为寻找参数空间的峰值问题，也即是把检测整体特性转化为检测局部特性。

比如直线、椭圆、圆、弧线等。

简而言之，Hough变换思想是：在原始图像坐标系下的一个点对应了参数坐标系中的一条直线，同样参数坐标系的一条直线对应了原始坐标系下的一个点，然后，原始坐标系下呈现直线的所有点，它们的斜率和截距是相同的，所以它们在参数坐标系下对应于同一个点。

这样在原始坐标系下的各个点的投影到参数坐标系下之后，看参数坐标系下没有聚集点，这样的聚集点就对应了原始坐标系下的直线。

如果参数空间中使用直线方程，当图像空间直线斜率为无穷大时，会使累加器尺寸和变很大，从而是计算复杂程度过大，为解决这一问题，釆用极坐标方程，变换方程如图1所示。

p = xcos&+ ysinO根据这个方程，原图像空间中的点对应新参数空间中的一条正弦曲线，即点-正弦曲线对偶。

基于Hough变换的道路边缘提取

维普资讯
６２
交通与计算机２００８年第１期第２６卷总１Ｏ期４
基于Ｈｏｇｕｈ变换的道路边缘提取＊
乔洁李京华杨志荣
（西北ｌ业大学西安７０７）丁１０２摘要在以像处理技术为基础的视觉导引方式下，出＿一种基于Ｈｏｇ提ｒｕｈ变换的道路边
步骤１选择－个初始闽值的估计值７。一一 ’ 。：
一
直线；边缘线与路＿背景具有强烈的对比度，面在灰
度图像中表现为灰度值差别较大，面背景有时路比较杂乱。依据道路边缘像的特点，者先笔应用中值滤波及维纳滤波对图像进行预处理；其次，利用自适应值法对预处删后的像进行分割；然后．用数学形态学埘分割后的像去噪。采
在实际的图像获取过程中，由于路面情况比较复杂，可能存在污迹、杂物干扰，采样量化、在传递时都会带来噪声。针对这些情况可采用维纳滤波进行图像的噪声处理，纳滤波可实现自适应维
去噪，白噪声滤波效果较好。对
ｆ验结果表叫，方法埘复杂的道路环境具有较好的适应性。ｊｌ＝此关键词智能乍辆；觉导引；缘提取；ｕｈ变换视边Ｈｏｇ中图法分类号：３１４ＴＰ９．１文献标识码：Ａ

基于改进Hough变换的城市道路网络提取算法

关键词：Ｈｏｕｇｈ变换；道路网络提取；阈值分割
中图分类号：ＴＰ３７
文献标识码：Ａ
ａｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６－２４７５．２０１３．０３．０１６
ＣｉｔｙＲｏａｄ－ｎｅｔＥｘｔｒａｃｔｉｏｎＡｌｏｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＩｍｐｒｏｖｅｄＨｏｕｇｈＴｒａｎｓｆｏｒｍ
ｔｉｍｅｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙａｎｄｓｐａｃｅｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙａｒｅｖｅｒｙｌａｒｇｅ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｍａｋｅｓＨｏｕｇｈｔｒａｎｓｆｏｍｒｔｏｓｅａｒｃｈｌｉｎｅｓｅｇｍｅｎｔｂｙａｄｄｉｎｇａｔｗｏ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｃｏｕｎｔｅｒ，ａｎｄｕｓｅｓＣａｎｎｙａｌｇｏｉｔｒｈｍｔｏｄｅｔｅｃｔｅｄｇｅｐｉｘｅｌｗｈｉｃｈｄｅｃｒｅａｓｅｓｃｏｍｐｕｔａｉｔｏｎｌａｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙａｎｄｉｎｃｅａｒｓｅｓｅｘ－ｔｒａｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｉｓｒｔｉｃｓｏｆｃｉｔｙｒｏａｄｎｅｔｗｏｒｋｏｆｓａｔｅｌｌｉｔｅ，ｉｆｒｓｔｐｒｏｃｅｓｓｅｓｔｈｅｉｍａｇｅ，ｔｈｅｎｃｈｅｃｋｓｔｈｅｃｉｔｙｒｏａｄ－ｎｅｔｂｙｕｓｉｎｇｉｍｐｒｏｖｅｄＨｏｕｇｈｔｒａｎｓｆｏｍ，ｔｒｈｅｅｘｐｅｉｒｍｅｎｔｐｏｖｒｅｓｔｈｅｅｆｉｃｉｅｎｃｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｈｏｕｇｈｔｒａｎｓｆｏｒｍｓ；ｒｏａｄ — ｎｅｔｅｘ￣ａｃｉｆｏｎ；ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ — ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ

基于Hough变换的道路边缘提取

基于Hough变换的道路边缘提取
乔洁;李京华;杨志荣
【期刊名称】《交通信息与安全》
【年(卷),期】2008(026)001
【摘要】在以图像处理技术为基础的视觉导引方式下,提出了一种基于Hough变换的道路边缘提取方法.将拍摄到的道路图像进行滤波预处理;利用自适应阈值分割法对处理后的图像进行分割,并采用数学形态学中的"腐蚀"运算检测边缘;利用Hough变换实现道路边缘的检测与定位.试验结果表明,此方法对复杂的道路环境具有较好的适应性.
【总页数】3页(P62-64)
【作者】乔洁;李京华;杨志荣
【作者单位】西北工业大学,西安,710072;西北工业大学,西安,710072;西北工业大学,西安,710072
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于能量场边缘提取和改进Hough变换的图像几何特征检测 [J], 姚英;许录平;方强
2.基于广义Hough变换的指纹图像边缘提取算法及实验研究 [J], 黎伟;商建东
3.一种基于3D激光雷达的实时道路边缘提取算法 [J], 李广敬;鲍泓;徐成
4.基于数学形态学与Hough变换的道路边缘提取 [J], 张凤珍;董增寿
5.基于改进Canny算法与Hough变换的轨道图像边缘提取 [J], 汤旻安;王晨雨因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于Hough变换的高分辨率遥感影像道路提取方法研究

（）２辐射特征：道路一般有两条明显的边缘，内其部灰度与其相邻区域灰度反差比较大，市道路有护城
光谱特征与形态特征，计了一种提高影像分割有效设
性的交互式道路信息提取方法，出直线段匹配的方提
有的遥感影像道路提取方法可分为自动和半自动提取两类，自动提取方法包括道路的自动定位和理解，一般
法对非道路信息进行去噪处理，运用Ｈｕｈ变换的并ｏｇ
方法检测和提取高分辨率遥感影像上的道路。
１道路特征分析与提取流程
ＹｅｇＹｅＪｎＹｏｕＦｎ ’ ｕｊｉａｉａ
摘要高分辨率遥感影像的道路提取是当前研究热点之一，于Ｈｏｇ基ｕｈ变换的方法可应用于提
取高分辨率遥感影像上的直线段道路，但仍存在一定的局限性‘ ，如对影像分割依赖性大、受非道路因素影响大等。在分析高分辨率遥感影像上道路光谱特征与形态特征的基础上，计了一种交互式信息提设
状，长度远大于其宽度，其道路的宽度可以识别并且变
道路Ｊ但仍存在一定的局限性，对影像分割依赖，如
性大、受非道路因素影响大。为克服以上两点不足，在
化比较小，曲率有一定的限制。
前人研究的基础上，分析道路在高分辨率遥感影像上

基于Hough变换的智能车辆车道线检测

图6Hough变换车道线提取结果0引言到目前为止,国内外的智能车辆研究都把机器视觉作为其识别道路的重要感知方式,机器视觉是感知外部环境最有效的方式之一。

道路识别是智能车辆视觉导航的最为关键技术的部分,由于其复杂性和困难度而备受广大智能爱好者和研究者关注。

1车道线检测1.1Hough 变换原理Hough 变换的原理是利用图像空间和参数空间的点与线的对偶性,把图像空间中的检测问题转换到参数空间。

在图像空间X-Y 中,所有共线的点的集合和可以用一个表达式描述:y =mx +n (1)其中,m 为直线的斜率,n 为截距。

同时上式又可以写成:n =-xm +y (2)上式可以看成是参数空间M-N 中的一条直线方程,其中直线的斜率为x,截距为y。

比较式(1)和式(2),可以看出,图像空间中的一点(x,y)对应参数空间中的一条直线,而图像空间中的一条直线又是由参数空间中的一个点(m,n)来决定的。

然后通过在参数空间里进行简单的累加统计,在参数空间寻找累加器峰值的方法检测直线。

如果参数空间中使用直线方程,当图像空间直线斜率为无穷大时,会使累加器变的很大,从而使计算复杂度过大。

为解决这一问题,采用极坐标方程,:ρ=x cosθ+y sinθ(ρ≥0,0≤θ≤2π)(3)其中ρ为直线到原点的距离,θ为ρ与x 轴的夹角。

1.2Hough 检测算法Hough 变换需要建立一个累加数组,数组的维数与所检测的曲线方程中未知参数的个数相同。

对于直线,它有两个未知参数,因而需要建立一个二维数组。

具体计算时,需要对未知参数的可能取值进行量化。

如果将参数(k,b)分别量化为m 和n 个数,则定义一个累加数组A (m,n)并初始化为零。

假设(k,b)量化之后的可能取值分别为k 0,k 1,...k m -1{}和b 0,b 1,...b n -1{}。

对于图空间中的每个目标点(x,y),让a 取遍所有可能的值,根据计算出相应的b,并将结果取为最接近的可能取值。

结合Hough变换与运动估计的车道线提取方法

（１．成都工业学院通信工程系，四川成都６１００３１；２．成都信息工程学院科技处，四川成都６１０２２５）
【摘
要】车道线识别是安全辅助驾驶和智能驾驶系统的核心研究内容，对控制危险驾驶和疲劳驾驶均有显著的作用，通常
２．ＳｃｉｅｎｔｉｉｃｆＲｅｓｅａｒｃｈＤｅｐａｒｔｍｅｎｔ，ＣｈｅｎｇｄｕＵｎｉｖｅｍｉｔｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１０２２５，Ｃｈｉｎａ）
ｄａｎｇｅｒｏｕｓｄｉｒｖｉｎｇａｎｄｄｒｉｖｅｒｆａｔｉｇｕｅｈａｖｅａｓｉｇｎｉｉｆｃａｎｔｒｏｌｅ．ＵｓｕａｌｌｙｔｈｅＨｏｕｇｈｔｒｎｓａｆｏｒｍｆｏｒｌｉｎｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｆａｕｌｔ－ｔｏｌｅｒａｎｃｅａｎｄｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ，ｃａｎｂｅｔａｋｅｎｏｎ — ｂｏａｒｄｃａｍｅｒａｆｏｒｅｆｆｅｃｔｉｖｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｌａｎｅ．ＴｈｉｓｐａｐｅｒｃｌｅｖｅｒｌｙｃｏｍｂｉｎｅｓｔｈｅｂｌｏｃｋｅｄＨｏｕｇｈｔｒａｎｓｆｏｍａｒｎｄｍｏｔｉｏｎｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｂｌｏｃｋ，ｇｒｅａｔｌｙｒｅｄｕｃｅｓｔｈｅｌａｎｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｔｒａｃｋｉｎｇａｌｇｏｉｔｒｈｍｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ，

采用Hough变换的道路边界检测算法

采用Ｈｕｈ变换的道路边界检测算法ｏｇ
史晓鹏，为，力群何韩
（北京商大学计算机与信息工程学院，Ｌ北京１０８００）４
摘要：基于计算机视觉的路况信息识别是当前智能交通领域的热点课题，道路边界的检测能够有效去除路况图对
第７卷第１期
２１０２年２月
智
能
系
统
学
报
Ｖ０． № ．１７１Ｆｅ２２ｂ．０１
ＣＡＡＩＴｒｎａｔｏｓｏｎｅｌｇｎｙｔｍｓａｓｃｉｎ１．９９ｊｉｓ．６３７５２１００４：０３６／．ｓｎ１７－８．０９０４１
ＡｂｓｒｃＴｒｆｃｉｆｒｔｏｅｅｔｏａｅｏｔｔｐｃｉｈｅｄｏｏｕｅｉｉｎａｄｉｅｌｅｒｎ — ｔａｔ：ａｆｎｏｍａｉｎｄｔｃｉｎｈｓｂｃｍｅａｈｏｏｉｎｔｅｆｌｆｃｍｐｔｒｖｓｏｎｎｔｌｉｎｔｔａｓｉｉｇｐｒａｉｎｓｓｅ．Ｔｈｅｅｔｏｆｔｅｒａｄｅｃｎｅｆｃｉｅｙｒｍｏｅａｌｒｅａｅｉｈｈｓｎｔｉｇｔｏｗｉｈｏｔｔｏｙｔｍｓｅｄｔｃｉｎｏｈｏｄｅｇａｆｅｔｖｌｅｖａｇｒａｗｈｃａｏｈｎｏｄｔｔａｆｃｉｆｒａｉｎｉｒｅｏｉｒｖｅｌｔｍｅｔａｃｉｆｒｔｏｅｅｔｏｒｏｍａｃ．Ａｏｄｅｇｅｅｔｏｌｒｆｉｎｏｍｔｏｎｏｄｒｔｍｐｏｅｒａ－ｉｒｆｎｏｍａｉｎｄｔｃｉｎｐｅｆｒｎｅｉｒａｄｅｄｔｃｉｎａ— ｇｒｔｍｏｔａｇｔａｄｓｒｅｔｎｏｄｓｐｒｐｓｄ．ＨｉｔｇａｅｕａｉａｉｎａｄｉｒｅｍｅａｉｎｂＯｔｕｏｉｈｆｒｓｒｉｈｎｅｐｎｉｅｒａｓｗａｏｏｅｓｏｒｍｑｌｚｔｏｎｂｎａｙｓｇｎｔｔｙｏｓｍｅｈｄｗｅｅｕｅｏｅｈａｃｈｅｒａｄｅｆａｕｒｓ，ｗｈｌａｌｅｎｒｏｏｉａｉａｄｇｒｄｐ — ｔｏｒｓｄｔｎｎｅｔｏｄｅｇｅｔｅｉｅａｍｅｎｆｔｒａｄｍｏｐｈｌｇ・ｌｂｎｒｅｅｗｅｅａｏｔｉｚｙｅｏｇｔｒｄｏｏｓｎｂａｎｆａｕｅ．Ｔｈｕｇｒｎｆｒｗａｅｎｄｆｅｅｔｓｃｓｔｅｅｔｔｅｒａｄｇ．ｄｔｅｉｆｎｉｅａｄｏｔｉｅｔｒｓｅＨｏｈｔａｓｏｍｓｕｓｄｉｉｆｒｎｐａｅｏｄｔｃｈｏｄｅｅＥｘｅｉｎｔｌｒｓｌｓｄｍｏｓｒｔｈｔｔｅｒａｄｅｒｅｅｔｄａｃａｅｙａｄｔｅｒａｒａｗａｘｒｃｅｆｅ－ｐｒｍｅａｅｕｔｅｎｔａｅｔａｈｏｄｅｇｓｗｅｅｄｔｃｅｃｕｒｔｌｎｈｏｄａｅｓｅｔａｔｄｅｆｃｔｅｙｂｈｏｏｅｔｄｓｕｒｎｅｉｈｕｓｑｅｒｆｔａｆｃｉｆｒｔｎａｓｒｉｇｉｌｙｔｅｐｒｐｓｄｍｅｈｏ，ｇａａｔｅｎｇｔｅｓｂｅｕｎｔｗｏｋｏｒｆｎｏｍａｉｓｏｔｎ．ｖｉｏＫｅｗｏｄｓ：ｏｄｅｇｅｅｔｏｙｒｒａｄｅｄｔｃｉｎ；Ｏｔｕｍｅｈｄ；Ｈｏｇｒｎｆｒ；ｉｔｌｇｎｒｎｓｏａｉｎ；ｃｍｐｔｒｖｓｏｓｔｏｕｈｔａｓｏｍｎｅｌｅｔｔａｐｒｔｏｉｔｏｕｅｉｉｎ

基于启发式概率Hough变换的道路边缘检测方法

关键词
边缘检测，Ｈｏｕｇｈ变换，图像分割，非结构化道路
中图法分类号
ＴＰ２４２．６＋２
文献标识码
ห้องสมุดไป่ตู้Ａ
ＲｏａｄＥｄｇｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｉｌＨｅｕｒｉｓｔｉｃＰｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃＨｏｕｇｈＴｒａｎｓｆｏｒｍ
ＡｂｓｔｒａｃｔＣｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙｏｆｒｅａｌ－ｔｉｍｅ。ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓｆｏｒｔｈｅｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎｔｈｅｕｎｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄｒｏａｄｅｎｖｉｒｏｎ－ｍｅｎｔ，ａｗｅｉｇｈｔｅｄＣａｎｎｙｅｄｇｅｓｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄａｎｄａｈｅｕｒｉｓｔｉｃｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃＨｏｕｇｈｔｒａｎｓｆｏｒｍｍｅｔｈｏｄｆｏｒｗｅｉｇｈｔｅｄＣａｎｎｙｅｄｇｅｓｉｍａｇｅｗｅｒｅｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｉｒｒｅｇｕｌａｒｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｕｎｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄｒｏａｄａｎｄｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｏｆｔｈｅｒｅａｌ－ｔｉｍｅｍｏｔｉｏｎｐｌｎｎａｉｎｇｆｏｒｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｖｅｈｉｃｌｅ，ｔｈｅｄｏｕｂｌｅｌｉｎｅｓｅｇｍｅｎｔｍｏｄｅｌｓｏｆｔｈｅｒｏａｄｓｉｄｅｗｅｒｅｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｉｎｄｉｆｅｒｅｎｔｒｏａｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｔｈｅｖａｌｉｄｉｔｙａｎｄｒｅａｌ－ｔｉｍｅｏｆｔｈｅｐｒｏ — ｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄ．ＫｅｙｗｏｒｄｓＥｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，Ｈｏｕｇｈｔｒａｎｓｆｏｒｍ，Ｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ，Ｕｎｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄｒｏａｄ

基于Hough变换和路径形态学的城区道路提取

ＬＩＸｉｏ．ｎ．ＬＩａＵａｄａＵＹｎ
（ｃｏｌｆｏｕｅｃｎｅｎｆｒｔｎＴｃｎｌｇ，ｉｏｉｇＮｏｍａＵｎｖｒｉ，ｌｎ１６８，ｈｎ）ＳｈｏｍｐｔＳｉｃｄＩｏｍａｏｅｈｏｏｙＬａｎｎｒｌｉｅｓｙＤａｉ０１ＣｉａｏＣｒｅａｎｉｔａ１
Ｈｕｈ变换检测主要道路的方向及长度，ｏｇ建立邻接图，根据邻接图确定路径的方向和长度，这些确定的路径看作狭长但并非完全笔直的将
结构元素。实验结果表明，该方法不仅能够检测出直线道路信息，还能检测出宽的弯曲的道路及细长的曲率比较小的道路信息。
［ｓｒｃ！Ａｃｒｉｇｔｅｃａａｔｒｔｓｆｒａａｉｈｒｓｌｔｎｒｍｏｅｓｎｉｇｉｇ，ｈｓｐｐｒｒｓｎｓａｐｒａｈｔｘａｔｈＡｂｔａｔｃｏｄｎｔｈｒｃｉｉｂｎｒｄｉｈｇ — ｏｕｉＯｈｅｓｃｏｕｏｎｅｏｅｔｅｓｎｍａｅｔｉａｅｅｅｔｎａｐｏｃｅｔｃｅｐＯｒｔ
ｕｂｎｒａｒｍｉｈ－ｅｏｕｉｎｒｍｏｅｓｎｉｇｉｇｓｂａｅｎＨｏｇｒｎｓｏｄｐｔｒｏｏｙｒａｏｄｆｏｈｇｒｓｌｔｅｔｅｓｎｍａｅｓｄｏｕｈｔａｆｒａａｈｍｏｐｈｌｇ．ＴｈｅｄｕｓｓＨｏｇｒｎｆｍＯｏｍｎｅｍ￣ｏｅｕｈｔａｓｏｒｔ
构元素为直线型结构元素，所以对于曲率较大的弯曲道路不

基于随机hough变换的道路边界识别算法研究

一、引言近年来，随着自动驾驶技术的快速发展，道路边界的识别和提取变得越来越重要。

而随机Hough变换作为一种经典的边缘检测和直线提取算法，已经在计算机视觉和图像处理领域取得了广泛的应用。

本文旨在利用随机Hough变换算法，研究并优化道路边界识别的相关技术，以提升自动驾驶系统的性能和可靠性。

二、相关工作1. 随机Hough变换随机Hough变换是Hough变换的一种改进方法，通过随机采样的方式降低了计算复杂度，提高了速度和准确性。

其思想是在不考虑全部像素点的情况下，通过随机选择一部分像素点进行直线参数空间的累加，从而实现直线提取和边界检测。

2. 道路边界识别算法目前，常用的道路边界识别算法包括基于颜色分布、纹理特征和深度信息等不同方式的识别方法。

然而，传统方法存在计算复杂度高、鲁棒性差等问题，因此需要新的算法来提升道路边界的准确度和稳定性。

三、随机Hough变换在道路边界识别中的应用1. 数据预处理在道路边界识别的实际应用中，首先需要进行数据的预处理工作，包括图像的降噪、滤波、灰度化等处理。

这些预处理工作对于后续的随机Hough变换算法起到了重要的作用。

2. 参数空间的选择在随机Hough变换算法中，需要选择适当的参数空间进行直线累加。

针对道路边界识别的特点，我们可以根据道路的特征来确定参数空间的范围，从而避免不必要的计算和提高算法的效率。

3. 随机采样的策略在随机Hough变换中，随机采样的策略直接影响算法的运行速度和准确性。

针对道路边界的特点，我们可以设计针对性的随机采样策略，比如在道路边缘周围进行更密集的采样，以提高道路边界的识别准确度。

四、算法优化与实验结果1. 针对道路边界的特点，我们对传统的随机Hough变换算法进行了优化，包括参数空间的选择、随机采样策略的设计等方面。

经过优化后的算法在道路边界识别的准确度和稳定性上都得到了显著提升。

2. 我们在不同场景下进行了大量的实验，并对比了优化前后的算法性能。

基于边缘检测与Hough变换的车道线检测

基于边缘检测与Hough变换的车道线检测摘要随着道路交通的快速发展和汽车保有量的日益剧增,交通安全引起了社会的普遍关注。

统计表明,许多的交通事故是由司机疏忽或疲劳驾驶引起的。

而汽车辅助驾驶系统正是被设计用来在车辆将要驶离车道或者发生碰撞时警告司机,从而帮助司机安全驾驶,避免交通事故的发生。

车道线的检测识别正是实现这一功能的关键技术。

本文对车道线检测识别进行了深入的研究。

首先,介绍了基于边缘检测和Hough变换的车道线检测这一课题的研究背景和意义,综述了该课题的国内外研究现状,并进行了简要分析。

第二，介绍了本课题编程所需要的工具—MATLAB，并简要的介绍了MATLAB的两大特点。

第三，介绍图像预处理。

该模块包括图像灰度化，图像滤波，边缘检测等相关技术，且对每一种技术所包含的常用方法都做了实验进行对比，并选择出了合适的方法（图像滤波选用中值滤波，边缘检测选用自定义差分算子）。

第四，简绍了Hough变换的原理，使用Hough提取并标记车道线。

最后，对本文进行了总结，并提出不足之处，总的来说，本文算法能够有效提取车道线，具有较好的鲁棒性。

关键词车道线检测 MATLAB 图像灰度化边缘检测 Hough变换Lane Line Detection based on edge detection And Hough transformAbstract With the rapid development of road traffic and the increasingly explosion in auto inventory, traffic safety has aroused widespread concern. Statistics show that most of traffic accidents caused by drivers drowsiness, inattentiveness. Driver assistance systems is the design used to be warning the driver when the vehicle leaving the lane or a collision, so it can help to avoid traffic accidents. The real-time lane detection and navigation system is also an essential module of the driver assistance and warning system. This paper is focus on lane detection and departure based on machine vision. Firstly, the thesis introduces the background and significance about the lane detection based on Edge detection and Hough Transform, and then the research status of the thesis topic is reviewed. Finally, it makes a brief analysis.Secondly, this paper describes the tools required for programming- -MATLAB, and makes a brief introduction to the two features of MATLABThirdly, the thesis describe the technology related to image pre-processing module such as image gray, image filtering, edge Detection. And the common methods for each technology included have done experiments to compare and select a suitable method (Selecting median filtering to filter image; Selecting custom difference operator filtering to make edge detection).Fourthly, making a brief introduction of principle of Hough transform and using Hough to extract the lane marker.Finally, conclusions are given with recommendation for future work. Overall, the proposed algorithm can effectively extract the lane, with better robustness.Keywords：Lane detection Edge detection image grey Hough transform MATLAB目录第一章绪论 (1)1.1 研究意义及背景 (1)1.2 国内外技术发展状况 (2)1.2.1国外车道偏离报警系统 (2)1.2.2 国内车道偏离预警系统 (3)1.3 本文主要研究内容 (4)第二章 MATLAB简介 (5)2.1 MATLAB的语言特点 (5)2.2 MATLAB的技术特点： (6)第三章道路图像预处理 (9)3.1 道路图像灰度化 (9)3.2 道路图像滤波 (11)3.3 图像边缘检测 (12)3.3.1 Robert算子 (13)3.3.2 Prewitt算子 (14)3.3.3 Sobel算子 (14)3.3.4 Canny算子 (16)3.3.5自定义差分算子 (17)3.4 本章小结 (18)第四章车道线检测的算法设计 (19)4.1 道路图像检测的常用方法 (19)4.2 基于Hough变换的车道线检测 (21)4.2.1 Hough变换原理 (21)4.2.2 Hough变换提取车道线 (23)4.3 本章小结 (25)结论 (26)1. 论文的主要研究工作 (26)2. 论文需要改进的地方及对后续工作的展望 (26)参考文献： (28)致谢 (30)附录 (31)第一章绪论1.1 研究意义及背景高速公路的通行里程是一个国家发展水平的重要标志之一。

基于Hough变换和卷积神经网络的集成电路互联线提取方法

0 引言
集成电路是现代化工业的基础产业和核心技术，发展集成电路产业是中国在经济结构质量化与工业结构智能化的主要方向之一，对中国现代化工业的发展影响深远 [1]。随着国内外集成电路的高速发展，基于集成电路芯片的应用设备已广泛应用于军事工程、航空工业、工业信息化、家居智能化等领域。市场影响着需求，需求推动着创新，因此基于集成电路的微电子设备近年来持续高效地发展创新，功能齐全且完善稳定，迭代速度快。这促进了整个行业规模的扩大，集成电路设计复杂且体积已经从微米级进入纳米级 [2]。在此背景下，集成电路的故障查询技术也得以快速发展。
阈值选择 3×3 时效果均优于阈值为 1×1 时的结果，当阈
值为 3×3 时，所提取的边缘图噪声较少，可用于后续的集
成电路互联线工作。因此，该算法边缘提取阈值选择 3×3。
（a）阈值为 3×3
（b）阈值为 1×1
图 4 图像 2 边缘提取结果
2 基于 Hough 变换的互联线预提取
Hough 变换的算法流程如图 5 所示。首先，输入通过 Canny 边缘提取过后的图像；其次，将图像空间基于 Hough 变换转换至参数空间，设定所提取集成电路互联线的阈值，判断其是否满足阈值，若满足阈值则提取互联线信息并清零互联线上的极值点以及阈值点；再次，判断是否重复提取互联线；最后，输出未重复的互联线信息。
目前，在线条检测技术方面，国内外研究都有一套比
较完整的体系，最常用的是 Hough 变换和 Radon 变换，大多数的延伸算法也均是基于这 2 种方法进行改进。相比 Radon 变换，Hough 变换更为简单高效，因此常选择 Hough 变换提取集成电路图像中的互联线信息。Hough 变换的发展现状表明，在使用其检测复杂图像时，存在误检测以及错检测的问题。为此，使用卷积神经网络（CNN）对 Hough 变换所提取的互联线信息进行提纯，剔除错检测、误检测互联线信息。

边缘检测算子的边缘提取及Hough变换

题目边缘检测算子的边缘提取及Hough变换学院：信息科学与技术学院专业：控制科学与工程学生：X X指导教师：XXX2014 年12月14日1、边缘检测算子简介图像边缘（或边沿）是指周围像素灰度有阶跃性变化或“屋顶”变化的那些像素的集合。

在图像处理中通过边缘算子能够较好的提取出数字图像的边缘，常用的边缘检测算子主要分为以下几类：一、基于一阶导数的边缘检测算子包括Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Kirsch算子等，在算法实现过程中，通过2x2（Roberts算子）或者3x3模板作为核与图像中的每个像素点做卷积和运算，然后选取合适的阈值以提取边缘。

二、基于二阶导数的边缘检测算子，该算子对噪声敏感。

一种是二阶微分的拉普拉斯边缘检测算子，另一种改进方式是先对图像进行平滑处理，然后再应用二阶导数的边缘检测算子，其代表是LOG算子。

前边介绍的边缘检测算子法是基于微分方法的，其依据是图像的边缘对应一阶导数的极大值点和二阶导数的过零点。

三、Canny边缘检测算子，它不是通过微分算子检测边缘，而是在满足一定约束条件下推导出的边缘检测最优化算子。

2、不同边缘算子检测边缘分析本文基于Matlab编程实现不同边缘检测算子对一幅包含两个目标的图像进行边缘提取，原始图像如图2.1所示。

Roberts边缘检测算子是一种利用局部差分方法寻找边缘的算子，其采用的是对角方向相邻两像素值之差；Sobel边缘算子所采用的算法是先进行加权平均，然后进行微分运算；Prewitt边缘检测算子就是一种利用局部差分平均方法寻找边缘的算子，其先求平均，再求差分，即利用所谓的平均差分来求梯度；拉普拉斯边缘检测算子正是对二维函数进行二阶导数运算的标量算子；Canny边缘检测算子通过中心边缘点为算子与图像的卷积在边缘梯度方向上的区域中的最大值在梯度方向上判断此点强度是否为其领域的最大值来确定该点是否为边缘点。

图2.1 原始图像2.1 Roberts算子提取边缘图像图2.2 Roberts算子边缘检测图像2.2 Sobel算子提取边缘图像图2.3 Sobel算子边缘检测图像2.3 Prewitt算子提取边缘图像图2.4 Prewitt算子边缘检测图像2.4 Laplace算子提取边缘图像图2.5 Laplace算子边缘检测图像2.5 Log算子提取边缘图像图2.6 Log算子边缘检测图像2.6 Canny算子提取边缘图像图2.7 Canny算子边缘检测图像3、Hough变换的边缘提取Hough变换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。

基于Hough变换的高分辨率遥感影像城市直线道路提取

基于Hough变换的高分辨率遥感影像城市直线道路提取吕健刚;韦春桃
【期刊名称】《遥感信息》
【年(卷),期】2009(000)003
【摘要】根据高分辨率遥感影像城市直线道路特性,提出在图像分割获得道路网轮廓的基础上,使用Hough变换检测道路所在直线,对直线进行道路判断,再将所得道路段进行修剪、连接形成道路网,实现道路提取.实验结果表明,该方法能有效的从高分辨遥感影像中提取城市直线道路.
【总页数】5页(P15-18,91)
【作者】吕健刚;韦春桃
【作者单位】广西桂林工学院土木工程系,桂林,541004;广西桂林工学院土木工程系,桂林,541004
【正文语种】中文
【中图分类】TP751
【相关文献】
1.基于PCA方法的高分辨率遥感影像城市道路提取 [J], 孙震辉
2.基于Hough变换的高分辨率遥感影像道路提取方法研究 [J], 余峰;余洁;简骁
3.基于数学形态学和Hough变换的高分辨率遥感影像道路提取 [J], 王海军;邵宝武;王海燕;王飞
4.基于多层次分割及形状因子优化的高分辨率遥感影像城市建筑物和道路提取研究[J], 何江;刘勇
5.基于多分辨率双边滤波与Hough变换的高分辨率遥感影像直线道路提取 [J], 郑雅
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遥感影像中高速公路的Hough变换提取方法

遥感影像中高速公路的Hough变换提取方法
徐志刚;高鹏;钟华君;李正
【期刊名称】《科技通报》
【年(卷),期】2013(29)11
【摘要】介绍了传统Hough变换原理,然后通过获取高速公路的结构信息,分析其建筑结构特点,提出一种新的运算思维:即采用阈值限定的方法,将处理后的影像分直线段与弧线段处理,降低程序的计算量,最终获得遥感影像中高速公路信息提取的方法。

文中将厦门某一段高速公路作为实验区域,对其遥感影像进行预处理,包括几何校正、辐射校正以及图像增强和去除噪声,接着采用影像二值化提取图像的边缘信息,然后在具有边缘信息的二值图像中,分道路直线段与弧线段进行提取,后将提取出的地物进行连接,接着对识别出的高速公路进行细化和休整处理,最终实现高速公路的提取。

【总页数】5页(P52-55)
【关键词】遥感影像;Hough变换;高速公路
【作者】徐志刚;高鹏;钟华君;李正
【作者单位】龙岩学院资源工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】P237
【相关文献】
1.基于改进的随机Hough变换在水利遥感影像线性特征提取中的应用 [J], 王春林;孙金彦;钱海明
2.基于Hough变换的高分辨率遥感影像道路提取方法研究 [J], 余峰;余洁;简骁
3.遥感影像中建筑物平面及高度信息提取方法 [J], 孙彦花
4.基于规则面向对象的遥感影像分类方法在信息提取中的应用 [J], 杨维超
5.遥感影像融合方法在ALOS影像水体信息提取中的应用研究 [J], 赵红;贾永红;张晓萍;何文学
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基于Hough变换的道路边界提取方法摘要：本文利用 matlab7.0软件开发平台工具，采用hough变换等技术手段在图片上进行线性构造信息提取，为今后的研究部署工作提供参考。

但hough变换存在一定的局限性，如对影像分割依赖性大、受非道路因素影响大等。

本文首先利用道路种子点处的光谱信息进行道路区域的生长, 提取光谱信息一致的道路区域,得到一个包含道路信息的二值影像，然后对此二值影像进行滤波，在提取出的道路条状区域的基础上, 根据道路具有的形状特点,利用形态学进行细化和一定次数的形态修剪处理, 得到单像素宽的道路中心线信息。

最后对图像进行基于hough变换的线性特征提取，文章对高分辨率航空遥感影像进行了实验验证了该方法的有效性[1-3]。

关键词:线性特征提取,hough变换,matlaba road edge detection algorithm based on the hough transform qiu zhiweili yan(henan university of urban construction, pingdingshan 467036, china)aqiuzhiwei-2008@, bliyan0502@abstract: by using the road seed point spectrum information in this paper firstly, the relevant road information can be extracted from the spectral information consistent with the road area, road information including two value image can beacquired, and then this two value image filtered, in the extracted road strip on a regional basis according to the road shape characteristics, using morphological thinning and a certain number of form pruning treatment, a single pixel wide road center line information can be extracted. the last image based on hough transform linear feature extraction, the high resolution remote sensing image experiments were carried out to verify the validity of the method[1-3].key words: hough transformation, road edge detection项目来源：河南城建学院科学研究基金项目：利用d-insar技术研究城市沉陷监测及矿区环境影响评价分析。

项目编号：2013jzd008中图分类号：s731.8 文献标识码：a文章编号：1 前言随着遥感技术的发展, 航天飞机和各种卫星系统提供的遥感影像大量增加, 它们的空间分辨率、光谱分辨率不断提高, 为地理信息系统提供了丰富的基础信息数据源[4]。

如何有效地利用遥感影像进行道路提取, 已成为国内外遥感领域研究的热点, 它不仅是遥感领域的难题, 也是计算机视觉和图像理解研究的重点之一。

本文利用hough变换，根据遥感图像的特点，提出一种适合遥感影像道路检测的方法。

实验证明了该方法的可行性[5]。

2 图像分割算法概述2.1 区域生长法图像分割图像分割的目的是将图像划分为不同的区域，它是图像处理到图像分析的关键步骤, 在图像工程中占据重要的位置。

基于区域生长是以直接找寻区域为基础的分割技术。

区域生长是一种根据事先定义的准则将像素或子区域聚合成为更大的区域的过程。

基本方法是以一组“种子”点开始，将与种子点性质相似（诸如灰度级或衍射的特定范围）的相邻像素附加到生长区域的每个种子上，逐步生成具有某种均匀性的空间区域，将相邻的具有相似性质的像素或区域归并从而逐步增长区域，直至没有可以归并的点或其他小区域为止[6-7]。

为了综合运用道路的光谱特征及形态特征本文采用高分辨率遥感图像进行实验，如图2-1及2-2。

图 2-1 图2-2其区域生长分割结果如图2-3及2-4，符合判定条件的像素设为白，不符合的设为黑：图2-3图2-42.2 形态学细化在高分辨率遥感影像中，城市道路是有一定宽度的条形或矩形，道路的道路边界在具体描述道路时具有非常重要的意义，因此进一步对处理后的二值图像进行形态细化,一定次数的形态修剪得到最终道路网络中心线是有必要的。

需要说明的是, 由于初始分割后,影像中的道路信息的几何特征不是十分规整,在形态细化后道路信息中产生一些毛边,形态修剪旨在消除影像中道路网络信息上的毛边。

然而,由于实验影像数据中的道路信息存在众多细小支路信息,形态修剪处理将一些本来已被检测出的道路信息削减变短,因此, 针对具体情况,形态修剪操作可以斟酌使用[8-9]。

如图我们可以看到形态修剪得到最终道路网络中心线的效果：图2-3图2-4在上述操作基础上，进行hough变换检测道路，效果如图所示：图2-5图2-62. 3 hough 变换检测道路hough变换是最常用的直线提取方法。

他的基本思想是：将直线上每一个数据点变换为参数平面中的一条直线或曲线，利用共线的数据点对应的参数曲线相交于参数空间中一点的关系，使直线的提取问题转化为计数问题。

具体地说hough变换的基本思想是利用点-线的对偶性，即图像空间共线的点对应在参数空间里相交的线，反过来，在参数空间中交与同一个点的所有直线在图像空间里都有共线的点与之对应[10]。

在图像空间x-y中，所有共线的点（x，y）都可以用直线方程描述为：式（3.1）其中m为直线的斜率，c为截距，同时式（3.1）又可以改写为：式（3.2）上式可看做是参数空间c-m中的一条直线方程，其中直线的斜率为x，截距为y。

但如果直线的斜率无限大(比如x=a形式的直线)，采用式（3.2）是无法完成检测的，为了能够正确识别和检测任意方向的和任意位置的直线，可以用duda和hart提出的直线极坐标方程来替代（3.1）式：式（3.3）如图3.3(a)所示，图像空间中一条直线l，为l过原点的垂线与x轴正方向的夹角，为原点到z的距离。

这时参数空间就变为空间，x-y空间中的任意一条直线对应了空间内的一个点，由式(3.3)可知，x-y空间内的一点对应了空间中的一条正弦曲线。

如果有一组位于由参数和决定的直线上的点，则每个点对应了参数空间中的一条正弦曲线，所有这些曲线必交于点，如图2-7所示：(a)图像中位于同一直线上的点 (b)参数空间中交于一点的正弦曲线图2-7 极坐标方程下的点一线对偶示意图因此图像空间中共线的点与参数空间中共点的线存在对应关系，只要找出参数空间中共点的直线（曲线），就能确定图像空间中的直线。

3 结束语由图可以看出, 本文运用的hough变换方法比较好的提取了道路网络信息,特别是在提取影像中道路细节信息上很有优势。

通过目视解译,发现处理结果中仍存在着一些漏判和误判。

这主要是由于在运用hough变换方法时在一定程度上依赖于初始影像分割及去噪结果, 对预处理后的影像中道路的形状变化比较敏感。

针对本文中方法的不足,可以在预处理过程中加以优化, 利用更加高效的方法对影像进行分割及去噪处理[11-12]。

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