基于视觉的车道线识别算法研究毕业论文

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基于深度学习的车道线检测与车道保持系统设计

基于深度学习的车道线检测与车道保持系统设计车道线检测与车道保持是自动驾驶技术中的重要组成部分，它们能够帮助车辆在道路上实现稳定行驶和准确导航。

近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了巨大进展，被广泛应用于车道线检测和车道保持系统的设计中。

本文将针对这一任务名称进行详细讲解以及实现方案的探讨。

一、车道线检测车道线检测是自动驾驶系统中的一个关键环节，它能够通过识别道路上的车道线，帮助车辆实现准确的定位和导航。

基于深度学习的车道线检测方法使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来提取图像特征。

以下是一个基于深度学习的车道线检测系统的设计步骤：1. 数据采集和标注：收集包含道路场景的图像和相应的车道线标注数据集，通过手动标注车道线位置来训练深度学习模型。

2. 数据预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像的尺寸缩放、图像增强和去噪等操作，以提高模型的鲁棒性和抗干扰能力。

3. 深度学习模型设计：使用卷积神经网络（CNN）来训练车道线检测模型。

模型的主要任务是从输入图像中提取特征，并判断每个像素点是否为车道线。

4. 模型训练和优化：使用训练数据集对深度学习模型进行训练，并通过反向传播算法进行优化。

训练的目标是尽可能准确地识别出车道线，提高模型的识别准确率和鲁棒性。

5. 车道线检测：将训练好的模型应用于实时图像中，通过预测像素的类别判断车道线的位置，并将检测结果输出给车辆的控制系统。

二、车道保持系统设计车道保持系统是自动驾驶技术中的一个重要组成部分，它能够通过控制车辆的方向盘和油门来保持车辆在道路上的行驶。

以下是一个基于深度学习的车道保持系统的设计步骤：1. 车道线检测：通过前文所述的基于深度学习的车道线检测方法，获取道路上车道线的位置信息。

2. 数据预处理和特征提取：对车道线的位置信息进行预处理和特征提取，如滤波和空间变换等操作，以便后续的控制决策。

3. 控制决策：根据车道线的位置信息和当前车辆的状态，采用控制算法来决定车辆的行驶方向和速度。

基于图像处理的车道线识别算法研究

基于图像处理的车道线识别算法研究摘要为了提高车道线识别算法的实时性和准确性，提出了一种基于改进Hough变换的车道线检测方法。

在车道线的预处理阶段，首先确定图像中的感兴趣区域，然后对图像进行平滑处理、自适应阈值分割、边缘检测，从而减少了后期的处理数据量，排除了大部分的干扰因素。

在车道线的识别阶段，根据圆和椭圆的性质，对传统的霍夫变换进行改进，极大减小了在检测圆和椭圆时的计算量，并提高了检测的准确性。

最后使用OpenCV图像处理库编写程序，证明了新算法的正确性，得到了理想的结果。

关键词：车道线识别椭圆检测霍夫变换Study on Lane Mark Identification Algorithm Based onImage ProcessingAbstractIn order to improve the real-time and accuracy of lane recognition algorithm, pre-sents a method of lane detection based on improved Hough transform. The preprocessing stage in the lane line, first determine the image of the region of interest, and then smoothing, adaptive threshold segmentation, edge detection of image, thereby reducing the amount of data processing stage, most of the interference factors. The recognition phase in the lane line, according to the nature of the circle and ellipse, improvement of the Hof transform to the traditional, greatly reduces the amount of computation in the de-tection of circle and ellipse, and improve the accuracy of detection. Finally, the use of OpenCV image processing library program, proved the correctness of the new algorithm, and the desired result.Key Words：lane mark identification；ellipse detection；hough transform目录摘要 (I)Abstract (II)目录 (III)第1章绪论 (1)1.1研究背景 (1)2.1国内外研究现状 (2)1.2.1国外研究现状 (2)1.2.2国内研究现状 (3)3.1论文主要内容 (3)第2章车道线的预处理 (5)2.1认识车道线 (5)2.1.1车道线的基本分类 (5)2.1.2车道线的标划区分 (6)2.1.3车道线的基本形状 (6)2.2感兴趣区域 (6)2.3平滑滤波 (7)2.3.1均值滤波 (7)2.3.2中值滤波 (8)2.3.3高斯滤波 (9)2.3.4平滑滤波总结 (10)2.4二值化 (10)2.4.1二值化的基本概念 (10)2.4.2大津法自适应阈值分割 (10)2.5边缘提取 (11)2.5.1Sobel算子 (12)2.5.2Canny算子 (13)2.5.3Sobel算子和Canny算子的比较 (14)第3章Hough变换直线和椭圆的检测 (15)3.1Hough变换直线检测 (15)3.1.1Hough变换直线检测的基本原理 (15)3.1.2Hough变换的缺陷和改进 (16)3.2Hough变换圆检测 (17)3.2.1Hough变换圆检测的基本原理 (17)3.2.2对hough变换圆检测算法的改进 (18)3.2.3最小二乘法求曲线上一点的切线 (18)3.3Hough变换椭圆检测 (19)第4章车道线的识别 (22)结论 (25)参考文献： (26)致谢 (28)附录1 (29)第1章绪论1.1研究背景车道线的识别是图像处理和交通智能化领域的一个重要分支，特别是近年来，随着只能汽车、自动识别的发展和应用，车道线识别的研究得到了长足的发展，并且会在未来随着人们对识别精度、速度的要求越来越高，车道线识别领域的研究将会愈发火热，可以说这是一个方兴未艾的研究领域。

车道线检测算法分析

车道线检测算法分析近年来，自动驾驶技术得到了广泛的关注和研究，而车道线检测算法作为自动驾驶中的重要环节，也越来越受到关注。

车道线检测算法的主要作用是从图像中识别出道路上的车道线，并根据识别的结果，对汽车的行驶轨迹进行控制。

在本文中，我们将对车道线检测算法进行分析和探讨。

一、车道线检测算法的基础车道线检测算法的基础是图像处理和计算机视觉技术。

在进行车道线检测时，需要使用摄像头对道路进行拍摄，然后对拍摄到的图像进行处理。

图像处理技术可以将原始图像进行滤波、二值化、边缘检测等处理，以便更好地提取车道线图像信息。

在车道线检测算法中，边缘检测是一个重要的步骤。

边缘检测可以将车道线图像中的边缘（即车道线）与背景区分开来，为后续的车道线检测提供了基础。

在进行边缘检测时，传统算法常用的方法有Sobel算子、Canny算子等，而近年来，深度学习技术的发展，也为车道线检测算法的研究提供了新的思路和方法。

二、传统车道线检测算法传统车道线检测算法分为基于颜色和形态学的方法和基于边缘检测的方法。

基于颜色和形态学的方法主要是通过分析道路图像的颜色和形状信息，来提取车道线图像信息。

常用的方法有HSV颜色空间分割、形态学处理等。

基于边缘检测的方法则是通过对车道线图像中的边缘进行检测和提取，来判断车道线的位置和方向。

常用的方法有Sobel算子、Canny算子等。

其中，Canny算法是常用的边缘检测算法之一。

Canny算法运用了高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制以及双阈值边缘跟踪等技术，能够有效地提取图像中的边缘，并且抑制噪声。

在车道线检测算法中，Canny算法的应用也十分广泛。

三、深度学习与车道线检测算法深度学习技术的发展，为车道线检测算法的研究提供了新的思路和方法。

与传统的车道线检测算法相比，深度学习算法拥有更高的准确率和更低的误判率，能够更好地应对复杂的交通场景。

常见的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。

面向智能车辆的车道线检测技术研究

面向智能车辆的车道线检测技术研究随着科技的发展和人们对安全性的要求越来越高，智能车辆技术成为了汽车行业的发展方向。

而面向智能车辆的车道线检测技术，则是智能车辆技术中至关重要的一个方面。

车道线检测技术常用于车辆自动驾驶或辅助驾驶，通过摄像头等设备对车道线进行检测，以实现车辆的自动控制。

本文将深入探讨面向智能车辆的车道线检测技术的研究情况和发展趋势，以及目前存在的困难和未来面临的挑战。

1. 相关研究车道线检测技术是基于图像处理、计算机视觉和机器学习等学科的交叉研究。

图像处理是车道线检测技术中最基础的部分，其主要工作是对摄像头拍摄到的图像进行预处理及分割。

预处理包括灰度化、滤波、二值化等步骤，用于减少噪声，增强图像边缘。

分割则是将车道线从整幅图像中分离出来，使其成为后续处理的独立对象。

计算机视觉则是后续处理的核心，它主要用于寻找车道线的位置、形状和方向等信息。

常用的计算机视觉技术包括边缘检测、霍夫变换、Canny算子、Harris 角点检测等。

机器学习则是基于大量的数据样本进行训练，自动识别车道线并根据结果进行调整和优化。

2. 发展趋势在智能车辆技术的推动下，车道线检测技术也在不断发展。

未来的车道线检测技术将更加智能化、高效化和安全化。

智能化方面，车道线检测技术将会实现对各种天气和道路状况的适应。

高效化方面，车道线检测技术将会实现多线程运行和分布式计算，以提高数据处理和分析的效率。

安全化方面，车道线检测技术将会结合其他车辆安全技术，如碰撞预警、智能速度控制等，实现更加完整和全面的车辆安全保障。

3. 存在的困难虽然车道线检测技术的应用范围越来越广泛，但是仍然存在着一些困难。

首先，由于车辆的运动状态不同，车道线检测技术需要对不同的情况进行预处理和分析，才能更好地进行车道线检测。

其次，由于汽车行驶时路面的颠簸和震动，摄像头拍摄到的图像会存在一定的模糊和失真，影响车道线检测的精度和可靠性。

此外，由于车道线本身存在一定的多样性，如蓝色实线、黄色虚线等不同种类的车道线，车道线检测技术需要考虑多种情况，进行综合分析和处理。

汽车智能驾驶中的车道线识别与跟踪技术研究

汽车智能驾驶中的车道线识别与跟踪技术研究随着科技的不断进步，汽车智能驾驶技术被广泛关注和研究。

其中，车道线识别与跟踪技术是实现自动驾驶的关键之一。

本文将对汽车智能驾驶中的车道线识别与跟踪技术进行深入研究，探讨其原理、方法和应用。

一、车道线识别技术车道线识别技术是智能驾驶系统中的基础技术之一，它可以通过摄像头或传感器实时获取道路图像，然后利用图像处理和计算机视觉算法来识别道路上的车道线。

车道线识别技术的实现过程通常包含以下几个步骤：1. 图像获取：通过车载摄像头或传感器获取道路图像。

2. 图像预处理：对图像进行去噪、增强等处理，以提高后续处理的准确性和效果。

3. 特征提取：利用特征提取算法，从图像中提取出车道线的特征信息，如颜色、纹理、形状等。

4. 车道线定位：通过图像分析技术，确定车道线在图像中的位置和形状。

5. 车道线筛选：根据预设的准则，对提取到的车道线进行筛选，排除干扰因素。

6. 车道线插值：通过插值算法，对车道线进行平滑处理，以获取连续的车道线曲线。

7. 车道线参数估计：通过拟合算法，估计出车道线的参数，如曲率、斜率等。

8. 车道线跟踪：基于前一帧的车道线信息，利用滤波算法等方法，对当前帧中的车道线进行跟踪。

二、车道线跟踪技术车道线跟踪技术是车道线识别技术的延伸和补充，它主要用于实时检测车辆的行驶轨迹是否与车道线保持一致。

常见的车道线跟踪技术包括以下几种：1. 基于模板匹配的跟踪：通过构建车道线模板，与当前图像进行匹配，从而实现车道线的跟踪。

2. 基于卡尔曼滤波的跟踪：使用卡尔曼滤波算法对车道线进行预测和更新，以实现精确的跟踪。

3. 基于神经网络的跟踪：使用神经网络算法对车道线进行学习和识别，从而实现准确的跟踪。

4. 基于概率统计的跟踪：利用概率统计理论，对车道线进行建模和推断，以实现鲁棒的跟踪。

车道线跟踪技术的目标是实现对车道线的连续跟踪，提供准确的车辆控制输入，确保车辆行驶在正确的车道中，提高行驶的安全性和稳定性。

基于机器视觉的快速车道线识别

ｂｕｓｔｎｅｓｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｅｄａｎｅｗａｎｄｆａｓｔｌａｎｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｈｍ．Ｆｔｉｒｓｔ，ｉｔｄｅｔｅｃｔｅｄｌａｎｅｅｄｇｅｓｂｙａｎａｌｙｚｉｎｇｇｒｅｙｓｃａｌｅｃｈａｎｇｅｏｆｔｈｅｉｍａｇｅｓ．ＴｈｅｎｉｔｕｓｅｄＢ－Ｓｐｌｉｎｅｆｉｔｔｉｎｇｔｏｍａｔｃｈｔｈｅｌａｎｅｅｄｇｅｐｉｘｅｌｓｔｏｇｅｔｉｆｎａｌｄｅｔｅｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ．Ｅｘｐｅｉｒｍｅｎｔｓ
ｓｈｏｗｔｈａｔｈｅｔｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｉｒｈｍｔｈａｓｂｅｔｔｅｒｐｅｆｏｒｒｍａｎｃｅｔｈａｎｐｒｅｖｉｏｕｓｗｏｒｋｓｉｎｂｏｔｈｓｐｅｅｄａｎｄｅｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ．Ｏｎｔｈｅｅｍｂｅｄｄｅｄｐｌａｔｆｏｍ，ｔｒｈｅａｌｇｏｉｒｔｈｍｐｒｏｃｅｓｓｅｓ１２ｆｐｓ．Ｉｔｃａｎｍｅｅｔｔｈｅｐｒａｃｔｉｃａｌｎｅｅｄｓｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎ；ｌａｎｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；Ｂ — Ｓｐｌｉｎｅ；ｓｐｌｉｎｅｆｉｔｔｉｎｇ；ＲＡＮＳＡＣ；ｅｍｂｅｄｄｅｄｓｙｓｔｅｍｓ

基于机器视觉的车道线检测技术的概述

基于机器视觉的车道线检测技术的概述摘要：随着自动驾驶和辅助驾驶技术的迅速发展，车道线检测作为智能交通系统中的关键技术之一，受到了广泛的关注。

本文针对基于机器视觉的车道线检测技术进行了综述。

首先介绍了车道线检测的背景和意义，其次探讨了车道线检测的挑战和难点。

随后，对车道线检测的基本流程进行了详细介绍，包括图像预处理、特征提取、车道线识别和跟踪等步骤。

然后，对常用的车道线检测算法进行了分类和比较，并详细讨论了各种算法的优缺点。

最后，对未来车道线检测技术的发展趋势进行了展望。

关键词：机器视觉；车道线检测；智能交通；图像处理；特征提取正文：1背景概述随着汽车工业的飞速发展和智能交通技术的不断创新，自动驾驶和辅助驾驶技术正逐渐成为现实。

作为自动驾驶和辅助驾驶系统中至关重要的一环，车道线检测技术引起了广泛的关注。

通过机器视觉技术，车道线检测可以准确、实时地识别道路上的车道线，为自动驾驶系统提供精准导航和车辆控制的基础[1]。

车道线检测的意义在于帮助车辆实现自动导航和辅助驾驶功能。

在自动驾驶模式下，车辆需要能够准确识别道路上的车道线，以便保持正确的行驶轨迹。

而在辅助驾驶模式下，车辆可以通过车道线检测技术提供的信息来辅助驾驶员进行车道保持或变道操作，从而提高驾驶的安全性和舒适性。

然而，车道线检测面临着一系列挑战和难点。

此外，因为道路上的车道线形状和颜色各异，算法需要具备良好的适应性和鲁棒性。

为了克服这些挑战，研究者们提出了许多基于机器视觉的车道线检测算法。

这些算法通常包括图像预处理、特征提取、车道线识别和跟踪等步骤。

图像预处理用于降噪和增强车道线的对比度，特征提取则旨在从图像中提取有关车道线位置和形状的信息。

车道线识别和跟踪则是根据提取到的特征对车道线进行标记和跟踪，以实现实时跟踪和准确的车道线识别。

2车道线检测技术的研究现状近年来，随着计算机视觉和深度学习的快速发展，基于机器视觉的车道线检测算法得到了迅速的发展。

基于单目视觉的车道线分离警告算法研究

ｒｓｌｓｉｄｃｔｈｔｔｅａｇｒｔｍｓｇｏｏｕｔｅｓａｄｅｃｅｃｅｕｔｎｉａｅｔａｈｌｏｉｈｈａｏｄｒｂｓｎｓｎｆｉｎｙ．ｉＫｅｒｓ：ｎｅｅｔｎａｄｔａｋｎＲｅｉｎｏｎｅｅｔＯｔｕａｇｒｔｍ；ｕｈｔａｆｒａｉｎ；ｙｗｏｄＬａｅｄｔｃｉｎｒｃｉｇ；ｇｏｆｉｔｒｓ；ｓｌｏｈｏｉＨｏｇｒｎｓｏｍｔｏ
Ａｂｓｒｃ：ａＣｌｎｅｅｔｏｅｈｏｏｙｈａｔａｔｄｉｒａｉｇａｔｎｉｎｉｅｄｏｕｔｎｍｏｓｔａｔＴｒｍａｅｄｔｃｉｎｔｃｎｌｇｓａｔｃｅｎｃｅｓｎｔｔｎｆｌｆａｏｏｕｒｅｏｉｄｖｎｉｒｉｇ．Ａｆｅｈｈｒｃｅｉｔｆｔｅｉａｅｆｔｅｔａｃｌｎｓｎｌｚｄ，ａｒｂｓａｐｏｃｓｔｒｔｅｃａａｔｒｓｉｏｈｍｇｓｏｈｒｆａｅｗａａａｙｅｃｉｏｕｔｐｒａｈｗａ
ｒｃｇｉｉｎ．ＬｎｅｒｈｎｄｔｃｅｙＨｏｇｒｎｆｒｔｏｅｏｎｔｏａｓｗｅｅｔｅｅｅｔｄｂｕｈｔａｓｏｍａｉｎ．Ｉａｒｃｉｇ，ｔｅｉｎｏｎｅｅｔｎｌｎｅｔａｋｎｈｅｒｇｏｆｉｔｒｓｗａｓａｉｈｄｗｉｈｐａａｔｒｈｏｇｈｌｎｐｅｉｔｒｓｅｔｂｌｅｔｒｍｅｅｓｔｒｕｈｔｅＫａｍａｒｄｃｏ．Ｔｈｎｌｎｓｗｅｅｓａｃｅｎｔｅｒｇｏｓｅａｅｒｅｒｈｄｉｈｅｉｎ．Ａ

结合机器视觉的车道偏离识别算法研究

ＣｏｍｐｕｔｅｒＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＩｔｓＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ
结合机器视觉的车道偏离识别算法研究
刘纪红，康小霞，杨丽
（东北大学信息科学与工程学院，辽宁沈阳１１０８１９）
ｔｈｅｓｔａｎｄａｒｄｔｏｊｕｄｇｅｔｈｅｖｅｈｉｃｌｅｗｈｅｔｈｅｒｏｒｎｏｔｄｅｖｉａｔｅｄｆｒｏｍｔｈｅｌａｎｅ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｄｅｓｉｇｎｐｒｅｓｅｎｔｅｄｉｎ
素代窗口中心
元素的灰度值。使用分段线性变换函数实现对滤波后的
ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｓｓｔａｂｌｅａｎｄｗｉｔｈｇｏｏｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｖａｌｕｅ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｌａｎｅｄｅｐａｒｔｕｒｅｗａｎｉｒｎｇｓｙｓｔｅｍ；ｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎ；ａｕｔｏｍｏｂｉｌｅｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｔａｒｇｅｔａｒｅａｉｓｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄｆｏｒｔｈｅｌａｎｅｄｅｐａｒｔｕｒｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｔｈｅｓｙｓｔｅｍＵＳｅＳｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅｐｒｏ — ｃｅｓｓｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓａｎｄｍｕｌｔｉｐｌｅａｌｇｏｉｒｔｈｍｓｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｉｔａｄａｐｔｓｔｈｅｃａｌｃｕｌａｔｅｄａｎｇｌｅｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｌｅｆｔａｎｄｒｉｇｈｔｌａｎｅａｓ

基于深度学习的车道线检测算法研究

基于深度学习的车道线检测算法研究一、引言在交通安全领域，车道线是保障驾驶员安全的重要标志。

因此，车道线检测一直都是自动驾驶技术中的核心技术之一。

近年来，深度学习成为了许多计算机视觉问题的最佳解决方案，因此应用深度学习进行车道线检测也成为了研究和实践的重点。

本文主要介绍基于深度学习的车道线检测算法研究，内容包括：车道线检测技术原理与方法、实验与结果、算法优化及未来发展方向等。

二、车道线检测技术原理与方法1. 传统车道线检测方法传统方法主要是基于图像处理和计算机视觉技术，通过边缘检测、滤波、二值化等预处理方法，提取出图像中的车道线，然后在提取的车道线上进行曲线拟合，最终获取车道线的位置和方向。

该方法思路简单，但效率较低，且需要大量的手动调整参数。

2. 基于深度学习的车道线检测方法随着深度学习技术的发展，基于深度学习的车道线检测逐渐被广泛研究。

深度学习方法主要分为两大类：基于卷积神经网络（CNN）的方法和基于循环神经网络（RNN）的方法。

(1) 基于卷积神经网络（CNN）的车道线检测方法CNN是一种特殊的神经网络，其模型结构能够有效地处理图像和视频等数据。

当前的车道线检测技术中，CNN方法的应用最为广泛。

该方法主要是通过卷积层和全连接层对图像进行特征提取，然后再通过分割方法将车道线与其他部分进行分离，最终实现车道线检测的目的。

该方法准确率较高，适用于各种路面情况，但需要大量的数据进行训练，模型的训练和调整比较耗时、耗力。

(2) 基于循环神经网络（RNN）的车道线检测方法RNN是一种适用于处理序列数据的神经网络，一般用于语音识别、自然语言处理等领域。

在车道线检测中，RNN的主要作用是对视频序列进行建模，并预测车道线的位置和方向。

该方法拟合程度较高，准确率也较高，但对大量数据的计算要求较高，对运算速度和延迟也要求较高。

三、实验与结果为验证上述两种车道线检测方法的有效性，本文基于公开数据集进行实验，分别采用了基于CNN和RNN的方法。

基于深度学习的车道线检测方法研究与应用

基于深度学习的车道线检测方法研究与应用I. 简述随着科技的发展，越来越多的人开始关注这一领域。

近年来研究人员们提出了许多新的算法和技术，使得车道线检测的准确性和鲁棒性得到了很大的提高。

同时这些方法也在不断地应用于实际的道路监控系统和自动驾驶汽车中，为人们的出行带来了极大的便利。

基于深度学习的车道线检测方法是一项非常有前景的技术，相信在未来的日子里，它会为我们的生活带来更多的惊喜和便利。

A. 研究背景和意义随着科技的飞速发展，人工智能技术在各个领域都取得了显著的成果。

其中基于深度学习的计算机视觉技术在车道线检测方面具有广泛的应用前景。

然而当前市场上的车道线检测方法仍存在许多问题，如检测精度不高、对复杂场景适应性差等。

因此研究一种高效、准确且具有良好泛化能力的车道线检测方法具有重要的理论和实际意义。

首先车道线检测对于自动驾驶汽车的安全驾驶至关重要，在复杂的道路环境中，车辆需要能够准确地识别车道线，以便更好地规划行驶路线和保持车速稳定。

此外车道线检测还有助于提高驾驶员的驾驶舒适度和安全性，降低交通事故的发生率。

其次车道线检测方法的研究与应用将推动计算机视觉技术的发展。

深度学习作为一种强大的机器学习方法，已经在图像识别、目标检测等领域取得了突破性进展。

将深度学习技术应用于车道线检测，有望提高检测方法的性能和效率，为其他计算机视觉任务提供有力支持。

车道线检测方法的研究与应用将促进智能交通系统的建设，随着城市化进程的加快，交通拥堵和交通安全问题日益严重。

通过研究更先进的车道线检测方法，可以为智能交通系统提供更加精确的道路信息，从而提高道路通行效率和交通安全水平。

基于深度学习的车道线检测方法研究与应用具有重要的研究背景和意义。

这不仅有助于解决当前市场上存在的问题，提高车道线检测的性能和实用性，还将推动计算机视觉技术的发展和智能交通系统的建设。

因此我们应该积极投入到这一领域的研究中，为实现自动驾驶汽车的普及和道路交通安全做出贡献。

自动驾驶技术中的车道线识别算法

自动驾驶技术中的车道线识别算法自动驾驶技术作为当今科技领域的热门话题，正在逐渐改变我们的生活方式和交通系统。

而在自动驾驶车辆的核心技术中，车道线识别算法被认为是至关重要的一环。

本文将探讨自动驾驶技术中常用的车道线识别算法，并分析其在实际应用中的特点和问题。

一、传统方法传统的车道线识别算法主要基于计算机视觉技术，通过分析摄像头捕捉到的图像来判断车道线的位置和形状。

其中最常用的方法是基于图像处理和特征提取的方式。

首先，将彩色图像转换为灰度图像，然后通过二值化处理将车道线部分提取出来。

接下来，通过边缘检测算法，如Canny算法，寻找图像中的边缘线。

最后，通过直线检测算法，如Hough变换，将边缘线检测结果转换为车道线的方程，进而得到车道线的位置和形状信息。

然而，传统的车道线识别算法在实际应用中存在一些问题。

首先，由于图像质量、光照条件、天气等因素的干扰，传统算法往往识别准确率不高，容易产生误判。

其次，传统算法对于复杂路况，如弯道、交叉口等情况，处理能力较弱，很难实现精准的车道线识别。

此外，传统算法对计算资源要求较高，需要较长的计算时间，不太适用于实时性要求较高的自动驾驶系统。

二、深度学习方法深度学习方法作为近年来兴起的一种人工智能技术，被广泛应用于自动驾驶技术中的车道线识别任务。

与传统方法相比，深度学习方法通过神经网络模型自动学习特征表示，从而实现更高的准确率和鲁棒性。

目前，卷积神经网络（CNN）是深度学习方法中应用最广泛的模型之一。

通过输入训练数据集，CNN可以学习到车道线的特征表示，并通过训练优化算法调整模型参数，以实现准确的车道线识别。

同时，基于深度学习的方法可以较好地处理复杂路况下的车道线识别任务，具有较强的泛化能力。

然而，深度学习方法也存在一些问题。

首先，深度学习方法对数据集的要求较高，需要大量的标注数据进行训练，且对数据质量敏感。

其次，深度学习方法的计算复杂度较高，需要大量的计算资源和时间，不太适用于嵌入式系统。

基于分割的车道线评估方法

基于分割的车道线评估方法随着自动驾驶技术的飞速发展，车道线的检测与评估成为了研究的热点。

本文将详细介绍一种基于分割的车道线评估方法，该方法通过图像分割技术对车道线进行识别与跟踪，进而实现对车道线的精准评估。

一、引言基于分割的车道线评估方法是利用计算机视觉技术，通过对道路图像的处理与分析，实现对车道线的自动识别与评估。

该方法在自动驾驶、智能交通等领域具有广泛的应用前景。

二、基于分割的车道线评估方法原理1.图像预处理：对输入的道路图像进行去噪、灰度化、增强等预处理操作，提高图像质量，便于后续处理。

2.车道线分割：采用图像分割技术，如阈值分割、边缘检测等，将车道线从背景中分离出来。

3.车道线识别：利用形态学、轮廓提取等算法，对分割后的车道线进行识别，得到车道线的位置信息。

4.车道线跟踪：根据相邻帧车道线的位置关系，采用跟踪算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波等）对车道线进行连续跟踪。

5.车道线评估：根据车道线的位置、宽度、连续性等指标，对车道线进行评估，以判断车道线的质量。

三、关键算法与步骤1.预处理算法：选用合适的滤波器进行去噪，采用直方图均衡化进行灰度化处理，通过图像增强技术提高车道线的对比度。

2.分割算法：选用Sobel算子、Canny算子等进行边缘检测，结合阈值分割方法，将车道线从背景中分离出来。

3.识别算法：利用开运算、闭运算等形态学操作，提取车道线的轮廓，结合轮廓特征进行车道线识别。

4.跟踪算法：采用卡尔曼滤波或粒子滤波算法，根据车道线的运动模型，对车道线进行连续跟踪。

5.评估指标：计算车道线的位置误差、宽度变化、连续性等指标，评估车道线的质量。

四、总结基于分割的车道线评估方法在实际应用中具有较好的性能，能够满足自动驾驶、智能交通等领域对车道线检测与评估的需求。

然而，该方法仍存在一定的局限性，如对复杂场景的适应性、光照变化的影响等，未来研究可从以下几个方面展开：1.优化预处理算法，提高车道线检测的鲁棒性。

基于图像处理的车道线检测技术研究

基于图像处理的车道线检测技术研究随着智能化技术的不断进步，自动驾驶车辆成为未来交通的一大趋势。

而车道线检测技术则是自动驾驶中不可或缺的一环。

基于图像处理的车道线检测技术在自动驾驶和智能交通领域中有着广泛的应用，越来越受到人们的关注。

本文就来探讨一下基于图像处理的车道线检测技术研究。

一、图像处理技术简述图像处理技术是图像数字化处理的技术，它通过对数字图像的某些处理来获取特定的信息，将图像转化为数字信号后进行处理，实现对图像的增强、恢复、分割、去噪等处理。

在车道线检测中，图像处理技术是不可或缺的工具。

二、车道线检测技术的意义车道线是道路上非常重要的交通标志，它指导着交通参与者的行车方向，判断车道是否偏离，及时发出警告，对于行车安全至关重要。

车道线检测技术旨在通过图像处理技术来自动识别和提取车道线信息，以提高交通参与者的行车安全水平。

三、基于图像处理的车道线检测技术1、图像采集在进行车道线检测之前，需要首先获取道路的图像。

通常采用的图像获取方法有两种，一种直接安装在车辆上，通过车载摄像头采集图像；另一种则是通过卫星遥感等方式获取道路图像。

无论哪种方式，关键在于能够获取清晰的、高分辨率的图像数据。

2、图像预处理在实际拍摄过程中，由于光照、天气等原因，获取到的图像会存在噪声、模糊、失真等问题，需要进行图像预处理。

处理的方法包括滤波、增强、亮度调整、图像二值化等。

3、车道线的提取在预处理过程中，车道线所在位置的信息已经被表现在图像上，而车道线的形态信息被表现在灰度图像中。

相应地，车道线的提取就是将车道线位置信息提取出来，一般可通过机器学习方法和数学模型来实现。

基于深度学习的方法和基于传统图像处理的方法都可以实现车道线的提取。

4、车道线追踪车道线的提取只是在单张图片上识别出车道线的位置，而对于实时行驶的车辆来说，需要不断追踪车道线，并做出及时提示或自主判断。

车道线追踪一般采用Kalman滤波算法等数学模型进行，提高车道线识别和追踪的准确性。

面向智能驾驶的车道线检测算法研究

面向智能驾驶的车道线检测算法研究车道线检测是自动驾驶技术中必不可少的一环。

它是在图像处理技术和计算机视觉领域中应用广泛的一个问题，目的是通过计算机图像处理技术来自动识别和定位道路上的车道线，从而实现车辆的自动驾驶。

随着自动驾驶技术的发展，越来越多的汽车厂商和科技公司加入了自动驾驶领域，其中包括快速发展的特斯拉、谷歌、奥迪等公司。

这些公司正在通过不断的技术创新和研发，来实现车辆自动驾驶，为人类社会提供更加便利、安全的出行方式。

车道线检测技术是实现自动驾驶的基础技术之一。

其核心思想是通过图像处理技术来识别道路上的车道线，从而实现车辆的自动导航功能。

车道线检测算法可以分为两大类，一类是基于传统计算机视觉技术的算法，另一类是基于深度学习技术的算法。

基于传统计算机视觉技术的车道线检测算法，主要通过分析车辆行驶时摄像头拍摄到的图像，从中提取出道路的轮廓线和车道线等特征，进而实现对车道线的检测和识别。

常见的传统车道线检测算法包括Canny边缘检测算法、霍夫变换算法、Sobel算法、Lanes算法等。

基于深度学习技术的车道线检测算法，则是利用人工神经网络来学习从车辆摄像头拍摄的图像中提取特征的方法。

深度学习技术的优势在于其具有良好的智能学习和自适应性，可以自动学习特征表示，从而实现更加高效、准确的车道线检测。

常见的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、支持向量机（SVM）等。

当前，深度学习技术在汽车领域中的应用越来越广泛。

基于深度学习技术的车道线检测算法相较于传统算法，具有更高的准确性和稳定性。

深度学习模型可以根据不同的道路情况自适应地进行车道线检测和识别，不受光照、天气等外界因素的影响。

随着深度学习技术的不断发展，其在车道线检测中应用的效果也越来越优化。

除了算法的选择和开发之外，车道线检测还需要将算法与具体的传感器和硬件设备相结合，来实现对车辆行驶状态的实时检测和反馈。

目前，车道线检测系统主要采用摄像头作为检测传感器，将摄像头拍摄到的图像传输到计算机进行处理。

车道线检测技术的研究与应用

车道线检测技术的研究与应用随着人们出行方式的多样化和交通流量的增加，安全驾驶成为一项至关重要的事情。

而车道线检测技术则是保障驾驶安全的重要手段之一。

本文将探讨车道线检测技术的研究与应用。

一、车道线检测技术的原理车道线检测技术是指通过传感器或者摄像头采集路面图像信息，进行车道线辨识以及判断是否偏离车道等操作。

该技术的原理主要包含以下几方面：1. 图像采集：摄像头可以记录路面的图像信息，或者雷达可以检测路面的反射信号。

这些信号可以被传感器接收并被计算机处理。

2. 特征提取：计算机可以根据图像中的各种特征来进行处理，例如车道线的颜色、形状、纹理等。

3. 车道线辨识：通过对车道线特征的提取与匹配，计算机可以精确地识别出车道线，达到车道线检测的目的。

4. 行车轨迹推断：通过计算机算法，可以分析控制车辆方向的几何关系，实现自动驾驶、自动泊车等功能。

二、车道线检测技术的应用车道线检测技术可以广泛应用于车辆驾驶、交通管理、安全保障等领域。

其中，以下是一些典型的应用场景：1. 自动驾驶：自动驾驶需要通过车道线检测等技术来保证车辆行驶安全。

目前，特斯拉、Waymo等公司已经开发出了自动驾驶技术，并开始在一些地区进行商业化应用。

2. 自动泊车：车道线检测技术也可以应用于自动泊车。

驾驶员只需将车辆停在指定位置，车载摄像头即可自动检测车位，自动驾驶入泊车位，提高泊车效率。

3. 智能交通管制：车道线检测技术还可以应用于智能交通信号灯控制系统。

智能信号管理系统会通过图像识别技术识别交通状况，并根据交通的情况来进行信号灯的控制。

4. 驾驶辅助系统：车道线检测技术可以帮助驾驶员行驶安全。

驾驶辅助系统可以监控车辆是否偏离车道，发出警告以避免事故发生。

三、车道线检测技术的挑战与发展车道线检测技术的应用遇到很多挑战，例如：1. 天气条件的影响：在恶劣的天气条件下，如雨雪雾霾，在路面含水、结冰、覆盖泥沙等情况下，摄像头或雷达等传感器的识别标志很难被准确识别。

【Papers】Lane-Detection近期车道线检测论文阅读总结

【Papers】Lane-Detection近期车道线检测论⽂阅读总结近期阅读的⼏篇关于车道线检测的论⽂总结。

1. 任务需求分析1.1 问题分析针对车道线检测任务，需要明确的问题包括：（1）如何对车道线建模，即⽤什么⽅式来表⽰车道线。

从应⽤的⾓度来说，最终需要的是车道线在世界坐标系下的⽅程。

⽽神经⽹络更适合提取图像层⾯的特征，直接回归⽅程参数不是不可能，但限制太多。

由此，⽹络推理输出和最终结果之间存在⼀个Gap，需要相对复杂的后处理去解决。

（2）⽹络推理做到哪⼀步。

⼈在开车时观察车道线，会同时关注两⽅⾯信息：绘制在路⾯上的车道线标识本⾝通过车道线标识，表征的抽象的车道分隔边界线1.2 ⽅法概述概括来说，基于CNN的车道线检测主流⽅法⼤致可以这么分类：对画⾯上每⼀个像素是否属于地⾯标识，属于哪⼀类地⾯标识进⾏预测，即图像分割的思想，对全图每⼀个像素进⾏分类。

典型的数据集如Apollo中的数据集。

对画⾯上每⼀个像素是否属于车道分界线进⾏预测，属于图像分割，还可以细分为前景/背景的⼆分类，以及判断车道线实例的多分类。

典型的数据集如Tusimple和CULane。

不关⼼每⼀个像素的归属问题，⽽是直接提取更抽象层⾯的车道线属性。

⽅法1的推理⽬标最为确定，⽹络需要猜测的成分最少。

根据获取的分割图，由后处理步骤来完成车道线信息的提取。

⽅法2需要⽹络具有⼀定的联想猜测能⼒，能够把不连续的车道线识别为连续的实体。

⽅法3需要⽹络具有最强的抽象能⼒，能够直接感知到车道线的空间结构。

1.3 ⾯临挑战针对车道线检测任务，⾯临的挑战主要有：（1）车道线这种细长的形态结构，需要更加强⼤的⾼低层次特征融合，来同时获取全局的空间结构关系，和细节处的定位精度。

（2）车道线的形态有很多不确定性，⽐如被遮挡，磨损，以及道路变化时本⾝的不连续性。

需要⽹络针对这些情况有较强的推测能⼒。

（3）在实际应⽤中，车辆稳定⾏驶在车道中央的⼯况最常见，但车辆的偏离或换道过程才是关键⼯况，此时会产⽣⾃车所在车道的切换，车道线也会发⽣左/右线的切换。

无人驾驶技术的车道线检测算法使用技巧探讨

无人驾驶技术的车道线检测算法使用技巧探讨无人驾驶技术的发展已经取得了长足的进步，从传统的驾驶辅助系统到目前的自动驾驶系统，无人驾驶车辆正逐渐发展成为未来交通的新趋势。

车道线检测是自动驾驶系统中不可或缺的一项技术，它能够实时识别道路上的车道线，并通过传感器反馈给车辆控制系统，从而实现自动驾驶车辆的精准控制。

本文将探讨无人驾驶技术中车道线检测算法的使用技巧。

1. 传统的车道线检测算法传统的车道线检测算法主要基于计算机视觉中的图像处理技术，在图像中通过边缘检测、色彩分割等方法找到道路的特征，从而实现对车道线的检测。

这种方法能够在一定程度上满足车道线检测的需求，但受限于图像质量、光照条件等因素，检测结果常常存在误差。

针对这个问题，研究者们提出了许多改进算法，如基于卷积神经网络的车道线检测算法，能够更好地应对复杂道路情况下的检测问题。

2. 深度学习在车道线检测中的应用深度学习技术的兴起为车道线检测带来了新的突破。

通过构建深度神经网络模型，可以对图像进行端到端的学习，自动学习图像特征，从而实现更准确的车道线检测。

例如，可以使用全卷积网络（FCN）进行图像分割，将道路和背景进行分离，进而提取出车道线的位置信息。

在深度学习算法中，数据集的质量和数量对算法性能的影响较大，因此，合理选择合适的数据集并进行适当的预处理工作是提高车道线检测算法精度的关键。

3. 多传感器融合技术在车道线检测中的应用为了进一步提高车道线检测的准确性，许多研究者将多传感器融合技术引入到车道线检测中。

通过将多种传感器的数据进行融合，可以更全面地获取道路信息，增强车道线的检测稳定性和鲁棒性。

常用的传感器包括摄像头、雷达、激光等。

通过综合使用这些传感器数据，可以更好地解决传统车道线检测算法受限于光照等因素带来的问题，提高算法的可靠性。

4. 算法优化和实时性除了准确性，车道线检测算法在实际应用中还需要具备较高的实时性。

无人驾驶车辆需要在实时的情况下对车道线进行检测，并及时反馈给控制系统。

基于图像识别的车道线提取技术研究

基于图像识别的车道线提取技术研究一、背景介绍随着汽车保有量的不断增加，交通拥堵、交通事故等问题也与日俱增。

在这样的背景下，自动驾驶技术被越来越多的人所重视和关注。

自动驾驶技术中，视觉感知技术是非常重要的一环。

而在这个环节中，基于图像识别的车道线提取技术是至关重要的。

二、车道线提取技术的研究现状车道线提取技术是视觉感知技术中的一个非常基础的问题。

目前，针对车道线提取技术的研究已经非常成熟，主要方法有基于颜色空间、基于边缘检测和基于特征提取等。

其中，基于颜色空间的方法主要是利用车道线颜色和背景颜色之间的差异来进行车道线的提取。

而基于边缘检测的方法则是利用边缘检测算法来提取车道线边缘信息。

基于特征提取的方法则是利用计算机视觉中的特征点提取算法来提取车道线的特征点。

这三种方法各有优缺点。

基于颜色空间的方法只适用于颜色较为明显的车道线，而难以应对颜色变化较大的情况；基于边缘检测的方法可以适用于大多数情况，但是容易受到噪声的影响；基于特征提取的方法可以应对较复杂的交通场景，但是计算量较大。

三、基于神经网络的车道线提取技术近年来，随着深度学习技术的不断发展，基于神经网络的车道线提取技术也逐渐得到了广泛应用。

这种方法的主要思路是通过训练神经网络来识别车道线。

而训练神经网络所需要的数据则是从实际驾驶过程中收集得到的图像和车道线信息。

基于神经网络的车道线提取技术相对于传统方法，具有以下优点：1. 鲁棒性更强。

神经网络可以学习到更多的特征信息，在处理复杂场景时有着更好的鲁棒性和稳定性。

2. 适用范围更广。

传统方法主要是基于对车道线的假设，而神经网络可以学习到更丰富的信息，可以适用于各种不同的车道线类型和交通场景。

3. 可扩展性更好。

随着深度学习技术的不断发展，神经网络的结构和训练方法也在不断完善，可以更好地满足不同需求。

四、未来展望基于图像识别的车道线提取技术的发展始终伴随着汽车行业的发展。

未来，随着自动驾驶技术的不断成熟，车道线提取技术也将在不断优化和改进的基础上得到广泛应用。

一种基于视觉的车道线检测与跟踪算法

确计算车道线模型中的参数，也兼顾了车载系统的实时性要
Ｋｅｗｏｄ：ｌｎｄｔｃｉｎ；ａａｔｅｒｎｏｙｒｓａｅｅｅｔｄｐｉａｄｍＨｏｇｏｖｕｈｔａｓｏｍａｉｎｒｎｆｒｔ；Ｔａｕｓａｃ；ｍｕｔｒｓｌｔｎ；ｐｒｉｌｌｒｏｂｒｈｅｌｉｅｏｕｉ－ｏａｔｅｆｔｃｉｅ
２０９００２，Ｃｉａ）ｈｎ
车道线区域检测法的核心思想是将图像中的所有像素点标记为车道线点和非车道线点两类．以可作为分类依据的称为特征量．文献Ｅ３２是采用了ＨＶＳ
色彩空问特征进行车道线的识别的；由于车道线区
ＡｂｔａｔＴｈｓｐｐｒｐｅｅｔａｏｅｌｎｅｅｔｎａｄｓｒｃ：ｉａｅｒｓｎｓｎｖｌａｅｄｔｃｉｎｏｔａｋｎｌｏｉｍｏｕｏｔｒｖｙｔｍ．ｅａｇｒｔｍｒｃｉｇａｇｒｔｈｆｒａｔｍａｉｄｉｅｓｓｅＴｈｌｏｉｃｈｕｉｚｓｔｅｇｎｒｌｅｕｖｎａａｔｒｍｏｅ，ｉｈｃｎｔｌｅｈｅｅａｉｄｃｒｅｌｅｐｒｍｅｅｄｌｗｈｃａｉｚａｄｓｒｂ０ｌｓｒｉｈｎｕｖｄｌｎｓＴｈｓｒｍｉｅｔｅｃｉｅｂｔｔａｇｔａｄｃｒｅａｅ．ｅｍｏｔｐｏｎｎｌｃｎｒｂｔｎｏｅｄｔｃｉｎａｇｒｔｍｉｓｉｈｔｂｔｈｏｔｉｕｉｆｔｅｅｔｌｏｉｏｈｏｈｌｎｔａ：ｏｌｔｅｅ１

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毕业设计基于视觉的车道线识别算法研究Research on Algorithms of Vision-basedLane Recognition毕业设计任务书毕业设计开题报告毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。

尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。

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3.附件包括：任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）。

4.文字、图表要求：1）文字通顺，语言流畅，书写字迹工整，打印字体及大小符合要求，无错别字，不准请他人代写2）工程设计类题目的图纸，要求部分用尺规绘制，部分用计算机绘制，所有图纸应符合国家技术标准规范。

图表整洁，布局合理，文字注释必须使用工程字书写，不准用徒手画3）毕业论文须用A4单面打印，论文50页以上的双面打印4）图表应绘制于无格子的页面上5）软件工程类课题应有程序清单，并提供电子文档5.装订顺序1）设计（论文）2）附件：按照任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）次序装订3）其它摘要目前，许多国家有计划地开展了视觉导航系统的研究，其中道路检测是视觉导航系统的重要组成部分,检测的精度直接关系到智能车辆行驶的安全性，因此备受关注。

本设计研究基于视觉的道路识别算法。

首先分析了已有的图像预处理算法，并根据本设计中图像处理的具体要求，选取了合适的图像预处理算法。

提出对获得的彩色图像，采用彩色通道提取法使其灰度化更能增强车道标记线的白色部分；根据车道线倾斜的特征，自定义差分模板处理灰度化后的图像，得到车道线的边缘；为了提高道路识别的实时性和抗干扰能力，论文提出了区域生长法，选取合适的种子点生长出路面区域。

然后，根据边缘和区域信息所表示的道路边界线，应该在空间上占据相同或相近的位置，论文提出用融合边缘和路面区域两种信息获取车道线像素点。

在获取车道线像素点后，论文采用直线道路模型假设作为约束条件，分别用hough变换及其改进算法和中值截距算法提取车道线，并用MATLAB对算法进行了仿真，得出了改进后的hough变换在车道线检测上具有较好的实时性和鲁棒性的结论。

关键词：图像预处理彩色通道提取区域生长改进的hough变换AbstractRecent the research on Visual navigation systems have been developed in many countries. And a lane-detection system is an important component of many visual navigation systems. There has been active research on the lane-detection, because it closely relates to the safety of intelligent vehicles. In this thesis, the road positioning algorithms based on image are researched. At first, the current algorithms of image preprocessing are analyzed. By the specific requirements of the image processing in this thesis, the appropriate algorithm is chosen. For example, in order to get a greylevel image from a colour one, we introduced a method called getting from multicolor channel. As the result, the white line on the road image can be intensified stronger than the other ways. Then given the features of road line, a difference cyclostyle is defined to extract the edge. At the same, in order to improve the real-time performance of roads and anti-jamming capability, regional growth ways is introduced, through it we can chose a proper seed to get a regional road image. Then edge extraction and integration of regional growth way is used to identify the road edge according to marginal and regional information should occupy space in the same or similar position. After getting the road line points, straight road model is considered as the constraints and three algorithms, such as hough transform, improved hough transform algorithm and median of the intercepts algorithm, are established for linear feature extraction. Then there is a comparsion between their advantages and disadvantages by using MATLAB. Finally, a conclusion is drawed that the improved hough transform algorithm can improve the real-time performance of roads better and its robust is also prior to them.Key words: Image preprocessing Getting from multicolor channel Regional growth way Improved hough transform目录第1章绪论 (1)1.1课题研究的背景和意义 (1)1.2国内外研究现状 (2)1.3论文的研究内容 (2)第2章单目视觉系统 (4)2.1引言 (4)2.2单目视觉导航系统成像模型 (4)2.3本章小结 (6)第3章道路图像预处理 (7)3.1引言 (7)3.2道路图像灰度化 (7)3.2.1 常用的灰度化方法 (7)3.2.2 彩色通道提取灰度化 (9)3.3图像灰度变换 (10)3.3.1 图像灰度线性变换 (11)3.3.2 图像灰度非线性变换 (11)3.3.3 基于直方图的灰度变换 (12)3.4图像滤波 (14)3.4.1 线性平滑滤波 (14)3.4.2 非线性平滑滤波 (15)3.5图像边缘增强 (17)3.5.1 图像的梯度和边缘检测算子 (17)3.5.2 自定义差分算子 (20)3.5.3 加入噪声图像检测实验 (21)3.6本章小结 (22)第4章道路边缘的识别 (24)4.1引言 (24)4.2道路检测方法简介 (24)4.3边缘与区域相结合的道路检测方法 (25)4.3.1 区域生长法的基本概念 (25)4.3.2 融合两种信息提取的仿真实验 (28)4.4基于模型的道路识别 (29)4.4.1 道路模型假设 (29)4.4.2 道路图像特征直线提取 (30)4.4.2.1 传统霍夫变换提取直线 (30)4.4.2.2 随机霍夫变换提取直线 (32)4.4.2.3 中值截距法提取车道线 (34)4.5算法比较 (36)4.6随机霍夫变换提取直线的检验 (37)4.7本章小结 (43)第5章结论和展望 (44)参考文献 (45)致谢 (46)附录 (47)第1章绪论1.1 课题研究的背景和意义随着城市化的发展和汽车的普及，交通环境日趋恶劣，交通拥挤加剧，交通事故频发，交通问题已经成为全球范围内人们普遍关注的社会问题。