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《基于某圖像處理的車道線識(shí)別算法研究.doc》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、基于圖像處理的車道線識(shí)別算法研究摘要為了提高車道線識(shí)別算法的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，提出了一種基于改進(jìn)Hough變換的車道線檢測(cè)方法。在車道線的預(yù)處理階段，首先確定圖像中的感興趣區(qū)域，然后對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理、自適應(yīng)閾值分割、邊緣檢測(cè)，從而減少了后期的處理數(shù)據(jù)量，排除了大部分的干擾因素。在車道線的識(shí)別階段，根據(jù)圓和橢圓的性質(zhì)，對(duì)傳統(tǒng)的霍夫變換進(jìn)行改進(jìn)，極大減小了在檢測(cè)圓和橢圓時(shí)的計(jì)算量，并提高了檢測(cè)的準(zhǔn)確性。最后使用OpenCV圖像處理庫(kù)編寫程序，證明了新算法的正確性，得到了理想的結(jié)果。關(guān)鍵詞：車道線識(shí)別橢圓檢測(cè)霍夫變換StudyonLaneMarkIdentificationAlgor
2、ithmBasedonImageProcessingAbstractInordertoimprovethereal-timeandaccuracyoflanerecognitionalgorithm,presentsamethodoflanedetectionbasedonimprovedHoughtransform.Thepreprocessingstageinthelaneline,firstdeterminetheimageoftheregionofinterest,andthensmoothing,adaptivethresholdsegmentation,edgede
3、tectionofimage,therebyreducingtheamountofdataprocessingstage,mostoftheinterferencefactors.Therecognitionphaseinthelaneline,accordingtothenatureofthecircleandellipse,improvementoftheHoftransformtothetraditional,greatlyreducestheamountofcomputationinthedetectionofcircleandellipse,andimprovethe
4、accuracyofdetection.Finally,theuseofOpenCVimageprocessinglibraryprogram,provedthecorrectnessofthenewalgorithm,andthedesiredresult.KeyWords：lanemarkidentification；ellipsedetection；houghtransform目錄摘要IAbstractII目錄III第1章緒論11.1研究背景12.1國(guó)外研究現(xiàn)狀21.2.1國(guó)外研究現(xiàn)狀21.2.2國(guó)研究現(xiàn)狀33.1論文主要容3第2章車道線的預(yù)處理52.1認(rèn)識(shí)車道線52.1
5、.1車道線的基本分類52.1.2車道線的標(biāo)劃區(qū)分62.1.3車道線的基本形狀62.2感興趣區(qū)域62.3平滑濾波72.3.1均值濾波72.3.2中值濾波82.3.3高斯濾波92.3.4平滑濾波總結(jié)102.4二值化102.4.1二值化的基本概念102.4.2大津法自適應(yīng)閾值分割102.5邊緣提取112.5.1Sobel算子122.5.2Canny算子132.5.3Sobel算子和Canny算子的比較14第3章Hough變換直線和橢圓的檢測(cè)153.1Hough變換直線檢測(cè)153.1.1Hough變換直線檢測(cè)的基本原理153.1.2Hough變換的缺陷和改進(jìn)163.2Hough變換圓檢
6、測(cè)173.2.1Hough變換圓檢測(cè)的基本原理173.2.2對(duì)hough變換圓檢測(cè)算法的改進(jìn)183.2.3最小二乘法求曲線上一點(diǎn)的切線183.3Hough變換橢圓檢測(cè)19第4章車道線的識(shí)別22結(jié)論25參考文獻(xiàn)：26致謝28附錄129第1章緒論1.1研究背景車道線的識(shí)別是圖像處理和交通智能化領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，特別是近年來(lái)，隨著只能汽車、自動(dòng)識(shí)別的發(fā)展和應(yīng)用，車道線識(shí)別的研究得到了長(zhǎng)足的發(fā)展，并且會(huì)在未來(lái)隨著人們對(duì)識(shí)別精度、速度的要求越來(lái)越高，車道線識(shí)別領(lǐng)域的研究將會(huì)愈發(fā)火熱，可以說(shuō)這是一個(gè)方興未艾的研究領(lǐng)域。車道線識(shí)別的研究成果很大程度上得益與數(shù)字圖象處理和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展。數(shù)
7、字圖像處理最早出現(xiàn)于20世紀(jì)50年代，當(dāng)時(shí)的電子計(jì)算機(jī)已經(jīng)發(fā)展到一定水平，人們開始利用計(jì)算機(jī)來(lái)處理圖形和圖像信息。數(shù)字圖像處理作為一門學(xué)科大約形成于20世紀(jì)60年代初期。早期的圖像處理的目的是改善圖像的質(zhì)量，它以人為對(duì)象，以改善人的視覺(jué)效果為目的。圖像處理中，輸入的是質(zhì)量低的圖像，輸出的是改善質(zhì)量后的圖像，常用的圖像處理方法有圖像增強(qiáng)、復(fù)原、編碼、壓縮等。首次獲得實(shí)際成功應(yīng)用的是美國(guó)噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室（JPL）。他們對(duì)航天探測(cè)器徘徊者7號(hào)在1964年發(fā)回的幾千月球照片使用了圖像處理技術(shù)，如幾何校
