直线道路识别实用性的优化分析
来源期刊:机械设计与制造2019年第2期
论文作者:陈敬义 方博文 张晓东
文章页码:234 - 237
关键词:结构化道路检测;自适应;极角极径;霍夫变换;
摘 要:为了提高车道识别的实时性与鲁棒性,提出了一种车道识别优化方法。通过建立强鲁棒性的车道模型,对传统的道路图像边缘算法优化处理:图像预处理中充分考虑实用性,采用了加权平均法实现灰度化、中值滤波法降噪处理以及自适应Otsu法二值化分割图像、Canny算法实现边缘检测;基于模型利用极角极径法提取图像的感兴趣区域,改进Hough算法实现有效车道线的识别。最后实验证明,通过与传统方法比较,该算法极大提高了车道识别的效率并且增强了可靠性。
陈敬义,方博文,张晓东
太原理工大学机械工程学院汽车系
摘 要:为了提高车道识别的实时性与鲁棒性,提出了一种车道识别优化方法。通过建立强鲁棒性的车道模型,对传统的道路图像边缘算法优化处理:图像预处理中充分考虑实用性,采用了加权平均法实现灰度化、中值滤波法降噪处理以及自适应Otsu法二值化分割图像、Canny算法实现边缘检测;基于模型利用极角极径法提取图像的感兴趣区域,改进Hough算法实现有效车道线的识别。最后实验证明,通过与传统方法比较,该算法极大提高了车道识别的效率并且增强了可靠性。
关键词:结构化道路检测;自适应;极角极径;霍夫变换;