基于图像恢复的车道标志线提取算法的研究
基于图像恢复的车道标志线提取算法的研究
辽宁李晗孙连伟黄艳玲
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ＶＯＣＡＴＩＯＮＡＬＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹｗｗｗ．ｚｙｊｓ．ｎｅｔ２００８?０６总第９４期
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引言
随着图像处理技术的发展，机器视觉由于可以快速获取大量信息，并且成本低廉、易于自动处理，因此机器视觉技术非常适合用于路径的识别与跟踪。国外在这方面的研究已经取得了很多的成果，但我国在车道检测与跟踪方面的研究成果并不多，因此继续对车道的识别与检测进行深入的研究是很有必要的，也是非常紧迫的。本文提出了一种基于图像恢复的车道标志线提取算法。
１基于图像恢复的车道标志线提取算法
对道路的识别有多种方法，常见的是通过检测道路上的车道标记来做。如通过检测道路上的白色车道线来识别车道，由于道路边缘是道路区域和非道路区域的分界线，道路边缘信息相对其它边缘信息较为明显，并且图像中道路区域是一个相对的封闭区域，位置固定在图像下部分，因此本文考虑把整个道路区域作为一个整体从图像中分离出来，相对于直接在整幅图像中定位道路边缘是比较容易的。
１．１算法描述
将图像恢复与区域增长方法相结合，本文提出了一种简单实用的车道标志线提取算法，描述如下：
⑴根据道路成像模型计算出图像中车道标志线的最大斜率ｋｍａｘ与最小斜率ｋｍｉｎ；
⑵用两条宽度为二分之一图像宽度的线段，分别从道路图像的左右两部分由下而上对图像逐行扫描记下最先扫描的灰度值为２５５的点；
⑶确定出左、右两个所要扫描的扇形区域；
⑷采用３×３中值滤波平滑技术对选定区域进行预处理；
⑸采用最小误差分割方法对选定区域进行二值化。
⑹采用Ｒｏｂｅｒｔｓ边缘检测算子对道路图像进行分割，将车道标志线与其他背景分割
开来。
⑺根据改进的线段增长法将属于道路区域的线段的各点灰度值置为２５５；
⑻继续扫描，直到扫描完整个图像；⑼形成只有车道标志线的道路图像。１．２算法流程图
基于以上描述，可以拟定出算法流程图如图１所示。
１．２．１扇形扫描区域的确定
通过对车道线几何模型的分析，为车道线检测与跟踪的算法设计提供了依据，现总结如下：
⑴在汽车前的一定区域内车道线可近似为有固定距离的互相平行的直线。
⑵车道线在图像域中是有一定斜率的直线，其斜率由Ｈ／ｘ决定，其中Ｈ是摄像机距路面的高度，固定不便，ｘ是摄像机与车道线的横向偏移，实时变化，所以ｘ是一个很重要的参数，在车道线检测中应当首先根据ｘ确定斜率，这样会提高准确性，减少噪声的干扰。
⑶最大斜率ｋｍａｘ与最小斜率ｋｍｉｎ的确定。高速公路上的车道宽度为固定值３．７５ｍ，
ｘ是摄像机距车道线的横向距离，由于汽车只能在车道中行驶，假设摄像机安装在车的正中央，且车宽为ｂ，则ｘ的取值范围是ｂ／２￣１．８７５ｍ（车道宽的一半），于是有：
⑴
⑷设定扫描区域。
用两条宽度为二分之一图像宽度的线段，分别从道路图像的左右两部分由下而上对图像逐行扫描，并记录下最先扫描的灰度值为２５５的点。以左侧最初扫描到的点为端点，以求出的ｋｍａｘ和ｋｍｉｎ分别作两条射线，两条射线之间的扇形区域即为左侧的扫描区域；同理，以右侧最初扫描到的点为端点，以
－ｋｍａｘ和－ｋｍｉｎ分别作两条射线，两条射线之间的扇形区域即为右侧的扫描区域，如图２所示：
图２扫描区域的确定１．２．２３×３中值滤波［１］平滑技术中值滤波是一种非线性的滤波处理方法，中值滤波的基本思想是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值，该方法在去除脉冲噪声、椒盐噪声的同时又能保留图像边缘细节。采用３×３窗口的中值滤波器如式⑵所示：
⑵
１．２．３道路图像的二值化
图像的二值化属于图像区域分割范畴。一幅图像中属于同一区域的像素应具有相同或相似的属性，不同区域的像素属性不同。因此图像的分割就要寻求具有代表性的属性，利用这类属性进行划分。当只利用一个属性时，图像区域分割就成为确定属性的阈值的问题，就是选择一个阈值将图像转化为只有两个灰度级［通常取０（黑色）或２５５（白色）］的二值图像。
１．２．４道路图像的分割
边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中对象与背景间的交界线，我们采用Ｒｏｂｅｒｔｓ边缘检测算子对道路图像进行分
割，将车道标志线与其他背景分割开来。
Ｒｏｂｅｒｔｓ边缘检测算子根据任意一对互相垂直方向上的差分可用来计算梯度的原理，采用对角线方向相邻两像素之差，即［２］：
⑶⑷
其卷积算子为：
适当取门限ＴＨ，作如下判断：Ｒ（ｉ，ｊ）〉ＴＨ，（ｉ，ｊ）为阶跃状边缘点。｛Ｒ（ｉ，ｊ）｝为边缘图像。
摘要：研究了基于机器视觉的车道标志线实时检测和提取问题。提出了基于图像恢复的车道标志线提取算法，并对实验效果进行了分析。结果表明，该方法具有较好的实时性和识别可靠性。
关键词：机器视觉；图像恢复；车道标志线；提取
图１
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江西韩冰卢怡人
浅谈ＣＡＩ课件的制作原则
摘要：本文从课件制作模式的选择、课件制作素材的选择、课件制作平台的选择三个方面着手，针对这一系列问题进行了系统的分析，并且提出了普遍、合理的制作原则。
关键词：ＣＡＩ课件；制作；模式；界面；素材；平台
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Ｒｏｂｅｒｔｓ算子采用对角线方向相邻两像素之差近似梯度幅值检测边缘。检测水平和垂直边缘的效果好于斜向边缘，定位精度高，对噪声敏感。
１．２．５道路图像的恢复１．２．５．１线段增长法的描述
假定图像的下部为道路区域，这个假定已经被许多试验系统所证明，然后在这个区域内取一条线段，以这条线段为基准，运用基于线段的区域增长法［３］把整个封闭的道路区域分离并恢复出来，此过程只需扫描图像一遍即可，大大提高了计算速度。图像中边缘点的灰度值为２５５（白色），
其余点灰度值为０（黑色），扫描图像的每一行，把连续灰度值为０的像素组成直线线段，遇到灰度值为２５５的点或者图像边缘时线段结束，以这些线段为基本单元进行道路区域增长。
下面给出相邻两行的增长方法，设为图像中第行已知道路区域中的像素直线段，ＣＤ为待检测第ｊ＋１行中的像素直线段，其对应的坐标值分别为Ａ（ｘａ，ｙｊ）、Ｂ（ｘｂ，ｙｊ）、Ｃ（ｘｃ，ｙｊ＋１）、Ｄ（ｘｄ，ｙｊ＋１），具体见图３：
图３相邻两行的增长原理图３中，如果线段ＡＢ、的端点坐标满足式（５）：
ｘｃ≤ｘｂＩｘｄ≥ｘａ
（５）
则称线段ＣＤ为ｊ＋１行的有效线段，即Ｃ、Ｄ之间的区域为有效线段，并将线段中的所有点的灰度值置为２５５。
如果在新检测的第ｍ行中，存在多条有效像素直线段，则把所有有效线段中的最小初始点坐标作为本行道路区域的初始点坐标，有效线段中的最大终点坐标作为本行道路区域的终点坐标。具体做法可根据式（６）确定本行中道路区域的初始点坐标和终点坐标，式（６）中ｘｍ?ｆｉｒｓｔ，ｘｍ?ｅｎｄ分别表示图像第ｍ行中道路区域的初始点、终点的横坐标，Ｊ表示该行有效直线线段的序号。
（６）
按照上述方法逐行搜索，依次把检测到的有效线段并入道路区域，便可检测出整个道路区域。如果在某一行没有属于道路区域的有效线段，表示在这个方向的道路区域到了尽头，则终止这个方向的搜索。
１．２．５．２改进的线段增长法的描述改进的线段增长法：即在满足原有的线段增长法的判断条件时，若线段ＣＤ的长度ｌｃｄ大于线段ＡＢ的长度ｌａｂ，如式（７）：
ｌｃｄ〉ｌａｂ
（７）
则将线段中与中横坐标相同的各点灰度值置为２５５。用改进的线段增长法有效地解决了用线段增长法提取有污物的道路标志线时会将污渍作为道路标志线提取出来
的问题。
３车道标志线的提取结果
经过对基于边缘检测的分割后的图像进行处理，车道标志线被很好的提取出来，如图４：
图４车道标志线的提取
４结论与展望
本文设计了基于图像恢复的车道标志线提取算法，在对车道线实时检测过程中，较好的检测出了左、右车道线，达到了预期的要求。今后将在道路图像恢复方面加以改进使得车道线检测算法可以适应雨、雪、雾等复杂天气状况。
参考文献：
【１】傅德胜，寿益和．图形图像处理学［Ｍ］．南京：东南大学出版社，２００２．１．
【２】杜育宽，周又玲，林丽芬，刘文进．计算机图形图像处理［Ｍ］．北京：中国铁道出版社，１９８８．
【３】章毓晋．图像分割［Ｍ］．北京：科学出版社，２００１．
（作者单位：辽宁省交通高等专科学校）
（编辑王旸）
随着电子技术的发展，出现了大量媒体，如幻灯片、投影、录音、录像等。这些媒体承载信息的能力得以大大的提高，已被广泛应用于教学领域，但这些媒体也在一定程度上存在各自的弱点。多媒体计算机有取众之长的优势，可以将多媒体信息集成于一体，而且有极灵活的并互功能，代表了教学媒体发展的方向。
ＣＡＩ（计算机辅助教学）是指运用多媒体计算机的交互式功能来介绍教材，为个性化教育提供一种教学环境。优秀的ＣＡＩ课件运用于课堂教学，可以激发学习兴趣，渲染教学氛围，构设特定的教学情境。更重要的是可以有效地突破教学重视难点，收到
事半功倍的效果。
１在制作ＣＡＩ课件过程中应遵循的原则
１．１课件制作模式的选择应遵循以“教”和“学”为前提的原则。制作课件的目的是为了提高课堂教学效率，帮助教师开展教学工作，学生学习教学内容。因此在设计课件时首先应“教’和“学”为中心。课件的制作不仅应该便于教师开展课堂教学活动、达到教学目的，也应该充分考虑到学生是认知的主体，是知识意义的主动建构者，教学的目的是为了让学生能够掌握教学内容。为了实现课堂教学的教学目标，教师应该首先根据课程的教
学任务合理地选择好课件制作模式。一般地来说，在选择课件模式时要注意以下几点：
（１）考虑课件所要达到的教学目标。如果课件的目标是传授概念、规则、原理，宜采用操作练习模式；如果课件的目标是培养学生解决某类问题的能力，则可采用模拟观察或问题求解模式。
（２）考虑课件所要表达的教学内容。不同的教学内容应采用不同的教学方式，选择与其适宜的课件模式，这样可收到较好的教学效果。另外在选择模式时尽可能采用操作练习与游戏智力模式等方法来调动课堂气氛及学生的兴趣。