基于图像的车道线检测与跟踪
车道线检测——精选推荐
车道线检测检测步骤：相机标定图⽚失真校正图像阈值化透视变换检测车道像素并拟合边界计算车道的曲率和车辆相对位置车道边界弯曲回原始图像⼀、相机标定1.1 ⾓点检测我从准备object points开始，它将是世界棋盘⾓落的(x, y, z)坐标。
这⾥我假设棋盘固定在z=0的(x, y)平⾯上，这样每个校准图像的⽬标点都是相同的。
因此objp只是⼀个复制的坐标数组，每当我成功地检测到测试图像中的所有棋盘⾓时，objpoints将附加⼀个它的副本。
imgpoints将与(x, y)像素位置的每⼀个⾓落在图像平⾯与每⼀个成功的棋盘检测。
# prepare object points, like (0,0,0), (1,0,0), (2,0,0) ....,(6,5,0)objp = np.zeros((6*9,3), np.float32)objp[:,:2] = np.mgrid[0:9,0:6].T.reshape(-1,2)# Arrays to store object points and image points from all the images.objpoints = [] # 3d points in real world spaceimgpoints = [] # 2d points in image plane.其中imgpoints的获得，通过cv2.findChessboardCorners()函数。
1.2 标定然后，我使⽤输出objpoints和imgpoints使⽤cv2.calibrateCamera()函数计算相机校准和失真系数。
我使⽤ cv2. undistort()函数对测试图像进⾏失真校正，# Test undistortion on an imageimg = cv2.imread('./calibration.jpg')img_size = (img.shape[1], img.shape[0])# Do camera calibration given object points and image pointsret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, img_size,None,None)dst = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, mtx)得到如下结果:Figure 1 去畸变⼆、图⽚的Pipeline2.1 图⽚获取将⼀张原始图⽚通过之前标定的参数进⾏矫正，再对矫正后的图⽚进⾏余下操作，矫正的函数为cv2.undistort()，结果如Figure 2所⽰，Figure 2 车道线矫正2.2 图像阈值化我使⽤颜⾊和梯度阈值的组合来⽣成⼀个⼆进制图像。
车道检测流程
车道检测流程
车道检测是指通过机器视觉技术识别出道路上的车道线，为自动驾驶、智能交通等领域提供重要的信息。
下面是车道检测的流程：
1. 图像获取：使用摄像头、激光雷达等设备获取道路图像。
2. 预处理：对图像进行去噪、亮度调整等预处理操作，提高后续算法的准确性。
3. 特征提取：使用边缘检测、滤波等算法提取图像中的车道线特征。
4. 车道线识别：通过车道线的形状、颜色等特征，对车道线进行识别。
5. 车道线跟踪：使用卡尔曼滤波、粒子滤波等算法对车道线进行跟踪，以获得更精确的车道线位置。
6. 车道线拟合：根据跟踪得到的车道线位置数据，使用多项式拟合等算法拟合出车道线的实际位置。
7. 车道线可视化：将识别和拟合出的车道线位置数据在图像中可视化，以供人工检查和确认。
8. 输出结果：将车道线位置数据等结果输出给后续的控制算法，实现自动驾驶、智能交通等应用。
以上是车道检测的典型流程，不同的应用场景可能会有所调整或添加其他操作。
- 1 -。
基于图像处理的智能行车辅助系统设计与实现
基于图像处理的智能行车辅助系统设计与实现智能行车辅助系统（Intelligent Advanced Driver Assistance System, iADAS）是一种利用图像处理技术来提供安全驾驶辅助的系统。
该系统通过实时监测和分析车辆周围的场景，并根据这些信息提供实时的驾驶建议和警示，帮助驾驶员做出更明智的决策，从而提高行车安全性。
一、引言随着汽车工业的快速发展和城市交通的日益拥堵，驾驶员的驾驶负担越来越重。
基于图像处理的智能行车辅助系统的设计与实现成为了提高驾驶安全性的重要手段。
本文将介绍基于图像处理的智能行车辅助系统的设计与实现。
二、系统设计1. 系统框架智能行车辅助系统的设计基于图像处理技术，主要分为四个模块：图像采集模块、图像处理模块、决策模块和输出显示模块。
- 图像采集模块：使用摄像头或雷达等传感器设备采集车辆周围的视场图像。
- 图像处理模块：对采集到的图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强、图像配准等操作，以提高后续处理的准确性和效果。
- 决策模块：基于处理后的图像，采用一系列算法来提取环境信息、检测障碍物、识别交通标志等，并根据这些信息生成相应的驾驶建议和警示。
- 输出显示模块：将决策模块的输出结果以可视化的方式展示给驾驶员，如显示在仪表盘上的提示信息或HUD（Head-Up Display）上。
2. 图像处理算法图像处理算法是智能行车辅助系统的核心部分，它直接决定了系统对车辆周围环境的感知能力和决策能力。
- 环境感知：利用滤波、边缘检测、图像分割等技术来提取车道线、识别行人、识别其他车辆等，实现全方位环境感知。
- 障碍物检测：采用目标检测算法（如Haar特征、HOG（Histogram of Oriented Gradients）等）对图像中的障碍物进行定位和识别。
- 交通标志识别：使用图像分类算法（如卷积神经网络、支持向量机等）对采集到的图像进行识别，分析交通标志的类型和作用。
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, presents 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 detection 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 (IV)第1章绪论 (1)1.1研究背景 (1)2.1国外研究现状 (2)1.2.1 国外研究现状 (2)1.2.2 国研究现状 (3)3.1论文主要容 (3)第2章车道线的预处理 (4)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 (5)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 (9)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)2.5.1 Sobel算子 (11)2.5.2 Canny算子 (13)2.5.3 Sobel算子和Canny算子的比较 (14)第3章Hough变换直线和椭圆的检测 (14)3.1Hough变换直线检测 (14)3.1.1 Hough变换直线检测的基本原理 (14)3.1.2 Hough变换的缺陷和改进 (16)3.2Hough变换圆检测 (17)3.2.1 Hough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 (17)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 (21)结论 (24)参考文献： (25)致 (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。
基于OpenCV的车道线检测方法与设计方案
图片简介:本技术揭示了一种基于OpenCV的车道线检测方法，包括如下步骤：S1、对由车载摄像头获得的原始的车道线图像进行预处理，获得预处理后的车道线图像；S2、采用Canny对车道线图像进行边缘提取处理，获得边缘提取后的车道线图像；S3、使用改进的Hough变换方式，对车道线图像进行Hough变换、完成车道线检测。
本技术以OpenCV为基础，很好地完成了对道路中虚线与实现的检测识别，大幅度改善了现有各类检测方法在实时性和准确性方面的不足，有效地实现了车辆行驶环境下对于车道线的实时检测与准确识别。
技术要求1.一种基于OpenCV的车道线检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、图像预处理，对由车载摄像头获得的原始的车道线图像进行预处理，获得预处理后的车道线图像；S2、图像边缘提取，采用Canny对预处理后的车道线图像进行边缘提取处理，获得边缘提取后的车道线图像；S3、Hough变换处理，使用改进的Hough变换方式，对边缘提取后的车道线图像进行Hough 变换、完成车道线检测。
2.根据权利要求1所述的基于OpenCV的车道线检测方法，其特征在于，S1所述图像预处理，包括如下步骤：S11、图像ROI提取，采用OpenCV中的cvSetImageROI函数对车载摄像头所拍摄的图片进行感兴趣区域的剪裁选取；S12、图像灰度化处理，对彩色三通道RGB的原始的车道线图像进行转化，建立亮度H与R、G、B三个颜色的对应，以H亮度值表达出图像中每个像素点的灰度值，并采用OpenCV中的cvCvtColor函数完成对整个原始的车道线图像的灰度处理，获得单通道HSV 的车道线图像；S13、图像降噪与阈值分割，采用OpenCV中的medianBlur_SortNet函数消除车道线图像中的噪声，采用OTSU算法对车道线图像进行阈值分割，获得预处理后的车道线图像。
3.根据权利要求1所述的基于OpenCV的车道线检测方法，其特征在于，S2所述图像边缘提取，包括如下步骤：S21、图像平滑处理，使用高斯滤波器平滑图像、对车道线图像进行加权平均，图像中任意一个像素点的值均由其自身及邻域内其他像素点的值经加权平均后获得，计算公式为，，其中，为概率，为高斯半径值，；S22、确定梯度幅值和方向，使用soble算子、结合车道线图像进行水平和垂直方向的边缘检测计算，得到对应图像的梯度幅值和梯度方向；S23、图像边缘量化，沿着梯度方向对梯度幅值进行非极大值抑制，完成对图像的边缘量化；S24、边缘细化，选取车道线图像上的任意一个像素点，将其领域中心与沿梯度方向上的相邻两个像素点进行比较，若该像素点的中心像素为最大值则保留，否则将该像素点的中心像素置0；S25、边缘连接，使用双阈值算法检测和连接边缘，选取两个系数作为阈值，其中一个为高阈值TH、另外一个为低阈值TL，取TH=0.2、TL=0.1，将小于阈值的像素点标记为0并抛弃；将大于阈值的点标记为1。
一种车道线检测与跟踪方法
在沿着梯度方向Ñ ( f*θ)( x y) 的局部最大值点。 根据前面的分析可以知道， 用小波系数的局部最大值点 可刻画出图像信号突变点的位置， 即图像边缘的位置， 小波变 换的最大值检测对应图像的边缘检测。
4.1
基于 Hough 变换的边缘连接
由于车道标识线绝大部分情况下是直线型的， 所以可以
3.2
算法流程
这种基于图像小波多尺度分解的边缘检测算法实现的流
考虑用 Hough 变换做车道线的连接工作。基于 Hough 变换的 边缘连接如图 7 所示。 基于 Hough 变换的边缘连接， 其基本原理是在图像中给 出 n 个点， 假设希望找到这些点中位于直线上的点组成的子 集， 一种可行的方法就是先寻找所有由每对点确定的直线， 然
2
W 2j f ( x y)
2 2
W 1j f ( x y)
2
|
（a） 原始图像 （b） 车道检测图像
因为小波变换的模 M j f ( x y) 正比于梯度向量Ñ ( f*θ)( x y) 的模， 而小波变换的幅角 A j f ( x y) 是梯度向量 Ñ ( f*θ)( x y)
2
图 6 基于小波变换的车道线检测
1
引言
导航路径的快速准确识别是智能车辆自主导航
[1-2]
采用了反对称双正交小波的图像边缘检测算法， 实现了车道 的关 标识线边界的提取。与传统方法相比较， 小波变换检测具有 很大的优越性， 可以通过多分辨率分析来分析信号， 获得满意 的效果。 文中车道标识线的识别跟踪部分分为两方面内容： 采用 Hough 变换提取车道线的参数； 使用 Kalman 滤波方法对车道 线参数进行跟踪。两方面内容相辅相成， 前者是基础， 后者是 目的， 以此实现车道标识线的识别与跟踪。
基于RRF的车道理解算法
行状态参数， 保证车辆自主安全正常行驶。文献 [5]运用图像边缘提取和形态学公式， 利用车道线 的宽度特征， 将边缘点识别继而组成车道线。文 献[7]基于平路面假设， 提出用逆投影映射来消除 透视效果， 充分利用道路的几何特征来完成车道 线检测与定位。这种方法的优势在于定位准确， 但计算量大， 需特殊硬件配合。为降低计算量， 文献[8]提出基于图模型的道路检测方法， 通过提 取道路结点， 分割出道路区域， 并对该区域进行
收稿日期： 2016-07-19 基金项目： 国家自然基金 （No.61164007） ； 黔教合 KY 字 （2014） 226 号； 贵州省重大科技专项计划项目 （黔科合重大专项字 （2014） 6004） ； 贵州大学研究生创新基金项目 （研理工 2016034） 。 作者简介： 赵津， 男， 安徽人， 博士， 教授， 硕士生导师， 主要研究方向： 智能汽车及智能交通系统、 汽车及其 零部件设计方法。E-mail： zhaojin9485@。
自主驾驶技术已成为智能交通的研究热点， 其中的研究机构车道线的检测与定位技术亦是 关键部分。 在车道线检测系统中[1,2]， 不仅需要识别当前 道路区域， 还要给出车辆偏离道路中心的程度， 以便在适当时候发出警报[3]。传统的道路识别与 道路跟踪系统采用卡尔曼滤波 [4,5] 或粒子滤波 [6]， 即在给出道路信息的同时， 给出车辆相对于道路 的位置信息， 利用序列图不断估计和更新车辆运
主驾驶系统的车道线检测与跟踪算法。它采用了广义曲线的车道线参数模型， 通过计算机仿真实验， 将图像的预处理算法和基于坐标变换原理的拾取算法相结合 （即 RRF 算法） ， 在感兴趣区域中成功提取 道路边缘。最后， 在 2 维计算机图像坐标系中重建车道线曲线， 为以后的数据提取打下了基础。仿真 结果表明， 提出的车道线检测与跟踪算法具有良好的鲁棒性和实时性。 关键词： 机器视觉； 车道识别； 坐标变换； RRF 算法 中图分类号： U491.2； TP212 文献标识码： A 文章编号： 1001-7119 （2017） 07-0224-05
车道检测
车道检测与跟踪读了车道检测这个论文，我理解了利用matlab对车道识别算法进行仿真研究，从仿真的结果中提出具有一定实时性鲁棒性的识别方法。
车道检测是智能车辆发展的智能因素。
近年来对这项目的研究都是针对特定的环境和道路状况给出了不同的解决方案。
近年来,自主驾驶技术受到研究者们的普遍关注,车道线的提取是自主驾驶系统的重要组成部分.车道线的提取就是从车载摄像头获得的视频图像中,根据车道线的颜色,形状和纹理等特征,将车道线与背景进行分离,从而获得车道线的走向,车辆相对于车道线的位置等信息.从国内外研究现状来车辆检测的目标是车道形状，包括宽度、曲率等几何参数，车辆在车道中的位置，包括横向偏移量，车辆与道路的夹角。
车道检测与跟踪一般分为以下几个部分：车辆、道路、相机模型道路特征提取道路参数计算，如曲率,车道跟踪。
在现代道路设计中，道路有比较固定的设计模型，因此，对于高速公路等道路类型，车道的几何模型可以以固定的形式表示。
车道弧长、曲率、偏航角、横向偏移量构成车辆与车道几何模型的要素。
车道一般由直线、圆弧和缓和曲线构成，缓和曲线通常是不同曲率的圆弧或直线的连接过渡，其曲率均匀变化，螺旋曲线是缓和曲线常用形式。
车道检测的基本要求是：研究车道线识别中的几种算法，软件编程找出最优的算法具有一定的实时性和鲁棒性.道路上车道标志的检测是道路特征检测的关键部分，并且已有很多算法，但道路场景太多，单一的算法还是无法适用所有的场景。
一般跟踪的作用就是预测下一帧图像内道路特征的位置，在一个较小的范围内检测道路特征，提高效率。
若预测范围内没有检测到道路特征，则采用估计或上一帧特征的位置，若连续几帧都没有检测到道路特征，则启动全图像道路特征检测。
提出了一种新颖的适用于自主驾驶系统的车道线检测与跟踪算法.该算法采用了广义曲线的车道线参数模型,能同时适应弯道和直道的检测.该检测算法最突出的贡献在于,没有仅仅使用单一方法求解各个参数,而是根据各参数的不同精度要求,分别使用自适应随机霍夫变换方法和禁忌搜索算法计算车道线模型中的各个参数,这样既准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求.此外,为了提高算法的实时性,引入了多解析度的策略,以降低整个流程的时耗.最后,为了满足自主驾驶系统对稳定性的需求,还提出了一种基于粒子滤波器的跟踪算法.通过不同场景下进行的实验,充分表明提出的车道线检测与跟踪算法具有良好的鲁棒性和实时性,同时对不同的光照条件也有较好的适应性。
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\ 2013届毕业生 毕业设计说明书
题 目: 基于图像的车道线检测与跟踪系统 院系名称： 信息学院 专业班级： 计科0905班 学生姓名： 王曌盟 学 号： 200948140505 指导教师： 于俊伟 教师职称： 讲师 2013年5月28日 基于图像的车道线检测与跟踪系统 摘 要 随着我国经济的不断发展和科学技术的不断进步以及生活水平的不断提高，汽车正逐步成为大众的交通工具。随着汽车的不断普及以及汽车行车速度的不断提高，交通事故的数量也随之上升。每年的交通事故给国家的经济，人民的生命和财产造成了巨大的损失。由于疲劳驾驶和注意力不集中，引起车辆偏离车道线从而造成交通事故的数量约占所有交通事故的三分之一左右。 在车道偏离预警系统中，整个系统的关键是车道线的正确提取与识别。车道线的提取主要完成从图像中检测并识别出车道线，并且确定车辆在道路上的安全可行区域和定位车道线相对于车辆的位置，以便监测车辆行进的实时情况。当车辆发生偏离时，能够提醒驾驶员及时调整车辆的状态，从而避免交通事故的发生。 本文提出了一种实现对图像中的车道线进行识别，得出完整的车道线信息和检测两条车道线夹角的图像处理方法。本文主要研究的内容有：
第一、对采集的道路图像进行预处理，主要包括图像的滤波、图像的阈值分割，联通域标记，边缘提取等操作。
第二、给出了基于感兴趣区域和Hough变换的车道检测算法，完成对车道线的检测。
第三、对检测出来的车道线建立高斯混合模型，从而预测以后车道线检测的可靠性，并将检测结果与高斯混合模型的预测结果结合得到最接近真实情况的结果。 关键词： 车道线检测， Hough变换， 高斯混合模型 The detection and tracking of the lane line
based on the image
Abstract With the continuous development of China's economy and the continuous progress of science and technology as well as the continuous improvement of living standards, the car is gradually becoming a public transport. With the growing popularity of the automobile, as well as the continuous improvement of automobile traffic speed, the number of traffic accidents also increased. Annual traffic accidents caused huge losses to the national economy and people's lives and property.Causing the vehicle deviates from the lane line resulting in the number of traffic accidents accounted for about one-third of all traffic accidents due to driver fatigue and inattention. In the lane departure warning system, the key to the whole system is the extraction and recognition of the right of the lane line. Lane line extraction completed to detect and identify the lane line from the image, and determines the feasible region of the vehicle on a road safety and positioning of the lane line position relative to the vehicle, in order to monitor the vehicles traveling in real-time situation. When the vehicle deviates able to alert the driver to adjust the state of the vehicles in a timely manner, so as to avoid traffic accidents. The paper presents an implementation of the lane mark in the image recognition, to draw the complete information of the lane mark and the image processing method of detecting the angle between two lane line. This paper studies the content: First, on the acquisition of road image preprocessing, including image filtering, image thresholding segmentation the Unicom domain mark, edge extraction operation. Second, given the lane detection algorithm, to complete the detection of the lane line based on the region of interest and Hough transform. Detected lane lines to establish Gaussian mixture model in order to predict the reliability of the lane detection after, and the test results and the predicted results of the Gaussian mixture model combined the results of the closest to the real situation.
Keywords: lane detection, Hough transform, Gaussian mixture model 目录
第1章 绪论 ................................................................................................................... 1 1.1 课题研究的背景和意义 ................................................................................... 1 1.2 国内外的研究现状 ........................................................................................... 2 1.2.1 国外研究和应用现状 ............................................................................... 3 1.2.2 国内研究现状 ........................................................................................... 3 1.3 本文研究内容和组织结构 ................................................................................. 4 第2章 道路图像预处理方法研究 ............................................................................... 5 2.1 图像去噪中的滤波技术 ................................................................................... 5 2.2 图像分割的算法研究 ....................................................................................... 6 2.2.1 简单的阈值分割 ....................................................................................... 6 2.2.2 基于最大类间方差法(OTSU)的图像分割 .............................................. 7 2.3 连通域标记 ......................................................................................................... 8 2.4 图像的边缘提取 ............................................................................................... 10 第3章 基于Hough变换的车行道检测 .................................................................... 11 3.1 Hough变换基本原理 ..................................................................................... 11 3.2 改进的Hough变换 ........................................................................................ 12 3.2.1极角约束区域的建立 .............................................................................. 12 3.2.2 动态感兴趣区域ROI的建立 ................................................................ 13 第4章 车道线的高斯混合模型建立 ......................................................................... 15 4.1 单高斯背景建模 ........................................................................................... 15 4.2 混合高斯背景建模 ....................................................................................... 16 4.2.1 背景模型的建立 ..................................................................................... 16 4.2.2 背景模型的判定 ..................................................................................... 17 4.2.3 背景模型的更新 ..................................................................................... 17 第5章 车道线检测与跟踪系统的实现 ..................................................................... 19 5.1 多线程实现技术 ............................................................................................. 19