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基于灰度优化的车道线识别_图文

一 72一 科 学技 术创 新 2()19.01 

基于灰 度优化 的车道线 识别 

冯 庆 陈开 燕 张冬梅 李 佳 阳 唐 字 朋  (四川轻 化 工 大学 ,四川 自贡 643000) 

摘 要 :本 文研 究 了现 实路 况复 杂的 车行 道识 别 ,较好 的 解决 了当道路 路 面 结构 不均 匀、光 照 变化 、阴影遮 挡 以及其 他 车辆 的 

存在 使得 道 路 图像 变复杂 时 ,车道 线识 别 度低 的 问题 。本 文 采 用灰度 均衡 化增 强 图像 ;然后 用 阈值 可 变化 的对称 阈值 分割 法提 取 

车道 线信 息 ,最后 进行 霍 夫 变换识 别 出车 道 线 

关键 词 :灰 度 均衡 阈值 分 割霍 夫 变换 

中 图 分 类 号 :TI 399 

文 献 标 识 码 :A 

文 章 编 号 :2096—4390(2019)01—0072—02 

本 文在 基 于单 Ej视觉 的 车行道 识 别 基础 上 ,研 究 了多 种形  从树 莓 派小 车 扪摄 照 片 中选 出两 张进 行 图像 预处 理 ,效 果 

式 乍行 道 的 识 别 ,克 服 了 国 内 只能 识 别 形 式 单 一 车行 道 的弱  见 下 罔 l。 

点 。首 先预 处理 去 除无 效 区域 以及 噪声 ,再进 行 图像增 强 ,选择 

灰 度均 衡 化增 强 图像 ,提 高 对 比度 ,并 采J{j对 称 阈值 分 割 法 ,滤 

除干 扰 边缘 ,从 而便 于 有效 地 提 取 边 缘 信 息 ;最 后 利  霍 夫 变 

换 识别 出 车道线 。 

1研 究现 状及 存在 问题 

1.1研 究现 状 

图 1校外 道路 

图 2校 内道 路 

数 字 图像处 理 和识 别 的研 究从 1965年 开 始 ,到 目前 已形 成  上 冈 1道 路 交 通情 况 复 杂 ,光 照 适 中 ,多 车 辆 并 行 ,车辆 阴 

非 常成 熟 的学 科领 域 ,是 人工 智能 的一 个 重要 领域 。在图像 识 影 遮挡等 造成 车 道线 模糊 。图 2为校 园 内道 路 ,阴天 ,光 照偏 弱 , 

别 的 发展 过 程 中 ,识 别 方 法现 阶 段 主要 分 为 :统计 模 式识 别 、结  车 道线 与道路 对 比度 较低 。后 文 的车道 线识 别就 以上 两 图为 例 。 

构 模式 识别 、模 糊 模式 识 别三 种方 法 。图像 分 割技 术是  像 处  2.2基 于阈值 分 割 的霍 夫 变换 

理 中的关键 技 术 ,有 阈值 分 割法 、边 缘检 测 法 、区域提取 法 等 。 

对 图像进 行 以 上处 理 后 ,定义 其 左上 角 为坐 标原 点 ,纵 向 为 

随着计 算机 技 术 的快 速发 展 ,图像 识 别得 到 了广 泛 的应.}丰J,在无 X 轴 、横 向为 Y轴 ;设 区域 大 小 为 M 行 N列 ,用 l(x,Y)表示 道路 

人 驾驶 汽 车领 域更 是 有 着重要 地位 。清华 大学 计算 机智 能技 术  图像感兴趣区域 ,用 U(x,Y)表示像素点 ( ,y)的灰度值I  I。对 

与系 统 国家 重点 实验 室 研 制 了 THMR系统 …,该 系统 采 用 直 线  于 图像 中的 每一 个像 素点 (丘),),分 割算 法分 五步 完成 : 

模 型 的道路 模 型 。吉林 工业 大学 研 制 了 JUTIV系统 ㈦,该系统 就  2.2.1当像 素点 中 Y  C 时 ,步骤 (2)(3)中仅计算 区域 

采 用 3D 回旋 曲线 的道路 模 型 。目前 成都 大学 、长安 汽 车 已经 有  l(x,  Pj∈【y,Y+f】; 

无 人驾 驶 车上 路 的测 试 。 

当像 素点 中 Y N C时 ,步骤 (2)(3)中仅 汁算 区域 

l-2现 存 问题 

l(x,  ),PJ∈【Y—C,y3 

当路 面 的车道 标 志线 清 晰以及 简单 ,而且周  环境 良好 时 ,  否则顺 序 执行 (2)(3),C的值 为 

就能 较容 易 的识 别 出车 道线 ,但 在适 应 不 同光 照 和气候 变 化 的 

n  , 

情 况 时 ,在 车道线 识 别过 程 中经 常会 遇 到如 下 几个问 题 : 

c=【I= l二兰l_+0.5厶】,k=0,1,2,…, —l 

1.2.1标志 线 被过 往 车辆 磨损 ,造成 标志 线模 糊或 残 缺 。 

其 中 ,L.是 车道 线 的像 素 宽度 。 

1-2.2 行驶 过 程 中遇 到 的复杂 标 志线 ,间 断 的和方 向指示 等  2.2.2计算 出像 素 区域 I(x, )和 l(x,P )的平均 值 ,记 为 

标 线都 会有 碍 于 车道 线 的检测 。 

mean(U(X,  ))和 mean(U(x,P )) 

l-2_3在 弱 光 照 、雨 雪 天 等 环 境 下 ,摄 像 机 采 集 到 的 图像 效  2.2-3计算 像 素点 (x,y)的灰 度 值 U(x,Y),当 U(x,y)>max{mean( 

果 会 比较 差 ,就会 导 致 车道线 识 别率 下降 。 

U(x, ))+T,mean(U(x,p,))+T}时 ,令 U(x,y)=1;否贝0 U(x,y)=0。 

1.2.4 当存在阴影 的情况时 ,就可能会造成树小 、车辆 、建筑 其 中 ,T是一 个 阈值 变 量 ,为最 大类 问 方差 法 取得 的 全局 阈 值 的 

物等遮 挡 ,导 致 车道 道检 测 的准 确性 降低 。 

一 半  。 

1.2.5 车道线 的形 状 是 变 化 的 ,直道 和 弯 道 ,如 果仅 是 形 式  2.2.4 依 次遍 历 整个像 素 区域 后 ,得 出分 割后 的 冈像 s(x,y). 

单 一 的车 道模 型 不能 很好 地解 决 问题 。 

II ifU(x,y)>maxlmean(U(x, ))+r,mean(U(x, ,))+丁l and c< <~ 

本文算 法 就较 好 的解 决 了问题 三 ,使 低对 比道路 也 能精 确 

l1 ifU(x+Y)>mean(U(x,P ))+T and N c  Y 

地 识 别 出车道 线 。 

‘  ’  l1 ifU(x,Y)>mean(U(x,P,))+T and Y≤f 

2阈值 分 割算 法分 析 

l 0 otherwise 

2.1图像 预处 理 

2.2.5 运用 霍 夫变 换1 识别 车道 线 。 

保,  留图譬像 下璧方曼的警7 12 l —_一I 图像灰度化 

图像去嗓  中值法 

2.3结 果分 析  用 阈值分 割方 法识 别 的 车道线 如下 图 3,双虚 线 表示 为识 别 

作 者简 介 :冯 庆 (1996一),男 ,四 川省 广安 市人 ,四 川轻 化 工大 学 自动化 与信 息 工程 学 院 2015级 电气工 程及 其 自动 化 专业 本科  在 读 。主要 研 究方 向 :人 工智 能 、图像 处理 等 。 

出的 车道线 ,左 图为 图 1路 况 下识 别 ,右 图为图 2路况 下识 别 

2019.O1科 学技 术创 新 一73一 

图 3现有 算 法车 道 线识 别 

如 图所 示 ,用 阈值 分 割处 理后 的 照 片进行 霍 夫 变换识 别 ,识 

(b)灰度 均衡 +衰 减 40%T识 别 

别 精 确度 较 高 ,能 解 决 轻 微 阴 影 、污 损 标 识 线环 境 下 的车 道 线 

图 4车行 道 识别 对 比 

识 别 问题 ,但 是针 对 车 道 线 与 道路 对 比度 不高 的 复杂 路况 识 别  图(a)(b)是针对普通公路 车道线 与车道对 比度低的车道线特 

精度 不 高 ,甚 至识别 不 出一 条 车道 线 。 

征 提取 并 识别 。道路 车 道线 对 比度 较低 同 时又有 其 它树 木 造成 

3本 文改 进算 法 

的阴影 遮 挡 。南识 别结 果 可 以明显 看 到 ,用 灰 度均 衡算 法 分割 

3.1问题 分 析 

后 可识 别 出一 条车 道线 ,而 灰 度 均衡 加 阈值变 换 算 法 可 以较 好 

针对 道路 对 比度 问题 ,在原 有算 法 基础 上 ,从 两个方 面 人  的识 别 出两条 车道 线 。 

手 ,一 是 图像 预 处 理 ,在 对 图 像 进 行 提 取 车 道线 信 息 前增 强 图  4结论 

像 ,改 变道 路 对 比度 ;二 是 改 变 分 割算 法过 程 中 的 阈值 ,随 着  现 阶段 研 究 车道 线 识别 的方法 有 很 多 ,但 无 论 哪 种方 法 都 

道路 对 比度来 改 变 。具体 原理 见 下文 。 

有 局 限 性 ,都有 改进 的空 间 ,本 文改 进 算 法 就 针 对 车 道 线 的低 

3.2预处理 改 进 

对 比度 问题 进行 了很好 的 解决 。为 适应 多元 环境 下 的 车道线 智 

当车 辆 处 于强 光 照 、弱 光 照 、雾 天 等环 境 下 ,摄像 机 采 集 到  能 识 别 ,满 足现 阶 段 的 交通 需 求 ,应该 结 合 多种 技 术 手段 ,发 挥 

的 图像 效 果 较 差 ,车道 标 志线 与 路 面 的 对 比度 偏 低 ,会导 致 车  各 种技 术 的优势 ,来提 高 车道 线 的识 别效 率 。 

道 线 识 别率 下 降 。为增 强 图像 对 比度 .可 通 过改 变原 图像 灰 度 

参 考文献 

区间来 增 强 对 比度 ,来 改善 图 像 的 视觉 效 果 ,使 图 像 更加清 晰 ,  [1]肖延 胜.为极 速 智能 车保 驾 护航 — —记 清 华 大 学计 算 机 系 

便 于提 取 车道线 信 息 。 

THMR课 题 组 之 智 能 汽 车 研 究 lJ1.中 国发 明与 专 利 ,2011(12): 

设 图像 的 灰度级 为 r,对 r做 归一化 处 理 ,使 它 分布 在 

l20一l21. 

0  r  1之 间 ,通 过 对 r进 行改 变 灰度 值 的 分布 ,在数 字图像 处  【2]m 荣 本,李琳 辉 ,金 立 生,郭 烈,赵 一兵 .基 于 双 目视 觉 的智 能 车 

理 中采 用 离散形 式 ,变换 函数 为 : 

辆 障 碍 物 探 测技 术 研 究 IJ1.中 国 图 象 图形 学-} ̄.,2007(12):2158— 

2l63. 
喜 =喜 ,=,)(。  七_0’l'2… )(1) 【3】徐静 波.基于图像 处理的车道 线检测 算法研究【D】.郑 州:河南  工 业 大学,2014. 

将 图 2低 对 比度 道路 图 像进 行 以上 处理 ,变 换后 的对 比度  [4]樊超 ,狄 帅,侯 利 龙,徐 静 波 .一种 阴影 及破 损 车道 线 识 别 方 法 

增 强 了 ,冈像 变得 更加 清 晰 ,能 够看 到更 丰富 的细节信 息 。对 后  研 究【JI.计 算机 应 用研 究.20l2,29(1o):3968—397l,3989. 

面阈值分 割提 取 车道 线 信息 有较 大 影 响 。 

[5]z/4-,6,贺 新升 ,张 荣 辉,胡永 举 .基 于 Matlab和优 化 Hough变 

3-3阈值 变换 改 进 

换 的 高速 公路 车道 线检 测 方 法fJ1.科技 资讯,201 l(8):29. 

对采 集到 的许 多 图像 进 行 阈值 分割 时 ,发现 阈值是一 个 决  【6】杨丹 .赵 海 滨.龙哲 .MATLAB图像 处理 实例详 解 【M】.北 京 :清华 

定性 因素 ,对 于 某些 提 取 车道 线 少 或 甚 至提 取 不 m 乍道线 的 图  大 学 出版 社,2013.165一l77. 

像 ,改 变 阈值 大 小会 对结 果 产 生影 响 。可 以在 阈 值分 割算 法 程  致 谢 

序 中 加 入 阈值 变 换 :对 于 那些 低 对 比度 的 道路 ,当 电脑无 法 提  在 此 我 向指 导 和 帮助 过我 的老 师表 示 最衷 心 的 感谢 !感谢 

取 到 车道线 信 息 时 ,使 T 自动 减 少 20%比例 ;若 仍识 别不 出 ,再  四 川轻 化 工 大学 大创项 目的 支持! 

减 少 20%T,即 40%T,以此类 推 .直 至识 别 出 车道线 。这样 可 以 

有效 解决 对 比度 低导 致路 面 车道 线无 法 识 别的 问题 。 

3.4结 果分析  在上 面 的图像 处 理 中 已经 将 车行 道 与 车道线 分 割开 ,定 义 

为黑 白色 ,此 时 简单 运 用 霍 夫 变换 即可 实 现车行 道 的 识别 。为 

了比较 本文 方法 识 别 车 道线 的效 果 ,利 朋 冈 2分 别进 行灰 度 均 

衡化 和 阈值变 换 的阈 值分 割算 法 的车 道线 识 别 。双 虚线标记 的  代表 已识 别 出的 车道线 ,识别 结 果 如图 4所 示 。 

(a)灰 度 均衡 化识 别 


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