在matlab中实现，道路上的标线一般为白色和黄色，灰度图像中这些特征的灰度值将远大于 背景和裂缝特征，因此对完成灰度变换后的图像添加灰度约束，对于大于某一值的灰度值进行截断，剩余灰度值不变，实现去道路标线

在 MATLAB 中，可以通过以下步骤实现去除道路标线：

1. 读取灰度图像：使用 `imread` 函数读取灰度图像，例如：

   img = imread('road_gray.png');

2. 进行灰度变换：使用 `imadjust` 函数进行灰度变换，将图像灰度值范围映射到 [0, 1] 区间内，例如：

   img_adj = imadjust(img);

3. 添加灰度约束：使用 `im2bw` 函数将图像二值化，并将大于某一值的灰度值设置为 1，例如：

   thresh = 0.8; % 阈值
   img_bw = im2bw(img_adj, thresh);

4. 去除道路标线：使用形态学操作（如开运算、闭运算、膨胀、腐蚀等）去除道路标线，例如：

   se = strel('disk', 10); % 结构元素
   img_clean = imopen(img_bw, se); % 开运算去除小的噪点
   img_clean = imclose(img_clean, se); % 闭运算填充道路标线中的空洞
   img_clean = imdilate(img_clean, se); % 膨胀去除粘连的道路标线
   img_clean = imerode(img_clean, se); % 腐蚀还原道路边缘

上述代码中，通过设置不同的结构元素 `se`，可以得到不同的去除效果。

5. 显示结果：使用 `imshow` 函数显示去除道路标线后的图像，例如：

   imshow(img_clean);

完整代码示例：

% 读取灰度图像
img = imread('road_gray.png');

% 灰度变换
img_adj = imadjust(img);

% 添加灰度约束
thresh = 0.8; % 阈值
img_bw = im2bw(img_adj, thresh);

% 去除道路标线
se = strel('disk', 10); % 结构元素
img_clean = imopen(img_bw, se); % 开运算去除小的噪点
img_clean = imclose(img_clean, se); % 闭运算填充道路标线中的空洞
img_clean = imdilate(img_clean, se); % 膨胀去除粘连的道路标线
img_clean = imerode(img_clean, se); % 腐蚀还原道路边缘

% 显示结果
imshow(img_clean);