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，可去道路标线

在 MATLAB 中实现该算法，可以按照以下步骤进行：

1. 对原始图像进行灰度变换，将 RGB 图像转换为灰度图像。

2. 对灰度图像进行灰度约束，对于大于某一值的灰度值进行截断。可以使用 `imadjust` 函数实现灰度约束，其语法为：

   I2 = imadjust(I, [low_in high_in], [low_out high_out]);

其中，`I` 为输入图像，`low_in` 和 `high_in` 分别为输入图像中需要进行截断的灰度范围，`low_out` 和 `high_out` 分别为输出图像中对应的灰度范围。我们可以将 `low_in` 和 `high_in` 设为道路标线的灰度范围，将 `low_out` 设为 0，`high_out` 设为 1，即可将道路标线去除。

3. 对约束后的图像进行二值化处理，将道路标线的部分设置为白色，其余部分设置为黑色。可以使用 `imbinarize` 函数实现二值化处理，其语法为：

   BW = imbinarize(I, level);

其中，`I` 为输入图像，`level` 为二值化阈值，可以通过试验找到一个合适的阈值，使得道路标线的部分能够被正确地二值化为白色。

4. 对二值化后的图像进行形态学操作，去除小的噪点，使得道路标线更加连续。可以使用 `bwareaopen` 函数实现去除小的噪点，其语法为：

   BW2 = bwareaopen(BW, P);

其中，`BW` 为输入二值化图像，`P` 为要去除的噪点的像素数阈值，可以根据实际情况进行调整。

5. 最后，可以将处理后的图像与原始图像进行叠加，将去除道路标线后的图像与原始图像进行叠加，得到最终的结果。可以使用 `imoverlay` 函数实现叠加，其语法为：

   I3 = imoverlay(I, BW2, [1 1 1]);

其中，`I` 为原始图像，`BW2` 为处理后的二值化图像，`[1 1 1]` 为要叠加的颜色，可以设置为需要的颜色。

整个算法的 MATLAB 代码如下所示：

% 读取原始图像
I = imread('road.jpg');

% 灰度变换
Igray = rgb2gray(I);

% 灰度约束
Igray2 = imadjust(Igray, [100/255 1], [0 1]);

% 二值化处理
BW = imbinarize(Igray2, 0.5);

% 形态学操作
BW2 = bwareaopen(BW, 100);

% 叠加处理后的图像和原始图像
I3 = imoverlay(I, BW2, [1 1 1]);

% 显示结果
imshow(I3);