提升道路标线检测精度：新Canny算法与自动阈值优化

本文介绍了一种新的基于Canny算子的道路标线检测算法，针对传统Canny算法在道路标线检测中遇到的挑战，如检测不完全、阈值选择困难以及噪声和伪边缘较多的问题。算法的核心在于首先通过形态学预处理对输入图像进行增强，然后提出两个自定义标准，通过这些标准自动识别并确定Canny算子在道路标线检测中的最佳阈值。这种方法解决了阈值选择的主观性和复杂性，提高了算法对不同光照条件和噪声环境的适应性。 Canny算子是一种经典但易受噪声影响的边缘检测算法，它通过高斯滤波平滑图像，计算梯度幅值和方向，然后应用非极大值抑制和双阈值策略来确定边缘。然而，传统的Canny算法在处理道路标线时，可能会因为边缘强度的变化和背景干扰而产生不精确的结果。为了解决这些问题，文章提出了一种新颖的方法，即在边缘检测之前采用形态学操作，以减少噪声和伪边缘的影响，同时优化了边缘检测的稳定性。 文章还介绍了两种后续处理方式，用于进一步消除由路面纹理和光照变化引起的伪边缘，以及减少与路面干扰相关的误检测。这些处理方式对于提高道路标线检测的精度至关重要，使得算法能够在实际公路场景中得到更准确的结果。 实验结果显示，新算法显著提升了道路标线检测的性能，不仅提高了检测完整性，还能自动适应并选择最合适的阈值，从而有效地降低噪声和伪边缘的影响。这种改进对于支持智能交通系统、自动驾驶车辆和公路维护等领域具有重要意义。 这项研究在Canny算子的基础上进行了创新，结合形态学预处理和自适应阈值选择，提供了一种高效且鲁棒的道路标线检测方法，有助于提升道路交通领域的智能化水平。