改进Hough变换在车道线检测中的应用

"基于改进Hough变换的车道线检测技术是一种用于实时且可靠地识别车道线的方法，由杨喜宁、段建民、高德芝和郑榜贵在北京工业大学智能测控研究室提出。该技术通过图像预处理、极角约束Hough变换以及动态ROI的Hough变换进行车道线检测和跟踪，并包含了车道线检测失效的判别模块，旨在提高检测的稳定性和实时性。" 车道线检测是自动驾驶和智能交通系统中的关键环节，确保车辆能准确识别行驶路径。传统的Hough变换在直线检测中表现出色，但可能在复杂环境下效率较低。针对这一问题，该研究提出了一种改进的Hough变换技术。 首先，为了应对光照变化带来的影响，研究中对原始图像进行了分类处理，根据光照条件采用不同的二值化算法，确保在各种光照条件下都能得到清晰的二值图像。这一步骤对于提高检测的准确性至关重要，因为光照条件的变化可能使车道线难以识别。 接下来，采用了极角约束的Hough变换进行车道线的初步定位。这种方法限制了搜索范围，只在与车道线角度相关的区域内进行变换，显著减少了计算量，提升了检测速度。 在车道线检测过程中，研究人员引入了前一帧图像信息，通过基于动态ROI（感兴趣区域）的Hough变换实现车道线的跟踪。这种跟踪策略利用历史信息来预测当前帧中的车道线位置，减少了搜索空间，进一步增强了实时性。 此外，为确保检测的可靠性，算法内嵌入了车道线检测失效的判别模块。当检测到车道线丢失或检测结果不稳定时，该模块可以发出警告并尝试重新初始化检测过程，防止错误的车道线识别影响驾驶安全。 实验证明，该方法在结构化的道路上，对于不同的路况，都表现出良好的实时性和鲁棒性。无论是晴天、阴天还是夜晚，改进的Hough变换技术都能有效地检测出车道线，为自动驾驶系统的决策提供了坚实的基础。 关键词：车道线检测、Hough变换、图像分类、感兴趣区域。这项工作为自动驾驶领域提供了重要的技术支持，有助于提升道路安全和行车效率。