MATLAB图像处理实现车道偏离及线检测

资源摘要信息:"MATLAB车道偏离检测与车道线检测是图像处理领域中的一项重要应用，它利用计算机视觉技术对车辆行驶过程中的车道线进行识别和分析，从而计算出车辆相对于车道中心线的位置偏差，这对于智能驾驶辅助系统具有重要意义。下面将详细介绍该程序涉及的关键知识点。 1. 图像处理基础操作：程序首先执行的是图像的基本处理操作，这包括图像的读取、显示以及必要的初始化设置。图像读取是指从文件系统或实时摄像头获取图像数据；显示则是将图像输出到屏幕或视频显示设备上。 2. 图像预处理：为了提高车道线检测的准确度，需要对图像进行预处理，包括图像切割、灰度化、滤波去噪和边缘检测。 - 图像切割是将感兴趣的区域从原始图像中提取出来。 - 灰度化是将彩色图像转换为灰度图像，减少计算量。 - 滤波去噪是应用滤波算法对图像进行平滑处理，去除随机噪声和不规则细节，使车道线更加清晰。 - 边缘检测是识别图像中显著的局部亮度变化部分，通常是图像特征的重要标志。 3. Hough变换：Hough变换是一种用于检测图像中直线或曲线的特征提取方法。它通过将图像空间中可能的直线转换到参数空间中的点集，再寻找这些点集的局部最大值来定位图像中的直线。在车道线检测中，该方法被用来检测图像中的车道线。 4. 直线检测与标记：程序使用Hough变换检测到图像中的直线后，会设置阈值和峰值点个数来筛选出车道线，并在原图上以特定颜色（本例中为蓝色）标记出来。 5. 车道线参数计算：根据检测到的直线的几何参数（如斜率和截距），程序将计算左右车道线的位置信息。这些参数对于后续的车道偏离率计算至关重要。 6. 车道偏离率计算：车道偏离率是指车辆相对于车道中心线的偏差程度。计算车道偏离率通常需要考虑斜率、截距以及车辆的摄像头参数（如果有的话）。偏离率有助于判定车辆是否偏离车道，以及偏离的程度。 7. 结果输出与变量保存：最终，程序将计算得到的车道线的斜率、截距、偏离率和纵距等数据保存在相应的变量中，并将这些信息输出，以供后续分析或实时监控使用。 通过以上步骤，MATLAB程序可以有效地对车道进行偏离检测，并为智能驾驶提供重要的视觉辅助信息。该程序不仅要求掌握图像处理技术，还需要对计算机视觉中的直线检测原理和参数计算方法有深入的理解。"