MATLAB车道线检测:基于改进Hough变换与区域生长法

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"这篇MATLAB代码实现了车道线检测,基于改进的Hough变换和区域生长法。首先,通过读取图像并转换为灰度图像,然后进行直方图均衡化来增强图像对比度,接着使用中值滤波器去除椒盐噪声。" 车道线检测在自动驾驶和智能交通系统中扮演着至关重要的角色,它能够帮助车辆识别道路边界,确保行驶安全。MATLAB作为一个强大的计算平台,提供了丰富的图像处理工具箱,适用于此类任务。 在这个例子中,首先使用`imread`函数读取名为'新4.bmp'的图像,并通过获取其尺寸来创建相应的矩阵变量。接着,分别提取图像的红、绿、蓝三个颜色通道,并将它们组合成一个灰度图像(`rg`)。这里采用的是红绿分量的平均值作为灰度表示,因为道路上的车道线通常在这些颜色通道中有明显的特征。 在灰度图像处理后,对图像进行了阈值处理,将亮度高于178的像素值设为255,以进一步突出车道线。这一步可能有助于后续的Hough变换。 直方图均衡化是图像预处理的一个重要步骤,它通过拉伸图像的灰度级分布来提高对比度。`histeq`函数被用来实现这个功能,它首先计算图像的直方图,然后应用累积分布函数(CDF)映射,使图像的灰度级更加均匀分布。直方图均衡化后的图像显示了更好的细节,有利于识别车道线。 然而,实际图像中可能存在噪声,如椒盐噪声,这是由传感器不稳定性或环境因素引起的。`imnoise`函数模拟了这种噪声,而`medfilt2`函数则应用3x3的中值滤波器进行去噪,它能有效地去除椒盐噪声,同时保留边缘信息,这对于保持车道线的完整性至关重要。 接下来,可以使用改进的Hough变换来检测直线。Hough变换是一种在参数空间中寻找线条的方法,通过累加器空间的峰值来确定线条的存在和位置。区域生长法则是一种从种子点出发,根据一定的相似性准则(如颜色、纹理等)将相邻像素合并到同一区域的技术,用于连通组件的检测,有助于完整地提取出车道线。 这段MATLAB代码展示了从原始图像预处理到车道线检测的基本流程,包括灰度化、直方图均衡化、中值滤波和可能的Hough变换与区域生长法。这为理解和实现车道线检测提供了一个基础的框架。