MATLAB车道线检测：基于改进Hough变换与区域生长法

"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。