高鲁棒性车道线检测算法：基于多尺度重采样与实时跟踪

"基于多尺度重采样的车道线检测算法，用于辅助驾驶，通过影像金字塔提高检测效率和准确率，实现在Android平台的实时检测。该算法利用水平方向的暗-亮-暗特征，结合二次曲线车道模型和卡尔曼滤波进行车道线跟踪，能够快速标定相机俯仰角，并在行车记录仪上稳定进行车道跟踪。" 在高级驾驶辅助系统（ADAS）中，车道线检测是一个关键环节，主要依赖于低成本的单目相机。本文介绍的车道线检测算法采用了多尺度影像重采样技术，旨在解决传统方法在不同距离处可能存在的计算量大或特征点丢失的问题。首先，通过RGB三通道的通道运算生成灰度图像，再根据路面与相机的距离对图像进行分区重采样，形成影像金字塔，这样可以在多个尺度上有效地查找车道线特征点。 接着，算法利用水平方向上的暗-亮-暗特征，这些特征对应于车道线在图像中的表现，特别是在光照变化下的稳定性。同时，算法引入了二次曲线车道模型，更符合实际道路的几何形状。通过逆透视变换，将特征点转换到世界坐标系，便于后续的几何分析。如果上一帧已有检测结果，可以利用卡尔曼滤波进行跟踪，进一步提升车道线检测的连续性和准确性。 在特征点筛选和归组后，算法会进行超组的合并和模型拟合，以生成候选车道线。经过几何判断，筛选出对应的左右车道线。最后，应用卡尔曼滤波对左右车道线进行平滑处理，得到稳定的车道模型。整个流程通过精心设计，确保了在Android系统上实时运行的能力，尤其适用于行车记录仪等设备。 1.1部分详细介绍了透视变换和逆透视变换的原理，假设地面为平面，相机参数已知。相机坐标系与世界坐标系的关系被建立，以便进行坐标转换。通过这种方式，算法能够将图像中的车道线转换到与实际道路对应的位置，从而实现精确的车道线检测和车辆位置判断。 该算法结合了多尺度处理、特征检测、几何模型和滤波技术，为车道线检测提供了一个高效且鲁棒的解决方案，特别适合在移动设备上实现ADAS功能。