变光照下车道标识线识别新算法：提升5.7%准确率

本文主要探讨了在变光照环境下车道标识线的识别方法，这是一个关键的机器视觉问题，对于车道偏离预警系统具有重要意义。针对复杂的光照变化，研究人员提出了一种创新的算法来提高识别的准确性。 首先，该算法利用OTSU（Otsu's Thresholding）算法为基础的自适应图像分割技术。OTSU算法是一种无参数的阈值选择方法，它能自动确定最佳的二值化阈值，使得图像中的类间方差最大，从而实现对车道标识线的精确分割。通过对图像的全局阈值和局部阈值进行加权处理，进一步得到了适应不同光照条件的自适应阈值，这有助于提高算法在光照变化中的鲁棒性。 接着，算法采用了45°和135°梯度方向的Sobel算子来提取车道边缘信息。Sobel算子是一种边缘检测算子，它通过计算图像像素点周围像素的梯度，有效地定位车道边缘，这对于车道线的准确识别至关重要。 为了提高识别精度，文章改进了Hough变换方法。Hough变换通常用于检测直线特征，但传统方法可能在光照变化下效果不佳。作者对此进行了优化，可能是通过增加抗噪策略或使用更高效的搜索策略，以提升在变光照环境下的车道线检测能力。 实验结果显示，相较于传统的Hough变换方法，新提出的算法在识别准确率上平均提升了5.7%，这意味着算法能够在光照变化较大的情况下更准确地识别车道线。同时，检测单帧图像的平均耗时仅为57.79毫秒，表明算法具有良好的实时性能，满足了实际应用中的实时需求。 这项研究在车道标识线识别领域取得了一定的进步，不仅提高了识别精度，还考虑了光照变化对识别的影响，对于提升车辆的主动安全系统，特别是在复杂光照条件下，具有重要的实践价值。未来的研究可以进一步优化算法效率，或者探索结合深度学习等技术以实现更高级别的车道识别和预测。