车载视觉的车道线检测与跟踪算法研究

"基于视觉的车道标志线检测和跟踪方法研究，王伟华，北京航空航天大学" 本文主要探讨了如何利用计算机视觉技术有效地检测和跟踪车载摄像机拍摄的视频图像中的车道标志线。作者王伟华提出了一个综合的算法流程，旨在提高车道线检测的准确性和稳定性，以应对复杂的道路环境。 首先，文章提到了使用反对称双正交小波进行图像边缘检测。小波分析是一种多分辨率信号处理方法，能够同时提供时间和频率的信息，对于图像细节的捕捉非常有效。反对称双正交小波则特别适合于处理具有边缘信息的图像，可以更好地识别车道线的边界，减少噪声的影响，从而提高边缘检测的精度。 接下来，为了进一步提取出车道线的几何特征，文章引入了Hough变换。Hough变换是一种经典的直线检测方法，它能够容忍图像中的噪声，并对直线有良好的响应。通过Hough变换，可以从边缘图像中提取出可能的直线候选，这些候选直线对应于车道线的可能性较大。 在获取了车道线的初步信息后，文章利用了Kalman滤波器进行车道线参数的持续跟踪。Kalman滤波是一种自适应滤波方法，具有预测能力，能根据前一帧的车道线信息预测当前帧的车道线位置，从而有效地跟踪连续图像中的车道线，即使在环境变化或短暂遮挡的情况下也能保持稳定。 实验结果显示，结合小波边缘检测、Hough变换和Kalman跟踪的这种方法，具有较强的抗干扰性和鲁棒性，能够在各种道路条件下有效地检测和跟踪车道标志线。这种方法对于自动驾驶系统和智能交通系统的应用具有重要意义，因为它们需要准确、实时地感知车道信息以确保行车安全。 关键词涉及到的关键技术包括计算机视觉，图像处理，车道标志线检测，边缘检测（小波分析），直线检测（Hough变换），以及序列图像处理中的目标跟踪（Kalman跟踪）。这些技术的综合应用，为解决实际的车道检测问题提供了理论和技术支持。