基于传统边缘算子的车道线识别研究

车道线识别检测技术是汽车实现自动驾驶的关键技术之一,利用图像低级特征提取技术实现边缘检测是车道线识别的最佳方法之一。为解决传统车道线检测易误检、漏检、效率低等问题,利用结构化道路条件下车道线图像,在去噪、滤波等预处理后对获取的图像进行ROI区域提取。基于传统边缘检测算子边缘提取方法,发现Roberts等算子在考虑环境因素下检测结果存在细节边缘提取不足的问题。通过比较发现,利用霍夫变换改进的Canny算子边缘检测方法不仅能够有效提高检测结果的精确度,而且能够同时提升运行速度。该方法能够有效避免传统边缘检测方法检测结果误差大的问题,具有较强的鲁棒性和抗干扰性。

资料为PDF文档格式.

本文档关键词:车道,识别,边缘,算子,传统