基于视觉的车道线识别算法研究优秀毕业论文.doc

基于视觉的车道线识别算法研究优秀毕业论文.doc基于视觉的车道线识别算法研究优秀毕业论文基于视觉的车道线识别算法研究ResearchonAlgorithmsofVision-basedLaneRecognition2009届 电气与电子工程分院专业 自动化学号 20051773 学生姓名 刘元元指导教师 石彦辉完成日期 2009年5月25日毕业设计成绩单毕业设计任务书毕业设计开题报告摘要目前,许多国家冇计划地开展了视觉导航系统的研究,其中道路检测是视觉导航系统的重要组成部分,检测的精度直接关系到智能车辆行驶的安全性,因此备受关注。本设计研究基于视觉的道路识别算法。首先分析了已有的图像预处理算法,并根据本设计中图像处理的具体要求,选取了合适的图像预处理算法。提出对获得的彩***像,采用彩色通道提取法使其灰度化更能增强车道标记线的白色部分;根据车道线倾斜的特征,自定义差分模板处理灰度化后的图像,得到车道线的边缘;为了提高道路识别的实时性和抗干扰能力,论文提出了区域生长法,选取合适的种子点牛长出路面区域。然后,根据边缘和区域信息所表示的道路边界线,应该在空间上占据相同或相近的位置,论文提出用融合边缘和路面区域两种信息获取车道线像素点。在获取车道线像素点后,论文采用直线道路模型假设作为约束条件,分别用hough变换及英改进算法和中值截距算法提取车道线,并用MATLAB对算法进行了仿真,得出了改进后的hough变换在车道线检测上具有较好的实时性和鲁棒性的结论。关键词:--detection,,,thecurrentalgorithmsofimagepreprocessingareanalyzed・Bythespec讦icrequirementsoftheimageprocessinginthisthesis,,inordertogetagreylevelimagefromacolourone,,thewhitelineontheroadimagecanbeintens讦iedstrongerthantheotherways・Thengiventhefeaturesofroadline,,inordertoimprovethereal-timeperformaneeofroadsandanti-jammingcapability,regionalgrowthwaysisintroduced,throughitwecanchoseaproperseedtogetaregionalroadimage・,straightroadmodelisconsideredastheconstraintsandthreealgorithms,suchashoughtransform,improvedhoughtransformalgorithmandmedianoftheinterceptsalgorithm,,aconclusionisdrawedthattheimprovedhoughtransformalgorithmcanimprovethereal-timeperformaneeofroadsbetteranditsrobustisalsopriortothem・Keywords:Imagepreprocessing