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在航拍图像道路检测方面，亦面临着图像处理数据量大、数据处理相关性高等问题，因 此，对航拍图像道路检测的方法需要在不改变结果效率的基础上尽可能优化代码，能尽可能 的减少各种空间开支，时间开支。实现对道路区域的快速有效检测。

1。3 本文结构安排

本文的其他组织结构如下，第二章详细描述如何直方图阈值分割以及 Hough 变换。第三 章详细描述如何使用基于单高斯模型建立的道路检测。第四章实验结果与分析。第五章总结 和愿望。

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第 2 章 航拍图像行道线检测

2。1 基于直方图的行道线区域提取

2。1。1 直方图分析

直方图是关于灰度处理的函数，每个柱形值表示图像中对应每种灰度级的象素点的个数， 反映出图像中每种灰度级出现的频率。

图 2 直方图

如图 2，灰度直方图的横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率，这些是图像的最 基本的统计特征。直方图具有很多的优点:

(1)直方图能反映图像的概貌，比如使用灰度直方图可以完成目标检索、图像分割等；文献综述

(2)通过直方图可以直接计算图像中的亮度最大值、亮度最小值、中间亮度、平均亮度以 及对比度等。

(3)图像中有几类目标，目标和背景的分布如何。因为不同的目标具有不一样的颜色分布。 使用归一化直方图作目标匹配，不容易受到目标大小翻转变化的影响。

(4)在图像查询的系统中，直方图应用很大，用它存储目标的特征具有执行速度快且占有 运行空间小的优点。

其缺点是：因其没有记录相应目标像素的位置信息，不同的图像会可能出现具有相同或 相近的直方图。一幅图像旋转、翻转后的直方图是相同的；放大、缩小后的直方是相近的。

2。1。2 基于直方图的阈值分割

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在本文中，直方图的计算是很简单，根据定义，假设航拍图像具有 RGB(RGB 表示彩色 图像的像素值，分别有 256 个级别,即 8 位，取值从 0~255 之间）彩色值，则大小为 imgSize 的彩色图像 f(x,y)的灰度直方图为 hist[0…L-1]，具体步骤如下：

(1)hist 初始化

hist[k]=0 ; k=0,…,L-1

申请一个空间为 L 个值为 0 的 hist 数组，用来存放相同灰度值的个数。

(2) 彩色图像灰度化来`自+优-尔^论:文,网www.youerw.com +QQ752018766-

temp+=f<Vec3b>(x, y)[k] ; x,y =0,…,M-1, 0,…,N-1 ; k=0,1,2 g(x,y)=temp/3;

由 于 彩 色 图 像 的 像 素 值 是 (R,G,B) ， 3 种 值 各 不 相 同 ， 为 了 方 便 计 算 ， 可 用

Grey(x,y)=(R+G+B)/3，灰度值是原彩色图像像素值(R,G,B)值相加的平均值，效果如图 3： 此时原图为

(a)原图

(b) 平均灰度图 Grey(x,y)=(R+G+B)/3 灰度平均 图 3 图像的灰度化

(3) 统计

hist[g(x,y)]++ ; x, y =0,…,M-1, 0,…,N-1

统计相同灰度值的像素点个数。

(4) 阈值分割

此时的 hist[0…L-1]就是原始彩色图像所代表的灰度直方图，再对改图选取合适的阈值比 率 thred 进行分割。通过计算得到分割的像素值点 cutoff，此时再新建一幅与原图相同大小 imgSize 的灰度图，将比 cutoff 大的像素点的位置的像素值设为 255(表示白色)，同样将比 cutoff 小的像素点的位置的像素值设为 0(表示黑色)，处理后的图就是所需要的黑白灰度图。 (责任编辑：qin)