摘要：现今社会由于绝大多数的驾驶员的操作失误而造成的交通事故每年都在增长，所以为了降低事故的发生率，本文就主要研究智能交通系统中的快速车道线检测方法。车道线检测最常用的是标准霍夫变换算法，但是该方法有很大的局促性，不能满足快速车道线检测的实际情况，所以需要寻求一种新的方法来满足实际情况的检测，因此我们提出了基于概率霍夫变换的快速车道线检测方法。本文应用图像预处理得到车道线边缘图，再运用概率霍夫变换，从而来达到快速车道线的检测。实验表明，运用该方法我们可以及时有效地检测出车道线。79021

毕业论文关键词：概率霍夫变换，车道线检测，数字图像处理

Abstract:In today's society, traffic accidents caused by the vast majority of the operator's errors are increasing every year。 In order to reduce the incidence of accidents, this paper mainly studies the method of fast lane detection in intelligent transportation system。 Commonly used in lane detection is with the Standard Hough transform algorithm, but the method is very narrow。 It can not meet the actual situation of the fast traffic lane detection。So it is necessary to seek a new approach to meet the actual situation of detection。 Therefore, we put forward a fast lane detection method based on probabilistic hough transform。 In this paper, the lane line edge map is obtained by image preprocessing, and then the probability Hof transform is used to detect the lane line。 Experiments show that we can effectively detect lane line in time by using this method。

Keywords: progressive probabilistic hough transform,lane detection, digital image processing

目  录

1前言 4

2常用车道线检测技术 4

3 图像预处理 5

3。1 图像的灰度化 5

3。2 自适应阀值分割方法 6

3。3 形态学变换 6

4霍夫变换 6

4。1 霍夫变换的原理简介 6

4。2 霍夫变换的算法思想 6

4。3 霍夫变换的应用 7

5 概率霍夫变换 8

5。1 概率霍夫变换的原理 8

5。2 概率霍夫变换算法及特点 8

5。3 概率霍夫变换的具体步骤 9

6 快速车道线检测 9

6。1 边缘点检测 11

6。1。1 梯度计算 11

6。1。2 二值化 11

6。2 基于改进概率霍夫变换算法车道线的提取 12

7 实验结果分析 12

结论 18

参考文献 19

致谢 21

附录 22

1 前言

现代社会智能车辆中的快速车道线检测是一项关键技术，它能确定车辆在道路行驶的区域，以便能及时提醒驾驶员可能发生的危险，防止交通事故的发生。及时有效地检测出车道线的方法需要同时满足实时性，精确性，鲁棒性，这是高性能的车道线检测所必备的三个要求，然而这三者之间却是互相矛盾的。因此我们就需要寻求一种能将这三个要求基本同时满足的新的检测方法。