基于視覺(jué)的車(chē)道線(xiàn)識(shí)別算法研究 優(yōu)秀

1、畢業(yè)設(shè)計(jì)開(kāi)題報(bào)告 畢業(yè)設(shè)計(jì)開(kāi)題報(bào)告Research on Algorithms of Vision-basedLane Recognition基于視覺(jué)的車(chē)道線(xiàn)識(shí)別算法研究摘 要目前，許多國(guó)家有計(jì)劃地開(kāi)展了視覺(jué)導(dǎo)航系統(tǒng)的研究，其中道路檢測(cè)是視覺(jué)導(dǎo)航系統(tǒng)的重要組成部分,檢測(cè)的精度直接關(guān)系到智能車(chē)輛行駛的安全性，因此備受關(guān)注。本設(shè)計(jì)研究基于視覺(jué)的道路識(shí)別算法。首先分析了已有的圖像預(yù)處理算法，并根據(jù)本設(shè)計(jì)中圖像處理的具體要求，選取了合適的圖像

2、預(yù)處理算法。提出對(duì)獲得的彩色圖像，采用彩色通道提取法使其灰度化更能增強(qiáng)車(chē)道標(biāo)記線(xiàn)的白色部分；根據(jù)車(chē)道線(xiàn)傾斜的特征，自定義差分模板處理灰度化后的圖像，得到車(chē)道線(xiàn)的邊緣；為了提高道路識(shí)別的實(shí)時(shí)性和抗干擾能力，論文提出了區(qū)域生長(zhǎng)法，選取合適的種子點(diǎn)生長(zhǎng)出路面區(qū)域。然后，根據(jù)邊緣和區(qū)域信息所表示的道路邊界線(xiàn)，應(yīng)該在空間上占據(jù)相同或相近的位置，論文提出用融合邊緣和路面區(qū)域兩種信息獲取車(chē)道線(xiàn)像素點(diǎn)。在獲取車(chē)道線(xiàn)像素點(diǎn)后，論文采用直線(xiàn)道路模型假設(shè)作為