智能车平台运用霍夫变换图像处理技术的车道偏离预警系统研究

现今，汽车数量的逐年增长对交通安全提出了更高的要求。在道路上，有很多存在安全隐患的交通车辆需要驾驶员在驾驶时谨慎应对。事实上，由于人类行为的不确定性，因此很难被汽车上现有的设备所识别、预测和掌握，这就需要一个专门用于监视和警告外界车辆行为的系统来进行辅助驾驶。基于霍夫变换的车道探测技术正是用来探测前方车道、检测过往车辆、帮助驾驶员作出决策的辅助驾驶系统技术。

该系统运行时主要包含以下步骤。

（1）接收图像。该系统能够从已保存为.avi格式的视频文件中获取图像，图像尺寸和相机分辨率一致，且相机在记录时没有进行其它附加的设置。

（2）拆分图像。通过分析视

（6）分割和移除物体。利用形态学运算来分割和移除图像中的非结构化元素。

（7）确定图像中的分析区域。利用霍夫变换对步骤5中得到的二值图像进行直线检测。用绿色表示检测到的直线，用红色标出其中最长的直线。

（8）计算霍夫变换。经过步骤7的分析，原始图像最终以霍夫方程的形式表示。

经过以上步骤计算后，得到直线用红色标记出来的图像。

刊名：International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering（英）

刊期：2014年第10期

作者：Rajashri Gulve et al

编译：汪涛频文件、系统指定变量对帧图像数组进行拆分。

（3）裁剪图像。利用裁剪工具提取图像的道路部分，通过设定裁剪矩形，即一个包含4元素的位置向量，可以对图像的指定大小和位置进行裁剪。

（4）图像增强（从RGB颜色到灰度图）。在这个过程中，该系统对放在存储模块的每一帧图像进行从RGB颜色图像到灰度图的转换。

（5）转灰度图为二值图。利用阀值分割将灰度图转化为二值图。