郭志超，李一冰，李斌斌 Guo Zhichao，Li Yibing，Li Binbin



基于DSP的道路图像分割方法

郭志超，李一冰，李斌斌 Guo Zhichao，Li Yibing，Li Binbin

（长安大学 汽车学院，陕西 西安 710064）

在众多灰度阈值分割方法中，大津法运算最快，效果也比较理想。为满足车道线提取的实时性要求，选择大津法作为阈值分割的基础，但大津法一般适用于对灰度直方图为双峰的图像进行阈值分割，且对噪声信号十分敏感，对灰度直方图呈现三峰以上的图像会产生错误的分割。因此首先采用均值滤波的方法消除道路图像中的噪声，为降低DSP的运算量，只选取图像中的下半部分作为阈值分割对象，同时，为了尽量避免图像灰度直方图出现三峰或者三峰以上的灰度直方图，通过大量试验，白天时将阈值范围设定为100～200，在此灰度等级范围内，道路图像的灰度直方图基本为双峰状态，分割效果比较理想。

DSP；阈值分割；均值滤波；大津法；灰度直方图

0 引 言

自动驾驶绝对是当今汽车领域最为火热的技术之一，不管是传统的汽车制造企业，还是最新入局的互联网企业，纷纷加大投资，希望研究出一种高效、可靠、安全的自动驾驶技术。其中以机器视觉为基础的车道偏离系统是自动驾驶技术中的重要环节，该系统最为核心的算法之一就是车道线的提取，为了确保车道线提取的准确性，首先对摄像头拍摄到的路面进行预处理，预处理包括彩色图像的灰度转化、噪声平滑、阈值分割和二值化等，经过预处理后的道路图像是一副只有黑白两种颜色的图像，其中车道线呈白色，车道呈黑色；……