陈双叶， 刘 智

(北京工业大学信息学部， 北京 100124)

图像边缘检测是一种被普遍使用的道路边界检测方法.Canny、Sobel、Laplace等边缘检测方法可以有效提取道路边缘，但是道路中的道路标识线也具有边缘特征，有时会影响对道路真实边界的判断.Annamalai等[1]、Duan等[2]借助Canny边缘检测方法检测道路边界的实验结果就受到了道路标识线的影响.Yan等[3]、于海峰[4]的研究利用了此特性将边缘检测算法应用于识别车道线.为了能更加准确地识别道路边界，本文提出一种利用边缘检测算法检测到的边缘的图像处理方法.该方法可以有效地降低标识线的边缘特征，同时保留道路真实边界的边缘特征，从而得到道路的真实边界.

1 降低标识线边缘特征的方法

1.1 图像坐标与标识线的直线拟合

本文使用的图像坐标系以图片左上角的像素作为原点，向右、向下分别为x轴、y轴正方向.直线模型计算简单且拟合精度满足本文方法的要求，能够较准确地描述直线道路的边界和道路标识线.故本文采用直线边缘作为输入对本文方法进行说明，并且为了后文进行几何约束的方便选择斜截式直线模型y=kx+b，其中：k为直线斜率；b为图像截距[5].

1.2 道路标识线宽度的阈值判断

下文将要提出的方法在对图像中的部分点是否可能是标识线的左右两端进行判断时，其中一个判断依据为两点的距离是否小于一个阈值，而通过车载相机采集到的道路图像往往具有强烈的透视效果，具有近大远小的特点[6]，因此，阈值的选择需要根据图像的位置具体调整，位于图像下方距摄像机较近位置的阈值较大，位于图像顶端距摄像机较远位置的阈值较小.本文选取的阈值d和图像纵坐标y成线性关系