智能車平臺運用霍夫變換圖像處理技術的車道偏離預警系統研究

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智能車平臺運用霍夫變換圖像處理技術的車道偏離預警系統研究

現今，汽車數量的逐年增長對交通安全提出了更高的要求。在道路上，有很多存在安全隱患的交通車輛需要駕駛員在駕駛時謹慎應對。事實上，由于人類行為的不確定性，因此很難被汽車上現有的設備所識別、預測和掌握，這就需要一個專門用于監視和警告外界車輛行為的系統來進行輔助駕駛。基于霍夫變換的車道探測技術正是用來探測前方車道、檢測過往車輛、幫助駕駛員作出決策的輔助駕駛系統技術。

該系統運行時主要包含以下步驟。

（1）接收圖像。該系統能夠從已保存為.avi格式的視頻文件中獲取圖像，圖像尺寸和相機分辨率一致，且相機在記錄時沒有進行其它附加的設置。

（2）拆分圖像。通過分析視

（6）分割和移除物體。利用形態學運算來分割和移除圖像中的非結構化元素。

（7）確定圖像中的分析區域。利用霍夫變換對步驟5中得到的二值圖像進行直線檢測。用綠色表示檢測到的直線，用紅色標出其中最長的直線。

（8）計算霍夫變換。經過步驟7的分析，原始圖像最終以霍夫方程的形式表示。

經過以上步驟計算后，得到直線用紅色標記出來的圖像。

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

編譯：汪濤頻文件、系統指定變量對幀圖像數組進行拆分。

（3）裁剪圖像。利用裁剪工具提取圖像的道路部分，通過設定裁剪矩形，即一個包含4元素的位置向量，可以對圖像的指定大小和位置進行裁剪。

（4）圖像增強（從RGB顏色到灰度圖）。在這個過程中，該系統對放在存儲模塊的每一幀圖像進行從RGB顏色圖像到灰度圖的轉換。

（5）轉灰度圖為二值圖。利用閥值分割將灰度圖轉化為二值圖。