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为了减少车道线检测过程中干扰线的影响,本文提出一种基于消失点的直道车道线检测方法。将RGB图灰度化处理后使用中值滤波进行降噪,然后利用Canny算法检测图像的边缘信息,通过Hough变换检测直线,根据车道线汇聚于消失点的特征先找到消失点,再对通过消失点的直线进行筛选得到真实车道线的位置。实验表明,该算法很好的抑制了干扰,正确的检测出了消失点和车道线位置。因此,所提出的车道线检测算法具有较好的准确性。 相似文献
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车道检测是智能交通系统中的一个热点和难点问题。本文提出一种基于视觉的车道检测方法。该方法能够达到实时处理要求,且对受光照变化和阴影影响的车道图像具有较高的鲁棒性。此外,通过边缘检测以及条件Hough变换降低了车道检测方法的计算复杂性。实验结果表明,该车道检测方法在不同天气条件下均能正确检测到车道,具有较高的鲁棒性和实时性。 相似文献
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针对无人驾驶领域的车道线检测鲁棒性差的问题,提出一种基于特征模型融合的实时车道线检测算法。在图像预处理阶段引入白平衡、灰度化操作及形态学处理,将RGB颜色空间转换成HSL颜色空间,接着采用梯度阈值检测出黄色和白色车道线进行线性融合以增强车道线特征信息。在模型拟合阶段,采用Canny边缘检测算法和改进的Hough变换提取出边缘特征,最后采用最小二乘法拟合车道线双曲线模型。本文在Python实验环境下对随机选取的不同复杂路况下的视频流序列进行算法验证。实验结果表明该算法平均正确率为96%以上,平均未检测率和平均误检测率分别为1%和3%。实验说明本文算法具有良好的准确性和鲁棒性。在无人驾驶领域具有一定的应用价值。 相似文献
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本文研究了视觉巡检机器人的导航线检测识别问题,所用的检测方法能大大降低计算量,并结合自动阈值分割和改进Hough变换算法,具有良好的鲁棒性,能够满足视频图像检测的实时性和准确性要求。 相似文献
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通过图像边缘融合提高图像的成像质量和识别能力。传统的图像边缘融合方法采用小波包加权滤波方法,当图像出现丰富结构信息或者干扰较强时,融合效果不好。提出一种基于灰度窗口相关系数匹配的图像边缘融合算法。实现图像的边缘融合的基础是进行图像归一化分割,设计边缘特征提取方法,得到的图像边缘进行Hough变换直线检测,提取出直线段,通过超像素网格的形成的方法绘制图像的边缘融合边界寻优路径,得到超像素网格,实现了基于灰度窗口相关系数匹配的图像边缘融合处理。仿真结果表明,该算法的对图像的边缘融合效果较好,度量了区域间的差异和区域内的相似性,提高图像的分割和边缘融合质量。 相似文献
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针对移动机器人配备的多个声纳在采集数据时获得的大量不确定信息,要从中有效地找出特征信息,本文引入Hough变换,利用其能够提取直线特征的特点在室内结构化环境下进行实验。然后通过比较多种边缘检测算子,选择Sobel算子来进行边缘检测。这种直线边缘提取算法既保持了广义Hough变换鲁棒性强的特点,又具有计算量小的优点,提高了建立地图的效率和地图的精度。 相似文献
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提出了一种图像分级分类方法。在该方法中，利用颜色数区分为照片和图画，利用Hough变换检测图像边缘，根据图像边缘中的直线比例区分人造物与自然物、图表与绘画，利用图像边缘的平均模糊度区分简笔画和工笔画。 相似文献
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基于Hough直线检测的深度图像配准方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统的图像配准方法中寻找图像之间点对应关系这一难点问题,提出一种基于Hough直线检测的深度图像配准方法.利用Hough变换检测深度图像上的直线,确定不同视点图像上直线之间的对应关系.根据对应直线三维空间上的方向向量确定两幅图像之间的刚体变换参数.最后用模拟深度图像验证方法的有效性并给出三维重建结果. 相似文献
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提出一种基于Hough变换的单谱特征分析的异质网通信信道脉冲响应频率估计算法。采用正交频率复用OFDM训练起始帧,加入多径分量的相位偏移进行相位偏转修正,构建了信道模型与脉冲响应信号模型。频率估计中采用Hough变换把信号空间中的直线的检测问题转换为参数空间中对点的检测问题,计算多普勒单谱脉冲响应信号的约束经验模态值,实现Hough变换单谱脉冲信号检测和脉冲响应频率估计算法改进。仿真实验表明,该算法能准确估计出异质网间通信脉冲响应信号的频率值,精度较传统方法高,在最小的迭代步数下实现算法收敛,误码率为0,性能较优。 相似文献
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Hough变换在物体边缘检测上的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
研究将Hough变换应用于物体边缘的精确定位和提取，Hough变换具有存储空间大、计算时间长的特点，此特点随检测精度的提高而显突出，文中对此算法的应用进行改进，采用两次检测法，第一次全局检测，第二次在第一次测得的直线的邻域范围进行，细化检测参数。实验表明，该法能较好提高检测精度，节约检测时间。 相似文献
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