汽車在非結構化道路中的偏離檢測-資料下載頁
2025-06-23 14:18本頁面
【正文】 線，但是道路中間出現(xiàn)很多的小白點，說明Laplace算子對噪聲很敏感，受噪聲影響很大。，Roberts算子還是清晰的檢測出邊緣線。Sobel算子也能檢測出邊緣線。Laplace算子也能檢測出邊緣線但噪聲影響還是很大。根據(jù)原圖比較可知兩張原圖的光照強度差別很大。給邊緣檢測造成很大的影響。從實驗結果比較，Roberts邊緣效果是最好的。但其他景物的邊緣也很清晰，后續(xù)處理叫麻煩。而在光照條件好的條件下sobel同樣很好，且sobel的相對計算量小，且其他景物、噪聲影響較均勻。所以大多數(shù)時候選擇sobel算子檢測。在一些特殊條件可以選擇其他幾種算子進行檢測。幾種算子都有自己的優(yōu)點和缺點。而且圖像之前的任何一個處理都會對邊緣的檢測造成不同的影響，且每種次環(huán)境的變化而使拍攝時候都會引進不同的多種多樣的噪聲，所以算子的選擇很關鍵?？梢园迅鞣N不同的狀態(tài)加以討論而使用不同的算子，以達到最好的邊緣檢測。 Hough變換 經(jīng)過邊緣檢測處理后圖像邊緣出現(xiàn)了很多不相連的和很雜亂的白點。為了得到非結構道路的邊緣線，需要從這些雜亂的白點中提取出些點，然后通過這些點整合出道路邊緣線。Hough變換是圖像處理中從圖像中識別幾何形狀的基本方法之一。一般物體平面圖像的輪廓可近似為直線及弧的組合，因此，對物體輪廓的檢測與識別可以轉化為對這些基元的檢測與提取。Hough變換是一種利用圖像的全局特征將特定形狀的邊緣連接起來，形成連續(xù)平滑邊緣的一種方法。它通過將源圖像上的點映射到用于累加的參數(shù)空間，實現(xiàn)對已知解析式曲線的識別。Hough變換是利用點與線的對偶性，將原始圖像空間的給定的曲線通過曲線表達式變?yōu)閰?shù)空間的一個點。Hough變換的定義【6】：設圖像中有一條直線，要求出這條直線在坐標系中的位置。在坐標系里任何一條直線都會經(jīng)過坐標系的一個點，而對于這和點來說，經(jīng)過這個點的有無數(shù)條直線。假設在坐標系OXY坐標系中有一條直線，用方程表示為 。其中k和b是參數(shù)，分別是方程的斜率和截距。在直線中有無數(shù)個點，這些點在他們相應的參數(shù)坐標系中都可以用無數(shù)的直線方程來表示。但表示每個點的直線在在坐標系OXY中都會交于一點（k，b）。Hough變換就是檢測圖像中坐標系里的一些點，根據(jù)這些點的交點而求出相應的直線方程，即把原來數(shù)字圖像平面中的一些特殊的點通過變換轉成相應的參數(shù)平面坐標系中的線，最后通過統(tǒng)計得到直線的參數(shù)k，b而得到方程。簡而言之，Hough變換思想為：在原始圖像坐標系下的一個點對應了參數(shù)坐標系中的一條直線，同樣參數(shù)坐標系的一條直線對應了原始坐標系下的一個點，然后，原始坐標系下呈現(xiàn)直線 的所有點，它們的斜率和截距是相同的，所以它們在參數(shù)坐標系下對應于同一個點。這樣在將原始坐標系下的各個點投影到參數(shù)坐標系下之后，看參數(shù)坐標系下有沒 有聚集點，這樣的聚集點就對應了原始坐標系下的直線。 基于simulink的仿真 。模型圖中的image from file為數(shù)字圖像輸入模塊，使用的是從文檔中輸入；Color space conversion模塊為把彩色的圖像轉化為灰度圖像；Median filter模塊為中值濾波；dilate模塊為膨脹。Edge detection模塊為邊緣檢測，可選擇sobel edge、prewitt edge、roberts edge、canny edge四種邊緣檢測；hough transform為hough變換模塊。Video viewer為顯示模塊，模型圖中Video viewer顯示灰度化圖像，Video viewer1顯示邊緣檢測后的圖像，Video viewer2顯示hough變換的圖像。 另一條道路的實驗結果 原圖像 灰度化圖像 直方圖 均衡化直方圖 中值濾波 Laplace邊緣檢測 Roberts邊緣檢測圖 sobel垂直邊緣檢測 sobel水平邊緣檢測 sobel邊緣檢測總結本文基于matlab的圖像處理對非結構化道路進行檢測，通過對檢測結果進行計算對汽車是否發(fā)生偏移做出判斷并向駕駛人員發(fā)出預警。系統(tǒng)的優(yōu)點：。該系統(tǒng)可以提高汽車的主動安全性能，他能降低駕駛員駕駛疲勞。汽車在給我們的生活帶來方便的同時，車禍的發(fā)生也給我們帶來很多的痛苦。因為車道偏離而發(fā)生車禍占有很大的比率。所以該系統(tǒng)很有存在必要。他可以減少駕駛員因為疲勞或者無意識偏離道路時而發(fā)生車禍。特別是在非結構化道路中，道路的環(huán)境很復雜。駕駛員要集中注意力觀察道路中的情況，很容易發(fā)生疲勞。該系統(tǒng)雖然不能完全代替人員，但可以給駕駛員提供一定的參考和幫助。系統(tǒng)選擇了一般的攝像頭、車載電腦。和一般的預警音響。成本比較便宜。相對于現(xiàn)在的偏離系統(tǒng)，成本有很大的降低。系統(tǒng)的缺點：系統(tǒng)是基于圖像的處理，他受到光照、振動等來自外界的影響很多，上傳到車載計算機的數(shù)字圖像中噪聲太多，經(jīng)過不同的預處理有不同的結果，很多時候Hough變換難以檢測出道路的兩邊緣線，系統(tǒng)工作不穩(wěn)定。系統(tǒng)的提高：系統(tǒng)可以使用不同的圖像預處理，不同的邊緣檢測等圖像后期處理，把非結構化道路的邊緣盡量清楚的提取出來。同時系統(tǒng)可以在車輛的側邊安裝輔助攝像頭，當前方攝像頭傳送的信息確定為偏離后再經(jīng)過側邊攝像頭的確定再發(fā)出預警，提高檢測的準確性。致謝這次畢業(yè)設計能夠順利完成，最想感謝我的導師朱淑亮老師，感謝老師期間給我做指導和建議。感謝學校四年來的培養(yǎng)，感謝幾年以來傳授給我知識的老師。最后，感謝父母對我學習的支持，使我擁有了上大學的條件，能夠?qū)W習這么多的知識。馬上將要踏上工作崗位，我會時刻銘記老師的教導，會以同樣的工作熱情和踏實的工作態(tài)度回報社會。 參考文獻[1] 孫即祥，圖像分析，科學出版社，2005[2] 楊高波、杜青松，MATLAB圖像/視頻處理應用及實例，電子工業(yè)出版社，2010[3] Rafael C. Gonzalez、Richard E. Woods，數(shù)字圖像處理（第三版），電子工業(yè)出版社，2011[4] Rafael C. Gonzalez、Richard E. Woods，數(shù)字圖像處理（第三版），電子工業(yè)出版社，2011[5] 閆敬文，數(shù)字圖像處理（MATLAB版），國防工業(yè)出版社，2007
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