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1、一种基于霍夫变换的车道标线检测算法唐阳山1夏道华2田鹏3张贵洋4夏道春5（1.2.3.4.辽宁工业大学汽车与交通学院，辽宁锦州1210015.山东科技职业学院，信息工程系，山东潍坊261000）摘要：针对目前霍夫变换检测车道标线存在的局限性，本文提出了一种新的基于霍夫变换的车道标线检测方法，该方法首先将道路图像分成左右两个图像，并采用矩形框在分块后的图像上滑移，矩形框的滑移步长为一个像素单位，通过计算矩形框覆盖区域内所有像素的均值大小确定车道标线的大致范围，然后在该范围内运用霍夫变换检测车道标线，再通过求取检测出的车道标线的左右两条直线的角平分线的方法，确定最
2、终的车道标线位置。该方法能有效地解决车道标线检测中遇到的提取出多条标线的问题，并能提高车道标线检测的准确性和实时性，最后通过试验得到了理想的试验结果。关键词：智能交通；标线提取；霍夫变换；车道标线；参数变换中图分类号：U469文献标识码：AALaneMarkingsDetectionAlgorithmBasedontheHoughTransformTangYangshan1,XiaDaohua2,TianPeng3,ZhangGuiyang4,XiaDaochun5（1.2.3.4.CollegeofAutomobile&Transportation,
3、LiaoningUniversityofTechnology,Jinzhou121001,China5.InformationEngineeringDepartment,ShandongVocationalCollegeofScienceandTechnology,Weifang261000,China)Abstract：Currently,becauseofthedeficiencyofthelanemarkingsdetectionbasedonHoughtransform,thispaperpresentsanewmethodtodetectlanema
4、rkingsbasedontheHoughTransform.Thismethodfirstdivideroadimageintoblocks,andusearectangularframetoscanBlockAreaby-pixel,anddeterminetheapproximaterangeoflanemarkingsbycalculatingthemeanvalueofthepixelwhichareintherectangularframe,andthenuseHoughtransformtodetectlanemarkingswithinthis
5、range.Thismethodcaneffectivelysolvetheproblemthatwhenweextractlanemarkingswemayobtainmultiplemarkings,andimproveaccuracyandtimelinesofthelanemarkingsdetection.Finally,thetestanalyzesthefeasibilityandrobustnessofthismethod.KeyWords:IntelligentTransportation;markingextraction;Houghtra
6、nsform;lanemarkings;parametertransformation1引言车道标线检测是一项研究智能驾驶技术的基础工作，也是研究车道偏离预警系统、自适应巡航系统和车道保持系统的关键的工作。目前研究车道标线的方法多采用霍夫变换，它因具有优异的鲁棒性和极佳的抗干扰能力,以及对道路图像中的噪音不敏感和能够较好地处理车道标线局部磨损、遮盖和污染等特性，而成为进行直线检测的一个有效方法，但由于它是一种穷尽式搜索,其计算复杂度和空间复杂度都较高，因而在实时检测直线方面受到一定限制。目前对于车道标线的研究，文献[1]在分析标准霍夫变换，两点表决霍夫变换以及
7、多级霍夫变换直线检测的基础上提出了一种分级的快速霍夫变换直线检测方法，克服了霍夫变换计算复杂的缺点,提高了霍夫变换的计算速度，但检测精度较低时,该算法的优势将不明1基金项目：辽宁省高等学校优秀人才支持计划（LJQ2012058）作者简介:唐阳山（1971-），男，辽宁省鞍山市人，博士，教授，主要从事智能交通方向的研究。显。文献[2]提出了一种基于随机霍夫变换与最小二乘法进行直线检测的方法，该方法能用于背景噪声较强和直线存在一定弯曲的图像，检测精度较高，但当计算较为复杂，需要多次进行直线拟合。Gonzalopajares提出利用梯度方向信息对RHT采样点对的选择
8、和累积进行改进但对梯度方向分散、梯度信
