基于動態(tài)圖像的道路檢測技術(shù)的研究.pdf

1、道路追蹤主要包括道路檢測和障礙物檢測兩個組成部分，實(shí)際的道路往往可以分為結(jié)構(gòu)化道路和非結(jié)構(gòu)化道路兩類。由于結(jié)構(gòu)化道路形狀規(guī)則，已經(jīng)進(jìn)行了很多次的研究，所以本文主要針對非結(jié)構(gòu)化道路進(jìn)行研究。與結(jié)構(gòu)化道路具有明顯的分道線標(biāo)志、清晰的道路邊界以及均勻的特征分布的特點(diǎn)不同，非結(jié)構(gòu)化道路具有形狀不規(guī)則、沒有分道線標(biāo)志、路面容易存在破損和裂痕、顏色或紋理特征不均勻、以及光影、水漬的影響嚴(yán)重等問題。本文從道路分割和邊界識別入手進(jìn)行了研究。主要內(nèi)容包括

2、：
　　 ⑴對道路區(qū)域進(jìn)行分割，從而把道路檢測問題轉(zhuǎn)化為圖像分割問題。圖像分割是指按照一定的相似性準(zhǔn)則將圖像分成幾個有意義、互不重疊的區(qū)域。閾值法由于計算簡單而被廣泛應(yīng)用到圖像分割中。雖然Otsu方法在道路檢測實(shí)驗(yàn)中體現(xiàn)出良好的性能，能夠有效抑制路面缺損、灰度不均、光影、水漬對檢測結(jié)果影響，具有較好的實(shí)用性、魯棒性和實(shí)時性，但是分割效果不理想，所以對Otsu算法進(jìn)行了改進(jìn)，用改進(jìn)的Otsu法對圖像進(jìn)行多次劃分，然后借助于路面參考

3、區(qū)域的信息合并屬于路面的區(qū)域，從而提高道路區(qū)域劃分的精度。
　　 ⑵通過道路邊界的識別把道路檢測問題轉(zhuǎn)化為邊緣檢測問題。首先對原始動態(tài)圖像進(jìn)行邊緣提取，然后用Otsu法分割的二值圖像對Canny算子提取的邊緣圖像進(jìn)行濾波，最后利用Hough變換和最小二乘法對邊緣圖像按深度優(yōu)先原則進(jìn)行曲線擬合，提取道路圖像若干主曲線，利用選定的道路邊界細(xì)化出精確的道路區(qū)域。
　　 ⑶實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在對原始的動態(tài)圖像進(jìn)行預(yù)處理后，使用改進(jìn)的