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基于暗通道优先和Hough变换的雾天车道线识别算法

汇报人：

2024-01-28

引言

暗通道优先算法原理及应用

Hough变换原理及应用

基于暗通道优先和Hough变换的雾天车道线识别算法设计

雾天环境下车道线识别技术挑战与解决方案

总结与展望

contents

目

录

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引言

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该算法可应用于智能驾驶、智能交通等领域，提高车辆行驶安全性和道路通行效率。

雾天能见度低，车道线识别困难，易导致交通事故。因此，研究雾天车道线识别算法具有重要意义。

目前，国内外研究者已提出多种车道线识别算法，如基于图像处理、机器学习等方法。但在雾天等恶劣天气条件下，这些算法的识别效果有限。

随着深度学习技术的发展，基于神经网络的车道线识别算法逐渐成为研究热点。该类算法具有较强的特征提取和抗干扰能力，有望在雾天等复杂环境下实现准确识别。

本文提出一种基于暗通道优先和Hough变换的雾天车道线识别算法。该算法首先利用暗通道优先去雾算法增强图像清晰度，然后采用Hough变换检测车道线。

创新点包括：将暗通道优先去雾算法应用于车道线识别领域，有效提高了图像质量和识别准确率；针对雾天特点优化Hough变换参数，提高了车道线检测的鲁棒性和实时性。

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暗通道优先算法原理及应用

暗通道定义

暗通道是指在图像的局部区域中，像素值最小的通道。对于彩色图像，通常包括红、绿、蓝三个通道，暗通道即选取这三个通道中像素值最小的一个。

暗通道优先原理

在雾天条件下，由于大气光的影响，图像中的远处物体通常比近处物体更亮。暗通道优先算法利用这一特性，通过寻找图像中的暗通道，并对其进行增强处理，从而恢复被雾气遮盖的车道线信息。

去雾处理

暗通道优先算法可用于去雾处理，通过增强暗通道中的信息，提高图像的对比度和清晰度，使被雾气遮盖的车道线更加清晰可见。

车道线识别

在去雾处理的基础上，结合图像处理技术如边缘检测、阈值分割等，可实现对车道线的准确识别。暗通道优先算法有助于提高车道线与背景的对比度，降低误检率。

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优点

对雾气遮盖的车道线有较好的增强效果，提高识别准确率。

算法原理简单，易于实现，计算复杂度相对较低。

缺点

对于非雾天条件下的图像处理效果有限，可能引入不必要的噪声和失真。

对于某些特殊场景（如强光源、阴影等），暗通道优先算法可能无法有效去除雾气影响，导致车道线识别失败。

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Hough变换原理及应用

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抗干扰能力强

Hough变换对图像中的噪声、遮挡和断裂等干扰因素具有较强的鲁棒性。

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坐标空间转换

将图像从笛卡尔坐标系转换到极坐标系，实现直线或曲线的参数化表示。

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投票机制

通过累加器在参数空间中进行投票，寻找局部最大值以确定直线或曲线的参数。

抗干扰能力强，适用于多种形状检测，可并行化处理提高计算效率。

优点

计算复杂度高，对参数设置敏感，可能产生误检和漏检情况。

缺点

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基于暗通道优先和Hough变换的雾天车道线识别算法设计

对输入的雾天图像进行去噪、增强等预处理操作，以提高后续处理的准确性和稳定性。

图像预处理

暗通道优先处理

Hough变换检测

后处理

利用暗通道优先算法对预处理后的图像进行处理，消除雾气对图像的影响，恢复出清晰的车道线信息。

采用Hough变换对暗通道优先处理后的图像进行车道线检测，提取出车道线的位置信息。

对检测出的车道线进行滤波、连接等后处理操作，得到最终的车道线识别结果。

对去雾后的图像进行边缘检测，提取出车道线的边缘信息。

边缘检测

采用Hough变换对边缘检测后的图像进行直线检测，得到车道线的候选直线。

Hough变换

根据车道线的特征和先验知识，对候选直线进行筛选，去除不符合要求的直线，得到最终的车道线识别结果。

直线筛选

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展示不同场景下的雾天车道线识别结果，包括清晰的车道线、模糊的车道线、交叉路口等复杂场景。

采用准确率、召回率、F1分数等指标对算法性能进行评估，同时与其他算法进行对比分析，验证本文算法的有效性和优越性。

性能评估

实验结果展示

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雾天环境下车道线识别技术挑战与解决方案

可见度降低

雾天导致图像对比度下降，车道线与背景难以区分。

光照不均

雾气使光线散射，造成图像局部亮度异常，影响车道线检测。

噪声干扰

雾气中的悬浮颗粒导致图像出现噪声，干扰车道线识别。

实验数据集

评估指标

实验结果

可视化结果

采用公开雾天车道线数据集进行实验验证。

使用准确率、召回率和F1分数等指标评估算法性能。

与现有算法相比，基于暗通道优先和Hough变换的雾天车道线识别算法在准确率、召回率和F1分数等方面均有显著提升。

展示去雾前后图像对比、车道线识别结果等可视化内容，直观展示算法效果。

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总结与展望

提出了基于暗通道优先和Hough变换的