边缘检测算法在车道线检测中的效果对比

吴泽勇 袁静

摘要：边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点，图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。车道线检测的研究一直都是智能驾驶，路况识别中十分重要的部分。本文将不同的边缘检测算法与车道线检测相结合，重点分析了不同边缘检测算子对车道线检测的效果。同时对同一边缘检测算法中不同阈值对车道线检测效果进行分析。

1 引 言

随着汽车保有量不断增加，城市交通也变得越来越拥挤，只能交通系统因为受到人们的广泛关注。车道线检测是智能交通领域的关键技术之一，它被广泛地应用于辅助驾驶系统、车道偏离预警系统以及车辆防碰撞系统中，对于提高交通安全具有重要意义。因此本文对比了不同边缘检测算法在车道线检测中的效果。

2 边缘检测的基本原理

图像边缘是图像最基本的特征，所谓边缘（Edge）是指图像局部特性的不连续性。灰度或结构等信息的突变处称之为边缘。例如，灰度级的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等。边缘是一个区域的结束，也是另一个区域的开始，利用该特征可以分割图像，将图像中感兴趣的部分同背景分隔开。

图像的边缘有方向和幅度两种属性，边缘通常可以通过一阶导数或二阶导数得到。一阶导数是以最大值作为对应的边缘的位置，而二阶导数则以过零点作为对应边缘的位置。……