采用Hough变换的道路边界检测算法

基于霍夫变换的车道线检测的原理
基于霍夫变换的车道线检测是一种常用的视觉算法，它可以快速、准确地检测出车道线的位置，帮助自动驾驶车辆进行精确控制。

该算法的原理是通过霍夫变换将图像中的所有直线表示为参数空间中的点，然后在参数空间中寻找出现频率最高的点，这些点对应的直线就是车道线。

具体来说，算法的步骤如下：
1. 预处理：将彩色图像转化为灰度图像，并进行高斯滤波以平滑图像，降低噪声干扰。

2. 边缘检测：使用Canny算子进行边缘检测，得到图像中所有的边缘。

3. 霍夫变换：将每条边缘转化为参数空间中的曲线，并在参数空间中进行累加，得到所有直线参数的累加图。

4. 直线筛选：在累加图中找到出现频率最高的直线参数，这些参数对应的直线即为车道线。

5. 绘制：将车道线在原图像中绘制出来，以便进行车辆控制。

需要注意的是，为了提高检测效果，还可以通过ROI（Region of Interest）等手段对图像进行进一步的处理，使算法只在车道线可能出现的区域内进行检测。

综上，基于霍夫变换的车道线检测算法是一种可靠、高效的方法，可以有效地应用于自动驾驶等领域。

Hough变换算法与线段检测摘要：图像是人类获取和交换信息的主要来源。

人类认知图像的构成主要通过图形的分类辨别，因此图形检测是人类视觉分类的一部分重要内容，同时图形检测在图像配准、机器人视觉、工业检测中有着重要应用。

圆是构成图像的一个基本要素，因此，能够快速、准确地检测基础组成-直线，在图像处理中显得尤为重要。

所以本文针对图形检测中的一部分直线检测进行研究。

目前直线检测算法主要有哈夫曼变换和最小二乘线性拟合算法。

Hough变换(HT)是由Paul Hough 于1962年以专利形式提出的，它实现一种从图像空间到参数空间的映射关系。

其基本思想是点-线的对偶性，即图像空间共线的点对应在参数空间里相交的线；反过来，在参数空间中相交于同一个点的所有直线（曲线）在图像空间里都有共线的点与之对应。

近些年来，霍夫变换以其优异的鲁棒性和很强的抗干扰能力被广泛地应用于计算机视觉和模式识别等领域，如直线以及一些参数曲线的检测等。

但是由于精度不高，运算速度慢阻止了它在实时性要求很高的领域的广泛应用。

而本文所实现的算法是Hough变换的定义算法，并可以调节参数来实现针对不同半径的圆的检测，算法复杂度较低，易于实现。

关键词：图像处理，线段检测，Hough变换引言：图像目标检测技术是人类认知的延伸，是图像分析技术的一个重要内容，图像检测技术在自动目标识别系统中也有很重要的地位。

学术界和工业界常见的检测目标是直线、椭圆和圆。

圆的检测在图像配准、印章检测、零件形状、视频监控等方面有着重要的应用。

Hough变换是一种用来在边缘增强处理后的图像中，提取边缘特征的简便而有效的方法，它能够提取直线、圆、椭圆、二次曲线甚至是任意形状的边缘。

而且Hough变换在计算机视觉、军事防御、办公自动化等领域都得到了普遍的关注和广泛的应用。

其基本思想是将原图像变换到参数空间，用大多数边界点满足的某种参数形式来描述图像中的曲线，通过设置累加器进行累积，求得峰值对应的点就是所需要的信息。

叙述车道检测方法和原理车道检测是自动驾驶和智能交通系统中的关键技术之一，其目的是识别道路上的车道线，为车辆的导航和行驶提供必要的信息。

以下是常见的车道检测方法和其原理：1、基于边缘检测的方法：这种方法利用图像处理技术，通过检测车道线的边缘来识别车道线。

首先，对图像进行预处理，包括滤波、去噪等操作，以提高图像质量。

然后，使用边缘检测算法，如Canny算法、Sobel算法等，检测出车道线的边缘。

最后，通过拟合直线、圆弧等几何形状，确定车道线的位置。

2、基于Hough变换的方法：Hough变换是一种用于形状检测的图像处理技术，可以用于检测车道线。

该方法首先对图像进行边缘检测，然后使用Hough变换将边缘点转换为参数空间中的投票结果。

通过统计投票结果，可以识别出车道线的位置和方向。

Hough变换具有较好的鲁棒性和抗干扰能力，能够在复杂的道路环境下准确地检测车道线。

3、基于机器学习的方法：随着机器学习技术的发展，越来越多的研究者开始采用基于机器学习的方法进行车道检测。

常见的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络等。

这些方法通常需要大量的标注数据集进行训练，通过训练学习得到一个模型，用于自动检测车道线。

基于机器学习的方法可以自动适应不同的道路环境和光照条件，具有较高的鲁棒性。

4、基于深度学习的方法：深度学习技术在图像识别领域取得了巨大的成功，也被广泛应用于车道检测。

基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和分类。

首先，通过网络提取图像中的特征，然后使用全连接层进行分类，识别出车道线的位置和方向。

深度学习方法需要大量的标注数据和强大的计算资源进行训练，但其识别精度高、鲁棒性好，是未来的发展趋势。

除了上述方法外，还有一些综合方法，如基于特征融合的方法、基于级联分类器的方法等。

这些方法结合了多种技术和算法的优势，以提高车道检测的准确性和鲁棒性。

车道检测的原理主要基于图像处理、计算机视觉和机器学习等技术。

基于Hough变换的道路边界提取方法摘要：本文利用 matlab7.0软件开发平台工具，采用hough变换等技术手段在图片上进行线性构造信息提取，为今后的研究部署工作提供参考。

但hough变换存在一定的局限性，如对影像分割依赖性大、受非道路因素影响大等。

本文首先利用道路种子点处的光谱信息进行道路区域的生长, 提取光谱信息一致的道路区域,得到一个包含道路信息的二值影像，然后对此二值影像进行滤波，在提取出的道路条状区域的基础上, 根据道路具有的形状特点,利用形态学进行细化和一定次数的形态修剪处理, 得到单像素宽的道路中心线信息。

最后对图像进行基于hough变换的线性特征提取，文章对高分辨率航空遥感影像进行了实验验证了该方法的有效性[1-3]。

关键词:线性特征提取,hough变换,matlaba road edge detection algorithm based on the hough transform qiu zhiweili yan(henan university of urban construction, pingdingshan 467036, china)aqiuzhiwei-2008@, bliyan0502@abstract: by using the road seed point spectrum information in this paper firstly, the relevant road information can be extracted from the spectral information consistent with the road area, road information including two value image can beacquired, and then this two value image filtered, in the extracted road strip on a regional basis according to the road shape characteristics, using morphological thinning and a certain number of form pruning treatment, a single pixel wide road center line information can be extracted. the last image based on hough transform linear feature extraction, the high resolution remote sensing image experiments were carried out to verify the validity of the method[1-3].key words: hough transformation, road edge detection项目来源：河南城建学院科学研究基金项目：利用d-insar技术研究城市沉陷监测及矿区环境影响评价分析。

一种改进快速Hough变换的车道线检测算法
亢伉
【期刊名称】《宝鸡文理学院学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2014(34)2
【摘要】目的研究智能交通系统中车道线快速检测算法.方法首先将车道线图像灰度化,采用中值滤波去除图像噪声;然后用索贝尔算子将灰度图像二值化处理;再次,根据车道线图像的特点并且结合霍夫变换的需求,设置感兴趣区域;最后,在感兴趣区域内用霍夫变换提取车道线,用最小二乘法进行直线拟合,舍弃干扰虚假线,并对多段车道线图像进行检测.结果与结论相对于经典霍夫变换算法,基于改进快速霍夫变换的车道线检测算法运算时间更短,而且使算法的鲁棒性得到了很大提高.
【总页数】4页(P62-65)
【作者】亢伉
【作者单位】宝鸡文理学院计算机科学系,陕西宝鸡721016
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.一种快速Hough变换改进算法及其在图像边缘检测中的应用 [J], 李炜;黄心汶
2.基于改进Hough变换与双点去除R-最小二乘法的车道线检测优化算法 [J], 姜立标; 李静轩
3.一种多阈值Hough变换车道线检测算法 [J], 李伟林;梁卓凡;方遒
4.一种基于改进Hough变换的直线快速检测算法 [J], 段汝娇;赵伟;黄松岭;陈建业
5.一种基于改进Hough变换的车道线检测算法 [J], 卞建勇;徐建闽
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hough算法线段长度一、引言在计算机视觉领域，线段检测是一个重要的任务，它在许多应用中起到关键作用，比如机器人导航、道路检测、物体识别等。

而Hough直线变换算法作为一种经典的线段检测方法，其独特的思想和优势使其成为被广泛使用的算法之一。

二、Hough直线变换算法原理Hough直线变换算法的基本原理是将图像中的直线转化为参数空间中的点，并在该空间中进行检测。

具体步骤如下：1. 边缘检测：首先，对输入图像进行边缘检测，提取出图像中的边缘信息。

2. 参数空间构建：将边缘点转换为参数空间中的曲线，以表示图像中的直线。

对于直线，可以用参数化的方式表示，如极坐标或参数方程等。

3. 累加器空间计算：根据参数空间中的曲线，对每个参数组合进行累加器空间的计算。

累加器空间是一个二维数组，用于记录曲线通过的点数。

4. 阈值处理：根据累加器空间中的值，可以确定图像中存在的直线。

通过设置阈值，筛选出累加器空间中的峰值点，即表示存在直线的参数组合。

5. 直线重建：根据筛选出的参数组合，在原始图像中重建检测到的直线。

三、Hough直线变换算法在线段检测中的应用Hough直线变换算法在线段检测中有着广泛的应用。

其优点在于可以检测任意角度的直线，并且对于噪声和缺失数据有一定的鲁棒性。

以下是Hough直线变换在线段检测中的几个主要应用方向：1. 边缘检测与线段提取：通过Hough直线变换算法，可以从图像中提取出直线的参数，进而得到线段的位置和角度。

这对于许多应用来说都是非常重要的，比如道路检测中的车道线提取、室内导航中的墙壁检测等。

2. 直线匹配和拟合：Hough直线变换算法不仅可以检测出直线，还可以进行直线的匹配和拟合。

通过对直线参数的匹配，可以实现对图像中多个片段的连接，从而获得更长的线段。

此外，还可以通过对直线参数的拟合，得到最佳拟合直线，用于图像中的特定任务，比如角点检测等。

3. 直线分割和分析：在一些复杂场景中，图像中可能存在多条直线，这就需要对直线进行分割和分析。

边缘检测与Hough变换实验目的：写一段代码实现一幅图像,其中分为以下两个步骤1.使用Matlab中的canny算子进行边缘检测,可以让使用者交互式的输入不同的Sigma的值实现边缘检测。

2.运用Hough变换来找到最突出的边缘，在图像中找到并画出最长的直线。

实验原理：canny算子边缘检测的基本原理是：采用二维高斯函数的任一方向上的一阶方向导数为噪声滤波器，通过与图像f(x,y）卷积进行滤波，然后对滤波后的图像寻找图像梯度的局部极大值，以确定图像边缘。

Canny边缘检测算子是一种最优边缘检测算子。

其实现步骤如下：1）用高斯滤波器平滑图像2）计算滤波后图像梯度的幅值和方向3）对梯度幅值应用非极大值抑制，其过程为找出图像梯度中的局部极大值点，把其他非局部极大值置零，以得到细化的边缘;4）再用双阈值算法检测和连接边缘；使用canny算子的edge函数调用格式为BW=edge(I,＇canny＇）;BW=edge(I,＇canny＇,thresh,sigma)；BW=edge（I,＇canny＇,thresh）;［BW,threshold］=edge(I,＇canny＇,…）;2.Hough变换时最常用的直线提取方法,它的基本思想是：将直线上每一个数据点变换为参数平面中的一条直线或曲线,利用共线的数据点对应的参数曲线相交于参数空间中一点的关系，使得直线提取问题转化为计数问题.Hough变换提取直线的主要优点是受直线中的间隙和噪声影响较小。

Hough检测直线的Matlab实现：在Matlab图像处理工具箱中提供了3个与Hough变换有关的函数，分别为hough函数，houghpeaks函数和houghlines函数。

hough函数的调用格式为［H，theta，rho]=hough(BW)；其中BW为二值图像,H为Hough变换矩阵,theta为变换轴间隔θ，rho为元素个数.Houghpeaks函数是用来提取Hough变换后参数平面上的峰值点。