夜间交通视频的车道线提取方法的研究

夜间环境下含有车道线的原始图像具有平均灰度值较低和车道标识线与路面的对比度低的特点，这使得传统日间环境下应用良好的算法难以适用。而夜间环境下车道线的准确检测是基于视觉的汽车智能辅助安全驾驶系统在夜间正常工作的前提和基础，因此，加强夜间环境下车道线检测算法的研究，对于夜间视频监控及辅助驾驶具有重要意义。

设计及论文要求：本课题在图像预处理中采用Laplacian of Gaussian滤波器对视频帧序列进行初步滤波，二值化后进行连通域滤波处理，得到较为理想的图像，采用霍夫变换(HT, Hough Transform)进行车道线初始检测，车道线跟踪利用Kalman预测参数动态建立感兴趣区域(ROI, Region of Interest)，用扫描线法搜索车道线边界点，最后进行直线拟合得到车道线