一种基于多项式拟合的复杂背景车道线检测算法

本文针对复杂背景下的单目结构化车道线图像难以定位车道线位置的问题,提出了基于多项式拟合的复杂背景车道线检测算法。在智能驾驶、边缘检测领域具有一定的借鉴意义。受环境因素影响,传统车道线检测算法无法适应复杂的路面背景,本文针对视觉传感器获取的复杂背景的单目结构化道路图像,提出了一种基于多项式拟合的车道线快速检测算法。首先,通过色彩空间变换获取CIELAB图像,并分别针对L、b分量确定分割阈值,将亮度远大于路面背景颜色的白色车道线和有明显色度值的黄色车道线区域分离出来;其次,在原车道线灰度图的基础上,通过Robert算子做边缘检测,获取图像的边缘信息;然后,将上述获取的白色区域、黄色区域两个通道的图像与滤波后的图像卷积,并通过最大类间方差法进行二值化。同时,为减少无关信息的干扰,获取车道线感兴趣区域。最后,对上述二值化图像做Hough变换提取车道线,并判断其为弯道还是直线,利用多项式拟合将断裂的车道线描绘出来。实验验证,该算法可有效提取复杂背景下车道线的位置。