基于改进Hough变换的车位线识别方法

为实现车位线的自动识别检测,提出基于改进Hough变换的车位线识别算法。利用像素局部连接特性剔除噪声像素点影响,基于车位线边缘梯度区间的自适应选择,减少参与Hough变换的像素数,减少背景干扰线段的影响,通过边缘直线间的像素灰度一致关系,进一步确认车位线边缘。实例对比结果表明,对于不同的复杂背景,该算法的车位线边缘检测正确率取得了良好的识别鲁棒性,其运行效率满足系统的实时性要求。

倒车辅助系统车位线识别方法研究

提出了一种用于倒车辅助系统的基于改进Hough变换的车位线识别方法。算法首先采用局部像素分布特征以剔除非直线的干扰像素,然后使用像素直方图自适应地选择与车位线边缘直线相适宜的梯度方向区间,减少参与Hough变换的像素点数的同时减少背景干扰直线边缘的影响,最后通过判断相邻边缘间的像素灰度关系,进一步确认车位线边缘,从而识别出图像中的车位线。相比于传统hough变换和基于梯度方向区间的改进随机Hough变换(Grad-RHT),本文算法在保持与Grad-RHT运行效率相当的情况下,在各种干扰背景下都取得了更好的车位线边缘直线检测正确率,表现出较好的识别鲁棒性。