基于改进霍夫变换的车道线识别算法

针对霍夫变换时间复杂度高、准确性差的缺点,提出一套基于改进霍夫变换的完整车道线识别算法流程。该完整算法包括感兴趣区域划分、灰度化、二值化、Canny边缘检测和改进霍夫变换。改进霍夫变换首先采用概率统计原理对车道线点集分类,依据分类情况投票判断车道线;其次采用极径极角约束优化在目标区域筛选目标车道线。实验结果表明:改进后算法有效识别目标。