基于數(shù)字圖像處理的前方車距測量.pdf

1、車輛測距技術(shù)是實現(xiàn)自動駕駛及汽車防撞技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)。隨著計算機軟硬件技術(shù)的發(fā)展，成像式測距技術(shù)將逐步走向成熟。目前應(yīng)用子智能車輛的視覺系統(tǒng)有立體視覺體統(tǒng)和單目視覺系統(tǒng)兩種。立體視覺系統(tǒng)在圖像配準(zhǔn)上存在難題。單目視覺在圖像處理的速度和控制的實時性方面都優(yōu)于立體視覺，它具有潛在的應(yīng)用價值和廣闊的發(fā)展前景。
　　 一個視覺測距系統(tǒng)主要包括圖像采集、圖像處理和測距結(jié)果輸出三個部分。本文采用單個攝像頭采集道路圖像，然后將采集到的圖像進(jìn)行處

2、理，最后輸出測距結(jié)果。本文的主要內(nèi)容包括以下幾點：
　　 (1)圖像采集：我們選擇車流量小，車道線明顯，并假定在本車道內(nèi)除了行駛的車輛外，沒有其他障礙物，路段比較直的公路上進(jìn)行試驗。用單個攝像機采集前方道路圖像。
　　 (2)圖像預(yù)處理：對采集到的圖像，進(jìn)行一系列的圖像預(yù)處理操作。通過對各種圖像處理方法進(jìn)行比較，確定預(yù)處理方案。首先對圖像進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)化，用對數(shù)變換改善圖像的亮度差異，用拉普拉斯算子增強圖像的邊緣信息，并用中

3、值濾波對圖像進(jìn)行濾波去噪，最后選用Canny邊緣檢測算子對邊緣進(jìn)行檢測，效果較理想。
　　 (3)車道線檢測：一般車輛都是位于車道線內(nèi)。我們確定車道線的位置，可以縮小處理范圍，這樣可以更快地檢測到目標(biāo)車輛的位置，相應(yīng)地系統(tǒng)處理速度更快。一般的檢測方法有最小二乘法、霍夫變換和最優(yōu)線段擬合方法。本文根據(jù)道路基本上位于垂直中線的兩側(cè)，而且基本呈45度的特點，提出了一種車道線檢測算法。首先對圖像從下到上以垂直中線為分界線，逐行分別向兩邊

4、搜索值為1的第一個點作為左右車道線上的點。然后用重復(fù)剪輯最近鄰法剪輯掉干擾點。接著根據(jù)本車道的車道線呈45度角這一特征，確定出屬于本車道的點，最后根據(jù)最小二乘法原理進(jìn)行直線擬合，實驗結(jié)果表明，該方法有效擬合出車道線。
　　 (4)目標(biāo)檢測與識別：我們把從圖像下方到車道線交點處兩車道線內(nèi)的區(qū)域作為感興趣區(qū)域。在感興趣區(qū)域內(nèi)，灰度變化緩慢，但遇到車輛等障礙物時，灰度會發(fā)生突變。我們利用灰度變換原則，對感興趣區(qū)域逐行搜索，計算每行的平