车道检测模块
2012-04-10 13:07
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车道检测问题一般由hough变换得到,但是这样得到的结果往往不尽人意,如图1所示:
![](http://my.csdn.net/uploads/201204/10/1334033872_9737.jpg)
图1.直接进行hough变换检测直线
那么我选取了一种基于概率模型和几何模型结合的方法进行检测。结果图分别如下图所示:
![](http://my.csdn.net/uploads/201204/10/1334034582_3659.jpg)
步骤如下:
首先进行图像增强or去噪:
![](http://my.csdn.net/uploads/201204/10/1334033982_2242.jpg)
然后进行基于高斯概率模型的车道滤波:
![](http://my.csdn.net/uploads/201204/10/1334034029_9069.jpg)
然后基于颜色的颜色空间转换:
![](http://my.csdn.net/uploads/201204/10/1334034100_4501.jpg)
基于形态学的车道修复:
![](http://my.csdn.net/uploads/201204/10/1334034173_4875.jpg)
基于连通域的滤波:
![](http://my.csdn.net/uploads/201204/10/1334034203_1395.jpg)
直接进行直线检测:
![](http://my.csdn.net/uploads/201204/10/1334034378_3696.jpg)
用几何模型匹配法进行车道检测:
![](http://my.csdn.net/uploads/201204/10/1334034401_1002.jpg)
恢复到原图上:
![](http://my.csdn.net/uploads/201204/10/1334034432_5234.jpg)
直接检测的悲剧如下图:
![](http://my.csdn.net/uploads/201204/10/1334033872_9737.jpg)
图1.直接进行hough变换检测直线
那么我选取了一种基于概率模型和几何模型结合的方法进行检测。结果图分别如下图所示:
![](http://my.csdn.net/uploads/201204/10/1334034582_3659.jpg)
步骤如下:
首先进行图像增强or去噪:
![](http://my.csdn.net/uploads/201204/10/1334033982_2242.jpg)
然后进行基于高斯概率模型的车道滤波:
![](http://my.csdn.net/uploads/201204/10/1334034029_9069.jpg)
然后基于颜色的颜色空间转换:
![](http://my.csdn.net/uploads/201204/10/1334034100_4501.jpg)
基于形态学的车道修复:
![](http://my.csdn.net/uploads/201204/10/1334034173_4875.jpg)
基于连通域的滤波:
![](http://my.csdn.net/uploads/201204/10/1334034203_1395.jpg)
直接进行直线检测:
![](http://my.csdn.net/uploads/201204/10/1334034378_3696.jpg)
用几何模型匹配法进行车道检测:
![](http://my.csdn.net/uploads/201204/10/1334034401_1002.jpg)
恢复到原图上:
![](http://my.csdn.net/uploads/201204/10/1334034432_5234.jpg)
直接检测的悲剧如下图:
![](http://my.csdn.net/uploads/201204/10/1334034549_7613.jpg)
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