matlab车道线检测.docx
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matlab车道线检测
clc%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 读图最后得到灰度图像rg
A=imread（'999.png'）;[rcd]=size（A）;r2g=zeros（r,c）;red=zeros（r,c）;green=zeros（r,c）;blue=zeros（r,c）;rg=zeros（r,c）;
fori=1:
r;forj=1:
c;
red（i,j）=A（i,j,1）;%提取图像的红⾊分量
green（i,j）=A（i,j,2）;%提取图像的绿⾊分量
blue（i,j）=A（i,j,3）;%提取图像的蓝⾊分量
endend
fori=1:
r;forj=1:
c;
rg（i,j）=0.5*red（i,j）+0.5*green（i,j）;
endend
rg=uint8（rg）;
fori=1:
r;forj=1:
c;
ifrg（i,j）>178;rg（i,j）=255;end
endendfigure;
subplot（2,2,1）;imshow（A）;title（'原图'）%显⽰原图像
subplot（222）;imshow（rg）;title（' 彩⾊通道提取法-灰度图'）;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
figurer2g=rg;
i=r2g;%输⼊灰度变换后的图像subplot（221）;imshow（i）;title（'原图'）subplot（223）;imhist（i）;%显⽰直⽅图h1=histeq（i）;
subplot（222）;imshow（h1）;title（' 直⽅图均衡化后的图'）
subplot（224）;imhist（h1）;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%
i=h1;%直⽅图均衡化后的图像
j=imnoise（i,'salt&pepper',0.02）k1=medfilt2（j）;
figure;
subplot（121）;imshow（j）;title（'添加椒盐噪声图像'）subplot（122）;imshow（k1）;title（'3*3 模板中值滤波'）
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
clcr2g;figure;
subplot（221）;imshow（r2g）;
title（'原图像'）;
W_H1=[230;%选⽤⾃定义差分模板增强左车道标记线
30-3;
0-3-2];
W_V1=[032;%选⽤⾃定义差分模板增强右车道标记线
-303;
-2-30];
T=0.28;%thethresholdinthe2-valueI=r2g;%readtheimage
[height,width]=size（I）;
I1=double（I）;
I3=double（I）;
I4=double（I）;
I2=zeros（height+2,width+2）;%puttheimage'sdataintoabiggerarraytovoidtheedgeI2（p>
fori=2:
height+1%movethewindowandcalculatethegradsforj=2:
width+1
sum3=0;%不同⽅向的模板算⼦sum4=0;
form=-1:
1forn=-1:
1
sum3=sum3+W_H1（m+2,n+2）*I2（i+m,j+n）;end
end
form=-1:
1forn=-1:
1
sum4=sum4+W_V1（m+2,n+2）*I2（i+m,j+n）;
endend
grey1=abs（sum3）+abs（sum4）;
I3（i-1,j-1）=grey1;end
end
big=max（max（I3））;%归⼀化small=min（min（I3））;
fori=1:
heightforj=1:
width
I3（i,j）=（I3（i,j）-small）/（big-small）;%归⼀化
if（I3（i,j）>T）
I3（i,j）=1;%⼆值化else
I3（i,j）=0;
endendend
subplot（222）;
imshow（I3）;title（'sl、sr算⼦处理的图像'）%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%
figure;subplot（221）;imshow（A）;title（' 原图'）gg=bwmorph（I3,'thin',inf）;subplot（222）;imshow（gg）;title（' 细化的图像'）I=rg;
[x,y]=size（I）;[height,width]=size（I）;seedx=round（x）;
seedy=round（y/2）;gr=I（seedx,seedy）
W_H=[111;%themodelinthehorizondirection111;
111];
I1=double（I）;
I2=zeros（height+2,width+2）;%puttheimage'sdataintoabiggerarraytovoidtheedgeI2（p>
fori=2:
height+1%movethewindowandcalculatethegradsforj=2:
width+1sum1=0;%thecumulus
form=-1:
1
forn=-1:
1
sum1=sum1+W_H（m+2,n+2）*I2（i+m,j+n）;end
endgrey=sum1/9;
I1（i-1,j-1）=grey;
endend
I1=uint8（I1）;%邻域平均化灰度图像
%subplot（222）;imshow（I1）;title（'区域⽣长-路⾯区域图像'）[x,y]=size（I1）;
I2=zeros（x,y）;I=double（I）;I1=double（I1）;fori=1:
x;
forj=1:
y;
ifabs（I1（i,j）-I（i,j））<=70&abs（I（seedx,seedy）-I1（i,j）<=90）I2（i,j）=1;
end
endend
subplot（223）
imshow（I2）;title（'区域⽣长-路⾯区域图像'）I4=zeros（x,y）;
fori=round（5）:
x-4;forj=5:
y-4;
ifgg（i,j）==1form=i-4:
i+4;forn=j-4:
j+4;
ifI2（m,n）==0&sqrt（（i-m）^2+（j-n^2））<=2I4（i,j）=1;
end
endendendendend
subplot（224）
imshow（I4）;title（'检测图像'）
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
clc;t0=clock
ff=I4;%输⼊检测的图像
[x,y]=size（ff）;a1=zeros（x,1）;b1=zeros（y,1）;k=1;
fori=1:
x
forj=1:
round（y/2）;ifff（i,j）==1;
a1（k）=i;
b1（k）=j;k=k+1;end
endend
m=length（a1）;
a2=max（a1）h=1;
fori=1:
m;
ifa1（i）==a2;jiaobiao（h）=i;h=h+1;
endend
b1=b1（jiaobiao）;b11=max（b1）;
%ff（a1,b1）为选中的车道线第⼀个像素点k=1;
fori=round
（1）:
round（x）;forj=1:
round（y/2）;
ifff（i,j）==1&i~=a2&j~=b11;kkb（k）=（b11-j）/（a2-i）;bbc（k）=b11-kkb（k）*a2;k=k+1;
endendend
theta=atan（-1./kkb）;theta1=theta+pi,roi=bbc.*sin（theta）;roi1=roi+abs（roi）;maxtheta=max（theta1）;maxroi=max（roi1）;
accum=zeros（round（maxtheta）+1,round（maxroi）+1）;fori=1:
length（theta）;thetaint=round（maxtheta/2+theta1（i）/2）;
roiint=round（maxroi/2+roi1（i）/2）+1;
accum（thetaint,roiint）=accum（thetaint,roiint）+1;end
p=max（max（accum））%出现峰值处的累加器的值fori=1:
length（theta）;thetaint=round（maxtheta/2+theta1（i）/2）;
roiint=round（maxroi/2+roi1（i）/2）+1;ifaccum（thetaint,roiint）==p;
ji=i;
endend
k=1;m=1;
fori=round（x/2）:
x;forj=1:
round（y/2）;
ifff（i,j）==1&i~=a2&j~=b11;kk（k）=（b11-j）/（a2-i）;bb（k）=b11-kk（k）*a2;theta（k）=atan（-1./kk（k））;
iftheta（k）==theta（ji）;xji（m）=i;
yji（m）=j;
m=m+1;endk=k+1;end
endend
%xji=median（xji）;
%yji=median（yji）;ji;
theta（ji）;imshow（I4）;holdon;
line（[yji,b11],[xji,a2],'linewidth',3）;title（'根据改进的hough做标记线'）time=etime（clock,t0）
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