复杂道路环境下车道线快速提取方法

针对无人驾驶车辆在行驶过程中受到地面污损、障碍物、光照等环境影响,导致车道线情况复杂问题,提出一种快速的车道线识别方法。首先,对采集到的图像进行预处理,设置自适应感兴趣区域,并进行灰度化、双边滤波和边缘提取。其次针对边缘噪声复杂的情况,提出了一种新的边缘噪声消除方案,将边界图像划分为若干个子图像并通过计算每个子图像的边缘方向来实现噪声边缘的消除,再对被切断的车道边缘块进行补偿。最后,通过直线拟合算法拟合出车道线。实验结果表明,所提方法可以有效地消除边缘噪声,且在各种天气和路况下具有较快的处理速度和较高的精度。

Fast Extraction Method of Lane Lines in Complex Road Environment