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基于TMS320DM6437的车道偏离报警系统设计

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:0.23 MB | 2017-10-21

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　　在进行道路边界识别之前，要对获取的前方道路图像进行预处

　　理，主要包括滤波、边缘增强和二值化。本文采用如式（1）所示的中值滤

　　波器对图像进行滤波。

　　f（x，y）=me dia n{Sf（x，y）} （1）

　　式中，Sf（x，y）是像素点 f（x，y）附近的一个小区域。

　　对经过中值滤波的图像采用 Sobel 算子进行边缘增强。针对车道

　　线检测，基于一阶导数的 Sobel 算子能够发挥更好的效果，由于需要

　　判别的有效车道线是近似于垂直方向的，算法只使用了 Sobel 算子的

　　水平梯度进行处理，这样做的另一个好处就是减小了算法的耗时。

　　经过 Sobel 算子增强后，道路图像仍然包括大量无用信息，为了

　　减小这些无用信息的影响和便于运算，要对图像进行二值化处理。在

　　图像二值化处理中，阈值的选择是关键，其直接影响着识别的效果。固

　　定阈值的二值化方法通过选取固定的阈值，针对亮度固定的图像具有

　　较好的处理效果。但由于 LDWS 算法所要处理的图像是不同的路段图

　　像，不同光照情况下，其亮度变化较大，所以不适合使用固定阈值法。

　　迭代法二值化算法通过对于图像整幅亮度进行分析，自动确定阈值，

　　克服了固定阈值二值化的缺点。逐行迭代法二值化，针对图像每行的

　　像素进行亮度分析，确定每行像素的分割阈值，从而排除了整幅图像

　　对于车道线识别的干扰。而且其时间复杂度与迭代法二值化相比，相

　　差不多，所以算法中采用逐行迭代法二值化算法。

基于TMS320DM6437的车道偏离报警系统设计

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