作         者：吳　晴，吳振華，鄭榜貴
（北京工業(yè)大學電子信息與控制工程學院，北京１００１２４）

摘　　　要：在道路圖像邊緣檢測中，為實時、有效地從獲取圖像中提取出路面邊界，研究了一種結合數(shù)學形態(tài)學的道路圖像邊界檢測算法。形態(tài)學是一種從集合的角度來刻畫和分析圖像的圖像處理和分析理論，其算子的性能主要以幾何方式進行刻畫，更適合于視覺信息的處理和分析。對采集到的原始道路圖像經由圖像預處理、道路邊緣檢測后，應用特殊結構元素對得到的二值圖像進行形態(tài)學處理。保障“有用信息” 比例的同時，去除了大量冗余和干擾信息，減少了邊緣信息總量，減輕了后續(xù)運算的壓力。較后采用Ｈｏｕｇｈ變換對腐蝕后圖像進行處理，以實現(xiàn)道路邊界的精準定位。和未采用腐蝕運算而直接對初始邊緣檢測后圖像進行Ｈｏｕｇｈ變換的效果相比，能精準、有效地提取出道路邊界線，并且大大地提高了算法的實時性。
關　鍵　詞：形態(tài)學；腐蝕；邊緣檢測；Ｈｏｕｇｈ變換

引　      言：在車輛輔助＼自動駕駛系統(tǒng)中，道路圖像的路面邊界檢測是其關鍵技術之一。傳統(tǒng)算法一般采用圖像預處理、邊緣檢測、Ｈｏｕｇｈ變換對道路邊界線進行檢測。但是，由于Ｈｏｕｇｈ變換算法的復雜性，它是整體算法流程中耗時較多的一環(huán)，如果直接對初始邊緣圖像進行處理，往往不能達到實時性的要求。Ｈｏｕｇｈ變換前，運用形態(tài)學對邊緣圖像進行處理，在保障真實道路邊緣信息所占整體邊緣信息比例的條件下，可以去除原始邊緣圖像中大量的冗余、干擾信息，有效地減少了邊緣信息總量，提高算法的實時性。本文針對２８８�常常担矆D像序列進行處理，取得了很好的效果。

登錄網站后可下載文件