基于霍夫变换的图像车道线检测(Matlab代码)

基于霍夫变换的图像车道线检测(Matlab代码)

在计算机视觉和图像处理领域，车道线检测是一个重要的任务，它在自动驾驶、交通监控和驾驶辅助系统等应用中起着关键的作用。霍夫变换是一种常用的技术，可用于检测图像中的直线和曲线。本文将介绍如何使用Matlab实现基于霍夫变换的图像车道线检测，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入Matlab的图像处理工具箱。确保你已经安装了Matlab，并且具备基本的图像处理知识。

% 导入图像处理工具箱
pkg load image

接下来，我们加载要处理的图像。假设我们的图像文件名为"image.jpg"，你可以根据实际情况修改文件名。

% 加载图像
image = imread('image.jpg');

在进行霍夫变换之前，我们需要对图像进行预处理，以便更好地检测车道线。常用的预处理步骤包括灰度化、边缘检测和去噪。

首先，将图像转换为灰度图像。这可以通过将RGB图像转换为灰度空间来实现。

% 将图像转换为灰度图像
grayImage = rgb2gray(image);

接下来，我们可以使用Canny边缘检测算法来检测图像中的边缘。

% 使用Canny边缘检测算法检测图像边缘
edgeImage = edge(grayImage, 'Canny');

在进行霍夫变换之前，我们可以使用一些滤波器来去除图像中的噪声。这有助于提高车道线检测的准确性。

% 使用中值滤波器去除边缘图像中的噪声