车道线识别算法研究 MATLAB 车道偏离预警系统 车辆工程综合实践 汽车电子 实现一个简单的传统车道线检测项目 详细阐述了传统车道线检测的流程，使用霍夫变换的思想及canny边缘检测流程 内容包括模型所有的源文件，说明文档

在汽车电子领域搞车道线识别，就像给自动驾驶系统装上一双会认路的眼睛。这次咱们不整深度学习那套黑箱操作，玩点传统图像处理的祖传手艺。基于霍夫变换的车道线检测虽然年头久了点，但作为车辆工程综合实践项目，绝对能让你把图像处理的底层逻辑吃得透透的。

一、给马路做美颜：预处理三板斧

车道线检测第一步得先伺候好图像数据。咱们先用MATLAB给道路图片来套组合拳：

% 美颜三连击
gray_img = rgb2gray(road_img); % 脱去色彩外衣
gauss_img = imgaussfilt(gray_img, 2); % 高斯磨皮
clahe_img = adapthisteq(gauss_img); % 对比度增强

这个预处理套餐可不是随便凑数的。高斯滤波（imgaussfilt）用标准差2的核给图片做模糊，就像给满脸噪点的图像敷了个面膜。自适应直方图均衡化（adapthisteq）专门治那种阴阳路——半边阳光半边阴影的路况，比普通直方图均衡化更懂局部细节。

二、边缘刺客Canny的猎杀时刻

Canny边缘检测可不是吃素的，人家在边缘检测界可是SSR级别的存在。看看这四步杀招：

edges = edge(clahe_img, 'canny', [0.1 0.3], 1.5);

虽然MATLAB一行代码就能召唤Canny，但内功修炼不能停：

1. 计算梯度时用的是Sobel算子，这货对水平和垂直边缘特别敏感
2. 非极大值抑制就像严格的选秀评委，只保留梯度方向上的最强像素
3. 双阈值处理用[0.1 0.3]这个范围，既能抓住弱边缘又不引入太多噪声
4. 最后的高斯滤波标准差1.5是个经验值，大了会糊小了会噪

三、霍夫变换：直线探测仪

到了见证奇迹的时刻，霍夫空间转换就像给图像开了天眼：

[H,theta,rho] = hough(edges);
peaks = houghpeaks(H, 10, 'Threshold', 30);
lines = houghlines(edges, theta, rho, peaks);

这段代码暗藏玄机：

• theta从-90到89度，覆盖所有可能的直线方向
• rho分辨率默认1像素，精度和计算量的平衡术
• 峰值检测阈值30是个关键参数，设高了漏检设低了误检
• 最后得到的lines结构体藏着所有检测到的直线参数

四、车道线显形术

检测到直线还要会挑重点，两条最长的左右车道线才是正主：

left_line = [];
right_line = [];
for k = 1:length(lines)
    % 按角度筛选左右车道线
    theta = lines(k).theta;
    if theta > 45 || theta < -45  % 右侧车道线
        if isempty(right_line) || lines(k).length > right_line.length
            right_line = lines(k);
        end
    else  % 左侧车道线
        if isempty(left_line) || lines(k).length > left_line.length
            left_line = lines(k);
        end
    end
end

这个筛选逻辑简单粗暴但有效，用角度分区+长度PK，保证留下的都是最强王者。画线时记得换算坐标系，MATLAB的图像坐标系和霍夫空间坐标系可不是一家人。

五、实战效果与玄学调参

跑完整个流程你会发现，晴天工况下准确率能到80%以上，但遇到以下情况车道线就开始怀疑人生：

• 路面反光像洒了水银
• 阴影交织成蜘蛛网
• 老旧的虚线断断续续

这时候就得祭出调参大法：

% 玄学调参套装
canny_thresh = [0.08 0.2];  % 阈值上下限 
hough_thresh = 25;          % 峰值检测阈值
gauss_sigma = 1.8;          % 高斯核大小

这些参数就像老中医的秘方，得根据具体路况把脉问诊。建议准备20组不同场景的测试图，调参调到怀疑人生就离成功不远了。

车道线识别算法研究 MATLAB 车道偏离预警系统 车辆工程综合实践 汽车电子 实现一个简单的传统车道线检测项目 详细阐述了传统车道线检测的流程，使用霍夫变换的思想及canny边缘检测流程 内容包括模型所有的源文件，说明文档

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