基于优先像素与卡尔曼滤波追踪的车道线检测

摘要

针对车道线检测不能满足实时性与鲁棒性要求的问题,提出了一种新的车道线检测方法.基于R,G和B三原色在灰度图像中所占比例的多样性、车道线与道路的亮度差,将黄色、白色像素作为优先像素处理.首先通过图像的形态学礼帽算法去除大量噪声,再经最大类间方差法(OTSU)将图像二值化,最终通过轮廓的筛选标注车道线,后续视频帧采用卡尔曼滤波追踪处理,确定新的感兴趣区域.本算法大大减少数据计算量,提高了处理效率,同时正确提取感兴趣区域,提高了算法的鲁棒性,降低车道线检测的误检率.