一种改进Canny车道线边缘检测算法制造技术

一种改进Canny车道线边缘检测算法，用于提升智能车辆环境感知算法的鲁棒性和准确性。它包括以下步骤：(1)输入梯度幅值阵列经非极大值抑制后的候选边缘图像；(2)扫描候选边缘图像，对于边缘点判断其8邻域内是否存在候选边缘点；(3)根据边缘方向准则计算点f(x,y)与其8邻域内扫描到的第一个候选边缘点所对应的边缘方向角度值；(4)继续扫描点f(x,y)8邻域内为标记为边缘点的候选边缘点；(5)计算满足边缘方向的各候选边缘点与边缘点f(x,y)间的边缘方向梯度幅值标准差；(6)继续扫描候选边缘图像，寻找新的候选边缘点，直到没有新的未被标记的候选边缘点出现。本发明专利技术可以提升智能车辆环境感知算法的鲁棒性和准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种改进Canny车道线边缘检测算法
本专利技术涉及智能汽车导航
，具体地说是一种改进Canny车道线边缘检测算法。
技术介绍
环境感知是智能车辆视觉导航研究中重要的一环。在复杂道路环境中，车道线检测作为环境感知环节中的重要目标，现有算法在检测精确性和鲁棒性上仍有优化改进的地方。传统的Canny算子：边缘检测的基本思想是先检测图像中的边缘点，在按照某种策略将边缘点连接成轮廓。目前，常用的微分算子有Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子以及Canny算子等。以上几种检测算子中，Canny算子具有低错误率、边缘点能够很好的定位以及单一的边缘点相应等优点，因此被广泛应用并作为其他检测算子的评价标准。其边缘检测流程如图1所示，Canny算子具体检测步骤如下：a.构造高斯滤波器G(x,y)对图像f(x,y)进行卷积操作的到平滑后的图像f′(x,y)f′(x,y)＝f(x,y)*G(x,y)其中，*为卷积操作；σ为高斯滤波函数标准差，它控制着图像平滑的程度。对于σ值较小的滤波器，滤波模板较小，其本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种改进Canny车道线边缘检测算法，其特征是，它包括以下步骤：/n(1)输入梯度幅值阵列经非极大值抑制后的候选边缘图像；/n(2)扫描候选边缘图像，对于边缘点f(x,y),判断其8邻域内是否存在候选边缘点，若没有，标记该点为假边缘点，转向第(6)步；否则执行第(3)步；/n(3)根据边缘方向准则计算点f(x,y)与其8邻域内扫描到的第一个候选边缘点所对应的边缘方向角度值，满足设定阈值，则转向第(5)步；否则，执行第(4)步；/n(4)继续扫描点f(x,y)8邻域内为标记为边缘点的候选边缘点，若找到满足边缘方向角度设定阈值的候选边缘点则转向第5步；否则转向第(6)步，/n(5)计算满足边缘...

【技术特征摘要】
1.一种改进Canny车道线边缘检测算法，其特征是，它包括以下步骤：
(1)输入梯度幅值阵列经非极大值抑制后的候选边缘图像；
(2)扫描候选边缘图像，对于边缘点f(x,y),判断其8邻域内是否存在候选边缘点，若没有，标记该点为假边缘点，转向第(6)步；否则执行第(3)步；
(3)根据边缘方向准则计算点f(x,y)与其8邻域内扫描到的第一个候选边缘点所对应的边缘方向角度值，满足设定阈值，则转向第(5)步；否则，执行第(4)步；
(4)继续扫描点f(x,y)8邻域内为标记为边缘点的候选边缘点，若找到满足边缘方向角度设定阈值的候选边缘点则转向第5步；否则转向第(6)步，
(5)计算满足边缘方向的各候选边缘点与边缘点f(x,y)间的边缘方向梯度幅值标准差e，将边缘方向梯度幅值标准差最小的点标记为边缘点，并以该点为种子点进行边缘连接，直到所有种子点8邻域内不存在未被标记的候选边缘点为止，转向第(4)步，
(6)继续扫描候选边缘图像，寻找新的候选边缘点，若该点位被标记，转第2步；否则继续扫描候选边缘图像，直到没有新的未被标记的候选边缘点出现。


2.根据权利要求1所述的一种改进Canny车道线边缘检测算法，其特征是，在像素点3×3邻域内通过计算x方向、y方向、45°方向以及135°方向上偏导的方法来计算梯度幅值，其中，
X方向偏...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗映，王金祥，丁洪磊，
申请(专利权)人：山东派蒙机电技术有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37