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for j=1:c; red(i,j)=A(i,j,1);%提取图像的红色分量 green(i,j)=A(i,j,2);%提取图像的绿色分量 blue(i,j)=A(i,j,3);%提取图像的蓝色分量 endendfor i=1:r; for j=1:c; rg(i,j)=0.5*red(i,j) 0.5*green(i,j); endendrg=uint8(rg); for i=1:r; for j=1:c; if rg(i,j)>178; rg(i,j)=255; end endendfigure;subplot(2,2,1);imshow(A);title('原图')% 显示原图像subplot(222);imshow(rg);title('彩色通道提取法-灰度图');%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%figurer2g=rg;i=r2g;%输入灰度变换后的图像subplot(221);imshow(i);title('原图')subplot(223);imhist(i);%显示直方图h1=histeq(i);subplot(222);imshow(h1);title('直方图均衡化后的图')subplot(224);imhist(h1);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%i=h1;%直方图均衡化后的图像j=imnoise(i,'salt & pepper',0.02)k1=medfilt2(j);figure;subplot(121);imshow(j);title('添加椒盐噪声图像')subplot(122);imshow(k1);title('3*3模板中值滤波')%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%clcr2g;figure;subplot(221);imshow(r2g);title('原图像');W_H1=[2 3 0;%选用自定义差分模板增强左车道标记线 3 0 -3; 0 -3 -2]; W_V1=[ 0 3 2;%选用自定义差分模板增强右车道标记线 -3 0 3; -2 -3 0];T = 0.28; % the threshold in the 2-valueI = r2g; % read the image[height,width] = size(I);I1 = double(I);I3 = double(I);I4 = double(I);I2 = zeros(height 2,width 2); % put the image's data into a bigger array to void the edgeI2(2:height 1,2:width 1) = I1;for i=2:height 1 % move the window and calculate the grads for j=2:width 1 sum3 = 0; % 不同方向的模板算子 sum4 = 0; for m=-1:1 for n=-1:1 sum3= sum3 W_H1(m 2,n 2) * I2(i m,j n); end end for m=-1:1 for n=-1:1 sum4 = sum4 W_V1(m 2,n 2) * I2(i m,j n); end end grey1 = abs(sum3) abs(sum4); I3(i-1,j-1) = grey1; endendbig = max(max(I3)); % 归一化small = min(min(I3));for i=1:height for j=1:width I3(i,j) = (I3(i,j)-small)/(big - small); % 归一化 if(I3(i,j) > T) I3(i,j) = 1; % 二值化 else I3(i,j) = 0; end endend subplot(222);imshow(I3);title('sl、sr算子处理的图像')%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%figure;subplot(221);imshow(A);title('原图')gg=bwmorph(I3,'thin',inf);subplot(222);imshow(gg);title('细化的图像')I = rg;[x,y]=size(I);[height,width] = size(I);seedx=round(x);seedy=round(y/2);gr=I(seedx,seedy)W_H = [ 1 1 1; % the model in the horizon direction 1 1 1; 1 1 1];I1 = double(I);I2 = zeros(height 2,width 2); % put the image's data into a bigger array to void the edgeI2(2:height 1,2:width 1) = I1;for i=2:height 1 % move the window and calculate the grads for j=2:width 1 sum1 = 0; % the cumulus for m=-1:1 for n=-1:1 sum1 = sum1 W_H(m 2,n 2) * I2(i m,j n); end end grey=sum1/9; I1(i-1,j-1) = grey; endendI1=uint8(I1);%邻域平均化灰度图像%subplot(222);imshow(I1);title('区域生长-路面区域图像')[x,y]=size(I1);I2=zeros(x,y);I=double(I);I1=double(I1);for i=1:x; for j=1:y; if abs(I1(i,j)-I(i,j))<=70&abs(I(seedx,seedy)-I1(i,j)<=90) I2(i,j)=1; end endendsubplot(223)imshow(I2);title('区域生长-路面区域图像')I4=zeros(x,y);for i=round(5):x-4; for j=5:y-4; if gg(i,j)==1 for m=i-4:i 4; for n=j-4:j 4; if I2(m,n)==0&sqrt((i-m)^2 (j-n^2))<=2 I4(i,j)=1; end endendendendendsubplot(224)imshow(I4);title('检测图像') %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%clc;t0=clockff=I4;%输入检测的图像[x,y]=size(ff);a1=zeros(x,1);b1=zeros(y,1);k=1;for i=1:x for j=1:round(y/2); if ff(i,j)==1; a1(k)=i; b1(k)=j; k=k 1; end endendm=length(a1);a2=max(a1)h=1;for i=1:m; if a1(i)==a2; jiaobiao(h)=i; h=h 1; endendb1=b1(jiaobiao);b11=max(b1);%ff(a1,b1)为选中的车道线第一个像素点k=1;for i=round(1):round(x); for j=1:round(y/2 ); if ff(i,j)==1&i~=a2&j~=b11; kkb(k)=(b11-j)/(a2-i); bbc(k)=b11-kkb(k)*a2; k=k 1; end endend theta=atan(-1./kkb); theta1= theta pi, roi=bbc.*sin(theta); roi1= roi abs(roi); maxtheta=max( theta1); maxroi=max(roi1); accum=zeros(round(maxtheta) 1,round( maxroi) 1); for i=1:length(theta); thetaint=round( maxtheta/2 theta1(i)/2); roiint=round( maxroi/2 roi1(i)/2) 1; accum(thetaint,roiint)=accum( thetaint,roiint) 1; end p=max(max(accum))%出现峰值处的累加器的值for i=1:length(theta); thetaint=round( maxtheta/2 theta1(i)/2); roiint=round( maxroi/2 roi1(i)/2) 1; if accum(thetaint,roiint)==p; ji=i; endend k=1;m=1;for i=round(x/2):x; for j=1:round(y/2); if ff(i,j)==1&i~=a2&j~=b11; kk(k)=(b11-j)/(a2-i); bb(k)=b11-kk(k)*a2; theta(k)=atan(-1./kk(k)); if theta(k) ==theta(ji) ; xji(m)=i; yji(m)=j; m=m 1; end k=k 1; end endend %xji=median(xji);%yji=median(yji);ji;theta(ji);imshow(I4);hold on;line( [yji,b11] ,[xji,a2],'linewidth',3);title('根据改进的hough做标记线')time = etime(clock, t0) |
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