迈尔微视：AGV视觉导航标示线检测研究

2024-04-26 15:40:26 By: 迈尔微视

在自动化导航的世界里，车道标示线不仅是道路的边界，更是智能引导车（AGV）识别路径的明灯。AGV，作为一种视觉导航的智能载具，它依赖CCD摄像机捕捉地面上的条带状标示线，再通过图像处理与分析技术解读周围环境信息。这其中，包含了坐标系的构建、车道模型的分析以及图像的预处理等多个核心环节。

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图像的世界并非总是清晰明了。在获取、转换和传输过程中，它可能会受到污染，质量受损。因此，对图像进行适当的预处理，是确保后续处理准确性的关键。预处理后的图像，将经历阈值分割，进而实现路径的识别与跟踪。

车载摄像机捕捉的原始图像，如同一块未经雕琢的璞玉，虽含有宝贵的信息，但也混杂着冗余与干扰。为了揭示其内在的美，我们首先要对其进行细致的打磨——图像平滑。这是一种低通滤波技术，如同在频率域和空间域中施展的魔法，让图像更加柔和、细腻。

在平滑的基础上，模板操作与中值滤波技术进一步提升了图像的质量。模板操作，如同一位精巧的工匠，根据邻域像素的灰度值，精心雕琢每一个像素点，实现图像的数学卷积。而中值滤波，则如同一位魔法师，它选取一个奇数像素的移动窗口，将窗口内的灰度中值赋予中心像素，既去除了噪声，又保护了目标边界的清晰度。

形态学修正，是图像处理中的又一大利器。经过前面处理的二值化图像，可能仍有零散点、毛刺和漏洞等问题。形态学滤波，就像一位细心的画家，用数学形态学运算——腐蚀、膨胀、开运算和闭运算，对图像进行局部背景平滑，去除毛刺，填补漏洞，使图像更加完美。

最后，边缘检测算法如同一位敏锐的侦探，寻找图像中亮度变化显著的部分，揭示出图像的边缘信息。梯度算子如Sobel和Prewitt，以及基于图像函数二阶导数过零点的算子如LOG和Ny，都是边缘检测中的得力助手，它们帮助AGV更准确地识别和跟踪导航标示线，确保AGV在复杂的道路环境中也能游刃有余。