道路标线Ｂｅａｍｌｅｔ快速精确分割算法

为了提高道路标线识别的精度和速度，提出了一种基于Ｂｅａｍｌｅｔ的道路标线快速精确分割算法。首先采用双线性插值算法将１０２４×１０２４像素大小的原始路面标线图像缩小为６４×６４像素大小的低分辨率图像，然后采用Ｓｏｂｅｌ算子检测出图像中的阶跃边缘，在对文献中Ｂｅａｍｌｅｔ基的生成方式和直线目标检测规则进行了改进的基础上，实现了道路标线直线边缘的快速检测。最后融合道路标线的直线边缘与区域灰度信息，将道路标线目标精确地分割出来。研究结果表明采用改进的Ｂｅａｍｌｅｔ算法能够准确地检测出路面图像中的标线边缘，对光照、阴影、裂缝、沥青补丁等噪声具有良好的抗噪性能，其处理时间分别为通用Ｂｅａｍｌｅｔ算法和Ｈｏｕｇｈ变换算法的６０．６％和７．７％；融合边缘和灰度的分割算法能精确地分割出标线区域，经过１５００张路面图像测试，其准检率（９９．０％）明显高于动态阈值与全局阈值结合算法的准检率（７３．８％）；算法的检测效率和检测精度可满足道路检测车采集图像实时处理的需要。