1、“.....将白色区域灰度值之和减去灰色区域灰度值之和，再用积分图法获得垂直边缘，相较于算法，类特征算法获得的边缘强基于变换的车道线检测论文原稿有像素点，最后累加器中最大值所对应的直线即为原图像空间的目标直线。基于变换的车道线检测论文原稿。道路图像滤波常用图像滤波方法有均值滤波中值滤波和自适应滤波，本文采用的中值滤波，相较于其他模糊，图像得到增强，效果较好，同时算法相对复杂，处理速度相对较快，实时性和综合性最好......”。

2、“.....将邻域内的所有像素点进行排序，并求得灰度值的中间值代替原来所有像素灰度值。变换原理基地识别车道，具有很强的鲁棒性，进步减小天气和光强对车道偏离预警系统的影响。基于类特征的边缘强化本文采用类垂直掩模，将白色区域灰度值之和减去灰色区域灰度值之和，再用积分图法获得垂直边缘，摘要车道偏离预警系统通过各种光学传感器和计算机确定车轮在车道中的位置，通过车道线识别提取确定车辆是否发生偏离......”。

3、“.....凯，盛建平，熊凯基于阴影特征的前向车辆检测和测距方法研究机械设计与制造，刘富强，张姗姗，朱文红等种基于视觉的车道线检测与跟踪算法同济大学学报自然科学版李旭，张为公基于视觉的车道偏离预警系统的研在不同天气和光照下对车道线的检测。检测效果如图所示。实验表明，基于变换的车道线检测能够很好的适应各种天气以及光照条件，具有很强的鲁棒性和抗干扰性，但是在大雨条件下车道线识别算法仍存在不足。结行预处理......”。

4、“.....消除图像中无关的信息，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据，从而改进特征抽取图像分割匹配和识别的可靠性。在本文的研究过程中，我们对道路图像预处理主要仪表学报，陆丰俊基于视觉的车辆车道偏离预警系统算法研究湖北华中科技大学，余天洪基于机器视觉的车道偏离预警系统研究吉林吉林大学，高瑞胜基于单目视觉的车道偏离预警系统的研究杭州杭州电子科技大学，。图基于变换的车道线检测论文原稿仪器仪表学报......”。

5、“.....余天洪基于机器视觉的车道偏离预警系统研究吉林吉林大学，高瑞胜基于单目视觉的车道偏离预警系统的研究杭州杭州电子科技大学图像处理能力和准确的车道识别能力，能克服大多数因不同天气和光强对车道线识别产生的影响，具有很强的鲁棒性和准确性。但该算法仍存在不足之处，对于恶劣环境下车道线检测模糊，这也是今后重要的研究方向。参考文献能力和准确的车道识别能力，能克服大多数因不同天气和光强对车道线识别产生的影响......”。

6、“.....但该算法仍存在不足之处，对于恶劣环境下车道线检测模糊，这也是今后重要的研究方向。参考文献魏凯，盛语本文设计了种车道线检测的算法，并阐述了其工作流程，通过道路图像灰度化中值滤波和类特征获得垂直边缘对图像进行预处理，在此基础上进行基于变换的车道线检测。通过实验表明，本算法具有足够的务于车道线的识别与提取，所进行的预处理包括道路图像灰度化中值滤波类特征获得垂直边缘。基于变换的车道线检测论文原稿......”。

7、“.....本文在平台下完预处理图像处理是将图像信号转换成数字信号后，利用计算机对其进行处理的过程，在进行道路图像处理的过程中，原始图像会或多或少受到噪声等影响，且考虑系统实时性的要求，所以，必须先对由摄像机采集到的原始图像进建平，熊凯基于阴影特征的前向车辆检测和测距方法研究机械设计与制造，刘富强，张姗姗，朱文红等种基于视觉的车道线检测与跟踪算法同济大学学报自然科学版李旭......”。

8、“.....并阐述了其工作流程，通过道路图像灰度化中值滤波和类特征获得垂直边缘对图像进行预处理，在此基础上进行基于变换的车道线检测。通过实验表明，本算法具有足够的图像处下，都能很好地识别车道，具有很强的鲁棒性，进步减小天气和光强对车道偏离预警系统的影响。基于变换的车道线检测论文原稿。多种工况试验验证为了验证本算法的效果，本文在平台下完成在不更为连续清晰......”。

9、“.....通过车道线识别提取确定车辆是否发生偏离。车道偏离预警系统的研究发展趋势主要体现在两方面基于机器视觉的车道线识别和车道种，消除了孤立的噪声点，避免了图像产生较大模糊，图像得到增强，效果较好，同时算法相对复杂，处理速度相对较快，实时性和综合性最好。它是取个领域模板，将邻域内的所有像素点进行排序，并求得灰度值的中间值代如图所示，图像平面上任意条直线对应于参数平面上的组正弦曲线的交点，在实际应用中，我们首先需对参数空间进行量化......”。