基于Beamlet算法的车道线识别算法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

#本选题研究的目的及意义
车道线识别作为智能驾驶和辅助驾驶系统中的关键技术之一，对保障车辆安全行驶、提高道路交通效率具有重要意义。

近年来，随着计算机视觉和深度学习的快速发展，车道线识别技术取得了显著进步，但仍面临着一些挑战，例如复杂场景下的鲁棒性、光照变化和遮挡等问题。

因此，本选题旨在研究基于beamlet算法的车道线识别方法，以提高车道线识别的精度和鲁棒性。

2. 本选题国内外研究状况综述

#本选题国内外研究状况综述
##国内研究现状国内学者在车道线识别领域展开了大量研究，并取得了一定的成果。

在传统图像处理方法方面，研究者们主要集中于改进霍夫变换、边缘检测和曲线拟合等算法的性能，以提高车道线识别的精度和鲁棒性。

一些研究利用了车道线的先验信息，例如车道线的平行性和形状约束，来提高算法的效率和准确性。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面:
1.车道线识别关键技术研究:对车道线识别的关键技术进行研究，包括图像预处理、车道线特征提取、车道线模型拟合等，分析各种方法的优缺点，为后续研究奠定基础。

2.beamlet算法原理研究:深入研究beamlet算法的原理，包括beamlet变换、beamlet系数特点、beamlet算法流程等，分析其在车道线特征提取中的优势和不足。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研:广泛查阅国内外有关车道线识别的文献资料，了解车道线识别的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和技术路线指导。

2.算法设计与实现:基于beamlet算法设计一种新的车道线识别算法，并利用matlab或python等编程语言进行算法实现。

具体包括以下步骤：
a.图像预处理:对道路图像进行预处理，包括图像灰度化、滤波去噪等操作，以减少噪声和光照变化对车道线识别的影响。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于beamlet算法的车道线识别算法:将beamlet算法应用于车道线识别，充分利用beamlet算法在提取线形特征方面的优势，以提高车道线识别的精度和鲁棒性。

2.结合hough变换进行车道线检测:将beamlet算法与hough变换相结合，利用beamlet算法提取的线形特征引导hough变换进行车道线检测，以提高车道线检测的效率和准确性。

3.对车道线模型进行拟合和优化:对检测到的车道线进行曲线拟合，得到车道线的数学模型，并对模型进行优化，以提高车道线识别的稳定性和准确性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 郭磊,赵亮,王荣本,等. 基于改进beamlet变换的红外弱小目标检测算法[j]. 红外技术,2020,42(10):935-941.

[2] 张旭,戴玉超,张艳,等. 基于改进beamlet变换的低照度图像增强算法[j]. 计算机工程与应用,2021,57(18):177-183.

[3] 王龙,张艳宁,刘峰,等. 基于beamlet域和改进型pcnn的sar图像道路提取[j]. 计算机工程与科学,2020,42(12):2257-2266.