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在進行道路邊界識別之前，要對獲取的前方道路圖像進行預處
理，主要包括濾波、邊緣增強和二值化。本文采用如式（1）所示的中值濾
波器對圖像進行濾波。
f（x，y）=me dia n{Sf（x，y）} （1）
式中，Sf（x，y）是像素點 f（x，y）附近的一個小區域。
對經過中值濾波的圖像采用 Sobel 算子進行邊緣增強。針對車道
線檢測，基于一階導數的 Sobel 算子能夠發揮更好的效果，由于需要
判別的有效車道線是近似于垂直方向的，算法只使用了 Sobel 算子的
水平梯度進行處理，這樣做的另一個好處就是減小了算法的耗時。
經過 Sobel 算子增強后，道路圖像仍然包括大量無用信息，為了
減小這些無用信息的影響和便于運算，要對圖像進行二值化處理。在
圖像二值化處理中，閾值的選擇是關鍵，其直接影響著識別的效果。固
定閾值的二值化方法通過選取固定的閾值，針對亮度固定的圖像具有
較好的處理效果。但由于 LDWS 算法所要處理的圖像是不同的路段圖
像，不同光照情況下，其亮度變化較大，所以不適合使用固定閾值法。
迭代法二值化算法通過對于圖像整幅亮度進行分析，自動確定閾值，
克服了固定閾值二值化的缺點。逐行迭代法二值化，針對圖像每行的
像素進行亮度分析，確定每行像素的分割閾值，從而排除了整幅圖像
對于車道線識別的干擾。而且其時間復雜度與迭代法二值化相比，相
差不多，所以算法中采用逐行迭代法二值化算法。
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