在進(jìn)行道路邊界識(shí)別之前，要對(duì)獲取的前方道路圖像進(jìn)行預(yù)處

　　理，主要包括濾波、邊緣增強(qiáng)和二值化。本文采用如式（1）所示的中值濾

　　波器對(duì)圖像進(jìn)行濾波。

　　f（x，y）=me dia n{Sf（x，y）} （1）

　　式中，Sf（x，y）是像素點(diǎn) f（x，y）附近的一個(gè)小區(qū)域。

　　對(duì)經(jīng)過(guò)中值濾波的圖像采用 Sobel 算子進(jìn)行邊緣增強(qiáng)。針對(duì)車道

　　線檢測(cè)，基于一階導(dǎo)數(shù)的 Sobel 算子能夠發(fā)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(jìn)行處理，這樣做的另一個(gè)好處就是減小了算法的耗時(shí)。

　　經(jīng)過(guò) Sobel 算子增強(qiáng)后，道路圖像仍然包括大量無(wú)用信息，為了

　　減小這些無(wú)用信息的影響和便于運(yùn)算，要對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理。在

　　圖像二值化處理中，閾值的選擇是關(guān)鍵，其直接影響著識(shí)別的效果。固

　　定閾值的二值化方法通過(guò)選取固定的閾值，針對(duì)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(guò)對(duì)于圖像整幅亮度進(jìn)行分析，自動(dòng)確定閾值，

　　克服了固定閾值二值化的缺點(diǎn)。逐行迭代法二值化，針對(duì)圖像每行的

　　像素進(jìn)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(duì)于車道線識(shí)別的干擾。而且其時(shí)間復(fù)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。