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【基于MATLAB车道线检测系统】是一个典型的计算机视觉项目，主要应用于智能驾驶和交通监控领域。MATLAB作为一款强大的数学计算软件，也被广泛用于图像处理和机器学习任务。在这个项目中，学生通过MATLAB实现了一个能够自动检测车辆行驶场景中的车道线的系统，这对于自动驾驶车辆的安全行驶至关重要。

在车道线检测系统的设计中，通常会涉及以下几个关键知识点：

1. 图像预处理：系统需要对原始图像进行预处理，包括灰度化、直方图均衡化、高斯滤波等步骤，目的是增强图像对比度，减少噪声，便于后续的特征提取。

2. 边缘检测：应用Canny算法或Hough变换等边缘检测技术来识别出图像中的线条。Canny算法能有效抑制噪声，而Hough变换则擅长找出直线特征。

3. 轮廓检测与筛选：通过寻找图像中的连续像素点，形成轮廓，并根据轮廓的形状和位置判断是否为车道线。可能需要设定一些阈值和几何条件来过滤掉非车道线的轮廓。

4. 参数拟合：将检测到的边缘点用直线或曲线模型进行拟合，例如最小二乘法可以用来找到最佳拟合线。在车道线检测中，通常假设车道线为近似的直线。

5. 双线检测：考虑到实际道路中的车道线通常为双线，系统需要同时检测左右两条车道线。这可能涉及到线性回归或其他模型来保证左右线的平行性。

6. 实时性与稳定性：在实际应用中，系统需要具备实时处理视频流的能力，并能适应光照变化、路面条件等多种环境因素。这可能需要引入滑动窗口或历史信息来稳定车道线的检测结果。

7. 用户界面：为了便于理解和操作，系统通常会包含一个用户界面，展示处理过程和结果，如原始图像、预处理图像、检测到的车道线等。

在这个大学生的课程设计中，学生在大二阶段就能实现这样的系统，展示了对MATLAB编程和计算机视觉基础的扎实掌握。通过这个项目，他们不仅锻炼了编程技能，也深入了解了图像处理的流程和技术，为将来深入研究自动驾驶或相关领域打下了基础。

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