3.图像预处理技术
图像中含有丰富的信息，在车道识别中，并不是所有信息都是需要的。因此要对采集到的连续图像进行处理，去除无用信息，增强有用信息，有利于后续处理。在进行图像预处理时，车道检测部分对其进行反馈，可以增快它的处理速度。具体步骤包括图像灰度变换、图像噪声滤除、图像边缘检测、图像二值分割。
图像在采集过程中，由于光照强度、障碍物遮挡等影响因素，对采集进来的图像中车道线信息造成影响。因此，要想准确提取出车道线参数，就必须对采集的道路图像在车道线检测之前进行预处理。在图像处理算法中，没有哪一种算法可以适用于各类图像，每一种算法都有自己的局限性。因此，在实际运用中，需要做大量的实验，并结合车道偏离预警系统的需要，选取适合该系统的算法。
首先采用空间滤波技术去除图像中多余噪声。
然后进行道路图像的二值化分割将图像分割，这将大量压缩数据，而且将简化其后的分析和处理。
再进行车道线特征点搜索区域的划分，及感兴趣区域的划分，通过缩减检测区域范围来减少冗余数据，提高运算速度。
4.车道线识别算法
一是基于Hough变换的车道线识别技术。首先提取出车道线样本点，然后对样本点进行Hough拟合。用此法进行车道线检测时优点是不受车道线间断影响，有很好的抗干扰性。但其也有不足之处，到实际运用时需要通过做实验验证并进行改进。
二是基于LMedsquare选取最佳子集结合卡尔曼预测的车道线检测算法。首先进行种子点的选取，然后进行车道标识线的检测，最后进行基于最佳子集的最小二乘直线拟合。
5.车道偏离决策
我们是依靠机器视觉预警决策方法，可以用仅基于图像的车道线夹角法偏离预警决策方式，有两种报警方式：一是设定一个角度阈值为大偏航角分界，如果连续几帧图片检测结果显示车辆位置处于大偏航角状态，则立即报警。二是设定一个角度域值为小偏航角的分界，车辆位置处于小偏航角状态时，等待连续多帧图片处理结果，如果连续多帧图像显示车辆偏航角处于持续增大过程，则立即报警。
6.扩展功能:
在人为主动换道时，在离道之前打开指示信号，报警系统在车偏离车道时不会报警。
技术特点：
1.用EDK软件XPS构建MicroBlaze软核系统，简便而且高效地实现了系统设计对CPU的要求。在FPGA内的各种接口模块，将采用vhdl语言编写。
2.图像处理细节较多，而且图像处理每一步算法多样，在实际应用时要结合所采用的硬件，经过实际做实验，结合系统需要选取最合适的算法。
3.图像预处理算法中选取感兴趣部分。它不仅提高了计算速率，而且减小了不必要的信息干扰，为提高了检测的准确性和及时性打下了很好的基础。
4.车道线检测算法中采用了选取种子点以后的基于最佳子集的最小二乘直线拟合方法，它可以很好地除去最小二乘直线拟合法中常遇到的噪声干扰问题。
5.摄像头具有自动校正功能。在车里坐多人时，车底盘会发生下沉而且会发生倾斜，这时候摄像头会自动校正，依然可以检测出离道信息。
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