【太平洋汽车网】驾驶员将车速控制在每小时45公里以下，按下副仪表台换挡杆右侧的泊车辅助开关，开启自动泊车入位功能。车辆通过超声波传感器自动探测合适车位，泊车辅助控制单元开始接管转向系统，行车电脑提示驾驶员手动换倒挡，开始泊车入位，驾驶员不用控制方向盘，只要控制刹车和换挡即可。
识别随着交通发展迅猛，对辅助泊车系统的需求与日俱增。
常见的泊车系统中车辆定位方法有：基于车位线、基于设施、面向用户界面以及考虑空闲位置四类。
其中，基于车位线的车辆定位方法相较于其他三种方法具有降低驾驶员重复操作、定位精准、适用于倾斜车位情况、最大限度缩短定位时间等显著优点。然后，基于车位线的方法在进行图像处理时，存在阈值设定问题，即过低的阈值会导致无法屏蔽干扰信息，过高的阈值会存在漏掉有用信息的可能。
鉴于这一问题，文章利用自适应方法，提出了建立全景图像、图像预处理与直方图均衡化、自适应的二值化、Canny边缘检测的车位线检测与识别方法。
1图像预处理在车辆的左右、前后安装摄像头，鱼眼矫正、俯瞰变换与拼接等技术方法后，可获得车辆全景图。
此时得到全景图像，必然会受到实际环境中噪声与光线的干扰，因此需要进行预处理工作。
1.1自适应直方图均衡化图像的直方图均衡化是通过对图像灰度进行变化，使其呈现灰度概率密度均匀分布，从而达到提高图像对比度的作用，将采集到的彩色全景图变换为灰度图像后，采用直方图均衡化进行预处理。
直方图均衡化方法容易使局部特征被忽视，给图像的边缘检测造成损失。
文章为解决这一局限性，引入了自适应的直方图均衡化方法，通过对局部直方图进行限制间接限制局部对比度，从而避免了局部对比度过强和噪声过大问题。
1.2自适应二值化为方便后期对图像进行处理，在完成图像直方图均衡化后需要进一步对图像主体和背景进行分离，即图像分割操作。
在图像分割的过程中，阈值的选取至关重要，合适的阈值直接影响到有用信息的获取，文章采用自适应二值化方法来实现图像分割处理操作。
自适应二值化方法可使图像不同像素处的阈值不同，像素位置周围的像素分布情况决定了其阈值情况，亮度越低阈值越小。
（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）