通过上图的阈值分割算法的处理结果，不难发现传统的Otsu阈值分割方法，标线和背景没有得到理想的分割，标线边界和内部出现黑洞，灰度值较低的部分被分割为了背景，这将很大程度上影响标线的识别和追踪。另外，Otsu阈值分割算法的阈值T=144，改进的Otsu阈值分割算法的阈值最后选取为131，阈值相对较小，说明白色的标线较多的体现出来，白色的标线与背景交回的地方就能清晰的显示出来。改进的Otsu阈值分割算法本算法对各种情况的车道线均能准确地识别出来，而且达到了0.453s的处理速度，满足实时性要求，是一种有效的车道线识别算法。
4 结 论
本文对传统大津法的应用局限性进行了改进，提出了基于类间距离的Otsu阈值分割算法，将该算法利用MATLAB编写，对车道标线图像进行阈值化分割，通过各种分割算法比较，发现该方法可以提高了车道线识别的实时性，能够满足高速车辆实时控制的要求，同时也有利于抑制噪音，提高了识别的可靠性和鲁棒性。
参考文献：
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[5] Gonzalez R C. Digital Image Processing Using MATLAB[M]. 北京：电子工业大学出版社,2005
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