一種復(fù)雜光照條件下基于視覺的實(shí)時(shí)車道線檢測(cè)的方法屬于計(jì)算機(jī)視覺和無人智能駕駛領(lǐng)域。在圖像預(yù)處理時(shí)對(duì)不同光照?qǐng)D像進(jìn)行光照估計(jì)和光照顏色校正，使其恢復(fù)到標(biāo)準(zhǔn)白光下。采用高斯濾波去除圖像采集過程中引入的噪聲，再對(duì)圖像二值化處理和邊緣提取，在提取過程中對(duì)原圖像進(jìn)行區(qū)域劃分，利用改進(jìn)的Hough變換得到車道候選線，建立動(dòng)態(tài)感興趣區(qū)域(ROI)，通過基于動(dòng)態(tài)感興趣區(qū)域(ROI)的Hough變換，及kalman濾波對(duì)車道線實(shí)時(shí)跟蹤，實(shí)現(xiàn)對(duì)車道線模型的約束和更新，算法加入了車道線檢測(cè)失效判別模塊，以提高檢測(cè)的可靠性。該發(fā)明速度快且魯棒性好，在復(fù)雜光照條件下獲得良好的車道線檢測(cè)效果,提高了車輛在動(dòng)態(tài)識(shí)別車道線的能力，提升了無人車自動(dòng)駕駛的安全性。