道路交通标线主要是采用漆类(或热塑材料、路钮等)涂料喷涂或安装在路面或障碍物垂面上，对车辆及行人交通进行管理，表达指示、替告、禁令及指路的内容，以组织交通运行，保障安全.由于道路标线经过一段时间使用后，会被磨损、污染、剥落等，需要定期养护，而口前道路标线养护数据采集主要山人工现场目测或手工测黄采集，劳动强度大，效率低，且数据的准确度易受人为因家的影响。为改变这种现状，可设计出基于机器视觉的道路标线养护信息自动采集系统，并采用图像处理技术自动检测邀路标线破损，其中进行道路标线图像正确分割是最为关键的一步，笔者对此进行了研究。

道路标线漆

　　基于全局阑值法分割道路标线图像
　　图像分割方法主要有:闭流分割方法、基于边缘法、墓于区域法、基于特征法4种。由于闭值分割方法特别适合目标和背景对比较强的物体的分割，而道路标线图像中的标线和背景对比较强，因此本文只探讨闷值分割方法分荆道路标线图像。
　　基于直方圈法分创道路标线图像
　　直方图方法是指直接从原图像的灰度直方图上确定闷值。灰度直方图是灰度值的函数，描述的是图像中具有该灰度值的像素的个数，其横坐标为像素的灰度级别，纵坐标为该灰度出现的频率(像素个数)。在较理想状态下，道路标线图像中的目标和背景非常清楚，灰度直方图呈现明显的双峰状。这时可以选取两峰之间的谷底(最小值)对应的灰度值为阅值。为避免把靠近主峰的局部不规则变化误认为是不同的另一峰，可以限制两峰之间的最小距离。
　　但是.实际道路标线图像的情况往往比较复杂，而且可能有很多噪声干扰，灰度直方图参差不齐，很难确定极大值和极小值。另外，如果路面有大面积的污染或者没有标线，则灰度直方图会出现单峰的情况.此方法就不适用于直方图中双峰值差别很大，或双峰间的谷宽广而平坦的情况，以及单峰直方图的情况。