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基于二维熵和轮廓特征的非结构化道路检测
被引量:
9
1
作者
郭秋梅
黄玉清
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第7期2005-2008,共4页
针对非结构化道路场景复杂干扰因素较多、检测困难的问题,提出了一种基于轮廓特征和二维最大熵的道路检测算法。采用融合色彩特征不变量的二次二维最大熵分割算法对道路图像进行分割;利用边界跟踪算法提取分割图像的轮廓特征,根据道路...
针对非结构化道路场景复杂干扰因素较多、检测困难的问题,提出了一种基于轮廓特征和二维最大熵的道路检测算法。采用融合色彩特征不变量的二次二维最大熵分割算法对道路图像进行分割;利用边界跟踪算法提取分割图像的轮廓特征,根据道路区域的位置和几何特性选取最大轮廓;通过改进Mid-to-side算法进行边缘点搜索,用三阶道路模型重建道路边界,并对道路方向进行判断。实验结果表明,所提算法与传统算法相比,对三类不同场景下非结构化道路的检测准确率可提高25%左右,具有较强抗阴影干扰的能力,并能有效识别道路方向。
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关键词
二维最大熵
色彩特征不变量
轮廓
特征
非结构化道路
道路模型
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职称材料
题名
基于二维熵和轮廓特征的非结构化道路检测
被引量:
9
1
作者
郭秋梅
黄玉清
机构
西南科技大学信息工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第7期2005-2008,共4页
基金
国防基础研究资助项目(B3120110005)
文摘
针对非结构化道路场景复杂干扰因素较多、检测困难的问题,提出了一种基于轮廓特征和二维最大熵的道路检测算法。采用融合色彩特征不变量的二次二维最大熵分割算法对道路图像进行分割;利用边界跟踪算法提取分割图像的轮廓特征,根据道路区域的位置和几何特性选取最大轮廓;通过改进Mid-to-side算法进行边缘点搜索,用三阶道路模型重建道路边界,并对道路方向进行判断。实验结果表明,所提算法与传统算法相比,对三类不同场景下非结构化道路的检测准确率可提高25%左右,具有较强抗阴影干扰的能力,并能有效识别道路方向。
关键词
二维最大熵
色彩特征不变量
轮廓
特征
非结构化道路
道路模型
Keywords
two-dimensional maximum entropy invariant color feature contour feature unstructured road road model
分类号
TP391.413 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于二维熵和轮廓特征的非结构化道路检测
郭秋梅
黄玉清
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013
9
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