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文檔簡介
1、基于視覺的智能導(dǎo)航系統(tǒng)在國防和國民經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景,是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點。其中,道路識別作為智能導(dǎo)航系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一,成為了國內(nèi)外眾多學(xué)者的研究重點。
在道路識別算法的研究中,基于紋理和消失點估計的道路檢測,因其在復(fù)雜道路環(huán)境下表現(xiàn)出較強(qiáng)的魯棒性,成為了各科研機(jī)構(gòu)的研究重點。然而,該類算法仍然存在著算法復(fù)雜度過高、消失點位置精確度相對不足的問題。雖然有學(xué)者通過引入投票機(jī)制來提高消失點的估計精度,但過高的計算量
2、進(jìn)一步降低了算法的實時性。因此,本文針對該類算法中消失點精確度不足、道路邊界搜索復(fù)雜度過高的問題,在現(xiàn)有投票機(jī)制的基礎(chǔ)上,提出一種融合多信息的消失點估計及其道路識別算法,以提高算法的實時性和準(zhǔn)確性。主要工作如下:
針對消失點估計過程中,算法復(fù)雜度過高、精確度不足等問題,本文分析了現(xiàn)有的初始消失點估計方法,結(jié)合消失點形成原理,提出了一種基于邊緣檢測的主方向上多維度的消失點估計方法。首先對道路圖像進(jìn)行Canny邊緣檢測,然后在邊緣
3、點的基礎(chǔ)上,引入道路主方向定義,并運用該定義篩選有效的投票點,進(jìn)而在此基礎(chǔ)上設(shè)計出基于道路主方向的多維度消失點投票方法。本方法從道路主方向的整體角度出發(fā),給出了快速、準(zhǔn)確地提取有效像素點的計算過程,其計算復(fù)雜度得到了有效的降低。
針對基于消失點的道路邊界搜索過程中,存在因搜索范圍廣而導(dǎo)致算法復(fù)雜度高的問題,本文分析了初始消失點中投票向量的含義,結(jié)合票數(shù)的分布特點,提出了基于消失點的多信息融合道路識別算法。該算法將投票向量中票數(shù)
4、較高的分量對應(yīng)的方向作為道路主邊界的優(yōu)先搜索方向,并對搜索方向的數(shù)量進(jìn)行了限制,從而有效的縮小了道路主邊界線的搜索范圍。同時,融合紋理、顏色等多種特征對道路邊界進(jìn)行定義,為準(zhǔn)確提取出道路邊界提供了保障。
為了驗證上述算法工作,本文分別就消失點估計和道路邊界搜索兩個方面,用定量分析與主觀判斷相結(jié)合的方式,對提出的改進(jìn)方案和對比算法進(jìn)行了驗證與分析。實驗結(jié)果表明,本文的算法有較高的實時性、準(zhǔn)確性和魯棒性,具有一定的理論價值和實際應(yīng)
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