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摘要:
针对道路场景分割中训练样本量大、不同类型道路过渡中易产生误分割的问题,该文提出了一种非监督的道路场景分割方法.首先用K均值聚类对第一幅图像进行初始化分割,再用图割法对其进行能量最小化的优化分割,最后用优化后的分割图像重新计算类别中心,用于指导下一帧图像的图割优化分割.实验表明,该方法无需大量训练样本,可以快速地对道路场景进行分割,还能够在不同的道路类型过渡过程中保持很好的分割效果.
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文献信息
篇名 一种非监督道路场景分割方法
来源期刊 南京理工大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 道路场景分割 XYZ颜色空间 Gabor纹理特征 K均值聚类 图割
年,卷(期) 2012,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 232-237
页数 分类号 TP391.41
字数 2914字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1005-9830.2012.02.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨静宇 南京理工大学计算机科学与技术学院 623 11098 50.0 74.0
2 张浩峰 南京理工大学计算机科学与技术学院 24 247 10.0 14.0
3 业巧林 南京理工大学计算机科学与技术学院 5 33 3.0 5.0
4 赵春霞 南京理工大学计算机科学与技术学院 177 2193 25.0 36.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
道路场景分割
XYZ颜色空间
Gabor纹理特征
K均值聚类
图割
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南京理工大学学报(自然科学版)
双月刊
1005-9830
32-1397/N
南京孝陵卫200号
chi
出版文献量(篇)
3510
总下载数(次)
7
总被引数(次)
33414
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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