基于小波变换和K-means的非结构化道路检测

• 作者: 李磊民 熊思 黄玉清
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 道路检测 高斯金字塔 双边滤波 小波变换 模极大值 K-means 聚类
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 158-161
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4412字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.02.034

摘要

道路检测是智能交通视觉系统的一个重要组成部分，为提高复杂环境下非结构化道路检测的实时性、准确性和鲁棒性，提出一种新的道路检测方法。该方法利用高斯金字塔对图像进行降采样，压缩图像数据信息，对图像进行双边滤波，抑制噪声，采用基于小波变换求模极大值的方法对滤波后的图像提取边缘，通过阈值法去除非道路边缘点，给出基于斜率和截距的 K-means聚类算法，实现道路方程拟合。实验结果表明，与传统最小二乘法相比，该方法能在道路场景较为复杂的情况下更准确地实现非结构化道路检测，并提高实时性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李磊民	西南科技大学国防科技学院	85	586	12.0	19.0
2	黄玉清	西南科技大学信息工程学院	109	732	14.0	20.0
3	熊思	西南科技大学信息工程学院	1	8	1.0	1.0