基于小波变换和K-means的非结构化道路检测

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。

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

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家部委基金

在线出版日期：2014-05-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：158-161