基于小型无人机航拍图像的道路检测方法

摘要：

为提高无人机道路检测的实时性和鲁棒性,提出一种基于改进graphcut算法的道路检测方法.利用Orchard-Boumand聚类算法聚类道路和非道路像素点,通过高斯混合模型对这2类像素点建模,构造Gibbs能量惩罚函数中的区域项函数.针对航拍图像各个区域具有不同对比度的特点,设计Gibbs能量惩罚函数中的光滑项函数,将单一的图像全局对比度矩阵替换为局部对比度矩阵.通过Gibbs能量惩罚函数构造有权重的图,运用max-flow算法进行分割,检测出道路区域.实验结果表明,该方法在不同类型道路下都能保持较好检测性能,与现有的道路检测方法相比,实时性好,错误率低.

关键词：小型无人机航拍图像、道路检测、graphcut算法、Orchard-Boumand聚类算法、高斯混合模型、局部对比度矩阵

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61175014

在线出版日期：2016-02-29（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：36-39