【摘 要】
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盲道检测是导盲设备的关键技术,对于提高盲道的使用率具有重要的意义。近年来,国内外研究人员提出了多种盲道分割算法,但是在面对城市中各种类型的盲道和复杂场景时,现有的分
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盲道检测是导盲设备的关键技术,对于提高盲道的使用率具有重要的意义。近年来,国内外研究人员提出了多种盲道分割算法,但是在面对城市中各种类型的盲道和复杂场景时,现有的分割方法暴露出鲁棒性较差和适用面较窄的缺点。因此,研究盲道的自动分割算法,在保证分割精度的同时增加算法的鲁棒性和普适性,具有十分重要的应用价值。现有盲道分割算法是通过提取颜色或纹理特征,再采用阈值分割或聚类的方法来进行分割,易受盲道类型和外部环境的影响。针对这一问题,本文提出了一种基于稀疏表示的盲道检测算法。该算法从盲道的整体特征进行考虑,引入机器学习的思想,将盲道的分割问题转变为一个对图像中每一个小块进行分类的问题。本文的研究工作主要有以下几个方面:1)给出了一种基于显著性检测和改进投影字典对的盲道分割算法。本文引入最新的字典对学习理论,并且对其进行了低秩约束改进,获得了具有鲁棒性的字典对学习算法。该方法首先利用显著性检测,对盲道区域进行粗定位,然后以图像块作为处理单元,通过改进后的字典对学习算法进行字典学习,接着将粗定位后的图像分块在该字典上进行稀疏重构,最后按照重构误差进行分类,以达到分割的目的。2)对盲道边界检测和拐点检测算法进行了研究。在研究盲道边界检测时,本文利用Canny算子对盲道边界进行了检测;在研究拐点检测时,给出了一种针对盲道实际的拐点检测方法,该方法采用先对盲道边界进行直线拟合,再通过计算边界点曲率的方式寻找拐点。文章最后将本文提出的算法与其它算法进行了对比实验,实验结果表明,在盲道分割中,该算法相对于现有算法,无论是准确性,还是普适性都表现更好。
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