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基于图像的道路分割技术算法研究(3)
1.2
研究现状
2 道路图像预处理及图像分割技术
2.1 引言
由于道路表面的复杂性,以及存在大量的干扰因素,例如:由于雨雪气候引起的强光反射,各种光照条件,阴影,杂物,行人和道路的不平坦,由于下雨,下雪天气条件的干扰,路标线的污染和破坏是的得到的路标线不完整,对数字图像质量的最终输出存在不同程度的影响。因此,有必要把在数字图像中的噪声给去除,对图像的修整和图像质量的改善。此外,有必要在图像中删除一些其他环境的干扰,保留并突出对得出道路有用的信息,这些都是需要图像预处理工作来完成的。
图像处理方法可以分为区域处理和点处理。点处理输出像素值只取决于图像处理方法的输入像素值;在区域处理中,其像素值不但要根据我们输入的像素值的取决与否,而且还跟该像素一定范围内相邻像素的取值有关。图像处理可通过对图像的分析,从而达到改善图像的质量,即提高图像原有的可视度,这种处理方法也可以运用到点处理和区域处理里,对很多方法都有涉及到。
局部图像处理算法突出图像中局部信息。在同一时间,删除掉不需要的信息的处理方法。图像通过局部处理算法后可以得到特定的效果,与原始图像相比,更方便的帮助计算机和人类视觉对于图像的理解和分析,通过最简单的方式增强计算机的处理能力和方法,大大改善图像存在的诸多问题和弊端。
图像处理算法有两种主要类型:第一,图像增强,图像渲染效果的改善;第二,为了能够方便计算的处理运算,我们通常都会先突显出图像的特征。其中空间域和变化域的模糊处理方法比较常用,这种方法直接通过操作图像的像素灰度值来突出图像的特征,方便后面的计算机处理。对于不同要求的灰度值和空间滤波方法的应用不同。首先,将要处理的图像映射到这个变换域的其中一个区域内,再通过对该图像的变化域的局部进行处理,而后突显出该图像的特征数据。而模糊处理法则不然,它通过将图像进行模糊处理后再映射到图像上,这样来得到图像平面上相对应的模糊图像的特征数据,这样通过图像逆映射的处理后,可以很好的增强图像的特征数据,达到图像增强的效果。
2.2 道路图像预处理
2.2.1 道路图像特征
道路的图像特征主要包括物理与几何的,其基本特征主要有以下几种:
(1) 几何特征。道路是长条状的,它的长度大于宽度,道路的宽度改变的会比较小,以及曲率是有限的;
(2) 辐射特征。一般的道路上会有明显的边缘,道路平面的灰度是均匀的,与相邻区域的灰度差异还是比较大的;
(3) 拓扑特征。从拓扑结构来看,道路是相连的,可以形成一个网络状;
(4) 上下文特征。上下文特征是指与道路相关的信息和特征,比如道路旁边的树木和
建筑
物和以及其他环境等,其是局部上下文和全局上下线文所提供的全局信息,如是在城市或农村的图像区域。
本文主要是在图像中提取道路信息,提取的流程如图2.1所示。
道路图像分割流程图
首先,先载入要处理的道路图像,然后在进行图像的灰度化处理过程,根据得到灰度化后的图像后再进行图像的边缘检测,完成边缘检测后,进行图像的二值化处理,紧接着定位道路的边缘信息,最后将分割数据信息和边缘数据信息加以融合,得到的将是一个完整的道路图像。
2.2.2 图像灰度化
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