汽車在非結(jié)構(gòu)化道路中的偏離檢測(編輯修改稿)
2025-07-20 14:18 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 s(3,3)。 %設(shè)定高斯平滑濾波模板的大小為3*3delta=。for x=1:1:3 for y=1:1:3 u=x2。 v=y2。 hg(x,y)=exp((u^2+v^2)/(2*pi*delta^2))。 endendh=hg/sum(hg(:))。f = imread(39。39。)。 % 讀入圖像文件f=rgb2gray(im2double(f))。[m,n]=size(f)。ftemp=zeros(m,n)。rowhigh=m1。colhigh=n1。%%%高斯濾波%%%for x=2:1:rowhigh1 for y=2:1:colhigh1 mod=[f(x1,y1) f(x1,y) f(x1,y+1)。 f(x,y1) f(x,y) f(x,y+1)。f(x+1,y1) f(x+1,y) f(x+1,y+1)]。 A=h.*mod。 ftemp(x,y)=sum(A(:))。 endendf=ftempfigure,imshow(f)；。經(jīng)過高斯濾波后的圖像和中值濾波似乎沒有什么不同，但是后期的處理會有很大的不同，高斯濾波去除了攝像頭和上傳時候電子系統(tǒng)對圖像所產(chǎn)生的噪聲，中值濾波去除了圖像中的脈沖噪聲。 。從兩幅圖像就很容易的看出兩種濾波對圖像后期處理的影響。中值濾波已經(jīng)把道路兩邊緣當成噪聲給去除了，提取后續(xù)提取邊緣線有很大的影響。第4章 圖像處理 圖像分割 圖像分割的作用圖像分割是一種重要的圖像技術(shù)，也是一種基本的計算機視覺技術(shù)，在實際中得到了大量的應(yīng)用。數(shù)字圖像就是由很多的特征和區(qū)域組成，區(qū)域分割就是把這些區(qū)域分割區(qū)分出來，這種將一副圖像分解為若干互補交疊的、有意義、具有相同性質(zhì)的區(qū)域，將圖像表示為物理上有意義的連通區(qū)域的集合就是圖像的分割[1]。圖像分割其作用就是把反映物體真實情況的占據(jù)不同領(lǐng)域的具有不同特征的目標區(qū)域給區(qū)分出來，并形成數(shù)學(xué)特征。在圖像處理、分析和理解中是十分重要的環(huán)節(jié)，圖像分割的質(zhì)量的優(yōu)劣、區(qū)域界線定位的精度直接影響后續(xù)的區(qū)域描述以及圖像的分析和理解，所以圖像分割至關(guān)重要。 圖像分割的定義[2]圖像分割可以形式化定義如下：令有序集合R表示圖像區(qū)域（像點集），對R分割是將R分成若干個滿足下面5個條件的有序非空子集:(1) 、(2) 、(3) 、(4) 、(5) 、是連通區(qū)域式中， 是對集合 中所有元素的邏輯謂詞，即屬性或特征均一性準則，是空集。屬于條件（1）表示圖像中任一個像點都某一子區(qū)域，即分割是徹底的；條件（2）表示一個像點不能同時屬于兩個區(qū)域，即區(qū)域不能重疊；條件（3）表示區(qū)域內(nèi)各像點屬性或特征是相近的；條件（4）表示相鄰的兩個區(qū)域?qū)傩曰蛱卣魇遣煌?；條件（5）表示同一區(qū)域中的像點是連通的。 圖像分割的方法圖像分割有很多的方法，依據(jù)分割時候所依據(jù)的圖像特性不同，大致可以分為三大類：閥值方法、邊緣檢測法、區(qū)域分割法。閥值分割法是根據(jù)圖像的灰度值的分布特性確定某個閥值來進行圖像分割。邊緣檢測法首先檢測出圖像局部特征的不連續(xù)性，然后再將不連續(xù)的邊緣連成完整的邊界。區(qū)域分割方法是利用圖像的空間性質(zhì)，認為分割出來的屬性同一區(qū)域的像素應(yīng)具有相似的性質(zhì)。 閥值分割法閥值法是一種傳統(tǒng)的圖像分割方法。由于閥值處理直觀、實現(xiàn)簡單且計算速度快，因此圖像閥值處理在圖像分割應(yīng)用中處于核心地位。圖像閥值化的目地是要按照灰度級，對圖像集合進行一個劃分，得到的每個子集形成一個與現(xiàn)實景物相對應(yīng)的區(qū)域，使得各個區(qū)域內(nèi)部具有一致的屬性，而相鄰區(qū)域布局也有這樣一致屬性。其基本原理是確定某個閥值T，根據(jù)圖像中每個像素的灰度值大于或者小于該閥值T，來進行圖像分割【3】。閥值方法的數(shù)學(xué)模型如下：設(shè)原始圖像為 ，首先以一定的準則 中找出一個灰度值T作為閥值，將圖像分割為兩部分，即把大于等于該閥值的像素點的值置為1， ，如下式表示： (41)根據(jù)上式可知，閥值方法的核心就是閥值T的確定，全局閥值T的選擇直接影響分割效果。 邊緣檢測在圖像中，相鄰的兩個類型區(qū)域的分界線稱為邊界。邊界線是分隔物體與物體之間的線?，F(xiàn)實中物體的不同棱角、界線、粗糙度、陰影等原因?qū)獾姆瓷涞某潭炔煌?，在?shù)字圖像中都會以邊界的形式表示出來，特別是在灰度和二值圖像中，只有黑白兩種顏色，圖像中的物體就是通過邊界線清晰的表示出來的。為了檢測出圖像中物體，很多時候就是檢測物體的邊界線，通過檢測物體的邊緣線來識別物體，但是經(jīng)過預(yù)處理后一些邊緣可能會很容易顯示出來，可是有些邊緣可能被消除掉。影響到物體的識別。 。根據(jù)處理的圖像可看出sobel邊緣右邊緣已經(jīng)消失，而laplace邊緣分割后邊緣還能清楚的看到。數(shù)字圖像即使是經(jīng)過一樣，用不同算子的邊緣檢測就會得出不同的結(jié)果。從以上三幅圖像可以得知laplace邊緣分割收到噪聲的影響是最明顯的。圖像中道路部分出現(xiàn)了很多的白點，對后續(xù)的處理有很大的影響?？墒窍鄬εcsobel算子，laplace邊緣分割后道路兩側(cè)的邊緣線還存在。 區(qū)域分割法區(qū)域分割法最常用的就是區(qū)域生長法。區(qū)域生長法是根據(jù)預(yù)先定義好的的生長準則將像素或子區(qū)域組合為更大的區(qū)域的過程。基本方法就是先定義一組種子，從定義好的種子開始，將與預(yù)先定義還的種子性質(zhì)、特性相似的那些領(lǐng)域像素添加到每個種子上來而形成這些生長區(qū)域。 形態(tài)學(xué)修正數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是一門建立在數(shù)學(xué)理論上的科學(xué)。是一種非線性圖像處理與分析的理論。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是由一組形態(tài)學(xué)的代數(shù)運算子組成的，他的基本運算有4個：膨脹、腐蝕、開啟和閉合。 膨脹 假設(shè)A和B是 中的集合，那么B對A的膨脹定義是【4】： (42)這個公式是以B關(guān)于它的原點的映像，并且以Z對映像進行平移為基礎(chǔ)的。上面的式子還可以寫成： (43) 圖像的膨脹其實
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