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题名基于显著性检测和改进投影字典对的盲道分割
被引量：5
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作者
王民
肖磊
杨放
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机构
西安建筑科技大学信息与控制工程学院
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出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2017年第4期133-140,共8页
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基金
住房和城乡建设部科学技术项目计划(2016-R2-045)
陕西省教育厅专项基金(2013JK1081)
+1 种基金
陕西省科学技术研究发展计划项目(CXY1122(2))
陕西省自然科学基金青年基金(2013JQ8003)
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文摘
现有盲道分割算法是通过提取颜色或纹理特征,采用聚类等方法来进行分割,易受盲道类型和外部环境影响。针对此问题,从盲道整体特征进行考虑,引入学习的方式,提出了一种基于显著性检测和改进投影字典对学习的盲道分割方法。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,通过所提出的稳健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。实验结果显示,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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关键词
图像处理
图像分析
盲道分割
稳健字典对学习
图像块
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Keywords
image processing
image analysis
blind road segmentation
robust dictionary pair learning
image pieces
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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