[发明专利]基于颜色密度特征的道路图像聚类方法及道路识别的方法有效
| 申请号： | 201910759579.2 | 申请日： | 2019-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN110472687B | 公开（公告）日： | 2022-04-01 |
| 发明（设计）人： | 陈先益;仲训昱;彭侠夫;武东杰;李兆路 | 申请（专利权）人： | 厦门大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06V10/26;G06V10/56;G06T7/136;G06V10/762;G06V10/764 |
| 代理公司： | 厦门加减专利代理事务所(普通合伙) 35234 | 代理人： | 杨泽奇 |
| 地址： | 361005 福建*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及四足机器人技术领域，特别涉及一种基于颜色密度特征的道路图像聚类方法及道路识别的方法。图像聚类方法以颜色为基础特征，通过定义并提取图像的颜色密度作为图像聚类分割的依据，再通过多次聚类，减轻或者消除由于光照变化、阴影、路面颜色不一致等对道路识别的影响，使在环境变化情况下也能对道路区域进行聚类。本发明提供的道路识别的方法，基于颜色密度特征的道路图像聚类方法，通过对误分割的干扰区域再聚类，完成非结构化道路的识别，解决了在由于不规则块状的阴影或地面随机出现的与道路颜色不一致的不规则颜色块所导致的误分类问题；本发明提供的技术方案为四足机器人对野外非结构化道路环境识别提供了有效方案，具有重要价值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 颜色 密度 特征 道路 图像 方法 识别 | ||
【主权项】：
1.一种基于颜色密度特征的道路图像聚类方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS100、采集野外非结构化道路图像，将RGB颜色空间图像转换为Lab颜色空间图像；/nS200、提取Lab颜色空间图像的每个像素点的颜色密度特征，并对密度特征值进行降序排列；/nS300、提取排序后前U个密度特征值所对应的像素点作为聚类中心；/nS400、对非聚类中心的像素点进行归类操作，从而完成基于颜色密度特征聚类的图像分割。/n
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