【摘 要】
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非结构化道路一般没有车道标识线且道路边界模糊，区分道路区域与背景区域难度较大。针对现有非结构化道路识别方法存在全像素域计算分类处理实时性差、易受噪声数据干扰等问题，提出一种基于SLIC（Simple linear iterative clustering）超像素分割和改进区域生长算法的非结构化道路识别方法。首先利用均匀化初始聚类中心的SLIC算法生成低分辨率超像素特征图。在此基础上，利用聚类算法与
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非结构化道路一般没有车道标识线且道路边界模糊，区分道路区域与背景区域难度较大。针对现有非结构化道路识别方法存在全像素域计算分类处理实时性差、易受噪声数据干扰等问题，提出一种基于SLIC（Simple linear iterative clustering）超像素分割和改进区域生长算法的非结构化道路识别方法。首先利用均匀化初始聚类中心的SLIC算法生成低分辨率超像素特征图。在此基础上，利用聚类算法与邻域搜索算法自适应选择种子点，并引入CIEDE2000色差理论作为区域生长法生长准则，初步确定道路区域。
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