【摘 要】
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提出了一种基于数学形态学和支持向量机的跑道检测方法。首先采用Otsu法对原始图像进行全局阈值化处理,并利用灰度形态学边缘检测算法对所得图像进行边缘检测;然后利用Hough
【机 构】
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南京航空航天大学自动化学院,南京航空航天大学高新技术研究院
【基金项目】
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“973”基金(51308);总装预研基金资助项目(9140A25040106AK02)
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提出了一种基于数学形态学和支持向量机的跑道检测方法。首先采用Otsu法对原始图像进行全局阈值化处理,并利用灰度形态学边缘检测算法对所得图像进行边缘检测;然后利用Hough变换提取线段,若线段超过一定长度,则判定其所在区域为跑道的候选区域;最后选择8个分量组成跑道候选区域的纹理特征向量,用支持向量机作为分类函数,对候选区域的纹理特征向量进行分类,判别出跑道。实验表明,该算法对跑道定位准确,误检率低。
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