【摘 要】
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高准确分割率的盲道分割算法是实现高性能导盲系统的重要保障.提出一种基于颜色直方图支持向量机方法,将盲道预分类为颜色盲道或纹理盲道,采用对HSV颜色空间的多参数融合的改
【基金项目】
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江苏省高等学校自然科学基金项目(18KJB510020);江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX18-0362)
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高准确分割率的盲道分割算法是实现高性能导盲系统的重要保障.提出一种基于颜色直方图支持向量机方法,将盲道预分类为颜色盲道或纹理盲道,采用对HSV颜色空间的多参数融合的改善OTSU分割方法处理颜色盲道分割,采用基于纹理增强的K均值聚类方法处理纹理盲道分割.通过有效的预处理分类,可以针对性地根据盲道的颜色或纹理特征进行识别,同时由于采用了改善的颜色和纹理分割算法,极大地改善了对不同种类和环境下的盲道的适应能力.测试证明,该方法对于测试库图片平均分割准确率可达到90%以上.
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