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    在《一种快速的基于边缘的道路检测算法》中,杨文杰、胡明昊、杨静宇提出了一种新的非结构化道路检测算法。算法基于这样的一个基本假设,即道路的轮廓由一些具有一定长度的连续直线段组成。在一定的范围中通过计算边缘点,然后通过Hough 变换求得直线段,从而确定道路边界的位置。但是边缘图像中不仅仅包含道路的边缘,还有阴影,植物等其他的边缘。如果不消除这类边缘的影响,将大大削弱算法的效率和准确性。本文提出一种基于颜色和方差的规则有效地消除这类非道路的边缘。一旦当前帧中获取道路的边缘,通过限定下一帧中的感兴趣区域(ROI)减少搜索范围从而快速定位帧中的道路边缘,从而进一步提高算法的效率。大量实地(校内公园道路)实验验证了该算法的快速和鲁棒性。
    在《边界与区域相融合的非结构化道路检测算法》中,尹建新、莫路锋提出在运用图像分类和使用归一化彩色分量进行判断的基础上,充分利用图像的边缘信息,通过将图像边界范围、边界走向趋势与区域分类的结果相融合,得到道路的边界。使用Kalman滤波器对道路进行跟踪,处理了由于石阶等原因造成的路面扩大、路与非路交界区模糊难以区分和道路受阴影影响等实际情况。实验结果表明,该方法简便有效,能适应各种不同的非结构化道路,具有一定的鲁棒性。
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