一種基于顏色紋理與SVM的盲道分割算法

一種基于顏色紋理與SVM的盲道分割算法標(biāo)題：一種基于顏色紋理與SVM的盲道分割算法摘要：盲道是為了方便視力受限人士出行而設(shè)計(jì)的重要輔助設(shè)施。在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中，準(zhǔn)確地分割盲道對(duì)于改善盲道導(dǎo)向功能和提高無障礙性十分關(guān)鍵。針對(duì)目前盲道分割算法中存在的問題，本論文提出了一種基于顏色紋理與支持向量機(jī)（SupportVectorMachine，SVM）的盲道分割算法。該算法綜合利用圖像的顏色信息和紋理特征，通過SVM分類器對(duì)盲道和背景進(jìn)行區(qū)分，以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的盲道分割。1.引言1.1盲道分割的研究意義1.2盲道分割的挑戰(zhàn)與現(xiàn)有方法的不足2.盲道分割算法概述2.1預(yù)處理步驟2.2顏色紋理特征提取2.3SVM分類器的訓(xùn)練與分類3.顏色紋理特征提取3.1顏色特征提取方法3.2紋理特征提取方法3.3特征融合方法4.SVM分類器的訓(xùn)練與分類4.1SVM算法原理4.2SVM分類器的訓(xùn)練步驟4.3盲道分割過程中的SVM分類5.實(shí)驗(yàn)與結(jié)果5.1數(shù)據(jù)集介紹5.2實(shí)驗(yàn)設(shè)置5.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析6.結(jié)論與展望6.1算法優(yōu)點(diǎn)總結(jié)6.2算法的應(yīng)用前景6.3拓展與優(yōu)化方向7.參考文獻(xiàn)關(guān)鍵詞：盲道分割；顏色紋理；支持向量機(jī)；特征提??；分類器正文：1.引言1.1盲道分割的研究意義盲道是為了方便視力受限人士出行而設(shè)計(jì)的重要輔助設(shè)施。準(zhǔn)確地分割盲道可以幫助視力受限人士避開障礙物，提高他們的出行安全性和無障礙性，因此具有重要的社會(huì)意義。1.2盲道分割的挑戰(zhàn)與現(xiàn)有方法的不足盲道分割面臨一些挑戰(zhàn)，如光照變化、陰影、背景干擾等。傳統(tǒng)的圖像分割方法主要依賴于像素間的顏色差異，但對(duì)于光照和陰影變化較大的情況，分割結(jié)果往往不準(zhǔn)確。因此，需要一種同時(shí)考慮顏色信息和紋理特征的盲道分割方法，以提高分割準(zhǔn)確率。2.盲道分割算法概述2.1預(yù)處理步驟在盲道分割之前，首先需要對(duì)輸入圖像進(jìn)行一些預(yù)處理操作，如去噪、調(diào)整亮度和對(duì)比度等。這些操作旨在提高圖像質(zhì)量和增強(qiáng)盲道的區(qū)分度。2.2顏色紋理特征提取本算法將顏色與紋理特征相結(jié)合，以提高盲道分割的準(zhǔn)確性。顏色特征可以通過計(jì)算圖像的顏色直方圖或使用顏色特征描述子來表示，而紋理特征可以通過局部二值模式（LocalBinaryPatterns，LBP）等方法提取。這些特征能夠捕捉盲道和背景的區(qū)別，有助于提高分類器的準(zhǔn)確率。2.3SVM分類器的訓(xùn)練與分類支持向量機(jī)是一種經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，具有較強(qiáng)的分類能力和魯棒性。利用已提取的顏色紋理特征，可以訓(xùn)練SVM分類器來實(shí)現(xiàn)盲道和背景的區(qū)分。在盲道分割階段，將輸入圖像的顏色紋理特征輸入到經(jīng)過訓(xùn)練的SVM分類器中，根據(jù)分類結(jié)果將圖像的像素標(biāo)記為盲道或背景。3.顏色紋理特征提取3.1顏色特征提取方法顏色特征提取可以通過計(jì)算圖像的顏色直方圖來實(shí)現(xiàn)。直方圖將圖像的顏色空間分成若干個(gè)區(qū)間，統(tǒng)計(jì)每個(gè)區(qū)間中的像素?cái)?shù)量，從而得到一個(gè)顏色分布的向量。此外，還可以使用顏色特征描述子，如顏色矩、顏色共生矩陣等。3.2紋理特征提取方法紋理特征提取可以通過局部二值模式（LBP）方法來實(shí)現(xiàn)。LBP將像素與其鄰域像素進(jìn)行比較，根據(jù)比較結(jié)果生成二進(jìn)制編碼。然后統(tǒng)計(jì)不同二進(jìn)制編碼的出現(xiàn)頻率，得到一個(gè)紋理分布的向量。3.3特征融合方法為了綜合利用顏色和紋理特征，可以采用特征融合的方法。一種簡(jiǎn)單的方法是將顏色特征和紋理特征直接連接在一起，形成一個(gè)更長(zhǎng)的特征向量。另一種方法是對(duì)不同特征進(jìn)行加權(quán)融合，以平衡它們之間的貢獻(xiàn)。4.SVM分類器的訓(xùn)練與分類4.1SVM算法原理支持向量機(jī)是一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類算法，通過構(gòu)建一個(gè)劃分超平面來實(shí)現(xiàn)樣本分類。SVM通過最大化最小間隔來尋找最優(yōu)的劃分超平面，從而使分類結(jié)果更加魯棒。4.2SVM分類器的訓(xùn)練步驟訓(xùn)練SVM分類器主要包括收集訓(xùn)練樣本、選擇核函數(shù)、確定正則化參數(shù)等步驟。首先，需要收集包含已知標(biāo)記的盲道和背景樣本。然后，選擇合適的核函數(shù)和正則化參數(shù)來訓(xùn)練SVM分類器。訓(xùn)練完成后，可以通過交叉驗(yàn)證驗(yàn)證分類器的性能，并調(diào)整參數(shù)進(jìn)一步優(yōu)化分類結(jié)果。4.3盲道分割過程中的SVM分類在盲道分割階段，將輸入圖像的顏色紋理特征輸入到訓(xùn)練好的SVM分類器中。SVM分類器根據(jù)特征向量判斷像素屬于盲道還是背景，并將分類結(jié)果應(yīng)用于圖像的分割。5.實(shí)驗(yàn)與結(jié)果5.1數(shù)據(jù)集介紹本實(shí)驗(yàn)使用了包含不同場(chǎng)景、光照和陰影變化的盲道圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試。數(shù)據(jù)集中包含盲道和背景樣本，以及它們對(duì)應(yīng)的正確標(biāo)記。5.2實(shí)驗(yàn)設(shè)置實(shí)驗(yàn)使用MATLAB編程實(shí)現(xiàn)，運(yùn)行在一臺(tái)IntelCorei7處理器的計(jì)算機(jī)上。實(shí)驗(yàn)采用10折交叉驗(yàn)證評(píng)估分類器的性能，并比較不同特征和參數(shù)組合的效果。5.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于顏色紋理和SVM的盲道分割算法在不同數(shù)據(jù)集上都取得了良好的分割效果。與傳統(tǒng)的顏色分割方法相比，使用紋理特征可以顯著提高分割的準(zhǔn)確性。同時(shí)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果還表明合適的參數(shù)選擇和特征融合對(duì)分類器的性能有著重要影響。6.結(jié)論與展望6.1算法優(yōu)點(diǎn)總結(jié)本論文提出的基于顏色紋理與SVM的盲道分割算法具有以下優(yōu)點(diǎn)：準(zhǔn)確性高、魯棒性強(qiáng)、可擴(kuò)展性好。6.2算法的應(yīng)用前景盲道分割算法可以廣泛應(yīng)用于盲道導(dǎo)向系統(tǒng)、無障礙出行等領(lǐng)域。該算法通過將顏色紋理特征與SVM分類器相結(jié)合，可以更準(zhǔn)確地劃分盲道區(qū)域，提高視力受限人士的出行安全性和無障礙性。6.3拓展與優(yōu)化方向未來的工作可以進(jìn)一步研究如何利用深度學(xué)習(xí)方法來提取更豐富的特征表示，從而進(jìn)一步提高盲道分割的準(zhǔn)確性和魯棒性。此外，還可以探索多模態(tài)信息（如聲音、激光等）的應(yīng)用，以提供更全面的盲道分割解決方案。參考文獻(xiàn)：[1]He,D.,Liu,Y.,Wang,S.,&Kang,G.(2019).BlindguidepavementdetectionusinganimprovedRGB-DSLAMandaspatialHoughtransform.Roboticsandbiomimetics,6(1),1-11.[2]Xu,G.,Song,Y.,Chen,P.,&He,S.(2017).Discriminantimagerepresentationforreal-timesemanticsegmentationofsidewalkandroad.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,19(1),73-86.[3]Wang,F.,Yang,S.,Xu,C.,Wang,Y.P.,&Rasti,B.(2018).Anautomaticd