边缘检测算法：道路边界识别的去噪方法

本文主要探讨了在利用边缘检测技术识别道路边界的过程中，如何有效地消除道路上标识线对边界识别产生的干扰。作者陈双叶和刘摇智针对这个问题，提出了一个创新的图像处理方法。他们基于传统的边缘检测算法，如Canny算子或Sobel算子，首先对道路的灰度图像进行边缘检测。这种方法的核心在于逐行处理检测到的边缘，通过分析边缘附近像素的灰度值，特别是对那些疑似标识线边缘的像素进行细致的处理。 在处理过程中，该方法利用了K均值聚类算法来区分道路边缘和标识线边缘。当检测到的边缘点附近灰度值变化剧烈，且不符合道路边缘的一致性时，算法会将其标记为可能的标识线，并应用径向模糊技术对其进行降噪和边缘模糊化。这样做既能削弱标识线的边缘特征，使其在后续的边界识别中不被误识别，又能保持道路真实边缘的清晰性。 为了验证该方法的有效性和实时性，作者构建了一个基于边缘检测的道路边界识别系统，使用了超过130张实际道路图片作为测试数据集。实验结果显示，该方法显著减少了标识线对道路边界检测的干扰，提高了边界识别的准确性，从而使得基于图像边缘检测的道路边界识别任务更为精确。 此外，文章强调了研究背景，指出传统的边缘检测方法在识别道路边界时易受标识线的影响，而提出的这一图像处理策略则针对这一问题提供了解决方案。关键词包括图像处理、边缘检测、道路识别、道路标识线、K均值聚类和径向模糊，这些关键词反映了论文的核心技术和研究领域。 该研究得到了国家重点研发计划的资助，进一步表明了其在智能交通和计算机视觉领域的实际应用价值。陈双叶副教授作为主要贡献者，其研究兴趣集中在智能系统与智能信息处理方面，邮箱地址可供进一步交流。 本文的主要知识点是：边缘检测算法的应用、图像处理中的边缘特征抑制、K均值聚类和径向模糊技术在道路标识线干扰消除中的作用、以及实际应用中的系统设计与性能评估。这一研究为道路边界识别系统的鲁棒性提升提供了新的思路和技术支持。