移动机器人视觉导航：基于颜色与小波纹理特征的道路图像精确分割

"基于颜色和纹理特征的道路图像分割 (2010年) - 北京理工大学学报，方浩、贾睿、卢嘉鹏" 本文是2010年发表在《北京理工大学学报》上的一篇自然科学论文，由方浩、贾睿和卢嘉鹏共同撰写。该研究聚焦于移动机器人的视觉导航技术，特别是彩色道路图像的精确分割。在移动机器人领域，视觉导航是一项关键技术，它使机器人能够识别环境并找到合适的路径。 在解决道路分割精度问题时，研究人员提出了一种两步方法。首先，他们利用颜色特征对道路图像进行过分割，这一过程将图像细分为多个小区域，旨在分离出道路和非道路元素。然而，过分割可能会导致过多的小区域，其中包含本应属于同一类别的像素，因此需要进一步处理。 接下来，为了克服过分割带来的问题，作者引入了基于小波纹理特征的区域融合策略。通过分析区域之间的空间相邻性和小波纹理相似性，算法能够智能地合并那些应该属于同一类（如道路或非道路）的过分割区域。这种方法能够有效地处理复杂的环境条件，如阴影、光照变化和其他可能干扰道路识别的因素。 实验结果显示，提出的区域分割算法表现出快速、高效和实时的特性。它不仅能够在各种环境中准确分割道路，还显示出良好的鲁棒性，即使在面对复杂环境挑战时也能保持稳定的表现。因此，该算法对于实现移动机器人的实际应用具有重要意义。 关键词涉及颜色和纹理特征、小波变换以及区域生长。颜色和纹理特征是图像识别的重要依据，小波变换则是一种强大的工具，用于分析图像的多尺度细节，而区域生长是一种常用的图像分割技术，可以根据像素间的相似性将像素聚类到一起。 这篇论文为移动机器人的视觉导航提供了新的解决方案，通过结合颜色和纹理信息，以及利用小波变换进行区域融合，提高了道路图像分割的精度和鲁棒性，从而有助于提升机器人自主导航的能力。