基于颜色识别的道路检测MATLAB仿真解决方案

资 源 简 介

该项目利用MATLAB实现道路识别系统，通过图像预处理和颜色特征提取进行道路区域分割。功能包含图像去噪、色彩空间转换及智能阈值分割，适用于智能交通仿真研究。

详 情 说 明

基于颜色特征的道路识别MATLAB仿真系统

项目介绍

本项目是一个基于道路颜色特征的图像处理仿真程序，主要用于识别和提取道路区域。通过颜色空间转换、阈值分割和形态学处理等图像处理技术，实现对道路区域的准确识别。系统可处理单张图像或连续图像序列，适用于具有明显颜色特征的道路场景分析。

功能特性

• 图像预处理：支持图像去噪和颜色空间转换（如RGB转HSV/CIELab）等预处理操作
• 颜色特征提取：基于颜色阈值分割或聚类分析的道路区域识别
• 结果优化：采用形态学处理（腐蚀、膨胀、开闭运算）和连通区域分析优化识别结果
• 可视化展示：同时显示原始图像、处理过程各阶段结果和最终道路识别区域对比
• 性能评估：可选输出识别精度评价指标（准确率、召回率等）

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的道路图像（JPEG、PNG、BMP格式）放在指定目录
2. 设置参数：根据道路颜色特征调整颜色阈值和处理参数
3. 运行程序：执行主程序开始道路识别处理
4. 查看结果：系统将显示处理过程各阶段的可视化结果和最终识别效果

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox
• 硬件建议：至少4GB内存，支持彩色图像显示

文件说明

主程序文件集成了完整的道路识别处理流程，包括图像读取与预处理、颜色空间转换与特征提取、基于阈值的道路区域分割、形态学后处理优化、识别结果的可视化展示以及性能评估功能。该文件通过模块化设计实现了从原始图像输入到最终道路区域输出的全自动处理链路。