比较精确地实现图像中道路区域的分割与提取

资 源 简 介

比较精确地实现图像中道路区域的分割与提取

详 情 说 明

图像中道路区域的分割与提取是计算机视觉领域的一个关键任务，广泛应用于自动驾驶、地图更新和无人机导航等场景。传统的基于颜色或边缘检测的方法往往难以应对复杂的道路环境，而现代深度学习方法则显著提升了分割的精度和鲁棒性。

核心实现思路： 数据预处理：对输入图像进行归一化处理，并调整至适合模型输入的尺寸。增强操作（如随机旋转、亮度调整）可提升模型泛化能力。 语义分割模型：通常采用U-Net、DeepLab或PSPNet等结构。这些模型通过编码器-解码器架构结合跳跃连接，能有效捕捉道路的多尺度特征。 后处理优化：利用形态学操作（如开闭运算）消除细小噪声，或通过连通域分析滤除非道路区域的误检部分。

技术扩展方向： 结合多模态数据（如LiDAR或高光谱图像）提升复杂场景下的分割效果。 引入注意力机制（如CBAM）增强模型对道路关键区域的聚焦能力。 使用轻量化模型（如MobileNetV3作为主干网络）适配边缘设备部署需求。

该方法的优势在于平衡了精度与效率，能够适应不同光照和遮挡条件下的道路分割任务。