C聚类方法对图像中的道路进行识别

资 源 简 介

C聚类方法对图像中的道路进行识别

详 情 说 明

在计算机视觉领域，道路识别是智能驾驶、地图导航等应用中的关键技术之一。C聚类方法（如C-means或Fuzzy C-means）作为一种无监督学习算法，能够有效对图像中的像素进行分组，从而区分道路与其他区域。其核心思路是通过迭代优化聚类中心，使得像素点按颜色或纹理特征自动归类。

道路识别通常分为以下步骤：首先对图像进行预处理（如去噪或灰度化），然后提取像素特征（例如RGB值或局部纹理）。C聚类算法将这些特征作为输入，通过最小化类内距离的优化目标，将相似像素归为同一簇。最终，道路区域会因颜色或纹理的一致性被标记为独立簇。

相比传统阈值分割，C聚类的优势在于适应光照变化和复杂背景。但由于依赖初始聚类中心，可能需结合超像素分割或空间信息（如像素坐标）提升稳定性。实际工程中，常与形态学后处理（如孔洞填充）配合，以优化识别结果的连续性。