基于无监督视差图分割的路面损坏检测
计算机视觉与模式识别
2019-10-14 v1 机器学习
图像与视频处理
摘要
本文提出一种基于无监督视差图分割的新型路面损坏检测算法。首先，通过关于立体相机滚转角与路面视差投影模型最小化能量函数对视差图进行变换。我们不直接使用非线性优化技术求解该能量最小化问题，而是直接求其数值解。随后使用 Otsu 阈值化方法对变换后的视差图进行分割，并提取受损路面区域。所提算法在检测路面损坏时无需参数。实验结果表明我们的算法准确且高效，像素级路面损坏检测精度约为 97.56%。
引用
@article{arxiv.1910.04988,
title = {Road Damage Detection Based on Unsupervised Disparity Map Segmentation},
author = {Rui Fan and Ming Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.04988},
year = {2019}
}
备注
6 pages, 9 figures