针对非结构化道路形状不规则和边界线不清晰等问题，提出一种基于超像素合并的道路图像分割方法。首先采用简单线性迭代聚类方法将道路图像分割成一系列空间紧凑、边界明确的超像素；然后提取超像素的颜色特征信息，构建相似度矩阵；再利用近邻聚类方法将特征相似、位置相邻的超像素进行合并；最后确定出道路区域。仿真结果表明，方法能够有效解决道路边界线模糊的问题，而且分割效果较好，概率边缘指数和信息变化指数最低。
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