基于监控图像的高速公路能见度估计研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 选题背景 | 第9-13页 |
| 1.1.1 气象环境对交通安全影响分析 | 第9-12页 |
| 1.1.2 公路交通气象观测站建设使用分析 | 第12页 |
| 1.1.3 高速公路监控系统应用情况分析 | 第12-13页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第13-14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.1 白天能见度检测研究 | 第14-15页 |
| 1.3.2 夜间能见度检测研究 | 第15-16页 |
| 1.4 论文研究内容及安排 | 第16-18页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4.2 论文内容安排 | 第17-18页 |
| 第二章 能见度检测理论基础与算法设计 | 第18-35页 |
| 2.1 能见度检测概述 | 第18-24页 |
| 2.1.1 能见度定义 | 第18页 |
| 2.1.2 能见度检测原理 | 第18-21页 |
| 2.1.3 能见度传统检测方法 | 第21-24页 |
| 2.2 基于图像的能见度检测原理与方法分析 | 第24-26页 |
| 2.2.1 基于图像的能见度理解 | 第24-25页 |
| 2.2.2 基于图像的能见度检测方法分析 | 第25-26页 |
| 2.3 基于图像的能见度相关特征分析 | 第26-30页 |
| 2.3.1 图像特征分析 | 第26-28页 |
| 2.3.2 能见度相关图像特征分析 | 第28-30页 |
| 2.4 基于监控图像的高速公路能见度估计算法设计 | 第30-34页 |
| 2.4.1 高速公路能见度检测需求分析 | 第30-31页 |
| 2.4.2 基于监控图像的能见度检测可行性分析 | 第31-32页 |
| 2.4.3 基于监控图像的能见度估计算法设计 | 第32-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 图像兴趣区域检测 | 第35-55页 |
| 3.1 监控图像特点分析 | 第35页 |
| 3.2 监控图像天空区域检测 | 第35-40页 |
| 3.2.1 基于自适应阈值的天空区域检测 | 第36-39页 |
| 3.2.2 基于区域生长的天空检测法 | 第39-40页 |
| 3.3 道路图像特征分析 | 第40页 |
| 3.4 道路边缘检测 | 第40-48页 |
| 3.4.1 图像增强 | 第41-42页 |
| 3.4.2 边缘检测 | 第42-45页 |
| 3.4.3 道路边缘方向识别 | 第45-46页 |
| 3.4.4 方向可调滤波器设计 | 第46-48页 |
| 3.5 基于边缘的道路区域识别 | 第48-54页 |
| 3.5.1 霍夫变换基本原理 | 第48-50页 |
| 3.5.2 冗余检测边缘线聚类 | 第50-52页 |
| 3.5.3 道路边缘拟合 | 第52-54页 |
| 3.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 基于监控图像的能见度估计 | 第55-71页 |
| 4.1 摄像机标定技术概述 | 第55-56页 |
| 4.2 摄像机成像建模 | 第56-60页 |
| 4.2.1 摄像机坐标与图像坐标关系 | 第56-58页 |
| 4.2.2 摄像机坐标与世界坐标关系 | 第58-60页 |
| 4.3 道路图像深度信息计算 | 第60-65页 |
| 4.3.1 标定几何建模 | 第60-63页 |
| 4.3.2 车道分界线提取 | 第63-64页 |
| 4.3.3 摄像机标定结果分析 | 第64-65页 |
| 4.4 基于道路图像深度信息的能见度估计 | 第65-67页 |
| 4.4.1 道路亮度计算 | 第65-66页 |
| 4.4.2 天空亮度计算 | 第66页 |
| 4.4.3 能见度估计 | 第66-67页 |
| 4.5 实验验证与分析 | 第67-69页 |
| 4.5.1 实验结果对比 | 第67-68页 |
| 4.5.2 结果分析 | 第68-69页 |
| 4.6 本章小结 | 第69-71页 |
| 结论 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
