移动式机器人视觉导航中道路检测算法的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·课题研究背景、意义 | 第8-9页 |
| ·基于视觉的移动机器人的研究现状 | 第9-12页 |
| ·国内外视觉导航系统研究概况 | 第9-11页 |
| ·道路检测技术的相关研究 | 第11-12页 |
| ·论文主要研究内容 | 第12-14页 |
| ·算法整体架构 | 第12-13页 |
| ·本文所做的主要工作以及成果 | 第13-14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 2 基于视觉导航的道路检测仿真系统设计 | 第16-22页 |
| ·移动式机器人视觉导航系统硬件架构 | 第16页 |
| ·道路检测系统硬件平台 | 第16-17页 |
| ·道路检测系统软件仿真平台 | 第17-21页 |
| ·面向对象的程序设计特点 | 第17-18页 |
| ·DirectShow技术 | 第18-19页 |
| ·软件仿真方法的设计 | 第19-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 基于多颜色空间的彩色图像预处理 | 第22-34页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·彩色模型 | 第22-27页 |
| ·彩色模型概述 | 第22-23页 |
| ·RGB彩色模型 | 第23-24页 |
| ·HSI彩色模型 | 第24-25页 |
| ·RGB与HSI模型间的转换 | 第25-26页 |
| ·彩色模型的选取 | 第26-27页 |
| ·彩色图像的增强 | 第27-30页 |
| ·基于HSI模型的彩色图像增强 | 第27-28页 |
| ·实验结果及分析 | 第28-30页 |
| ·彩色图像的平滑 | 第30-33页 |
| ·图像平滑常用算法 | 第30-32页 |
| ·图像平滑实验结果 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 4 道路区域分割 | 第34-54页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·数学定义 | 第34-35页 |
| ·彩色图像分割 | 第35-38页 |
| ·选择彩色图像分割的原因 | 第35-36页 |
| ·彩色图像分割常用方法 | 第36-38页 |
| ·基于RGB彩色模型的道路区域分割 | 第38-47页 |
| ·阈值分割概述 | 第38-39页 |
| ·基于最大方差理论的大津分割方法 | 第39-40页 |
| ·最大熵分割方法 | 第40-43页 |
| ·一种改进的基于信息熵的阈值迭代分割算法 | 第43-45页 |
| ·实验结果及分析比较 | 第45-47页 |
| ·基于HSI彩色模型的道路区域分割 | 第47-49页 |
| ·HSI模型分割通道的选择 | 第48-49页 |
| ·仿真结果分析 | 第49页 |
| ·数学形态学去噪 | 第49-53页 |
| ·数学形态学概述 | 第49-52页 |
| ·实验结果及分析 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 5 道路检测的实现与系统性能分析 | 第54-66页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·Freeman链码跟踪 | 第54-57页 |
| ·Freeman链码编码方法 | 第55页 |
| ·Freeman链码算法描述 | 第55-57页 |
| ·道路边界跟踪的抗干扰能力 | 第57-58页 |
| ·改进的基于区域面积的链码跟踪算法 | 第58-60页 |
| ·边界跟踪提取结果与分析 | 第60-62页 |
| ·道路检测系统性能分析 | 第62-64页 |
| ·仿真系统实际运行界面 | 第62-63页 |
| ·试验效果分析 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 6 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·工作总结 | 第66-67页 |
| ·研究展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |
