视觉导航道路识别系统中图像特征直线提取方法研究
| 第1章 绪论 | 第1-12页 |
| ·课题研究背景 | 第7-8页 |
| ·智能车辆系统中计算机视觉的应用 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8页 |
| ·论文的意义及内容 | 第8-12页 |
| ·论文的意义 | 第8-10页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第10-12页 |
| 第2章 道路图像增强 | 第12-23页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·空域增强法 | 第13-20页 |
| ·灰度变换 | 第13-15页 |
| ·直方图变换 | 第15-16页 |
| ·空域平滑 | 第16-19页 |
| ·空域锐化 | 第19-20页 |
| ·频域增强 | 第20-22页 |
| ·频域平滑 | 第20-21页 |
| ·频域锐化 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 道路图像边缘检测算法比较 | 第23-40页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·图像的边缘和导数 | 第23-25页 |
| ·图像的边缘 | 第23-24页 |
| ·图像函数的导数定义 | 第24-25页 |
| ·一阶微分算子类边缘检测 | 第25-35页 |
| ·Roberts 算子 | 第25-27页 |
| ·Sobel 算子 | 第27-29页 |
| ·Prewitt 算子 | 第29-30页 |
| ·Laplacian 算子 | 第30-31页 |
| ·LoG 算子 | 第31-33页 |
| ·Canny 算子 | 第33-35页 |
| ·道路图像应用微分算子边缘检测实验 | 第35-39页 |
| ·无外加噪声图像检测实验 | 第35-36页 |
| ·加入高斯白噪声图像边缘检测实验 | 第36-37页 |
| ·加入椒盐噪声图像边缘检测实验 | 第37-38页 |
| ·加入乘性噪声图像边缘检测实验 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 道路直线边缘提取技术 | 第40-54页 |
| ·引言 | 第40-41页 |
| ·启发式连接法 | 第41-42页 |
| ·层次记号编组法 | 第42页 |
| ·相位编组法 | 第42-44页 |
| ·HOUGH 变化法 | 第44-53页 |
| ·传统Hough 变换 | 第44-48页 |
| ·随机Hough 变换 | 第48-50页 |
| ·利用梯度方向信息的随机Hough 变换 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 基于直线模型的动态感兴趣区道路识别方法 | 第54-66页 |
| ·道路识别的研究基础 | 第54-56页 |
| ·图像来源 | 第54-55页 |
| ·道路模型和约束条件及假设 | 第55-56页 |
| ·基于直线模型的动态感兴趣区道路识别方法概述 | 第56-58页 |
| ·道路初始识别部分 | 第58-62页 |
| ·道路图像增强 | 第58-59页 |
| ·道路图像边缘检测 | 第59-61页 |
| ·道路图像直线特征提取 | 第61-62页 |
| ·道路跟踪识别部分 | 第62-65页 |
| ·感兴趣区的初次建立 | 第62-63页 |
| ·感兴趣区的动态调节 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第6章 全文总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 摘要 | 第72-75页 |
| ABSTRACT | 第75-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 导师及作者简介 | 第79页 |
