基于视觉的车道检测技术研究
| 中文摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·智能车辆的国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·国外研究现状 | 第11-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·基于视觉的车道检测技术的发展趋势 | 第13-15页 |
| ·基于特征的车道检测 | 第13-14页 |
| ·基于模型的车道检测 | 第14-15页 |
| ·与其他技术的融合 | 第15页 |
| ·论文主要内容及创新点 | 第15-18页 |
| ·论文主要内容 | 第15-16页 |
| ·创新点 | 第16-18页 |
| 第二章 图像预处理及边缘检测 | 第18-30页 |
| ·车载图像的采集 | 第18页 |
| ·图像预处理 | 第18-25页 |
| ·灰度化 | 第19页 |
| ·图像去噪 | 第19-23页 |
| ·对比度增强 | 第23-25页 |
| ·边缘检测 | 第25-29页 |
| ·Roberts 算子 | 第26页 |
| ·Sobel 算子 | 第26-27页 |
| ·Canny 算子 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于区域生长的道路区域分割 | 第30-42页 |
| ·道路分割的几种常用方法 | 第30-35页 |
| ·双峰法 | 第30-31页 |
| ·最大类间方差法 | 第31-32页 |
| ·区域生长法 | 第32-35页 |
| ·区域分割的两个先验知识 | 第35-37页 |
| ·光照污渍对灰度直方图的影响 | 第35-36页 |
| ·划定道路区域 | 第36-37页 |
| ·基于菱形搜索的区域生长法 | 第37-40页 |
| ·选择初始种子点 | 第37-38页 |
| ·确定生长准则 | 第38-40页 |
| ·边缘与区域特征的数据融合 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 道路车道线的提取 | 第42-50页 |
| ·道路结构特征假设 | 第42-43页 |
| ·道路形状假设 | 第42页 |
| ·道路宽度和道路平坦假设 | 第42页 |
| ·道路特征一致假设 | 第42页 |
| ·感兴趣区域假设 | 第42-43页 |
| ·形态学平滑车道线 | 第43-44页 |
| ·霍夫变换提取车道线 | 第44-45页 |
| ·直线模板匹配与感兴趣区域确定 | 第45-46页 |
| ·整体算法流程及软硬件实验平台 | 第46-47页 |
| ·整体算法流程 | 第46页 |
| ·车道检测算法实现的硬件平台 | 第46页 |
| ·车道检测算法实现的软件平台 | 第46-47页 |
| ·实验仿真结果及分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·工作总结 | 第50页 |
| ·工作展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及研究 | 第58-59页 |
