基于单目视觉的交通标志检测与识别算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 插图索引 | 第10-12页 |
| 附表索引 | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第13-16页 |
| 1.2 交通标志检测与识别研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第17页 |
| 1.3 本文研究内容及难点 | 第17-19页 |
| 1.3.1 本文研究内容 | 第17-19页 |
| 1.3.2 本文研究难点 | 第19页 |
| 1.4 交通标志的颜色与形状特征 | 第19页 |
| 1.5 本章小结 | 第19-21页 |
| 第2章 交通标志颜色粗分割 | 第21-34页 |
| 2.1 常见的颜色模型及其粗分割方法 | 第21-24页 |
| 2.1.1 RGB 颜色模型及其粗分割方法 | 第21-22页 |
| 2.1.2 YCbCr 颜色模型及其粗分割方法 | 第22-23页 |
| 2.1.3 HSI 颜色模型及其粗分割方法 | 第23-24页 |
| 2.2 基于 HSI 颜色模型的自适应阈值分割 | 第24-30页 |
| 2.2.1 特征颜色灰度图 | 第24-27页 |
| 2.2.2 自适应阈值二值化 | 第27-30页 |
| 2.3 各种粗分割效果对比 | 第30-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第3章 候选交通标志图像块提取及形状检测 | 第34-49页 |
| 3.1 候选交通标志图像块提取 | 第34-38页 |
| 3.1.1 连通区域标记 | 第34-36页 |
| 3.1.2 图像块的基本特征参数分析 | 第36-38页 |
| 3.2 候选块外边缘提取 | 第38-43页 |
| 3.2.1 常见的边缘检测器 | 第39-41页 |
| 3.2.2 双向扫描过滤器 | 第41-43页 |
| 3.3 形状检测 | 第43-46页 |
| 3.3.1 圆形相似度参数 | 第43-44页 |
| 3.3.2 矩形相似度参数 | 第44-45页 |
| 3.3.3 三角形相似度参数 | 第45-46页 |
| 3.3.4 部分场景图像的交通标志检测实验 | 第46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-49页 |
| 第4章 候选块特征提取及交通标志初分类 | 第49-60页 |
| 4.1 候选块预处理 | 第49-52页 |
| 4.1.1 候选块尺寸归一化 | 第49-51页 |
| 4.1.2 候选块内字符特征分割 | 第51-52页 |
| 4.2 Hu 不变矩特征 | 第52-54页 |
| 4.3 交通标志初分类 | 第54-59页 |
| 4.3.1 红色圆形禁令标志初分类 | 第54-55页 |
| 4.3.2 蓝色圆形指示标志初分类 | 第55-56页 |
| 4.3.3 蓝色矩形指示标志初分类 | 第56-57页 |
| 4.3.4 黄色三角形警告标志初分类 | 第57-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 交通标志模板匹配分类 | 第60-68页 |
| 5.1 基于相关的模板匹配分类方法 | 第60-62页 |
| 5.2 改进的加权模板 | 第62-63页 |
| 5.3 基于距离与角度的混合判别函数 | 第63-64页 |
| 5.4 识别效果分析 | 第64-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-68页 |
| 结论与展望 | 第68-70页 |
| 结论 | 第68-69页 |
| 展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第76页 |
