用于运梁车辅助驾驶的道路与路标识别
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1 章 绪论 | 第9-19页 |
| ·课题研究背景 | 第9-11页 |
| ·课题研究意义 | 第11-12页 |
| ·智能车辆视觉导航技术的研究现状 | 第12-16页 |
| ·道路识别的国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·路标识别的国内外研究现状 | 第15-16页 |
| ·本论文主要研究内容及结构 | 第16-19页 |
| 第2 章 道路图像预处理 | 第19-31页 |
| ·道路图像的灰度化 | 第19-20页 |
| ·图像的滤波处理 | 第20-22页 |
| ·图像滤波常用算法 | 第20-22页 |
| ·图像滤波的仿真结果 | 第22页 |
| ·图像均衡化处理 | 第22-24页 |
| ·道路图像阈值化 | 第24-30页 |
| ·图像阈值化常用算法 | 第25-28页 |
| ·道路图像阈值化仿真结果 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3 章 基于道路标识线的道路识别算法 | 第31-43页 |
| ·车道模型选取 | 第31-33页 |
| ·线形模型误差分析 | 第31-33页 |
| ·线形车道模型的优越性 | 第33页 |
| ·车辆视野的选择 | 第33-34页 |
| ·标识线检测 | 第34-36页 |
| ·车辆位移与角度偏差的测量 | 第36-41页 |
| ·标识线拟合 | 第36-40页 |
| ·车辆位置与角度偏差测量 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第4 章 无道路标识线的道路识别算法 | 第43-56页 |
| ·采用边缘识别算法提取道路边界 | 第43-48页 |
| ·常用边缘识别算法的比较 | 第44-46页 |
| ·利用Sobel 算子识别道路边界仿真结果 | 第46-48页 |
| ·利用区域生长法提取道路边界 | 第48-52页 |
| ·区域生长法基本概念 | 第48-50页 |
| ·利用区域生长法识别道路边界仿真结果 | 第50-52页 |
| ·融合两种边界信息提取真实的道路边界 | 第52-54页 |
| ·确定感兴趣区域 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第5 章 路标的分割与识别 | 第56-70页 |
| ·基于颜色信息的路标粗分割 | 第56-60页 |
| ·彩色空间模型 | 第56-59页 |
| ·利用HIS 彩色空间模型分割图像 | 第59-60页 |
| ·基于纹理分析的路标再分割 | 第60-65页 |
| ·利用灰度共生矩阵进行纹理分析 | 第60-62页 |
| ·提取纹理特征参数 | 第62-65页 |
| ·基于矩不变量的路标识别 | 第65-68页 |
| ·计算矩不变量特征向量 | 第65-67页 |
| ·利用欧氏距离进行路标匹配 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 作者简介 | 第80页 |
