| 致谢 | 第5-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第12-20页 |
| 1.1 GPS发展历程 | 第12-16页 |
| 1.2 智能交通系统简介 | 第16-17页 |
| 1.3 电子地图和分类 | 第17-18页 |
| 1.4 课题研究意义 | 第18页 |
| 1.5 研究现状 | 第18-19页 |
| 1.6 本文的研究的工作 | 第19-20页 |
| 2 相关数字图像处理知识 | 第20-44页 |
| 2.1 模拟图像和数字图像 | 第20-22页 |
| 2.1.1 模拟图像 | 第20-21页 |
| 2.1.2 数字图像 | 第21-22页 |
| 2.2 数字图像的颜色表示 | 第22-24页 |
| 2.2.1 RGB颜色表示 | 第22页 |
| 2.2.2 YUV颜色表示 | 第22-23页 |
| 2.2.3 YIQ颜色表示 | 第23页 |
| 2.2.4 灰度图像 | 第23页 |
| 2.2.5 黑白二值图像 | 第23-24页 |
| 2.3 像素间的基本关系 | 第24-26页 |
| 2.3.1 距离 | 第24-25页 |
| 2.3.2 邻接性 | 第25页 |
| 2.3.3 像素之间的连通性 | 第25-26页 |
| 2.4 图像分析与处理 | 第26-32页 |
| 2.4.1 灰度直方图 | 第26-28页 |
| 2.4.2 中值滤波 | 第28-29页 |
| 2.4.3 图像分割 | 第29-32页 |
| 2.5 数学形态学 | 第32-38页 |
| 2.5.1 集合的基本概念 | 第32-33页 |
| 2.5.2 两个集合之间的运算 | 第33-34页 |
| 2.5.3 二值形态学 | 第34-36页 |
| 2.5.4 灰度形态学 | 第36-38页 |
| 2.6 图像识别 | 第38-43页 |
| 2.6.1 模式识别 | 第38-39页 |
| 2.6.2 聚类准则 | 第39-42页 |
| 2.6.3 模板匹配和特征匹配 | 第42-43页 |
| 2.7 小结 | 第43-44页 |
| 3 地图道路网络自动识别 | 第44-83页 |
| 3.1 城市交通地图道路网络自动识别概述 | 第44-48页 |
| 3.1.1 城市交通地图道路识别的现状 | 第44-45页 |
| 3.1.2 城市栅格交通地图的特征分析 | 第45-47页 |
| 3.1.3 城市栅格交通地图道路自动识别的总体框图 | 第47-48页 |
| 3.2 城市交通地图中特殊图标的识别与替代 | 第48-51页 |
| 3.2.1 城市交通地图中的特殊图标 | 第48-49页 |
| 3.2.2 特征匹配法实现医院图标的识别与替代 | 第49-50页 |
| 3.2.3 医院图标识别的程序实现 | 第50-51页 |
| 3.3 城市交通地图的规范化处理 | 第51-61页 |
| 3.3.1 城市交通地图的图像分割 | 第52-53页 |
| 3.3.2 城市交通地图的规范化处理 | 第53-55页 |
| 3.3.3 带有识别功能的自动规范化 | 第55-58页 |
| 3.3.4 简化的自动规范化过程 | 第58-61页 |
| 3.4 规范化交通地图的噪声再聚类 | 第61-71页 |
| 3.4.1 规范化彩色交通地图的噪声再聚类 | 第61-67页 |
| 3.4.2 规范化灰度交通地图的噪声再聚类 | 第67-71页 |
| 3.5 闭环反馈改善道路识别率 | 第71-79页 |
| 3.5.1 闭环反馈改善道路识别过程框图 | 第71页 |
| 3.5.2 首次基于像素点八方向外延特征的噪声完全再聚类 | 第71-73页 |
| 3.5.3 提取道路的中心线 | 第73页 |
| 3.5.4 道路中心线违规判据与处理准则 | 第73-75页 |
| 3.5.5 道路判别与反馈循环处理 | 第75-78页 |
| 3.5.6 进一步的讨论 | 第78-79页 |
| 3.6 几个典型示例 | 第79-82页 |
| 3.6.1 杭州市交通地图 | 第79-80页 |
| 3.6.2 上海市交通地图 | 第80-81页 |
| 3.6.3 河南省高速公路交通地图 | 第81-82页 |
| 3.6.4 安徽省高速公路交地图 | 第82页 |
| 3.7 小结 | 第82-83页 |
| 4 GPS全球定位系统和车辆导航系统的误差分析 | 第83-100页 |
| 4.1 GPS全球定位系统 | 第83-92页 |
| 4.1.1 全球定位系统GPS的组成 | 第83-85页 |
| 4.1.2 GPS系统的应用 | 第85页 |
| 4.1.3 GPS定位算法 | 第85-92页 |
| 4.2 GPS系统误差分析 | 第92-96页 |
| 4.2.1 与GPS导航卫星有关的误差 | 第92-93页 |
| 4.2.2 与信号传播有关的误差 | 第93页 |
| 4.2.3 与接收设备有关的误差 | 第93-94页 |
| 4.2.4 其它误差 | 第94页 |
| 4.2.5 GPS误差特性 | 第94-96页 |
| 4.3 数字地图及其误差分析 | 第96-99页 |
| 4.3.1 数字地图的误差及其对地图匹配算法的影响 | 第97-98页 |
| 4.3.2 路网建模误差对地图匹配算法的影响 | 第98-99页 |
| 4.4 小结 | 第99-100页 |
| 5 地图匹配算法 | 第100-108页 |
| 5.1 地图匹配的意义 | 第100-101页 |
| 5.2 常用地图匹配算法 | 第101-105页 |
| 5.2.1 几何匹配算法 | 第101-103页 |
| 5.2.2 拓扑匹配算法 | 第103-104页 |
| 5.2.3 概率匹配算法 | 第104页 |
| 5.2.4 综合匹配算法 | 第104-105页 |
| 5.3 影响地图匹配算法的因素 | 第105-106页 |
| 5.3.1 影响实时性的因素 | 第105页 |
| 5.3.2 影响鲁棒性的因素 | 第105页 |
| 5.3.3 影响匹配精度的因素 | 第105-106页 |
| 5.4 对现有匹配算法分析 | 第106-107页 |
| 5.4.1 缺乏检错机制 | 第106-107页 |
| 5.4.2 扩展因子等的确定存在问题 | 第107页 |
| 5.4.3 道路拓扑关系建立得不够完善 | 第107页 |
| 5.5 小结 | 第107-108页 |
| 6 多权值概率论实时地图匹配算法 | 第108-130页 |
| 6.1 算法整体介绍和程序流程图 | 第108-109页 |
| 6.2 开始阶段匹配 | 第109-113页 |
| 6.2.1 建造候选路表 | 第109-111页 |
| 6.2.2 依据多权值量化确定每条候选道路匹配的可能性 | 第111-112页 |
| 6.2.3 比较各道路匹配可能性,最后确定匹配道路 | 第112-113页 |
| 6.3 路口区域的匹配 | 第113-118页 |
| 6.3.1 构造候选路表 | 第113页 |
| 6.3.2 通过多权值量化每条候选道路的匹配可能性 | 第113-117页 |
| 6.3.3 确定当前时刻匹配道路并更新各标志位 | 第117-118页 |
| 6.4 确定车辆在匹配道路上的位置 | 第118-122页 |
| 6.4.1 补偿沿道路方向上的匹配误差 | 第119-121页 |
| 6.4.2 垂直投影 | 第121-122页 |
| 6.5 仿真结果与分析 | 第122-129页 |
| 6.5.1 整体仿真效果图 | 第123-124页 |
| 6.5.2 路口区域内匹配效果对比图与分析 | 第124-129页 |
| 6.6 小结 | 第129-130页 |
| 7 结论及展望 | 第130-132页 |
| 1.结论 | 第130页 |
| 2.今后工作展望 | 第130-132页 |
| 参考文献 | 第132-140页 |
| 作者简历 | 第140-144页 |
| 学位论文数据集 | 第144页 |
