| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 车道线检测在国民经济中的实用价值与理论意义 | 第11页 |
| 1.2 车道线检测技术的发展和国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文所要解决的问题 | 第13-15页 |
| 1.3.1 课题来源 | 第13-14页 |
| 1.3.2 论文研究的问题 | 第14-15页 |
| 1.3.3 论文的创新点 | 第15页 |
| 1.4 论文布局安排 | 第15-16页 |
| 第二章 车道线预处理算法研究 | 第16-26页 |
| 2.1 引言 | 第16-17页 |
| 2.2 图像分块 | 第17-18页 |
| 2.3 颜色空间转换算法研究 | 第18-20页 |
| 2.4 图像增强算法研究 | 第20-22页 |
| 2.4.1 常用的图像增强算法 | 第21-22页 |
| 2.4.2 本文使用的图像增强算法 | 第22页 |
| 2.5 边缘检测算法研究 | 第22-25页 |
| 2.5.1 常用的边缘检测算法 | 第22-23页 |
| 2.5.2 本文使用的边缘检测算法 | 第23-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 车道线检测算法的研究 | 第26-46页 |
| 3.1 常用的车道线检测算法 | 第26-28页 |
| 3.2 基于FCM聚类的车道线检测算法 | 第28-31页 |
| 3.2.1 FCM聚类算法 | 第28-29页 |
| 3.2.2 FCM聚类算法用于多车道检测 | 第29-31页 |
| 3.2.3 FCM聚类算法的优缺点 | 第31页 |
| 3.3 基于最大直线模型的车道线检测算法 | 第31-40页 |
| 3.3.1 扩展虚车道的霍夫变换 | 第32-34页 |
| 3.3.2 最大直线模型 | 第34-36页 |
| 3.3.3 最大直线车道线检测算法 | 第36-40页 |
| 3.3.3.1 最大直线检测 | 第36页 |
| 3.3.3.2 最内侧直线检测 | 第36-38页 |
| 3.3.3.3 灰度验证算法 | 第38-40页 |
| 3.4 基于统计模型的车道线位置更新算法 | 第40-43页 |
| 3.4.1 统计模型 | 第40-41页 |
| 3.4.2 车道线位置统计更新和突变处理 | 第41-43页 |
| 3.5 变道检测算法研究 | 第43-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 车道重建和实验数据分析 | 第46-66页 |
| 4.1 车道稳固算法 | 第46-48页 |
| 4.2 车道线跟踪算法 | 第48-53页 |
| 4.2.1 常用的跟踪算法对比 | 第48页 |
| 4.2.2 KCF跟踪算法 | 第48-51页 |
| 4.2.3 KCF跟踪算法的缺点 | 第51页 |
| 4.2.4 本文使用的跟踪算法 | 第51-53页 |
| 4.3 弯道拟合算法 | 第53-56页 |
| 4.3.1 贝塞尔曲线模型 | 第53-54页 |
| 4.3.2 直线加贝塞尔曲线模型 | 第54-56页 |
| 4.4 车道质量评估 | 第56-57页 |
| 4.5 车道线检测算法对比和实验数据分析 | 第57-64页 |
| 4.6 本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 车道线检测系统实现及应用 | 第66-69页 |
| 5.1 车道线检测系统架构 | 第66页 |
| 5.2 车道线检测系统实现和界面 | 第66-67页 |
| 5.3 车道线检测系统移植和应用 | 第67-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结及展望 | 第69-71页 |
| 6.1 总结 | 第69页 |
| 6.2 展望 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第76-77页 |