基于可量测实景的城市车道线自动提取方法
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展动态分析 | 第8-10页 |
| 1.3 车道线检测的挑战性问题 | 第10-12页 |
| 1.4 论文的主要工作和章节安排 | 第12-14页 |
| 1.4.1 研究目标、内容和技术路线 | 第12-13页 |
| 1.4.2 论文章节安排 | 第13-14页 |
| 第2章 车道线图像预处理 | 第14-34页 |
| 2.1 概述 | 第14-15页 |
| 2.2 感兴趣区域ROI划分 | 第15-16页 |
| 2.3 车道线图像灰度化 | 第16-19页 |
| 2.4 车道线图像平滑去噪 | 第19-27页 |
| 2.4.1 图像的噪声模型 | 第19-20页 |
| 2.4.2 常用车道线图像去噪方法 | 第20-25页 |
| 2.4.3 改进型双边滤波器的图像去噪 | 第25-27页 |
| 2.5 车道线图像增强 | 第27-33页 |
| 2.5.1 图像增强的目的 | 第27-28页 |
| 2.5.2 常用车道线图像增强方法 | 第28-30页 |
| 2.5.3 直方图均衡化增强图像 | 第30-33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 车道线检测与提取 | 第34-48页 |
| 3.1 图像分割原理 | 第34-35页 |
| 3.2 常用的车道线图像分割方法 | 第35-42页 |
| 3.2.1 Otsu阈值分割 | 第35-37页 |
| 3.2.2 边缘检测算子分割 | 第37-40页 |
| 3.2.3 数学形态学分割 | 第40-42页 |
| 3.3 基于阈值法与形态学的图像分割 | 第42-43页 |
| 3.4 HOUGH变换算法研究 | 第43-47页 |
| 3.4.1 Hough变换原理 | 第44-45页 |
| 3.4.2 改进的Hough变换 | 第45-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 实验与分析 | 第48-61页 |
| 4.1 引言 | 第48-50页 |
| 4.2 实验条件 | 第50页 |
| 4.3 评价标准 | 第50-51页 |
| 4.4 仿真测试 | 第51-60页 |
| 4.4.1 正确性分析 | 第51-59页 |
| 4.4.2 速度测试 | 第59-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 总结与展望 | 第61-62页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第61页 |
| 5.2 研究展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士期间发表论文及科研情况 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
