基于机器视觉的车道线及斑马线和道路标志的检测和识别技术的研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题背景 | 第10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第12-14页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 图像预处理 | 第14-32页 |
| 2.1 图像灰度化 | 第14-15页 |
| 2.2 图像平滑 | 第15-18页 |
| 2.2.1 图像平滑算法 | 第15-17页 |
| 2.2.2 各种算法实验结果与结论 | 第17-18页 |
| 2.3 图像增强 | 第18-25页 |
| 2.3.1 对比度增强 | 第18-20页 |
| 2.3.2 边缘增强 | 第20-25页 |
| 2.4 图像二值化 | 第25-29页 |
| 2.4.1 阈值分割法常用算法介绍 | 第26-28页 |
| 2.4.2 二值化处理算法 | 第28-29页 |
| 2.5 边缘修补 | 第29-31页 |
| 2.5.1 膨胀 | 第29-30页 |
| 2.5.2 腐蚀 | 第30-31页 |
| 2.5.3 开运算和闭运算 | 第31页 |
| 2.6 本章总结 | 第31-32页 |
| 第3章 车道线特征区域提取 | 第32-38页 |
| 3.1 车道线特征区域提取常用算法 | 第32-34页 |
| 3.1.1 基于阈值分割的道路区域提取 | 第32-33页 |
| 3.1.2 基于区域生长的道路区域提取 | 第33-34页 |
| 3.2 车道线特征区域提取 | 第34-37页 |
| 3.2.1 感兴趣区域 | 第34-35页 |
| 3.2.2 车道线特征区域提取 | 第35-37页 |
| 3.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 车道线及斑马线和道路标志识别 | 第38-60页 |
| 4.1 车道线识别方法 | 第38-43页 |
| 4.1.1 车道线识别常用方法 | 第38-40页 |
| 4.1.2 车道线识别 | 第40-43页 |
| 4.2 车道线拟合 | 第43-47页 |
| 4.2.1 车道线合并 | 第43-44页 |
| 4.2.2 拟合参数的确定 | 第44-47页 |
| 4.3 车道线预测 | 第47-48页 |
| 4.4 虚拟车道线 | 第48-50页 |
| 4.5 斑马线及道路标志识别 | 第50-59页 |
| 4.5.1 感兴趣区域 | 第50-52页 |
| 4.5.2 斑马线识别 | 第52-54页 |
| 4.5.3 箭头标志识别 | 第54-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 车道线跟踪与预警 | 第60-68页 |
| 5.1 车道线区域预测 | 第60-61页 |
| 5.2 车道线识别跟踪 | 第61-64页 |
| 5.3 车道线偏离预警 | 第64-65页 |
| 5.4 车道线重定位 | 第65-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-68页 |
| 第6章 车道线识别与跟踪实验 | 第68-74页 |
| 6.1 多情况实验结果及分析 | 第68-71页 |
| 6.2 速度分析 | 第71-72页 |
| 6.3 本章小结 | 第72-74页 |
| 第7章 总结 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
