基于视觉的道路检测技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 颜色空间的选择及感兴趣区域的建立 | 第18-28页 |
| 2.1 道路图像颜色空间的选择 | 第18-22页 |
| 2.1.1 RGB图像 | 第18-20页 |
| 2.1.2 HSI图像 | 第20-22页 |
| 2.2 道路图像感兴趣区域的建立 | 第22-23页 |
| 2.3 道路图像的阴影处理 | 第23-27页 |
| 2.3.1 阴影的类型 | 第23-24页 |
| 2.3.2 阴影的特点 | 第24页 |
| 2.3.3 阴影的检测 | 第24-26页 |
| 2.3.4 阴影的去除 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 光照无关图原理及获取 | 第28-38页 |
| 3.1 光照无关图原理 | 第28-33页 |
| 3.1.1 彩色图像形成原理 | 第29-30页 |
| 3.1.2 像素颜色恒常性 | 第30-33页 |
| 3.2 摄像机标定 | 第33-37页 |
| 3.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于直方图的道路分类器 | 第38-46页 |
| 4.1 图像分割方法简介 | 第38-40页 |
| 4.2 区域增长方法 | 第40-42页 |
| 4.2.1 区域增长方法简介 | 第40页 |
| 4.2.2 区域增长方法实现 | 第40-42页 |
| 4.3 基于直方图的道路分类器 | 第42-45页 |
| 4.3.1 直方图简介 | 第42-43页 |
| 4.3.2 道路分类器实现 | 第43-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 车道检测的算法设计及实验分析 | 第46-55页 |
| 5.1 实验平台 | 第46页 |
| 5.2 算法设计 | 第46-47页 |
| 5.3 实验数据 | 第47-48页 |
| 5.4 道路检测算法实验 | 第48-54页 |
| 5.4.1 摄像机标定 | 第48-50页 |
| 5.4.2 道路检测 | 第50-54页 |
| 5.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 总结 | 第55-56页 |
| 6.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附件 | 第63页 |
