基于光照不变性的车道线检测与跟踪算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-13页 |
| 1.3 论文主要研究内容以及章节安排 | 第13-15页 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 论文安排 | 第14-15页 |
| 第二章 道路图像预处理 | 第15-23页 |
| 2.1 ROI（感兴趣区域）的选定 | 第15页 |
| 2.2 图像灰度化 | 第15-17页 |
| 2.3 逆透视变换 | 第17-21页 |
| 2.3.1 逆透视变换的引入 | 第17-18页 |
| 2.3.2 IPM算法 | 第18-21页 |
| 2.4 IPM图像预处理 | 第21-23页 |
| 第三章 车道线检测 | 第23-33页 |
| 3.1 中国车道线标准与特征 | 第23-24页 |
| 3.2 霍夫变换 | 第24-25页 |
| 3.3 随机抽样一致算法（RANSAC）原理 | 第25-28页 |
| 3.4 直线检测及拟合 | 第28-29页 |
| 3.5 三阶BEZIER曲线模型与车道线拟合 | 第29-31页 |
| 3.6 后处理 | 第31-33页 |
| 第四章 车道线跟踪算法对比 | 第33-50页 |
| 4.1 卡尔曼滤波器原理和模型 | 第34-35页 |
| 4.2 基于Kalman滤波的目标跟踪 | 第35-40页 |
| 4.2.1 特征值选择 | 第36-37页 |
| 4.2.2 估计模型 | 第37-38页 |
| 4.2.3 更新模型 | 第38页 |
| 4.2.4 基于Kalman滤波器的车道线跟踪 | 第38-40页 |
| 4.3 基于循环结构的跟踪算法 | 第40-46页 |
| 4.3.1 创新点 | 第41页 |
| 4.3.2 算法 | 第41-45页 |
| 4.3.3 CSK算法分析 | 第45-46页 |
| 4.4 CSK更新方面的改进 | 第46-47页 |
| 4.5 CSK在车道线跟踪中的应用 | 第47-50页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第50-55页 |
| 5.1 测试图像集 | 第50页 |
| 5.2 车道线识别效果 | 第50-53页 |
| 5.3 CSK与卡尔曼滤波算法对比 | 第53-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 工作总结 | 第55-56页 |
| 6.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
