基于机器视觉的车辆距离测量技术
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| ·基于机器视觉的车辆测距技术 | 第10-15页 |
| ·机器视觉的应用和发展 | 第11-12页 |
| ·现有的车辆测距技术 | 第12-14页 |
| ·视觉测距国内外研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文主要研究内容 | 第15-16页 |
| ·本文的特色与创新 | 第16-17页 |
| 2 基于机器视觉的车辆测距系统设计 | 第17-26页 |
| ·车辆视觉测距系统设计 | 第17-21页 |
| ·视觉导航系统结构设计 | 第17-19页 |
| ·视觉测距系统硬件平台 | 第19页 |
| ·视觉测距软件仿真平台 | 第19-20页 |
| ·系统性能分析 | 第20-21页 |
| ·基于单目视觉的图像采集 | 第21-23页 |
| ·CCD摄像机原理 | 第21-22页 |
| ·单目视觉图像采集 | 第22-23页 |
| ·车辆测距算法总体设计 | 第23-25页 |
| ·算法设计原理 | 第23-25页 |
| ·算法设计框图 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 课题相关图像处理算法 | 第26-40页 |
| ·数字图像处理技术 | 第26页 |
| ·小波分析理论 | 第26-28页 |
| ·道路图像去噪 | 第28-31页 |
| ·常用图像去噪算法 | 第28-29页 |
| ·小波去噪原理与算法实现 | 第29-31页 |
| ·道路图像增强 | 第31-34页 |
| ·常用图像增强算法 | 第32页 |
| ·小波增强原理与算法实现 | 第32-34页 |
| ·道路图像阈值分割 | 第34-37页 |
| ·常用阈值分割算法 | 第34-35页 |
| ·本文算法与实现 | 第35-37页 |
| ·道路图像边缘检测 | 第37-39页 |
| ·常用边缘检测算法 | 第37-38页 |
| ·本文算法与实现 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 4 车辆测距算法实现 | 第40-58页 |
| ·车道线检测 | 第40-47页 |
| ·Hough变换原理 | 第41-43页 |
| ·基于Hough变换的车道线检测 | 第43页 |
| ·改进的基于模糊理论的车道线检测算法 | 第43-46页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-47页 |
| ·目标车辆识别 | 第47-50页 |
| ·基于路面灰度的初始目标车辆定位 | 第48页 |
| ·基于窗口能量的车辆准确定位 | 第48-49页 |
| ·实验结果与分析 | 第49-50页 |
| ·车辆测距算法实现 | 第50-57页 |
| ·图像几何变换 | 第51-54页 |
| ·建立单目摄像测距模型 | 第54-56页 |
| ·测距实验结果与分析 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 5 结论 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
