| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第16-22页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第16-17页 |
| 1.2 智能车辆导航系统障碍物检测的研究现状 | 第17-19页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第18-19页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第19-22页 |
| 第二章 双目视觉与摄像机标定 | 第22-32页 |
| 2.1 双目视觉基本原理 | 第22-23页 |
| 2.2 双目摄像机模型及坐标系 | 第23-27页 |
| 2.2.1 双目摄像机模型 | 第23-24页 |
| 2.2.2 常用坐标系及其相互关系 | 第24-27页 |
| 2.3 摄像机标定方法 | 第27-31页 |
| 2.3.1 平行配置双目立体视觉摄像机参数的求解 | 第27-28页 |
| 2.3.2 实验分析 | 第28-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 结构化道路路面感兴趣区域的提取 | 第32-43页 |
| 3.1 图像预处理 | 第32-35页 |
| 3.1.1 车道图像的灰度化 | 第32-33页 |
| 3.1.2 车道图像的平滑处理 | 第33页 |
| 3.1.3 车道图像的二值化处理 | 第33-35页 |
| 3.2 边缘检测 | 第35-38页 |
| 3.3 车道线识别拟合与感兴趣区域确定 | 第38-42页 |
| 3.3.1 近景区域车道线检测 | 第38-40页 |
| 3.3.2 远景区域车道线检测 | 第40页 |
| 3.3.3 近景区域车道线拟合 | 第40-41页 |
| 3.3.4 远景区域车道线拟合 | 第41-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 运动背景下感兴趣区域障碍物检测与立体视觉测距 | 第43-62页 |
| 4.1 障碍物粗识别算法 | 第43-47页 |
| 4.2 障碍物的二次精确识别算法 | 第47-58页 |
| 4.2.1 光流法 | 第47-51页 |
| 4.2.2 带动态背景补偿的背景差分法 | 第51-58页 |
| 4.3 双目立体视觉测距 | 第58-61页 |
| 4.3.1 双目测距原理 | 第58-60页 |
| 4.3.2 双目测距实验 | 第60-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 算法的DSP实现 | 第62-86页 |
| 5.1 系统硬件电路设计 | 第63-74页 |
| 5.1.1 系统硬件总体设计方案 | 第63-64页 |
| 5.1.2 芯片器件的选择与电路设计 | 第64-74页 |
| 5.1.3 实物图 | 第74页 |
| 5.2 算法实现与优化 | 第74-85页 |
| 5.2.1 DSP软件开发环境 | 第75页 |
| 5.2.2 高性能代码开发 | 第75-78页 |
| 5.2.3 系统软件总体设计方案 | 第78-79页 |
| 5.2.4 系统主要部分的软件实现 | 第79-85页 |
| 5.3 本章小结 | 第85-86页 |
| 第六章 总结与展望 | 第86-88页 |
| 6.1 总结 | 第86-87页 |
| 6.2 展望 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-91页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第91页 |