强光照条件下车道标识线识别与跟踪算法研究
| 提要 | 第1-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-16页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·车辆安全辅助驾驶的研究内容 | 第8-9页 |
| ·车道偏离预警系统的研究背景及其研究现状 | 第9-12页 |
| ·车道偏离预警系统的研究背景 | 第9-10页 |
| ·车道偏离警告系统的研究现状 | 第10-12页 |
| ·基于机器视觉的车道标识线与道路边界识别研究状况 | 第12-13页 |
| ·论文的研究工作 | 第13-16页 |
| ·论文研究的目的和意义 | 第13-14页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第14-16页 |
| 第二章 强光照图像的预处理 | 第16-36页 |
| ·概述 | 第16-18页 |
| ·机器视觉理论概述 | 第16-17页 |
| ·强光照图像的特点 | 第17-18页 |
| ·对比度增强算法 | 第18-27页 |
| ·直方图锥形拉伸法 | 第18-23页 |
| ·直方图均衡法 | 第23-25页 |
| ·直方图锥形拉伸法与直方图均衡法的比较 | 第25-26页 |
| ·其它对比度增强算法 | 第26-27页 |
| ·边缘增强算法 | 第27-34页 |
| ·LOG 算子 | 第28-31页 |
| ·Prewitt 算子 | 第31-33页 |
| ·LOG 算子和Prewitt 算子的比较 | 第33-34页 |
| ·其它边缘增强算子 | 第34页 |
| ·本章小节 | 第34-36页 |
| 第三章 强光照图像的分割算法 | 第36-43页 |
| ·概述 | 第36-37页 |
| ·二维直方图的基本理论 | 第37-38页 |
| ·基于二维直方图法的图像分割 | 第38-41页 |
| ·阈值的选取 | 第38-40页 |
| ·利用二维直方图法的初步分割 | 第40页 |
| ·利用二维直方图法的最终分割 | 第40-41页 |
| ·本章小节 | 第41-43页 |
| 第四章 车道标识线的识别 | 第43-51页 |
| ·概述 | 第43-44页 |
| ·车道标识线的识别的道路约束假设 | 第44页 |
| ·HOUGH 变换法识别车道标识线 | 第44-50页 |
| ·Hough 变换的基本原理 | 第45-46页 |
| ·图像坐标系的建立 | 第46-47页 |
| ·用Hough 变换法进行车道标识线的识别 | 第47-50页 |
| ·本章小节 | 第50-51页 |
| 第五章 车道标识线的跟踪算法 | 第51-64页 |
| ·感兴趣区域法 | 第51-53页 |
| ·感兴趣区域的建立 | 第51-52页 |
| ·算法失效后的恢复 | 第52-53页 |
| ·卡尔曼滤波法 | 第53-62页 |
| ·卡尔曼滤波的基本理论 | 第53-60页 |
| ·基于卡尔曼滤波的车道标识线跟踪 | 第60-62页 |
| ·感兴趣区域法与卡尔曼滤波法的融合 | 第62-63页 |
| ·本章小节 | 第63-64页 |
| 第六章 试验与全文总结 | 第64-68页 |
| ·试验验证 | 第64-66页 |
| ·论文主要研究工作及结论 | 第66-67页 |
| ·论文的局限性及进一步的研究工作 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 摘要 | 第72-74页 |
| ABSTRACT | 第74-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
