自然图像的边缘检测方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文主要内容及结构安排 | 第12-15页 |
| 1.3.1 本文主要研究内容 | 第13页 |
| 1.3.2 本文结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 基本边缘检测方法研究 | 第15-26页 |
| 2.1 引言 | 第15-16页 |
| 2.2 基于微分边缘检测法 | 第16-21页 |
| 2.2.1 一阶微分边缘检测算子 | 第16-19页 |
| 2.2.2 二阶微分边缘检测算子 | 第19-21页 |
| 2.3 Canny算子 | 第21-23页 |
| 2.4 算法实验结果分析与对比 | 第23-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于蚁群算法的边缘检测及改进 | 第26-38页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 蚁群算法的基本原理及模型 | 第26-29页 |
| 3.3 基于蚁群算法的边缘检测 | 第29-33页 |
| 3.3.1 基于基本蚁群的边缘检测算法 | 第29-32页 |
| 3.3.2 分布式局部自适应阈值 | 第32-33页 |
| 3.4 采用梯度均匀分布的改进蚁群算法 | 第33-35页 |
| 3.5 实验结果分析与对比 | 第35-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 车道线的识别和检测 | 第38-53页 |
| 4.1 引言 | 第38-39页 |
| 4.2 图片的预处理 | 第39-40页 |
| 4.3 车道线特征区域提取 | 第40-44页 |
| 4.3.1 边缘检测 | 第41-43页 |
| 4.3.2 去除干扰背景 | 第43-44页 |
| 4.4 车道线的检测 | 第44-49页 |
| 4.4.1 Hough变换 | 第44-45页 |
| 4.4.2 实验结果对比与分析 | 第45-49页 |
| 4.5 车道线识别 | 第49-52页 |
| 4.5.1 车道线识别方法 | 第49-51页 |
| 4.5.2 实验结果分析 | 第51-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 总结 | 第53-54页 |
| 5.2 展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 作者简介及在学期间取得的科研成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
