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车辆后方障碍物检测算法设计

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第10-20页
    1.1 课题研究背景第10-12页
    1.2 基于机器视觉的车辆后方障碍物检测技术第12-15页
        1.2.1 车辆后方障碍物检测特点第12页
        1.2.2 机器视觉的发展及应用第12-13页
        1.2.3 基于机器视觉的车辆后方障碍物检测算法第13-15页
    1.3 国内外研究现状第15-18页
        1.3.1 国内研究现状第16-17页
        1.3.2 国外研究现状第17-18页
    1.4 课题研究意义第18页
    1.5 论文研究的主要内容和章节安排第18-19页
        1.5.1 论文研究的主要内容第18-19页
        1.5.2 章节安排第19页
    1.6 本章小结第19-20页
第2章 图像处理基础知识第20-30页
    2.1 图像处理技术在车辆后方障碍物检测技术中的应用第20-21页
    2.2 图像形态学处理第21-24页
        2.2.1 膨胀与腐蚀第21-22页
        2.2.2 开运算和闭运算第22-23页
        2.2.3 形态学梯度第23-24页
    2.3 图像分割算法第24-25页
    2.4 图像滤波处理第25-27页
        2.4.1 中值滤波第25-26页
        2.4.2 高斯滤波第26页
        2.4.3 双边滤波第26-27页
    2.5 图像的边缘检测第27-29页
    2.6 本章小结第29-30页
第3章 摄像机成像模型及相关技术第30-40页
    3.1 计算机视觉简介第30页
    3.2 坐标系描述第30-31页
    3.3 摄像机成像几何模型第31-33页
    3.4 角点检测第33-38页
        3.4.1 角点的概念第34页
        3.4.2 Harris角点检测及其改进第34-38页
    3.5 目标的特征提取第38-39页
        3.5.1 基于结构特征的方法第38页
        3.5.2 基于像素分布的方法第38-39页
    3.6 本章小结第39-40页
第4章 车辆后方障碍物检测算法设计第40-60页
    4.1 基于特征信息的障碍物检测算法第40-44页
        4.1.1 直线的特征第41-42页
        4.1.2 Hough直线检测第42-43页
        4.1.3 Hough直线检测步骤第43-44页
    4.2 基于光流的障碍物检测算法第44-47页
        4.2.1 光流的计算第44页
        4.2.2 基本等式的引入第44-45页
        4.2.3 Horn-Schunck方法第45-46页
        4.2.4 Lucas-Kanade方法第46-47页
    4.3 基于背景差分的方法第47-48页
    4.4 基于运动补偿的方法第48-51页
        4.4.1 运动估计方法第49页
        4.4.2 运动模型的建立第49-51页
        4.4.3 自运动估计基本原理第51页
    4.5 两帧间差分法第51-54页
        4.5.1 两帧间差分算法流程图第51-52页
        4.5.2 两帧间差分算法的优缺点第52-53页
        4.5.3 两帧间差分法实验结果第53-54页
    4.6 三帧间差分法第54-58页
        4.6.1 三帧间差分算法的原理第54-56页
        4.6.2 三帧间差分算法主要代码第56页
        4.6.3 三帧间差分算法的流程图第56-58页
    4.7 车辆后方障碍物检测系统平台设计第58-59页
        4.7.1 车辆视频采集第58页
        4.7.2 系统平台组成模块第58-59页
    4.8 本章小结第59-60页
第5章 车辆后方障碍物检测算法的实现第60-66页
    5.1 算法运行实验平台第60页
    5.2 算法评估第60-61页
    5.3 三帧间差分法实验结果及分析第61-65页
    5.4 本章小结第65-66页
第6章 总结与展望第66-68页
    6.1 工作总结第66页
    6.2 展望第66-68页
参考文献第68-72页
致谢第72页

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