基于机器视觉的高速车道标志线检测算法的研究
| 独创性声明 | 第1页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·课题的背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国外车道检测的研究动态 | 第9-11页 |
| ·国内的研究现状 | 第11-12页 |
| ·常用的车道检测方法 | 第12-13页 |
| ·本文的研究内容与算法流程总述 | 第13-16页 |
| 第二章 道路图像的预处理 | 第16-30页 |
| ·检测模式的识别 | 第16-17页 |
| ·模式判别的原理 | 第16-17页 |
| ·模式判别的流程图 | 第17页 |
| ·道路图像的灰度化 | 第17-18页 |
| ·灰度图像直方图 | 第18-19页 |
| ·直方图均衡化 | 第19-20页 |
| ·直方图均衡化的目的 | 第19页 |
| ·直方图均衡化的效果 | 第19-20页 |
| ·图像的增强 | 第20-29页 |
| ·空域中的平滑技术 | 第21-24页 |
| ·频域中的平滑技术 | 第24-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 道路图像的分割 | 第30-44页 |
| ·道路图像的二值化 | 第30-34页 |
| ·阈值选取常用方法 | 第30-32页 |
| ·最小误差分割法 | 第32-34页 |
| ·图像二值化的效果 | 第34页 |
| ·二值化道路图像的修正 | 第34-36页 |
| ·车道标志线与背景的分割 | 第36-42页 |
| ·图像分割技术介绍 | 第36-37页 |
| ·图像的边缘检测 | 第37-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 车道标志线提取算法设计 | 第44-58页 |
| ·车道识别算法常用的基本假设 | 第44-46页 |
| ·道路形状假设 | 第44-45页 |
| ·道路平坦假设 | 第45页 |
| ·道路特征一致性假设 | 第45-46页 |
| ·感兴趣区域假设 | 第46页 |
| ·路况分析及道路成像模型 | 第46-50页 |
| ·路况分析 | 第46-47页 |
| ·道路成像模型 | 第47-50页 |
| ·车道标志线的提取算法研究 | 第50-56页 |
| ·车道标志线识别算法介绍与分析 | 第50-51页 |
| ·基于图像恢复的车道标志线提取算法设计 | 第51-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 车道标志线描述算法的研究 | 第58-74页 |
| ·车道标志线拟合的常用方法介绍与分析 | 第58-61页 |
| ·最小二乘法 | 第58-59页 |
| ·霍夫(Hough)变换 | 第59-60页 |
| ·最优线段拟合法 | 第60-61页 |
| ·基于车道线分解的道路走向的判断 | 第61-67页 |
| ·道路边界模型 | 第61-62页 |
| ·车道线分解原理 | 第62-64页 |
| ·道路走向判断的算法 | 第64-67页 |
| ·车道标志线方程的描述 | 第67-73页 |
| ·弯道标志线模型 | 第67-68页 |
| ·弯道标志线方程的描述 | 第68-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
