| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-17页 |
| ·引言 | 第7-9页 |
| ·课题研究的背景 | 第7-8页 |
| ·课题研究的意义 | 第8-9页 |
| ·课题研究的现状 | 第9-15页 |
| ·国外研究现状 | 第9-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-15页 |
| ·本文的项目来源及要求 | 第15页 |
| ·本文的研究内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 2 一种基于亮度估计和多阈值的行道线分割方法 | 第17-32页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·行道线图像灰度化 | 第17-18页 |
| ·道路图像边缘检测 | 第18-24页 |
| ·常用的边缘检测算子 | 第18-23页 |
| ·各种边缘检测试验结果比较和分析 | 第23-24页 |
| ·基于亮度估计的行道线边缘检测 | 第24-26页 |
| ·常用的图像平滑方法 | 第24-26页 |
| ·差分图像 | 第26页 |
| ·基于多阈值的行道线分割 | 第26-31页 |
| ·常用的行道线分割方法 | 第27-28页 |
| ·基于最大类间方差法(OTSU)的图像分割 | 第28-30页 |
| ·基于多阈值的行道线分割方法 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 3 基于消失点估计和条件约束的行道线感兴趣区域处理 | 第32-40页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·消失点的定义 | 第32页 |
| ·消失点的数学计算模型 | 第32-36页 |
| ·基于条件约束的行道线区域处理 | 第36-38页 |
| ·基于RL的干扰消除 | 第36-38页 |
| ·固定宽度范围的行道线区域细化 | 第38页 |
| ·实验处理结果与分析 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 4 基于加权Hough变换和空间约束的行道线选取 | 第40-50页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·传统的Hough变换 | 第40-42页 |
| ·Hough变换原理 | 第40-41页 |
| ·行道线图像坐标系建立 | 第41-42页 |
| ·基于加权的Hough变换 | 第42-45页 |
| ·基于空间约束的行道线选取 | 第45-48页 |
| ·空间约束判断条件 | 第45-47页 |
| ·空间约束实验结果与分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 5 基于卡尔曼滤波的行道线保持 | 第50-59页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·卡尔曼滤波基本理论 | 第50-53页 |
| ·基于卡尔曼滤波的行道线保持方法 | 第53-55页 |
| ·卡尔曼滤波保持行道线的实验结果 | 第55-57页 |
| ·基于卡尔曼滤波保持行道线的算法 | 第55-56页 |
| ·基于卡尔曼滤波的行道线跟踪实验结果 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 6 实验结果分析与总结 | 第59-67页 |
| ·实验环境简介 | 第59页 |
| ·整体算法流程 | 第59-61页 |
| ·实验结果及相关分析 | 第61-64页 |
| ·晴天道路图像实验结果图 | 第61页 |
| ·雨天道路图像实验结果图 | 第61页 |
| ·夜晚道路图像实验结果图 | 第61-62页 |
| ·强光照道路图像实验结果图 | 第62页 |
| ·复杂路况道路图像实验结果图 | 第62-63页 |
| ·各种环境下的实验结果及分析 | 第63-64页 |
| ·主要研究成果 | 第64-65页 |
| ·后续工作建议 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 附录 | 第73页 |