| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 泊车辅助系统国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 论文的技术路线和主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.3.1 技术路线 | 第11-12页 |
| 1.3.2 主要研究内容 | 第12页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 泊车图像预处理 | 第14-25页 |
| 2.1 泊车图像获取及去噪流程 | 第14页 |
| 2.2 泊车图像灰度化 | 第14-15页 |
| 2.3 泊车图像去噪 | 第15-21页 |
| 2.3.1 泊车图像噪声分析 | 第15-16页 |
| 2.3.2 图像去噪算法 | 第16-18页 |
| 2.3.3 融合去噪算法(F-BMDA) | 第18-21页 |
| 2.4 泊车图像膨胀与腐蚀 | 第21-24页 |
| 2.4.1 泊车车位轮廓提取问题分析 | 第21-22页 |
| 2.4.2 图像膨胀 | 第22-23页 |
| 2.4.3 图像腐蚀 | 第23-24页 |
| 2.4.4 车位轮廓膨胀与腐蚀 | 第24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 车位识别与跟踪 | 第25-54页 |
| 3.1 车位目标识别与跟踪流程 | 第25-26页 |
| 3.2 车位轮廓提取 | 第26-33页 |
| 3.2.1 图像分割 | 第26-28页 |
| 3.2.2 基于迭代阈值车位轮廓提取 | 第28-29页 |
| 3.2.3 基于灰度直方图类间最大方差法车位轮廓提取 | 第29-31页 |
| 3.2.4 直方图法和迭代法实验结果分析 | 第31-33页 |
| 3.3 车位入口检测 | 第33-45页 |
| 3.3.1 基于Hough车位入口点检测 | 第33-34页 |
| 3.3.2 基于模板灰度值差平方和匹配法 | 第34-36页 |
| 3.3.3 基于角点特征的车位识别 | 第36-40页 |
| 3.3.4 基于角点特征算法的改进 | 第40-45页 |
| 3.4 车位入口跟踪 | 第45-52页 |
| 3.4.1 车位目标跟踪分析 | 第45-46页 |
| 3.4.2 基于像素值模板Mean-Shift车位目标跟踪 | 第46-49页 |
| 3.4.3 基于特征模板Mean-Shift车位入口目标跟踪 | 第49-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第4章 单目测距与路线规划 | 第54-66页 |
| 4.1 单目测距 | 第54-58页 |
| 4.1.1 单目测距模型 | 第54-56页 |
| 4.1.2 坐标系转换 | 第56页 |
| 4.1.3 基于单目测距算法实现 | 第56-58页 |
| 4.2 泊车路径规划 | 第58-65页 |
| 4.2.1 阿克曼原理 | 第58页 |
| 4.2.2 平行泊车 | 第58-62页 |
| 4.2.3 垂直泊车 | 第62-64页 |
| 4.2.4 路径规划实现 | 第64-65页 |
| 4.3 本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第66-67页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
