摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-11页 |
第一章 绪论 | 第11-16页 |
·课题研究背景和意义 | 第11页 |
·研究目的 | 第11-12页 |
·国内外研究现状 | 第12-15页 |
·道路检测与跟踪的系统研究现状 | 第12-14页 |
·障碍物检测的与跟踪 | 第14-15页 |
·本文的结构布局 | 第15-16页 |
第二章 道路图像的预处理 | 第16-27页 |
·图像滤波 | 第16-18页 |
·领域平均法 | 第16-17页 |
·中值滤波法 | 第17-18页 |
·边缘检测 | 第18-22页 |
·Robert 边缘检测算子 | 第18页 |
·Sobel 边缘检测算子 | 第18页 |
·Prewitt 边缘检测算子 | 第18-19页 |
·Laplacian of Gaussian(LOG)边缘检测算子 | 第19页 |
·Canny 边缘检测算子 | 第19-22页 |
·直线检测 | 第22-26页 |
·启发式连接法 | 第23页 |
·层次记号编粗法 | 第23页 |
·Hough 变换法 | 第23-26页 |
·本章小结 | 第26-27页 |
第三章 车道线检测 | 第27-36页 |
·基于扫描线的道路检测 | 第27-30页 |
·特征点选取 | 第27-29页 |
·最小二乘法拟合车道标志线 | 第29-30页 |
·基于模板的道路检测算法 | 第30-35页 |
·边缘检测 | 第30-31页 |
·模板匹配 | 第31-32页 |
·霍夫变换检测直线性 | 第32页 |
·Catmull-Rom 样条拟合车道线 | 第32-35页 |
·本章小结 | 第35-36页 |
第四章 车辆检测与跟踪 | 第36-51页 |
·车辆检测算法概述 | 第36-38页 |
·多目立体视觉法 | 第36页 |
·多传感器融合法 | 第36-37页 |
·特征法 | 第37-38页 |
·多特征融合的车辆检测算法 | 第38-42页 |
·感兴趣区域提取 | 第38-39页 |
·阴影检测 | 第39-40页 |
·对称性验证 | 第40-42页 |
·常用的目标跟踪方法 | 第42-44页 |
·基于特征的跟踪 | 第42页 |
·基于3D 的跟踪 | 第42-43页 |
·基于变形模型的车辆跟踪 | 第43-44页 |
·基于非参数估计的跟踪方法 | 第44页 |
·基于Mean Shift 的车辆跟踪 | 第44-50页 |
·基本的Mean Shift 理论 | 第44-45页 |
·Mean Shift 的扩展形式 | 第45-46页 |
·车辆跟踪 | 第46-50页 |
·本章小结 | 第50-51页 |
第五章 实验过程及结果分析 | 第51-62页 |
·摄像头成相原理及标定 | 第51-55页 |
·成像原理 | 第51-52页 |
·摄像头标定 | 第52-55页 |
·实验设计与过程 | 第55-58页 |
·实验目的 | 第55页 |
·实验环境 | 第55-57页 |
·实验软件设计 | 第57-58页 |
·实验结果及分析 | 第58-61页 |
·本章小结 | 第61-62页 |
第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
·总结 | 第62页 |
·展望 | 第62-64页 |
参考文献 | 第64-67页 |
致谢 | 第67-68页 |
在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第68页 |