车辆视觉导航中道路检测算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·概述 | 第10-14页 |
| ·课题研究背景 | 第10-11页 |
| ·课题研究意义 | 第11页 |
| ·国外研究动态 | 第11-13页 |
| ·国内研究动态 | 第13-14页 |
| ·研究内容及创新点 | 第14页 |
| ·论文结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 图像的预处理 | 第16-35页 |
| ·图像的灰度化 | 第16-17页 |
| ·图像的噪声滤除 | 第17-23页 |
| ·频域法 | 第18-19页 |
| ·小波去噪 | 第19-20页 |
| ·空域法 | 第20-22页 |
| ·本文所选用滤波方法 | 第22-23页 |
| ·边缘检测 | 第23-31页 |
| ·边缘描述 | 第23-24页 |
| ·Roberts 算子 | 第24-25页 |
| ·Sobel 算子 | 第25-26页 |
| ·LOG 算子 | 第26-27页 |
| ·Canny 算子 | 第27-30页 |
| ·本文所选用边缘检测方法 | 第30-31页 |
| ·图像的二值化 | 第31-34页 |
| ·选取阈值 | 第31-32页 |
| ·二值化道路图像 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 道路的检测 | 第35-54页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·道路检测常用算法 | 第35-37页 |
| ·道路常用假设 | 第37-39页 |
| ·模型假设 | 第37-38页 |
| ·平坦、宽度假设 | 第38页 |
| ·特征一致性假设 | 第38页 |
| ·ROI 假设 | 第38-39页 |
| ·车道线的检测方法 | 第39-43页 |
| ·Hough 变换 | 第39-41页 |
| ·最小二乘法 | 第41-43页 |
| ·直车道线的检测 | 第43-49页 |
| ·Hough 变换检测直车道线 | 第43-47页 |
| ·PPHT 结合最小二乘法检测车道线 | 第47-49页 |
| ·弯曲车道线的检测 | 第49-53页 |
| ·车道模型 | 第49页 |
| ·道路分割 | 第49-50页 |
| ·车道弯曲方向的判定 | 第50-52页 |
| ·车道类型判断结果 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 车道线的跟踪 | 第54-62页 |
| ·道路的跟踪方法 | 第54-55页 |
| ·Kalman 滤波跟踪 | 第55-57页 |
| ·Kalman 滤波基本方程 | 第55-56页 |
| ·动态感兴趣区域的建立 | 第56-57页 |
| ·Kalman 滤波对车道线的跟踪 | 第57-61页 |
| ·失效的判别 | 第57-58页 |
| ·最小二乘法拟合车道线 | 第58-59页 |
| ·实验结果 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 车道偏离预警模型 | 第62-72页 |
| ·车道偏离预警系统 | 第62页 |
| ·基于成像特点的偏离判断 | 第62-64页 |
| ·成像模型 | 第62-63页 |
| ·偏离判断 | 第63-64页 |
| ·基于模型的偏离判断 | 第64-67页 |
| ·从图像信息实现偏离判断 | 第64-66页 |
| ·从图像信息结合道路模型实现偏离判断 | 第66-67页 |
| ·摄像机的标定 | 第67-69页 |
| ·车道偏离预警的实现 | 第69-71页 |
| ·摄像机水平安装时车道偏离判断 | 第69-70页 |
| ·摄像机其它角度安装时车道偏离判断 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第6章 结论 | 第72-74页 |
| ·论文的主要研究工作 | 第72-73页 |
| ·论文的不足以及对工作的展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 在学研究成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
