| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11页 |
| 1.2.3 国外外文献综述的简析 | 第11页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第11-13页 |
| 第2章 图像预处理 | 第13-22页 |
| 2.1 引言 | 第13页 |
| 2.2 数据采集数据图像 | 第13页 |
| 2.3 图像灰度化 | 第13-14页 |
| 2.4 图像滤波 | 第14-15页 |
| 2.5 边缘检测 | 第15-17页 |
| 2.6 灰度图像的二值化 | 第17-18页 |
| 2.7 近邻法去除杂波 | 第18-19页 |
| 2.8 车道线区域的进一步筛选(Dark-Light-Dark,DLD 算法) | 第19-21页 |
| 2.9 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 车道线初始检测和压线报警 | 第22-33页 |
| 3.1 引言 | 第22-23页 |
| 3.2 霍夫变换 | 第23-25页 |
| 3.3 车道线检测 | 第25-29页 |
| 3.3.1 近区车道线初始检测 | 第25-26页 |
| 3.3.2 远区车道线检测 | 第26-28页 |
| 3.3.3 压线报警检测 | 第28-29页 |
| 3.4 车道线拟合 | 第29-32页 |
| 3.4.1 车道线拟合 | 第30页 |
| 3.4.2 近区车道线直线拟合 | 第30-31页 |
| 3.4.3 远区车道线抛物线拟合 | 第31-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 障碍物检测 | 第33-46页 |
| 4.1 引言 | 第33页 |
| 4.2 阴影检测粗略框定障碍物 | 第33-39页 |
| 4.2.1 感兴趣区域 | 第33-34页 |
| 4.2.2 阴影检测法的概述 | 第34页 |
| 4.2.3 自适应双阈值阴影检测法 | 第34-36页 |
| 4.2.4 前方车辆初步探测 | 第36-37页 |
| 4.2.5 图像熵判定障碍物是否存在 | 第37页 |
| 4.2.6 障碍物初步检测基本流程 | 第37-39页 |
| 4.3 精确定位障碍物 | 第39-42页 |
| 4.3.1 Sobel 垂直边缘增强 | 第39-40页 |
| 4.3.2 垂直边缘对称性精确框定前方车辆 | 第40-41页 |
| 4.3.3 失效判别模块 | 第41-42页 |
| 4.4 Kalman 预测 | 第42-45页 |
| 4.4.1 Kalman 滤波基本原理 | 第42-43页 |
| 4.4.2 Kalman 滤波预测车辆位置 | 第43-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 单目视觉测距 | 第46-68页 |
| 5.1 引言 | 第46页 |
| 5.2 摄像机内部参数的标定 | 第46-54页 |
| 5.2.1 车前障碍物的测量距离模型 | 第46-47页 |
| 5.2.2 摄像机内部参数 | 第47-48页 |
| 5.2.3 摄像机标定 | 第48-54页 |
| 5.3 二次标定 | 第54-58页 |
| 5.4 拟合法标定 | 第58-64页 |
| 5.4.1 拟合法测距 | 第58-62页 |
| 5.4.2 拟合法修订标定点坐标优化测距 | 第62-64页 |
| 5.5 误差率分析 | 第64-67页 |
| 5.5.1 拟合法 | 第64页 |
| 5.5.2 二次标定法 | 第64-67页 |
| 5.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 致谢 | 第74页 |