| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 縮略语 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景与选题意义 | 第12-15页 |
| 1.1.1 计算机视觉概论 | 第13-14页 |
| 1.1.2 基于计算机视觉的车道偏离预警系统概述 | 第14-15页 |
| 1.1.3 选题意义 | 第15页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 国外发展状况 | 第15-17页 |
| 1.2.2 国内发展状况 | 第17-18页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第19-21页 |
| 第二章 图像预处理算法设计 | 第21-42页 |
| 2.1 设定静态感兴趣区域 | 第21-22页 |
| 2.2 道路图像灰度化 | 第22-23页 |
| 2.3 道路图像滤波增强 | 第23-27页 |
| 2.4 道路图像边缘检测 | 第27-35页 |
| 2.4.1 Roberts边缘检测算子 | 第29页 |
| 2.4.2 Sobel边缘检测算子 | 第29-30页 |
| 2.4.3 Log边缘检测算子 | 第30-31页 |
| 2.4.4 Canny边缘检测算子 | 第31-33页 |
| 2.4.5 各种边缘检测算子对比及改进的Sobel算子 | 第33-35页 |
| 2.5 道路图像二值化 | 第35-40页 |
| 2.5.1 基于色彩信息的图像二值化 | 第35-37页 |
| 2.5.2 灰度阈值法二值化 | 第37-40页 |
| 2.6 形态学处理 | 第40-41页 |
| 2.7 本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 车道线识别与跟踪 | 第42-53页 |
| 3.1 车道线模型 | 第43-44页 |
| 3.2 Hough变换 | 第44-46页 |
| 3.3 最小二乘法 | 第46-47页 |
| 3.4 基于改进Hough变换和最小二乘法的车道线检测与跟踪 | 第47-52页 |
| 3.4.1 改进Hough变化 | 第47-49页 |
| 3.4.2 动态感兴趣区域的设定 | 第49-50页 |
| 3.4.3 车道线跟踪与失效判别 | 第50页 |
| 3.4.4 试验结果及分析 | 第50-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 车道偏离预警系统的实现 | 第53-64页 |
| 4.1 单目视觉系统成像模型 | 第53-55页 |
| 4.2 车道偏离预警系统模型 | 第55-58页 |
| 4.2.1 CCP模型 | 第55-56页 |
| 4.2.2 FOD模型 | 第56页 |
| 4.2.3 KBIRS模型 | 第56页 |
| 4.2.4 TLC模型 | 第56-58页 |
| 4.3 车道偏离预警系统模型的选择及参数提取 | 第58-62页 |
| 4.3.1 车辆偏航角的计算 | 第58-61页 |
| 4.3.2 车辆横向偏移量的测量 | 第61-62页 |
| 4.4 车道偏离实验结果及分析 | 第62-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读硕士研究生期间发表论文 | 第72-73页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第73页 |