基于方向可调滤波器的车道线识别方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第8-10页 |
| ·智能车辆视觉导航系统的相关研究 | 第10-14页 |
| ·国外研究现状 | 第10-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-14页 |
| ·基于视觉的车道识别技术 | 第14页 |
| ·本文的研究工作和内容的安排 | 第14-16页 |
| 第二章 图像预处理 | 第16-22页 |
| ·图像的灰度化 | 第16-17页 |
| ·图像增强 | 第17-21页 |
| ·灰度变换 | 第17-19页 |
| ·邻域平均法 | 第19-20页 |
| ·中值滤波 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 车道线特征提取 | 第22-41页 |
| ·传统边缘提取算法 | 第23-30页 |
| ·Sobel 边缘提取算法 | 第24-25页 |
| ·Prewitt 边缘提取算法 | 第25-26页 |
| ·Canny 边缘提取算法 | 第26-28页 |
| ·LoG 边缘提取算法 | 第28-30页 |
| ·方向可调滤波器提取算法 | 第30-39页 |
| ·方向可调滤波器设计 | 第32-37页 |
| ·方向可调滤波器的应用 | 第37-39页 |
| ·车道线特征提取结果对比分析 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 车道线识别 | 第41-57页 |
| ·车道线模型选择 | 第42-43页 |
| ·基于直线-抛物线模型的车道线识别算法概述 | 第43-44页 |
| ·车道线初始检测 | 第44-49页 |
| ·边缘分布函数 | 第44-46页 |
| ·Hough 变换 | 第46-48页 |
| ·感兴趣区域 | 第48-49页 |
| ·车道线拟合 | 第49-56页 |
| ·车道线模型公式 | 第50页 |
| ·图像边缘提取 | 第50-51页 |
| ·常用拟合方法 | 第51-54页 |
| ·车道线拟合方法 | 第54-55页 |
| ·车道线拟合结果及分析 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第63-64页 |
