| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 图表目录 | 第10-12页 |
| 1 绪论 | 第12-19页 |
| ·概述 | 第12页 |
| ·道路检测技术研究现状 | 第12-16页 |
| ·结构化道路检测技术研究现状 | 第12-15页 |
| ·非结构化道路检测技术研究现状 | 第15-16页 |
| ·本课题的研究意义 | 第16-17页 |
| ·本文的主要创新工作 | 第17页 |
| ·本文的主要内容 | 第17-19页 |
| 2 彩色道路图像分割算法研究 | 第19-34页 |
| ·概述 | 第19页 |
| ·道路模糊分类 | 第19-20页 |
| ·图像预处理 | 第20-27页 |
| ·颜色空间 | 第20-23页 |
| ·常用图像滤波与增强算法 | 第23-27页 |
| ·本文采用的图像预处理技术 | 第27页 |
| ·彩色道路图像边缘检测算法研究 | 第27-31页 |
| ·基于灰度算子扩展的彩色道路图像边缘检测算法 | 第27-29页 |
| ·基于色差的彩色道路图像边缘检测算法 | 第29-30页 |
| ·基于柔性形态学彩色道路图像边缘检测算法 | 第30-31页 |
| ·彩色道路图像区域分割算法研究 | 第31-33页 |
| ·自适应阈值彩色道路图像分割算法 | 第31-33页 |
| ·区域生长算法 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 3 基于模型的道路检测算法研究 | 第34-51页 |
| ·概述 | 第34页 |
| ·基于模型的道路检测算法 | 第34-35页 |
| ·一种改进的基于模型的道路检测算法 | 第35-47页 |
| ·算法基本思想 | 第35页 |
| ·道路模型 | 第35-36页 |
| ·基于HSI颜色空间的区域增长 | 第36-37页 |
| ·初始道路分割 | 第37-39页 |
| ·基于kalman滤波器与HSI空间区域增长的道路分割 | 第39-43页 |
| ·复杂环境考虑 | 第43-46页 |
| ·算法流程图 | 第46-47页 |
| ·实验结果及分析 | 第47-50页 |
| ·乡村公路检测实验 | 第47页 |
| ·乡村泥土路检测实验 | 第47-48页 |
| ·乡村砂石路检测实验 | 第48-49页 |
| ·弯道道路检测实验 | 第49页 |
| ·几种复杂环境下的道路检测实验 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 4 基于特征的道路检测算法研究 | 第51-74页 |
| ·概述 | 第51页 |
| ·基于特征的道路检测算法 | 第51-52页 |
| ·一种基于道路区域和边缘特征融合的道路检测算法 | 第52-65页 |
| ·算法基本思想 | 第52页 |
| ·基于色度最大类间方差的自适应阈值分割算法 | 第52-58页 |
| ·基于均等方向sobel算子的最优阈值边缘检测算法 | 第58-61页 |
| ·融合区域特征和边缘特征的道路分割算法 | 第61-63页 |
| ·算法流程图 | 第63页 |
| ·道路区域边界跟踪 | 第63-65页 |
| ·实验结果及分析 | 第65-73页 |
| ·乡村公路检测实验 | 第66-67页 |
| ·乡村泥土路检测实验 | 第67页 |
| ·乡村砂石路检测实验 | 第67-68页 |
| ·花园小路检测实验 | 第68-69页 |
| ·路面阴影和阳光反射下的道路检测实验 | 第69-70页 |
| ·雨天和雨后环境下的道路检测实验 | 第70-71页 |
| ·树叶覆盖下的道路检测实验 | 第71-72页 |
| ·路面存在障碍物的道路检测实验 | 第72-73页 |
| ·道路区域边界跟踪实验 | 第73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 5 实时道路图像检测实验 | 第74-77页 |
| ·概述 | 第74页 |
| ·实时道路图像检测系统 | 第74页 |
| ·实验结果及分析 | 第74-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 6 总结与展望 | 第77-79页 |
| ·总结 | 第77-78页 |
| ·展望 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |