基于无人车辅助导航的交通标线识别方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·交通标线识别的研究背景以及意义 | 第9-12页 |
| ·论文的研究背景 | 第9-12页 |
| ·论文研究的意义 | 第12页 |
| ·路面交通标线识别系统 | 第12-15页 |
| ·交通标线简介 | 第12-13页 |
| ·交通标线识别系统总体设计 | 第13-14页 |
| ·交通标线识别的算法设计 | 第14-15页 |
| ·课题所面临的问题 | 第15-16页 |
| ·本论文的组织结构和行文安排 | 第16-17页 |
| 第二章 对道路视频图像的预处理 | 第17-29页 |
| ·概述 | 第17页 |
| ·道路图像灰度化 | 第17-19页 |
| ·道路图像增强 | 第19-26页 |
| ·空间域的图像增强 | 第19-24页 |
| ·频域的图像增强 | 第24-26页 |
| ·峰值信噪比分析实验结果 | 第26页 |
| ·图像的形态学处理 | 第26-29页 |
| ·膨胀 | 第26-27页 |
| ·腐蚀 | 第27-29页 |
| 第三章 交通标线的检测 | 第29-41页 |
| ·概述 | 第29页 |
| ·图像的二值化 | 第29页 |
| ·常用的二值化方法 | 第29-32页 |
| ·最大类间方差法 | 第30页 |
| ·熵方法 | 第30-31页 |
| ·最小误差法 | 第31-32页 |
| ·图像的边缘检测 | 第32-41页 |
| ·Log算子边缘提取 | 第33-34页 |
| ·Sobel算子边缘提取 | 第34-36页 |
| ·Roberts算子边缘提取 | 第36-37页 |
| ·Prewitt算子 | 第37-38页 |
| ·Canny算子边缘提取 | 第38-41页 |
| 第四章 交通标线图像的特征提取 | 第41-48页 |
| ·概述 | 第41页 |
| ·图像的形状特征 | 第41-43页 |
| ·图形的不变矩特征 | 第43-45页 |
| ·Hu不变矩 | 第43-44页 |
| ·Zernike不变矩 | 第44-45页 |
| ·实验结果分析 | 第45-48页 |
| 第五章 交通标线图像的识别 | 第48-53页 |
| ·概述 | 第48页 |
| ·基于相似性度量的交通标线识别 | 第48-50页 |
| ·相似性度量 | 第49-50页 |
| ·样本库的建立 | 第50-51页 |
| ·交通标线识别实验结果分析 | 第51-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·本文总结 | 第53-54页 |
| ·未来展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读硕士期间参加的科研项目 | 第59页 |
