机场围界道路检测中双元视觉融合算法
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究背景意义 | 第9-10页 |
| 1.2 图像融合研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 课题研究内容 | 第12-14页 |
| 第二章 摄像机标定与目标定位 | 第14-30页 |
| 2.1 摄像机标定的主要内容 | 第14页 |
| 2.2 摄像机成像模型 | 第14-19页 |
| 2.2.1 坐标系定义 | 第15-16页 |
| 2.2.2 线性摄像机模型 | 第16-17页 |
| 2.2.3 畸变模型 | 第17-19页 |
| 2.3 基于平面模板的张正友摄像机标定法 | 第19-22页 |
| 2.3.1 单应矩阵的计算 | 第19-20页 |
| 2.3.2 摄像机内外参数的计算 | 第20-22页 |
| 2.4 实验及结果分析 | 第22-30页 |
| 第三章 基于可见光图像的道路边缘检测算法 | 第30-37页 |
| 3.1 道路模型的建立 | 第30-31页 |
| 3.2 基于可见光图像的道路边缘检测算法 | 第31-33页 |
| 3.2.1 提取道路边界 | 第31-32页 |
| 3.2.2 标记道路边界 | 第32页 |
| 3.2.3 道路建模与拟合 | 第32-33页 |
| 3.2.4 车道跟踪 | 第33页 |
| 3.3 实验及结果分析 | 第33-37页 |
| 第四章 基于红外图像的道路边缘检测算法 | 第37-43页 |
| 4.1 红外道路图像的特点 | 第37页 |
| 4.2 基于红外图像的道路边缘检测算法 | 第37-38页 |
| 4.2.1 边缘检测方法 | 第37-38页 |
| 4.2.2 边缘点的拟合 | 第38页 |
| 4.3 红外图像道路边缘检测系统 | 第38-39页 |
| 4.4 实验及结果分析 | 第39-43页 |
| 第五章 道路检测中基于冗余字典的双元视觉融合算法 | 第43-51页 |
| 5.1 冗余字典 | 第43-44页 |
| 5.2 基于冗余字典的图像融合算法 | 第44-46页 |
| 5.3 融合图像稀疏重建 | 第46页 |
| 5.4 实验及结果分析 | 第46-50页 |
| 5.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 作者简介 | 第56页 |
