高速公路弯道场景的路面区域提取
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 高速公路智能监控系统 | 第10-13页 |
| 1.2.1 高速公路智能监控系统模块结构 | 第10-11页 |
| 1.2.2 感兴趣区域提取的重要性 | 第11-12页 |
| 1.2.3 弯道ROI提取难点及特殊意义 | 第12-13页 |
| 1.3 研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.1 基于特征的道路识别算法 | 第13-14页 |
| 1.3.2 基于模型的道路识别算法 | 第14-15页 |
| 1.4 论文研究内容 | 第15-16页 |
| 1.5 论文工作及组织结构 | 第16-19页 |
| 第二章 道路背景提取及相关算法介绍 | 第19-29页 |
| 2.1 初始背景图像提取 | 第19-21页 |
| 2.2 最小二乘法曲线拟合 | 第21-25页 |
| 2.2.1 最小二乘概述 | 第21页 |
| 2.2.2 最小二乘曲线拟合实现原理 | 第21-23页 |
| 2.2.3 最小二乘曲线拟合实验效果 | 第23-25页 |
| 2.3 三次样条插值曲线拟合 | 第25-28页 |
| 2.3.1 三次样条曲线概述 | 第25页 |
| 2.3.2 三次样条曲线实现原理 | 第25-27页 |
| 2.3.3 三次样条曲线实验效果 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 车道线特征提取 | 第29-44页 |
| 3.1 阈值分割提取车道线特征 | 第29-31页 |
| 3.1.1 阈值分割概述 | 第29-30页 |
| 3.1.2 阈值分割实验结果分析 | 第30-31页 |
| 3.2 边缘检测提取车道线特征 | 第31-39页 |
| 3.2.1 边缘检测概述 | 第31-32页 |
| 3.2.2 边缘检测经典算法 | 第32-37页 |
| 3.2.3 边缘检测实验结果分析 | 第37-39页 |
| 3.3 双斜向滤波提取车道线特征 | 第39-42页 |
| 3.3.1 车道线特征分析 | 第39-41页 |
| 3.3.2 双斜向滤波设计 | 第41-42页 |
| 3.3.3 双斜向滤波实验结果分析 | 第42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 弯道路面ROI提取 | 第44-67页 |
| 4.1 算法思想及流程 | 第44-46页 |
| 4.2 初始背景及车道线特征提取 | 第46-47页 |
| 4.3 分区域线段检测 | 第47-50页 |
| 4.3.1 区域的划分 | 第47-48页 |
| 4.3.2 霍夫变换线段检测 | 第48-50页 |
| 4.4 边缘曲线线段序列的提取 | 第50-57页 |
| 4.4.1 边缘曲线线段序列提取步骤 | 第50-51页 |
| 4.4.2 线段聚类准则 | 第51-57页 |
| 4.5 灭点及曲线控制点提取 | 第57-62页 |
| 4.5.1 灭点的提取 | 第58-59页 |
| 4.5.2 边缘曲线插值点的提取 | 第59-61页 |
| 4.5.3 中间曲线控制点的提取 | 第61-62页 |
| 4.6 曲线拟合及ROI区域生成 | 第62-65页 |
| 4.6.1 边缘曲线拟合 | 第62-64页 |
| 4.6.2 中间曲线的拟合 | 第64-65页 |
| 4.7 实验与小结 | 第65-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 工作总结 | 第67-68页 |
| 5.2 后续展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 附录 攻读硕士学位期间的学术成果和参与项目等 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
