| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 课题国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的研究工作 | 第12-13页 |
| 1.4 论文结构 | 第13-14页 |
| 第二章 摄像机成像及标定 | 第14-26页 |
| 2.1 摄像机成像模型 | 第14-20页 |
| 2.1.1 坐标系的转换 | 第14-17页 |
| 2.1.2 摄像机的线性模型 | 第17页 |
| 2.1.3 带有畸变的非线性模型 | 第17-20页 |
| 2.2 摄像机标定 | 第20-26页 |
| 2.2.1 摄像机标定算法 | 第20-22页 |
| 2.2.2 角点检测及实验结果 | 第22-25页 |
| 2.2.3 线性模型与非线性模型对比标定实验 | 第25-26页 |
| 第三章 图像处理与障碍物目标定位 | 第26-48页 |
| 3.1 图像灰度化 | 第26-27页 |
| 3.1.1 灰度化概述 | 第26页 |
| 3.1.2 灰度化方法 | 第26-27页 |
| 3.2 图像预处理 | 第27-39页 |
| 3.2.1 图像滤波 | 第28-30页 |
| 3.2.2 图像二值化 | 第30-33页 |
| 3.2.3 边缘检测 | 第33-39页 |
| 3.3 形态学处理 | 第39-42页 |
| 3.3.1 图像的腐蚀与膨胀 | 第40-41页 |
| 3.3.2 开运算与闭运算 | 第41-42页 |
| 3.4 基于单目视觉的目标障碍物检测和提取 | 第42-48页 |
| 3.4.1 障碍物检测算法的分类 | 第43页 |
| 3.4.2 基于面积和高度的感兴趣区域障碍物检测算法 | 第43-46页 |
| 3.4.4 检测实验结果 | 第46-48页 |
| 第四章 道路模型构建及测距算法实现 | 第48-58页 |
| 4.1 直线道路测距实现 | 第48-49页 |
| 4.2 曲线道路测距实现 | 第49-54页 |
| 4.2.1 Hough变换原理 | 第49-51页 |
| 4.2.2 Hough变换探测局部参数曲线 | 第51-52页 |
| 4.2.3 弯道模型建立及测距实现 | 第52-54页 |
| 4.3 实验结果与误差分析 | 第54-58页 |
| 第五章 结论 | 第58-60页 |
| 5.1 全文总结 | 第58-59页 |
| 5.2 工作展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |