| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状及进展 | 第10-12页 |
| 1.4 本文的主要研究内容及组织结构 | 第12-13页 |
| 第2章 预备知识 | 第13-21页 |
| 2.1 摄像机成像模型 | 第13-16页 |
| 2.1.1 成像坐标系 | 第13-14页 |
| 2.1.2 摄像机成像的线性模型 | 第14-16页 |
| 2.2 光流 | 第16-17页 |
| 2.3 自运动估计 | 第17-20页 |
| 2.3.1 基于参数模型的自运动估计原理 | 第17-18页 |
| 2.3.2 基于参数模型的自运动估计方法 | 第18-20页 |
| 2.4 本文检测算法总体描述 | 第20-21页 |
| 第3章 基于地面特征点的自运动估计 | 第21-29页 |
| 3.1 基于地面特征点的自运动估计算法研究 | 第21-26页 |
| 3.1.1 逆透视投影变换 | 第21-22页 |
| 3.1.2 基于逆透视投影变换的地面特征点提取算法 | 第22-25页 |
| 3.1.3 基于地面特征点的自运动参数估计 | 第25-26页 |
| 3.2 实验结果分析 | 第26-29页 |
| 3.2.1 图像来源 | 第26-27页 |
| 3.2.2 参数估计结果显示 | 第27-28页 |
| 3.2.3 算法评估 | 第28-29页 |
| 第4章 横穿障碍物检测 | 第29-41页 |
| 4.1 光流场 | 第29-30页 |
| 4.2 基于道路C-velocity space的横穿障碍物检测算法研究 | 第30-38页 |
| 4.2.1 光流的旋转补偿 | 第30-32页 |
| 4.2.2 基于道路C-velocity space的横穿障碍物检测 | 第32-38页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第38-41页 |
| 4.3.1 样本来源 | 第38页 |
| 4.3.2 检测结果显示 | 第38-40页 |
| 4.3.3 算法评估 | 第40-41页 |
| 第5章 系统设计与实现 | 第41-47页 |
| 5.1 系统结构设计 | 第41-42页 |
| 5.2 系统编程实现 | 第42页 |
| 5.3 算法评估 | 第42-46页 |
| 5.3.1 评估图像 | 第42页 |
| 5.3.2 评估方法 | 第42-43页 |
| 5.3.3 评估结果 | 第43-46页 |
| 5.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第6章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第47-48页 |
| 6.2 未来工作及展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
