基于形态特征的车道线检测和识别技术的研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题背景 | 第10页 |
| ·研究现状 | 第10-12页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-14页 |
| ·研究内容 | 第12-13页 |
| ·组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 图像预处理 | 第14-34页 |
| ·图像灰度化 | 第14-15页 |
| ·图像平滑 | 第15-19页 |
| ·图像平滑算法介绍 | 第15-18页 |
| ·算法分析 | 第18-19页 |
| ·图像增强 | 第19-25页 |
| ·对比度增强 | 第19-21页 |
| ·边缘增强 | 第21-24页 |
| ·算法分析 | 第24-25页 |
| ·图像二值化 | 第25-30页 |
| ·算法介绍 | 第26-29页 |
| ·算法分析 | 第29-30页 |
| ·边缘修补 | 第30-32页 |
| ·膨胀和腐蚀 | 第30-32页 |
| ·开运算和闭运算 | 第32页 |
| ·图像边缘修补 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第3章 车道线特征区域提取 | 第34-42页 |
| ·基于道路区域的车道线特征提取 | 第34-38页 |
| ·基于阈值分割的道路区域提取 | 第34-35页 |
| ·基于区域生长的道路区域提取 | 第35-37页 |
| ·基于边界的道路区域提取 | 第37-38页 |
| ·基于形态特征的车道线特征区域提取 | 第38-41页 |
| ·算法描述 | 第38-40页 |
| ·算法分析 | 第40页 |
| ·算法结果 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 车道线识别和跟踪 | 第42-62页 |
| ·车道线识别和跟踪常用方法 | 第42-44页 |
| ·车道线识别方法 | 第42-43页 |
| ·车道线跟踪方法 | 第43-44页 |
| ·车道线识别 | 第44-54页 |
| ·车道线筛选 | 第44-48页 |
| ·车道线拟合 | 第48-52页 |
| ·车道线预测 | 第52-54页 |
| ·车道线跟踪 | 第54-60页 |
| ·车道线区域预测 | 第55-56页 |
| ·车道线特征提取 | 第56-57页 |
| ·车道线跟踪识别 | 第57-59页 |
| ·重定位判断 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第5章 车道线检测在偏离预警系统的应用 | 第62-70页 |
| ·车道偏离常用模型简介 | 第62-64页 |
| ·FOD模型 | 第62-63页 |
| ·CCP模型 | 第63页 |
| ·TLC模型 | 第63-64页 |
| ·KBIRS模型 | 第64页 |
| ·车道线检测在偏离预警系统的应用 | 第64-69页 |
| ·车道偏离预警模型的建立 | 第65-68页 |
| ·车道偏离预警模型的算法 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 实验设计及算法性能分析 | 第70-76页 |
| ·正确性及鲁棒性分析 | 第70-74页 |
| ·速度测试 | 第74-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第7章 总结与展望 | 第76-78页 |
| ·本文工作总结 | 第76-77页 |
| ·未来工作展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
