基于视觉的道路识别技术在智能小车导航中的应用研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·论文选题的背景、意义 | 第8页 |
| ·移动机器人的国内外发展历史、现状 | 第8-10页 |
| ·移动机器人视觉系统研究现状 | 第10-11页 |
| ·移动机器人视觉系统的技术要求 | 第11页 |
| ·论文的研究目的和主要内容 | 第11-13页 |
| 第二章 摄像机标定算法 | 第13-21页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·摄像机标定方法概述 | 第13页 |
| ·基于多项式的摄像机标定算法 | 第13-18页 |
| ·图像坐标系、摄像机坐标系与世界坐标系 | 第13-15页 |
| ·摄像机成像模型 | 第15-17页 |
| ·多项式系数和阶次的确定 | 第17-18页 |
| ·CCD 标定的实验结果和分析 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 图像预处理算法分析 | 第21-32页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·图像的灰度均衡处理 | 第21-23页 |
| ·图像的平滑处理 | 第23-26页 |
| ·平滑滤波器 | 第24-26页 |
| ·平滑滤波实验结果 | 第26页 |
| ·图像的边缘检测 | 第26-28页 |
| ·图像的二值化 | 第28-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 道路边缘检测和障碍定位 | 第32-56页 |
| ·道路检测常用方法分析 | 第32-33页 |
| ·常用方法概述 | 第32页 |
| ·常用方法的原理及特点分析 | 第32-33页 |
| ·边缘和颜色信息相结合的道路检测方法 | 第33-39页 |
| ·方法的提出 | 第33-34页 |
| ·本方法的实现过程和关键问题 | 第34页 |
| ·道路中心区域的概念和作用 | 第34-35页 |
| ·道路中心区域的方位和范围选取 | 第35页 |
| ·道路中心区域的信息提取算法 | 第35-38页 |
| ·道路中直线边缘的理解 | 第38-39页 |
| ·探索者”号智能小车的环境感知系统 | 第39-40页 |
| ·视觉系统工作规划 | 第40-41页 |
| ·基于知识和模型的道路边界识别方法 | 第41-42页 |
| ·改进的Hough 变换算法 | 第42-48页 |
| ·Hough 变换基本原理 | 第42-43页 |
| ·Hough 变换程序优化 | 第43-45页 |
| ·Hough 变换算法的改进 | 第45-48页 |
| ·障碍物辅助定位 | 第48-50页 |
| ·实验 | 第50-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 移动机器人视觉系统实现 | 第56-65页 |
| ·移动机器人“探索者”单目视觉系统 | 第56页 |
| ·VFW 技术概述 | 第56-57页 |
| ·VFW 视频采集过程 | 第57-62页 |
| ·AVICAP 窗口类的功能及其显示模式 | 第58页 |
| ·回调函数 | 第58-59页 |
| ·视频采集的相关结构体参数调函数 | 第59页 |
| ·视频捕捉驱动程序及其功能 | 第59页 |
| ·视频对话框 | 第59-60页 |
| ·实时视频捕获及数据获取处理的编程实现 | 第60-62页 |
| ·Visual C++中视频采集和处理系统的实现 | 第62-64页 |
| ·本章小节 | 第64-65页 |
| 第六章 工作总结与展望 | 第65-67页 |
| ·主要研究成果 | 第65页 |
| ·存在的问题与建议 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 附录1 | 第69-70页 |
| 附录2 | 第70-71页 |
| 附录3 | 第71-72页 |
| 附录4 | 第72-73页 |
| 在学期间发表的论文 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
