基于多特征与能量优化模型的道路自动提取
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-11页 |
| 1.3 研究内容与研究方法 | 第11-13页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第11页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第11-13页 |
| 第2章 道路兴趣区提取 | 第13-22页 |
| 2.1 引言 | 第13页 |
| 2.2 全局兴趣区选择 | 第13-17页 |
| 2.2.1 道路区域观察 | 第13-14页 |
| 2.2.2 道路方向显著性检测 | 第14-17页 |
| 2.3 精细的道路兴趣区提取 | 第17-20页 |
| 2.3.1 道路中心定位 | 第17-19页 |
| 2.3.2 道路点投票与局部搜索 | 第19-20页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第20-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 初始位置信息引导下的道路提取 | 第22-66页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 影像灰度预处理 | 第22-26页 |
| 3.2.1 颜色空间转换 | 第22-24页 |
| 3.2.2 灰度直方图均衡化 | 第24-25页 |
| 3.2.3 双边滤波 | 第25页 |
| 3.2.4 灰度预处理实验 | 第25-26页 |
| 3.3 原始道路中心线纠正 | 第26-29页 |
| 3.3.1 活动轮廓模型 | 第26-27页 |
| 3.3.2 利用活动轮廓模型进行道路中线纠正 | 第27-29页 |
| 3.4 增量式马尔科夫随机场道路分割 | 第29-57页 |
| 3.4.1 马尔科夫随机场 | 第29-30页 |
| 3.4.2 影像分割定义 | 第30-31页 |
| 3.4.3 基于能量优化的影像分割基本模型 | 第31页 |
| 3.4.4 颜色建模 | 第31-39页 |
| 3.4.5 高斯混合模型结合马尔科夫随机场模型 | 第39-40页 |
| 3.4.6 非对称颜色模型构建 | 第40-41页 |
| 3.4.7 纹理建模 | 第41-46页 |
| 3.4.8 形状约束 | 第46-53页 |
| 3.4.9 马尔科夫随机场模型迭代求解能量最小值 | 第53-54页 |
| 3.4.10 局部有效区域中的道路提取 | 第54页 |
| 3.4.11 增量式道路分割提取 | 第54-55页 |
| 3.4.12 分割后处理 | 第55-57页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第57-65页 |
| 3.5.1 设置初值 | 第57-58页 |
| 3.5.2 增量式马尔科夫随机场分割 | 第58页 |
| 3.5.3 约束项分析 | 第58-59页 |
| 3.5.4 不同场景实验及结果 | 第59-63页 |
| 3.5.5 实验结果量化分析 | 第63-65页 |
| 3.6 本章小结 | 第65-66页 |
| 第4章 总结展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
