智能车辆视觉导航中道路与行人检测技术的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-17页 |
| ·课题的背景与研究意义 | 第8-9页 |
| ·课题研究背景 | 第8页 |
| ·课题研究意义 | 第8-9页 |
| ·智能车辆视觉导航技术研究现状 | 第9-13页 |
| ·国外智能车辆视觉导航研究现状 | 第9-12页 |
| ·国内智能车辆视觉导航研究现状 | 第12-13页 |
| ·智能车辆体系结构与机器视觉特点 | 第13-16页 |
| ·智能车辆体系结构 | 第13-15页 |
| ·机器视觉特点 | 第15-16页 |
| ·论文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 智能车辆视觉系统软硬件仿真平台 | 第17-25页 |
| ·单目视觉系统 | 第18-22页 |
| ·单目视觉系统硬件平台 | 第18-19页 |
| ·单目视觉系统成像模型 | 第19-22页 |
| ·单目视觉软件仿真系统 | 第22-24页 |
| ·仿真软件 | 第22-23页 |
| ·仿真流程分析 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 图像预处理算法分析 | 第25-35页 |
| ·图像灰度化 | 第25-26页 |
| ·图像滤波 | 第26-29页 |
| ·图像滤波常用算法 | 第26-29页 |
| ·图像滤波仿真效果 | 第29页 |
| ·图像分割 | 第29-34页 |
| ·阈值选取常用算法 | 第30-33页 |
| ·图像分割的仿真结果 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 结构化道路检测 | 第35-51页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·道路检测方法分析 | 第35-39页 |
| ·常用道路检测方法 | 第35-38页 |
| ·本文提出的道路检测方法 | 第38-39页 |
| ·图像边缘增强 | 第39-44页 |
| ·经典边缘增强算法分析 | 第40-44页 |
| ·经典边缘增强算法仿真结果 | 第44页 |
| ·数学形态学运算 | 第44-50页 |
| ·道路边缘重建 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 运动行人检测 | 第51-64页 |
| ·运动目标检测方法 | 第51-54页 |
| ·常用运动目标检测方法 | 第51-53页 |
| ·本文提出的行人运动目标检测方法 | 第53-54页 |
| ·噪声滤除 | 第54-56页 |
| ·噪声特征与类型分析 | 第55页 |
| ·噪声滤除仿真结果 | 第55-56页 |
| ·行人的分割与识别 | 第56-60页 |
| ·行人的运动检测 | 第56-57页 |
| ·行人的空域分割 | 第57-60页 |
| ·数学形态学运算 | 第60-62页 |
| ·数学形态学膨胀运算 | 第60-61页 |
| ·数学形态学填充运算 | 第61-62页 |
| ·行人识别与边缘重建 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士学位其间发表的论文 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
