结构化道路图像中车道线检测算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 选题背景 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究状况 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第13页 |
| 1.4 本文结构 | 第13-15页 |
| 第二章 道路图像预处理 | 第15-30页 |
| 2.1 道路图像灰度化 | 第15-16页 |
| 2.2 道路图像去噪 | 第16-20页 |
| 2.2.1 空间低通滤波法 | 第16-18页 |
| 2.2.2 多图像平均法 | 第18页 |
| 2.2.3 中值滤波 | 第18-19页 |
| 2.2.4 算法分析 | 第19-20页 |
| 2.3 道路图像增强 | 第20-24页 |
| 2.3.1 灰度变换法 | 第20-21页 |
| 2.3.2 直方图均衡化 | 第21-22页 |
| 2.3.3 同态滤波 | 第22-23页 |
| 2.3.4 梯度锐化法 | 第23页 |
| 2.3.5 算法分析 | 第23-24页 |
| 2.4 道路图像二值化 | 第24-28页 |
| 2.4.1 OTSU算法 | 第24-25页 |
| 2.4.2 全局迭代法 | 第25-26页 |
| 2.4.3 最优阈值法 | 第26-27页 |
| 2.4.4 算法分析 | 第27-28页 |
| 2.5 道路图像边缘修补 | 第28-29页 |
| 2.5.1 膨胀和腐蚀 | 第28-29页 |
| 2.5.2 开运算和闭运算 | 第29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 车道线检测算法研究 | 第30-47页 |
| 3.1 车道线模型描述 | 第30-32页 |
| 3.1.1 车道线模型估计 | 第30-31页 |
| 3.1.2 车道线模型表示 | 第31-32页 |
| 3.2 车道线特征区域提取 | 第32-39页 |
| 3.2.1 道路区域中的车道线特征提取 | 第33-35页 |
| 3.2.2 车道线边缘提取 | 第35-37页 |
| 3.2.3 算法分析 | 第37-39页 |
| 3.3 车道线检测 | 第39-46页 |
| 3.3.1 基于车道线特征的检测方法 | 第39-40页 |
| 3.3.2 基于车道线模型的检测方法 | 第40-44页 |
| 3.3.3 算法分析 | 第44-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 实验结果及分析 | 第47-56页 |
| 4.1 实验环境 | 第47页 |
| 4.2 结果及分析 | 第47-54页 |
| 4.2.1 图像预处理 | 第47-50页 |
| 4.2.2 直线车道检测 | 第50-51页 |
| 4.2.3 道路区域含阴影的车道线检测 | 第51-52页 |
| 4.2.4 道路区域含其他标志的车道线检测 | 第52-53页 |
| 4.2.5 复杂光照条件下的车道线检测 | 第53-54页 |
| 4.3 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附录A (攻读学位期间发表论文目录) | 第63页 |
