| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 课题研究的意义和背景 | 第6-11页 |
| 1.1 辅助驾驶系统的研究内容 | 第6-9页 |
| 1.2 交通路标识别系统的简介和研究现状 | 第9页 |
| 1.3 论文的结构 | 第9-11页 |
| 第二章 图像分割 | 第11-24页 |
| 2.1 常用的分割算法简介 | 第11-13页 |
| 2.2 多尺度分割算法 | 第13-24页 |
| 第三章 模板预处理 | 第24-26页 |
| 第四章 构件级别的形状匹配 | 第26-32页 |
| 4.1 形状上下文shape context介绍 | 第26-28页 |
| 4.2 基于像素级别的统计特征的形状匹配 | 第28-30页 |
| 4.3 形状匹配技术在本文中的应用 | 第30-32页 |
| 第五章 构件组合 | 第32-35页 |
| 5.1 通过逻辑条件去筛选构件组合 | 第32页 |
| 5.2 通过形状上下文shape context进行核对 | 第32-35页 |
| 第六章 基于多尺度分割的路标识别系统 | 第35-41页 |
| 6.1 实验结果 | 第35-38页 |
| 6.2 实验分析 | 第38-41页 |
| 第七章 基于多尺度分割的车牌定位系统 | 第41-48页 |
| 7.1 基于多尺度的图像分割 | 第41-43页 |
| 7.2 对候选区域聚类 | 第43-44页 |
| 7.3 对聚类结果计算得分 | 第44-45页 |
| 7.4 最终输出 | 第45-46页 |
| 7.5 实验结果和分析 | 第46-48页 |
| 第八章 总结和展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 硕士期间的主要工作 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |