基于视觉的自走车道路识别与自主导航
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·自走车的研究现状和前景 | 第9-10页 |
| ·自走车研究的关键技术 | 第10-12页 |
| ·自走车自主导航技术 | 第12-13页 |
| ·自走车视觉导航技术 | 第13-14页 |
| ·计算机视觉技术 | 第13-14页 |
| ·视觉导航技术 | 第14页 |
| ·本文研究的主要内容和工作 | 第14-16页 |
| 第2章 自走车系统结构 | 第16-21页 |
| ·自走车基本功能及系统结构 | 第16-18页 |
| ·图像采集与处理 | 第18-20页 |
| ·图像采集方式 | 第18页 |
| ·图像采集系统 | 第18-19页 |
| ·图像处理系统 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 道路图像的预处理算法研究 | 第21-32页 |
| ·图像增强 | 第21-22页 |
| ·空间域增强 | 第22-29页 |
| ·灰度变换 | 第22-24页 |
| ·直方图均衡化 | 第24-25页 |
| ·空域平滑滤波 | 第25-29页 |
| ·空域锐化 | 第29页 |
| ·频率域增强 | 第29-31页 |
| ·频域平滑滤波 | 第29-30页 |
| ·频域锐化 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 道路图像的检测与提取 | 第32-61页 |
| ·道路约束条件假设 | 第32-34页 |
| ·道路检测方法概述 | 第34-35页 |
| ·边缘检测概述 | 第35页 |
| ·传统边缘检测方法 | 第35-39页 |
| ·其他边缘检测方法 | 第39-46页 |
| ·道路图像边缘检测效果分析 | 第46-50页 |
| ·无外加噪声图像的边缘检测 | 第47-48页 |
| ·噪声图像的边缘检测 | 第48-50页 |
| ·车道线检测算法分析与比较 | 第50-52页 |
| ·基于哈夫(Hough)变换的车道线检测 | 第52-57页 |
| ·直线检测方法 | 第52-54页 |
| ·传统哈夫变换的直线检测 | 第54-55页 |
| ·过已知点哈夫变换的直线检测 | 第55-57页 |
| ·分段识别的弯道检测算法 | 第57-59页 |
| ·曲线的直线段表示 | 第57-58页 |
| ·直线段的识别 | 第58-59页 |
| ·车道线的拟合 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 自走车自主导航的实现 | 第61-65页 |
| ·基于视觉的直线跟踪 | 第61-62页 |
| ·自走车转弯控制 | 第62页 |
| ·自走车自主导航过程 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·本文总结 | 第65页 |
| ·对未来研究的展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 附录 | 第69-75页 |
| 攻读学位期间发表的论文和参加的项目 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
