车辆视觉导航方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·论文研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-13页 |
| ·智能车视觉导航的研究状况 | 第9-11页 |
| ·道路识别技术的相关研究 | 第11-13页 |
| ·研究的关键内容及面临问题 | 第13-14页 |
| ·论文主要工作及章节安排 | 第14-16页 |
| ·论文主要工作 | 第14-15页 |
| ·论文章节安排 | 第15-16页 |
| 第二章 理论基础 | 第16-30页 |
| ·图像的数字化描述 | 第16-18页 |
| ·图像颜色的表达 | 第18-20页 |
| ·RGB颜色模型 | 第18-19页 |
| ·YUV颜色模型 | 第19-20页 |
| ·灰度图像 | 第20-26页 |
| ·灰度图像概念 | 第20页 |
| ·灰度图像常用属性 | 第20-22页 |
| ·灰度图像处理技术 | 第22-26页 |
| ·成像模型和摄像机定标 | 第26-30页 |
| ·成像模型 | 第26-28页 |
| ·摄像机定标 | 第28-30页 |
| 第三章 单目视觉道路导航系统及仿真设计 | 第30-40页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·研究对象和实现方法描述 | 第30-31页 |
| ·系统结构和工作原理 | 第31-34页 |
| ·设备组成和工作原理 | 第31-32页 |
| ·功能模块 | 第32-34页 |
| ·软件算法仿真设计 | 第34-39页 |
| ·算法总体设计 | 第34-35页 |
| ·算法层次分析 | 第35-38页 |
| ·设计重点及难点 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 道路边界和车道标线特征提取 | 第40-59页 |
| ·引言 | 第40-41页 |
| ·图像预处理 | 第41-42页 |
| ·彩色图转灰度图 | 第41页 |
| ·平滑去噪 | 第41-42页 |
| ·灰度修正 | 第42页 |
| ·基于投影法的感兴趣区域划分 | 第42-45页 |
| ·提取路面分界线 | 第43-44页 |
| ·划分矩形感兴趣区域 | 第44-45页 |
| ·提取道路边界的特征点 | 第45-53页 |
| ·边缘检测算子的选取 | 第46-48页 |
| ·基于 Sobel算子的梯度信息获取 | 第48-49页 |
| ·梯度方向的链码表达 | 第49-51页 |
| ·有方向的非最大抑制 | 第51-52页 |
| ·道路边缘点的跟踪算法 | 第52-53页 |
| ·提取车道标线的特征点 | 第53-56页 |
| ·基于最大类间方差法的特征提取 | 第54-56页 |
| ·基于边缘检测的特征提取 | 第56页 |
| ·实验结果 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 道路模型匹配与帧间跟踪 | 第59-77页 |
| ·引言 | 第59页 |
| ·道路模型的建立 | 第59-63页 |
| ·道路的先验模型 | 第60-61页 |
| ·道路的图像平面模型 | 第61-62页 |
| ·几何模型的数学表达 | 第62-63页 |
| ·道路模型的匹配 | 第63-68页 |
| ·最小二乘拟合 | 第63-64页 |
| ·直线匹配 | 第64-66页 |
| ·二次曲线匹配 | 第66-68页 |
| ·序列图像间的道路跟踪 | 第68-69页 |
| ·带状感兴趣区域 | 第68-69页 |
| ·图像序列的循环处理 | 第69页 |
| ·车辆定位参数计算 | 第69-72页 |
| ·道路中的参考路径 | 第69-70页 |
| ·图像中定位参数计算 | 第70-71页 |
| ·参数的坐标变换 | 第71-72页 |
| ·实验结果及分析 | 第72-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第六章 总结与展望 | 第77-80页 |
| ·主要工作总结 | 第77-78页 |
| ·进一步工作展望 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-86页 |
| 硕士期间发表的论文 | 第86-87页 |
| 西北工业大学业学位论文知识产权声明书 | 第87页 |
| 西北工业大学学位论文原创性声明 | 第87页 |
