基于单目视觉的公路视距检测技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-12页 |
| 1.2 研究目的及其理论意义 | 第12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 主要研究内容和拟解决的关键技术 | 第15-17页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4.2 拟解决的关键技术 | 第16-17页 |
| 第二章 道路图像的预处理 | 第17-37页 |
| 2.1 道路图像灰度化 | 第17-18页 |
| 2.2 路面感兴趣区域（ROI）提取处理 | 第18-20页 |
| 2.3 图像增强 | 第20-26页 |
| 2.3.1 图像中值滤波 | 第21-22页 |
| 2.3.2 图像的阈值分割 | 第22-26页 |
| 2.4 灰度图像的形态学运算 | 第26-28页 |
| 2.4.1 图像的灰度腐蚀 | 第26-27页 |
| 2.4.2 图像的顶帽变换 | 第27-28页 |
| 2.5 图像边缘增强算法 | 第28-35页 |
| 2.5.1 一阶微分和二阶微分的比较 | 第28-29页 |
| 2.5.2 基于一阶导数的图像增强 | 第29-31页 |
| 2.5.3 基于二阶的边缘检测算子 | 第31-35页 |
| 2.6 本章小结 | 第35-37页 |
| 第三章 车道线识别及特征点提取 | 第37-43页 |
| 3.1 基于车道线宽度特征的车道线提取 | 第37-41页 |
| 3.2 固定步长的抽样行扫描提取车道线特征点 | 第41-42页 |
| 3.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 公路视距检测模型 | 第43-59页 |
| 4.1 摄像机成像原理 | 第43-44页 |
| 4.2 坐标系的定义 | 第44-45页 |
| 4.2.1 世界坐标系 | 第44-45页 |
| 4.2.2 摄像机坐标系 | 第45页 |
| 4.2.3 像素坐标系 | 第45页 |
| 4.2.4 图像平面坐标系 | 第45页 |
| 4.3 摄像机内、外参数模型 | 第45-48页 |
| 4.3.1 摄像机内参数模型 | 第45-47页 |
| 4.3.2 摄像机外参数模型 | 第47页 |
| 4.3.3 摄像机各坐标系之间的转换关系模型 | 第47-48页 |
| 4.4 摄像机参数标定 | 第48-54页 |
| 4.4.1 常用的几种标定方法 | 第48-49页 |
| 4.4.2 本文采用的标定方法 | 第49-54页 |
| 4.5 视距检测模型 | 第54-58页 |
| 4.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 自由流状态下的公路视距测距实验及结果分析 | 第59-67页 |
| 5.1 自由流状态下的视距检测系统设计 | 第59-60页 |
| 5.2 实验条件及实验步骤 | 第60-62页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第62-65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-67页 |
| 总结与展望 | 第67-69页 |
| 总结 | 第67-68页 |
| 展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
