基于机器视觉的道路检测跟踪系统研究

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1 综述

1.1 课题背景

1.2 国内外研究现状

1.3 基于机器视觉的道路检测及研究意义

1.4 本文所做的工作

1.5 文章结构

2 机器视觉检测系统

2.1 引言

2.2 机器视觉及其发展

2.2.1 机器视觉发展动力

2.2.2 机器视觉发展历程与应用趋势

2.2.3 机器视觉技术环节

2.3 基于机器视觉的道路检测跟踪系统

2.3.1 基于机器视觉的道路检测方法

2.3.2 系统成像几何模型

2.4 本章小结

3 酋路图像滤波和增强

3.1 引言

3.2 图像增强方法

3.2.1 点处理

3.2.2 空间域滤波

3.2.3 频域滤波

3.3 本章小结

4 道路图像边缘检测

4.1 引言

4.2 微分运算及梯度锐化

4.3 经典边缘检测算子及效果比较

4.3.1 Roberts边缘检测算子

4.3.2 Sobel边缘检测算子

4.3.3 Prewitt边缘检测算子

4.3.4 Kirsch边缘检测

4.3.5 高斯-拉普拉斯算子

4.4 经典边缘提取算子提取图像边缘的结果对比分析

4.5 本章小结

5 道路图像检测和跟踪算法研究

5.1 引言

5.2 道路检测算法的假设和算法仿真平台

5.2.1 算法基本假设

5.2.2 道路检测软、硬件仿真平台

5.3 基于道路标识线的道路图像的识别

5.3.1 道路图像预处理

5.3.2 道路图像的边缘检测和分割

5.3.3 道路图像的数学形态学修正

5.3.4 Hough变换

5.3.5 车辆位置与角度偏差测量

5.3.6 利用卡尔曼滤波器进行跟踪

5.4 不足及改进

5.5 本章小结

5.6 实验结果

6 总结和展望

参考文献

作者简历