学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

视觉导航中车道标志线检测的改进算法

作　者: 宋尚文
导　师: 韩铁民
学　校: 东北大学
专　业: 计算数学
关键词: 视觉导航阴影检测 Hough变换道路识别
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 62次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

随着现代经济的发展,城市化、汽车化的加快,迫切需要交通管理方法的现代化,这样就产生了对智能交通系统(ITS)的研究.视觉导航是智能交通系统的重要组成部分,以其自主式车辆事故预警和行驶导航机制,在提高汽车的安全性能和减少交通事故方面有着广阔的应用前景.采用计算机视觉技术的辅助驾驶系统,由于探测范围的完整性和宽广性,同时具有优越的性价比,是视觉导航系统的重点发展方向之一.本论文的主要工作如下：首先介绍了当今国内外视觉导航系统的研究现状,并对本课题的研究背景和意义进行了说明.其次设计了基于边缘的阴影检测算法并对阴影进行弱化,可以为后续的车道线识别提供支持.通过建立对比度拉伸函数,在一定程度上提高了图像的对比度,基本可以方便后续车道标志线识别的要求.最后总结了目前主要的道路检测算法,重点研究了基于边缘的道路检测算法,改进了Hough变换的直线检测算法,设计和实现了车道标志线检测.仿真结果表明该方法可以取得较好的识别效果,很好地识别出车道标志线,从而为车道偏离报警系统融合多种道路识别算法提供支持.

全文目录

中文摘要  5-6
ABSTRACT  6-9
第1章绪论  9-17
  1.1 视觉导航系统概述  9-10
  1.2 课题研究背景和意义  10-13
    1.2.1 课题研究背景  10-12
    1.2.2 课题研究意义  12-13
  1.3 视觉导航系统研究的现状  13-16
    1.3.1 国外研究现状  13-15
    1.3.2 国内研究现状  15-16
  1.4 论文的组织结构  16-17
第2章预备知识  17-27
  2.1 道路图像灰度化  17
  2.2 灰度图像直方图  17
  2.3 直方图均衡化  17-20
    2.3.1 直方图均衡化的目的  17-18
    2.3.2 直方图均衡化的原理  18-20
    2.3.3 直方图均衡化的效果  20
  2.4 道路图像的边缘检测  20-25
    2.4.1 边缘检测效果与分析  24-25
  2.5 本章总结  25-27
第3章道路图像预处理  27-37
  3.1 引言  27
  3.2 检测模式的识别  27-28
    3.2.1 模式判别的原理和流程图  27-28
  3.3 阴影检测模块描述  28-33
    3.3.1 阴影检测总体结构  29-30
    3.3.2 各模块算法描述  30-33
  3.4 低对比度图像处理模块描述  33-35
  3.5 算法设计图  35
  3.6 本章总结  35-37
第4章车道标志线检测算法设计  37-57
  4.1 引言  37
  4.2 目前几种常用的道路检测方法  37-38
  4.3 道路基本假设  38-40
  4.4 SUSAN边缘检测算子  40-43
    4.4.1 SUSAN边缘检测原理  40-41
    4.4.2 SUSAN边缘检测算法描述  41-42
    4.4.3 SUSAN算法关键参数的确定  42-43
  4.5 Hough变换直线检测  43-47
    4.5.1 Hough变换基本原理  43-44
    4.5.2 直线的极坐标形式  44-45
    4.5.3 改进的Hough变换直线检测方法  45-47
  4.6 车道标志线识别  47-53
    4.6.1 线条筛选  48-50
    4.6.2 线条组织  50-51
    4.6.3 主方向线查找  51-52
    4.6.4 车道线识别  52-53
  4.7 车道标志线检测的算法流程图  53
  4.8 实验结果与分析  53-55
  4.9 本章总结  55-57
第5章总结和展望  57-59
  5.1 总结  57
  5.2 展望  57-59
参考文献  59-63
致谢  63

视觉导航中车道标志线检测的改进算法

内容摘要

全文目录

相似论文