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基于机器视觉的道路检测跟踪系统研究 |
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| 论文目录 |
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| 致谢 | 第1-6页 | | 中文摘要 | 第6-7页 | | ABSTRACT | 第7-11页 | | 1 综述 | 第11-18页 | | ·课题背景 | 第11-12页 | | ·国内外研究现状 | 第12-14页 | | ·基于机器视觉的道路检测及研究意义 | 第14-16页 | | ·本文所做的工作 | 第16-17页 | | ·文章结构 | 第17-18页 | | 2 机器视觉检测系统 | 第18-24页 | | ·引言 | 第18页 | | ·机器视觉及其发展 | 第18-21页 | | ·机器视觉发展动力 | 第19页 | | ·机器视觉发展历程与应用趋势 | 第19-20页 | | ·机器视觉技术环节 | 第20-21页 | | ·基于机器视觉的道路检测跟踪系统 | 第21-23页 | | ·基于机器视觉的道路检测方法 | 第21-22页 | | ·系统成像几何模型 | 第22-23页 | | ·本章小结 | 第23-24页 | | 3 道路图像滤波和增强 | 第24-36页 | | ·引言 | 第24-25页 | | ·图像增强方法 | 第25-35页 | | ·点处理 | 第26-29页 | | ·空间域滤波 | 第29-34页 | | ·频域滤波 | 第34-35页 | | ·本章小结 | 第35-36页 | | 4 道路图像边缘检测 | 第36-48页 | | ·引言 | 第36-37页 | | ·微分运算及梯度锐化 | 第37-38页 | | ·经典边缘检测算子及效果比较 | 第38-42页 | | ·Roberts边缘检测算子 | 第39页 | | ·Sobel边缘检测算子 | 第39-40页 | | ·Prewitt边缘检测算子 | 第40页 | | ·Kirsch边缘检测 | 第40页 | | ·高斯-拉普拉斯算子 | 第40-42页 | | ·经典边缘提取算子提取图像边缘的结果对比分析 | 第42-47页 | | ·本章小结 | 第47-48页 | | 5 道路图像检测和跟踪算法研究 | 第48-67页 | | ·引言 | 第48页 | | ·道路检测算法的假设和算法仿真平台 | 第48-50页 | | ·算法基本假设 | 第48-49页 | | ·道路检测软、硬件仿真平台 | 第49-50页 | | ·基于道路标识线的道路图像的识别 | 第50-61页 | | ·道路图像预处理 | 第51-52页 | | ·道路图像的边缘检测和分割 | 第52页 | | ·道路图像的数学形态学修正 | 第52-55页 | | ·Hough变换 | 第55-57页 | | ·车辆位置与角度偏差测量 | 第57-58页 | | ·利用卡尔曼滤波器进行跟踪 | 第58-61页 | | ·不足及改进 | 第61-62页 | | ·本章小结 | 第62页 | | ·实验结果 | 第62-67页 | | 6 总结和展望 | 第67-69页 | | 参考文献 | 第69-71页 | | 作者简历 | 第71-73页 | | 学位论文数据集 | 第73页 |
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论文编号BS699975，这篇论文共73页
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