基于动态图像的道路检测技术的分析

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1、哈尔滨理工大学T学硕十学位论文Theresultsshowthattheoriginalofdynamicsimagepre-processing,usetheimprovedOtsuthresholdingmethod，inthesegmentationprocessoftheintroductionoftheconceptoffuzzyroughsets，andwillspmthevalueoftheimageafterthetwopairsofCannyoperator．Extractionoftheedgeoftheimageis

2、filteredtoeliminatethecomplexbackgroundortightandshadowproducedbysomeoftheroadedge,andfinallyusedHoughtransformandleastsquarescurvefittingoftheimage．Compared、丽廿ltheoriginalapproach,usingtheimprovedalgorithmprocessingimages，notonlyimprovetheperformanceofthealgorithmisadapt

3、ive，butalsotomakeacomplexenvironment，roadrecognitionaccuracyandrobustnesshasbeenoptimizedtomeettheactualapplicationrequirements．Keywordsroaddetection，roughsettheory，Otsu，Houghtransform．．III．哈尔滨理T大学工学硕士学位论文目录摘i要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．IAbstract．⋯．⋯．⋯⋯⋯⋯．⋯．

4、．⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯．⋯⋯．⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．⋯⋯．．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．II第1章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．11．1课题研究的目的和意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．11．2道路检测技术的研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．31．2．1结构化道路的检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．31．2．2非结构化道路的检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯31．2．3现有的道路检测算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯41．2．4国内外成功的实例⋯⋯⋯⋯⋯

5、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯51．3当前视觉系统发展的趋势和存在的问题⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯61．4本文研究内容及论文组织结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。71．4．1本文的研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．71．4．2本文的组织结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯8第2章图像预处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。102．1动态图像⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯102．2图像的彩色表达⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯～112．3图像预

6、处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯～132．3．1图像灰度化及直方图均衡化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯132．3．2图像滤波⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯：⋯⋯152．4图像阈值化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．172．4．1常用的阈值选取方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一182．4．2图像阈值化结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．192．5本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯19第3章道路区域的分割⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

7、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯203．1感兴趣区域的分割⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。213．1．1感兴趣区域提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯213．1．2运动目标分割⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．223．2分离道路区域和非道路区域⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．243．2．1道路图像的修正⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．24-●‘}哈尔滨理T大学工学硕士学位论文第1章绪论1．1课题研究的目的和意义随着社会发展和人民生活水平的提高，每个国家对交通的需求增长很快。近些年来，很多国家通

8、过改善交通基础设施来满足人们日益增长的交通需求。由于可以利用的土地资源有限，通过加宽路面及增加车道这种方法来满足日益增长的交通需求已不现实。所以，发达国家渐渐地转移到依靠高新技术来改造现有的道