本文關(guān)鍵詞：基于街景影像的道路線(xiàn)提取

  更多相關(guān)文章： 街景序列影像 形態(tài)學(xué) Hough變換結(jié)合最小二乘法

【摘要】：在智能汽車(chē)輔助駕駛研究領(lǐng)域中,基于視覺(jué)的道路線(xiàn)檢測(cè)與跟蹤提取是一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù),其研究對(duì)于輔助安全駕駛和智能汽車(chē)自主導(dǎo)航有著重要意義。當(dāng)前許多學(xué)者在這一方面取得了重大成果,但大多數(shù)都是針對(duì)某些特殊的結(jié)構(gòu)化道路模型提出的,并不能適用于各種不同的道路狀況,特別是當(dāng)被跟蹤的道路路面結(jié)構(gòu)不均勻、光照強(qiáng)烈、陰影或者有遮擋等各種復(fù)雜的道路狀況,道路線(xiàn)檢測(cè)、跟蹤算法會(huì)出現(xiàn)較大偏差,導(dǎo)致檢測(cè)、跟蹤提取失敗。本研究主要是利用街景系統(tǒng)采集的街景影像開(kāi)展道路線(xiàn)的提取,論文分為三個(gè)部分研究:道路影像預(yù)處理方法、道路線(xiàn)檢測(cè)算法、道路線(xiàn)跟蹤算法,最終通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了研究算法的可用性。其中,道路影像預(yù)處理方法包括影像灰度化、中值濾波去噪、影像自適應(yīng)直方圖均衡化、邊緣增強(qiáng)、影像二值化、形態(tài)學(xué)修補(bǔ)。道路線(xiàn)檢測(cè)算法分為感興趣區(qū)域提取和直線(xiàn)擬合兩部分。具體為:首先利用二分法進(jìn)行道路感興趣區(qū)域提取;感興趣區(qū)域確定后,利用上述影像預(yù)處理算法進(jìn)行影像處理;然后在此基礎(chǔ)上,利用形態(tài)學(xué)的結(jié)構(gòu)元素對(duì)道路線(xiàn)特征點(diǎn)信息進(jìn)行存儲(chǔ),在一定約束條件下對(duì)車(chē)道線(xiàn)信息進(jìn)行篩選,最后利用Hough變換結(jié)合最小二乘法進(jìn)行直線(xiàn)的擬合,此方法大大提高了識(shí)別精度。道路線(xiàn)跟蹤算法主要是利用上一幀影像道路線(xiàn)信息預(yù)測(cè)下一幀影像的道路特征區(qū)域,然后經(jīng)過(guò)影像預(yù)處理和直線(xiàn)擬合完成最后的道路線(xiàn)跟蹤提取任務(wù)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析,結(jié)果證明本文所提出的Hough變換結(jié)合最小二乘法的道路線(xiàn)檢測(cè),對(duì)區(qū)域中的道路線(xiàn)基本都能提取出來(lái),成功率達(dá)到80%以上。但是,對(duì)于一些遮擋,道路線(xiàn)殘缺等特殊情況下的檢測(cè)仍然存在漏檢、誤檢情況,仍需要進(jìn)行深入的研究。
【關(guān)鍵詞】：街景序列影像 形態(tài)學(xué) Hough變換結(jié)合最小二乘法
【學(xué)位授予單位】：北京建筑大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：U463.6;TP391.41
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 第1章 緒論7-13
• 1.1 研究背景與意義7-8
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-10
• 1.3 本文研究?jī)?nèi)容10-11
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)11-13
• 第2章 道路影像預(yù)處理13-31
• 2.1 道路影像灰度化13-14
• 2.2 道路影像濾波去噪14-17
• 2.2.1 濾波去噪方法簡(jiǎn)介14-15
• 2.2.2 小波圖像去噪15
• 2.2.3 中值濾波去噪15-16
• 2.2.4 道路影像濾波效果對(duì)比分析16-17
• 2.3 道路影像增強(qiáng)17-22
• 2.3.1 影像灰度變換增強(qiáng)18-20
• 2.3.2 直方圖均衡化20-22
• 2.4 影像邊緣增強(qiáng)22-25
• 2.4.1 Canny算子22-23
• 2.4.2 Sobel算子23
• 2.4.3 LOG算子23-25
• 2.5 圖像二值化25-30
• 2.5.1 全局閾值法25-26
• 2.5.2 迭代法閾值分割26-27
• 2.5.3 Otsu閾值分割27-28
• 2.5.4 基于二值化的形態(tài)學(xué)法28-30
• 2.6 本章小結(jié)30-31
• 第3章 道路線(xiàn)檢測(cè)算法研究31-41
• 3.1 影像感興趣區(qū)域確定31-32
• 3.1.1 感興趣區(qū)域提取相關(guān)算法31-32
• 3.1.2 二分法感興趣區(qū)域提取32
• 3.2 道路線(xiàn)檢測(cè)算法32-35
• 3.2.1 Hough變換算法研究33-34
• 3.2.2 一些改進(jìn)的Hough變換34-35
• 3.2.3 最小二乘擬合法35
• 3.3 基于形態(tài)特征的HOUGH變換35-39
• 3.3.1 車(chē)道線(xiàn)信息篩選35-36
• 3.3.2 車(chē)道線(xiàn)擬合36-39
• 3.3.3 車(chē)道雙邊緣的去除39
• 3.3.4 道路邊界的提取39
• 3.4 本章小結(jié)39-41
• 第4章 道路線(xiàn)跟蹤算法研究41-46
• 4.1 道路線(xiàn)跟蹤算法41-42
• 4.2 道路線(xiàn)跟蹤42-44
• 4.2.1 道路線(xiàn)區(qū)域預(yù)測(cè)42-43
• 4.2.2 跟蹤提取43-44
• 4.2.3 重新定位判斷44
• 4.3 本章小結(jié)44-46
• 第5章 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及性能分析46-54
• 5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境46
• 5.2 實(shí)驗(yàn)流程46-48
• 5.3 性能分析48-53
• 5.3.1 多種場(chǎng)景下道路線(xiàn)提取48-50
• 5.3.2 同一路段連續(xù)跟蹤檢測(cè)50-52
• 5.3.3 結(jié)果分析52-53
• 5.4 總結(jié)53-54
• 第６章 總結(jié)與展望54-55
• 6.1 研究工作總結(jié)54
• 6.2 研究展望54-55
• 參考文獻(xiàn)55-59
• 攻讀碩士期間發(fā)表論文及科研情況59-60
• 致謝60

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4 沈\，

本文編號(hào)：702430