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文档简介
2019/6/19,1,智能小车沿线行驶的图像识别,答 辩 人： 指导老师：,2019/6/19,2,目 录,课题概述及问题分析 图像处理算法分析 实验环境的构建 实验结果及分析 总结与展望 致谢,2019/6/19,3,何为智能小车？ 自主驾驶，自主运行 智能车重要的组成部分 速度控制系统，视觉导航系统。,课题概述及问题分析,本课题所研究的 模块,视觉导航的中心任务 道路图像的识别和表示,即模式识别,2019/6/19,4,课题概述及问题分析,模式识别对表征事物以及现象的各种形式的信息（数值、文字或逻辑关系的）进行处理和分析，以获得对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，它是信息科学和人工智能的重要组成部分。 计算机模式识别系统基本上有三部分组成，即数据采集、数据处理和分类决策或模型匹配。,数据采集,数据处理,模型匹配,本文研究重点,2019/6/19,5,图像处理算法研究,图像处理的目的 预处理，提高质量 提取有用信息,本文研究的三个方面 预处理 阈值分析 边缘检测,2019/6/19,6,图像预处理,目的和意义 改善和提高图像质量 算法分析与比较,图像锐化一定要在模糊化之后进行？,改进算法,2019/6/19,7,阈值分析,目的和意义 图像分割，提取道路目标,算法分析与比较,2019/6/19,8,边缘检测方法,目的和意义 图像分割，形成目标道路,算法分析与比较,残差平方和,2019/6/19,9,实验环境的构建,系统框架,核心,2019/6/19,10,试验环境的构建,模型车和道路,图1 智能小车模型,图2 道路模拟,2019/6/19,11,图像处理步骤（PC）,原图像,信息提取,直方均衡化,中值滤波,拉普拉斯锐化,阈值获取,道路中线点检测,中线拟合,试验环境的构建,二值化,2019/6/19,12,试验结果及分析,CCD道路图像效果,(a) (b) (c) (d),图3 CCD道路图像,2019/6/19,13,试验结果及分析,(a)原图像1 (b)灰度均衡化 (c)中值滤波,(e)锐化处理 (f)二值化 (g)信息提取,图4 CCD图像1处理过程,2019/6/19,14,试验结果及分析,(a)原图像2 (b)灰度均衡化 (c)中值滤波,(e)锐化处理 (f)二值化 (g)信息提取,图5 CCD图像2处理过程,2
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