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道路检测论文提纲范文道路检测论文提纲格式模板 第一章 绪论 1-1 引言 1-1-1 课题研究背景 1-1-2 课题研究意义 1-2 视觉导航系统研究现状 1-2-1 国外研究现状 1-2-2 国内研究现状 1-3 论文主要内容 第二章 单目视觉导航系统及道路检测仿真平台简介 2-1 智能车辆单目视觉导航系统 2-1-1 单目视觉导航系统硬件平台 2-1-2 单目视觉导航系统成像几何模型 2-2 道路检测软件仿真平台 2-2-1 面向对象软件仿真的特点 2-2-2 软件仿真方法的讨论 2-3 本章小结 第三章 道路图像预处理的算法分析 3-1 道路图像灰度化 3-2 道路图像滤波 3-2-1 图像滤波常用算法 3-2-2 图像滤波的仿真结果 3-3 道路图像边缘增强 3-3-1 边缘增强常用算法 3-3-2 图像边缘增强的仿真结果 3-4 道路图像二值化 3-4-1 阈值选取常用算法 3-4-2 图像二值化的仿真结果 3-5 本章小结 第四章 道路检测算法研究 4-1 道路检测算法常用基本假设 4-2 道路检测算法 4-2-1 道路区域和非道路区域分离 4-2-2 道路标志检测 4-2-3 多车道线拟合 4-3 道路边界线跟踪 4-4 仿真结果分析 4-4-1 高速公路的道路检测 4-4-2 城市内多车道的道路检测 4-4-3 非标志的道路检测 4-5 本章小结 第五章 总结与展望 5-1 主要研究成果 5-2 后续工作建议 _ 作者在课题研究期间论文 摘要 目录 图表目录 1 绪论 1-1 概述 1-2 道路检测技术研究现状 1-2-1 结构化道路检测技术研究现状 1-2-2 非结构化道路检测技术研究现状 1-3 本课题的研究意义 1-4 本文的主要创新工作 1-5 本文的主要内容 2 彩色道路图像分割算法研究 2-1 概述 2-2 道路模糊分类 2-3 图像预处理 2-3-1 颜色空间 2-3-2 常用图像滤波与增强算法 2-3-3 本文采用的图像预处理技术 2-4 彩色道路图像边缘检测算法研究 2-4-1 基于灰度算子扩展的彩色道路图像边缘检测算法 2-4-2 基于色差的彩色道路图像边缘检测算法 2-4-3 基于柔性形态学彩色道路图像边缘检测算法 2-5 彩色道路图像区域分割算法研究 2-5-1 自适应阈值彩色道路图像分割算法 2-5-2 区域生长算法 2-6 本章小结 3 基于模型的道路检测算法研究 3-1 概述 3-2 基于模型的道路检测算法 3-3 一种改进的基于模型的道路检测算法 3-3-1 算法基本思想 3-3-2 道路模型 3-3-3 基于HSI颜色空间的区域增长 3-3-4 初始道路分割 3-3-5 基于kalman滤波器与HSI空间区域增长的道路分割 3-3-6 复杂环境考虑 3-3-7 算法流程图 3-4 实验结果及分析 3-4-1 乡村公路检测实验 3-4-2 乡村泥土路检测实验 3-4-3 乡村砂石路检测实验 3-4-4 弯道道路检测实验 3-4-5 几种复杂环境下的道路检测实验 3-5 本章小结 4 基于特征的道路检测算法研究 4-1 概述 4-2 基于特征的道路检测算法 4-3 一种基于道路区域和边缘特征融合的道路检测算法 4-3-1 算法基本思想 4-3-2 基于色度最大类间方差的自适应阈值分割算法 4-3-3 基于均等方向sobel算子的最优阈值边缘检测算法 4-3-4 融合区域特征和边缘特征的道路分割算法 4-3-5 算法流程图 4-3-6 道路区域边界跟踪 4-4 实验结果及分析 4-4-1 乡村公路检测实验 4-4-2 乡村泥土路检测实验 4-4-3 乡村砂石路检测实验 4-4-4 花园小路检测实验 4-4-5 路面阴影和阳光反射下的道路检测实验 4-4-6 雨天和雨后环境下的道路检测实验 4-4-7 树叶覆盖下的道路检测实验 4-4-8 路面存在障碍物的道路检测实验 4-4-9 道路区域边界跟踪实验 4-5 本章小结 5 实时道路图像检测实验 5-1 概述 5-2 实时道路图像检测系统 5-3 实验结果及分析 5-4 本章小结 6 总结与展望 6-1 总结 6-2 展望 _ 第一章 绪论 1-1 课题研究背景及意义 1-1-1 课题研究背景 1-1-2 课题研究意义 1-2 视觉导航系统及道路检测技术研究现状 1-2-1 视觉导航概述 1-2-2 国外研究现状 1-2-3 国内研究状况 1-2-4 发展趋势及难点 1-3 论文主要内容 第二章 基于道路模糊分类的道路检测方法分析 2-1 智能车辆单目视觉导航系统及道路模型假设 2-1-1 单目视觉导航系统 2-1-2 单目视觉导航系统成像几何模型 2-1-3 道路形状假设 2-2 视觉导航道路检测常用方法分析 2-2-1 常用方法的原理及特点分析 2-2-2 车辆视觉导航道路检测技术的关键问题分析 2-3 基于道路场景模糊分类的道路检测方法 2-3-1 道路场景变化的原因及影响 2-3-2 本文方法的基本思想 2-3-3 道路场景的模糊分类 2-3-4 实现过程及关键问题 2-4 三种道路场景优化算法结构设计 2-4-1 算法设计分析 2-4-2 三种边缘提取算法的原理和特点 2-4-3 道路搜索方法 2-4-4 算法与道路场景的匹配与算法切换 2-5 评估条件设计 2-6 本章小结 第三章 基于可重构计算技术的道路检测方法实现 3-1 可重构计算技术 3-1-1 可重构计算技术概念分类 3-1-2 可重构计算技术的产生背景 3-1-3 可重构技术的发展趋势 3-1-4 可重构计算技术的研究和应用领域 3-1-5 目前存在的问题 3-1-6 课题中采用的相关技术 3-2 课题采用的硬件平台 3-2-1 硬件平台结构图 3-2-2 平台各部分功能 3-2-3 硬件开发语言及环境 3-3 算法硬件结构设计及软件平台开发 3-3-1 基于Handel-C 语言的算法结构FPGA 编程实现 3-3-2 基于VC+环境的上层控制模块设计 3-4 本章小结 第四章 实验结果分析 4-1 系统结构及流程 4-1-1 系统结构 4-1-2 系统流程 4-2 实验结果分析 4-2-1 用于对比的单一自适应算法分析 4-2-2 第一种道路场景下的车道检测情况及对比 4-2-3 第二种道路场景下的车道检测情况及对比 4-2-4 第三种道路场景下的车道检测情况及对比 4-2-5 实验结果统计和分析 4-3 本章小结 第五章 总结与展望 5-1 主要研究成果 5-1-1 主要的研究工作和创新点 5-1-2 与上一届研究工作的对比 5-2 存在的问题与建议 _ 致 谢 的研究成果及学术论文 摘要 第一章 绪论 1-1 研究意义 1-2 国内外研究现状 1-2-1 国外研究现状 1-2-2 国内研究现状 1-3 本文的主要研究内容 1-4 本文章节安排 第二章 颜色空间的选择及感兴趣区域的建立 2-1 道路图像颜色空间的选择 2-1-1 RGB图像 2-1-2 HSI图像 2-2 道路图像感兴趣区域的建立 2-3 道路图像的阴影处理 2-3-1 阴影的类型 2-3-2 阴影的特点 2-3-3 阴影的检测 2-3-4 阴影的去除 2-4 本章小结 第三章 光照无关图原理及获取 3-1 光照无关图原理 3-1-1 彩*像形成原理 3-1-2 像素颜色恒常性 3-2 摄像机标定 3-3 本章小结 第四章 基于直方图的道路分类器 4-1 图像分割方法简介 4-2 区域增长方法 4-2-1 区域增长方法简介 4-2-2 区域增长方法实现 4-3 基于直方图的道路分类器 4-3-1 直方图简介 4-3-2 道路分类器实现 4-4 本章小结