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文档简介

2020/6/6,1,智能小车沿线行驶的图像识别,答辩人：指导老师：,2020/6/6,2,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,2020/6/6,3,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,2020/6/6,4,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,2020/6/6,5,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,2020/6/6,6,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,2020/6/6,7,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,2020/6/6,8,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,2020/6/6,9,实验环境的构建,系统框架,核心,2020/6/6,10,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,2020/6/6,11,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,2020/6/6,12,试验结果及分析,CCD道路图像效果,(a)(b)(c)(d),图3CCD道路图像,2020/6/6,13,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4CCD图像1处理过程,2020/6/6,14,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5CCD图像2处理过程,20
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