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声明及学位论文使用授权声明
1绪论
1.1研究背景
1.2国内外研究状况分析
1.2.1美国的研究工作
1.2.2欧洲的研究工作
1.2.3我国的研究工作
1.3基于视觉的道路识别技术
1.3.1基于特征的道路检测与识别
1.3.2基于边界模型的道路检测与识别
1.3.3道路识别算法的评价标准
1.3.4基于红外图像的道路识别
1.4复杂环境中的运动目标检测与跟踪技术
1.4.1复杂环境中的背景图像生成及运动目标检测
1.4.2运动目标的识别与分类
1.4.3复杂环境中的运动目标跟踪
1.4.4基于红外图像的运动目标检测与跟踪
1.5本文研究工作概述
1.6本文内容安排
2基于分水岭变换算法的道路区域分割
2.1引言
2.2基于链码的分水岭变换算法
2.2.1经典分水岭变化算法分析
2.2.2算法基本思想
2.2.3算法描述与复杂度分析
2.2.4实验分析与结论
2.3分水岭变换中过度分割问题研究
2.3.1过度分割问题产生的原因及解决方法
2.3.2邻接区域相似度的计算
2.4基于分水岭变换的道路区域识别方法
2.4.1图像预处理
2.4.2分水岭变换
2.4.3过度分割区域的合并
2.4.4基于分水岭变换的道路区域分割算法
2.5本章小结
3基于折线模型的道路边界识别算法
3.1引言
3.2基于链码的快速直线检测算法
3.2.1常用直线检测方法概述
3.2.2基于链码的直线检测
3.2.3算法描述与分析
3.2.4实验结果与分析
3.3基于关系稳定性和折线模型的道路边界区域提取
3.3.1关系稳定性与轮廓累积图像
3.3.2基于折线模型约束的部分轮廓段累积图像求取
3.3.3轮廓累积图像中道路边界区域的确定
3.4基于多尺度形态学梯度的道路边界区域提取
3.4.1多尺度形态学梯度
3.4.2基于多尺度形态学梯度的道路边界区域提取
3.5基于折线模型的道路边界描述
3.5.1道路边界区域融合
3.5.2道路边界折线段表示
3.6本章总结
4基于红外图像的运动目标检测与跟踪
4.1引言
4.2复杂环境中的背景图像生成方法
4.2.1基于高斯分布的背景图像生成方法
4.2.2基于稳态/非稳态多高斯分布的背景生成方法
4.3复杂环境中的红外运动目标检测
4.3.1基于先跟踪后检测策略的运动目标检测
4.3.2实验分析与结论
4.4多运动目标合并、分裂问题研究
4.4.1基于目标相似性的多运动目标合并、分裂问题处理方法
4.4.2实验分析与结论
4.5本章总结
5夜视道路识别与运动目标智能跟踪系统
5.1引言
5.2系统结构
5.2.1陆地自主车系统架构
5.2.2陆地自主车硬件结构及红外热像仪工作原理
5.3夜视道路识别
5.3.1夜视道路识别流程
5.3.2红外图像获取与预处理
5.3.3红外图像中道路分割与识别
5.3.4道路边界信息描述
5.3.5红外图像中道路边界识别结果
5.4夜视运动目标智能跟踪
5.4.1夜视运动目标智能跟踪系统架构及流程
5.4.2夜视运动目标智能跟踪系统中若干问题与解决方法
5.4.3运动目标检测实验结果
5.5本章小结
结束语
致谢
参考文献
附录