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视觉导航中基于图像的路边识别算法研究
| 论文题名： | 视觉导航中基于图像的路边识别算法研究 |
| 关键词： | 直方图;阈值分割;边缘检测;链码跟踪;道路模型 |
| 摘要： | 近年来,智能车辆系统成为各国潜心研究的一个新领域,其中的视觉导航系统需要实时检测行驶环境,确定道路的边界,使得智能车辆能够在无人驾驶或操纵的情况下自主安全平稳的行驶.该文主要研究了视觉导航中道路边界识别问题,按照图像预处理→道路区域分割→道路边缘检测→道路边缘提取→道路边界表示这个流程来对图像进行处理.对于道路区域分割采用最优阈值分割,分离出道路区域.对于道路边界的检测,该论文改进了Robert算子得到了连续且很窄的边缘,边缘检测效果比较理想.在道路边界的提取中,结合阈值分割后的图像和边缘检测后的图像,用链码跟踪方法提取最可能的道路边界曲线.对于道路边界表示问题,建立了一种道路模型,并提出了一种基于最优分段线段的道路边界拟合算法.通过对红外线夜视图以及仿真图等序列图像的实验,表明该文所提出的力法可以满足实用需要. |
| 作者： | 张晓峰 |
| 专业： | 模式识别与智能系统 |
| 导师： | 陆建峰 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南京理工大学 |
| 学位年度： | 2004 |
| 正文语种： | 中文 |
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