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1、基于機(jī)器視覺(jué)的智能導(dǎo)航系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的組成部分,是智能車(chē)輛導(dǎo)航系統(tǒng)的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù),而道路圖像檢測(cè)跟蹤系統(tǒng)又是智能導(dǎo)航系統(tǒng)中的重點(diǎn)部分,本文針對(duì)智能車(chē)輛視覺(jué)導(dǎo)航系統(tǒng)研究了基于機(jī)器視覺(jué)的圖像處理和分析的道路檢測(cè)和跟蹤算法。 論文介紹了智能交通系統(tǒng)的研究背景、研究意義、當(dāng)今國(guó)內(nèi)外的發(fā)展現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢(shì)和難點(diǎn);介紹了實(shí)現(xiàn)道路檢測(cè)算法所采用的計(jì)算機(jī)視覺(jué)理論和方法。 本文利用視覺(jué)傳感器(攝像機(jī))采集道路圖像,主要利用Virtual
2、 C++對(duì)算法進(jìn)行仿真。在圖像濾波和增強(qiáng)處理方面,經(jīng)過(guò)試驗(yàn)效果對(duì)比,特別是通過(guò)對(duì)比在對(duì)圖像加入噪聲模擬氣候條件不好的情況下,發(fā)現(xiàn)采用中值濾波效果好、速度快,濾波后邊緣也比較清晰,利于以后的繼續(xù)處理。在圖像邊緣檢測(cè)中,通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)比較,本文利用Sobel算子,它的優(yōu)點(diǎn)是方法簡(jiǎn)單、計(jì)算量小、處理速度快,并且所得的邊緣光滑、連續(xù)、誤差率低,而且Sobel算子對(duì)噪聲條件下的圖像檢測(cè)效果比較令人滿意,受到噪聲影響小,檢測(cè)結(jié)果邊緣比較連續(xù),比較適用
3、于道路圖像檢測(cè)跟蹤系統(tǒng)。 在本文中,為了提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和魯棒性,需要對(duì)圖像進(jìn)行二值化,選擇利用對(duì)最佳閾值分割方法進(jìn)行改進(jìn),采用迭代方法,提高了算法的抗噪聲能力。 為了更好的提取道路圖像的車(chē)道線,提出了利用基于集合思想的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué),形態(tài)學(xué)運(yùn)算保證了道路區(qū)域的封閉性,同時(shí)對(duì)噪聲有很好的濾波作用。對(duì)于道路圖像的車(chē)道線,本文采用直線道路模型等道路約束條件,利用Hough變換進(jìn)行直線特征提取,Hough變換魯棒性好,抗噪音性能強(qiáng)
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