發(fā)布時(shí)間：2018-05-09 22:16

  本文選題：機(jī)器視覺(jué) + 邊緣檢測(cè)��； 參考：《長(zhǎng)春理工大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：提出了利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)實(shí)現(xiàn)汽車(chē)駕駛輔助系統(tǒng)的研究方案。介紹了基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的車(chē)輛駕駛輔助系統(tǒng)的國(guó)內(nèi)外發(fā)展情況。結(jié)合針孔成像原理及其透視模型,根據(jù)幾何光學(xué)知識(shí),推導(dǎo)出了道路平面坐標(biāo)系與攝像機(jī)像平面坐標(biāo)系之間的投影關(guān)系。對(duì)圖像處理中的灰度化、濾波去噪,邊緣檢測(cè)和二值化進(jìn)行了研究。通過(guò)大量對(duì)比實(shí)驗(yàn),決定采用中值濾波、Sobel算子、迭代選擇閾值分割法分別對(duì)道路圖像進(jìn)行去噪,邊緣檢測(cè)和二值化處理。提出了一種結(jié)合粒子濾波器和粒子群優(yōu)化的新算法,得到了與輸入圖像相對(duì)應(yīng)的全局最優(yōu)解。汽車(chē)駕駛輔助系統(tǒng)可以利用該全局最優(yōu)解的數(shù)據(jù)在多種道路條件下完成對(duì)車(chē)道線的探測(cè),追蹤和偏離預(yù)警。
[Abstract]:In this paper, the research scheme of vehicle driving assistant system using machine vision technology is put forward. This paper introduces the development of vehicle driving assistant system based on computer vision at home and abroad. Based on the principle of pinhole imaging and its perspective model, the projection relationship between the road plane coordinate system and the camera image plane coordinate system is derived according to the knowledge of geometry optics. The grayscale image processing, filter denoising, edge detection and binarization are studied. Through a large number of comparative experiments, it is decided to use median filter Sobel operator and iteratively select threshold segmentation method for road image denoising, edge detection and binary processing. A new algorithm combining particle filter and particle swarm optimization is proposed and the global optimal solution corresponding to the input image is obtained. The vehicle driving assistance system can use the data of the global optimal solution to detect track track and deviate from the warning system under various road conditions.
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)春理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：U463.6;U495;TP391.41

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本文編號(hào)：1867663