文档介绍：2018/3/17
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智能小车沿线行驶的图像识别
答辩人:
指导老师:
2018/3/17
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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
2018/3/17
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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
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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
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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
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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
图像预处理
图像增强
图像复原
点运算增强
领域运算增强
灰度拉伸变换
直方图均衡化
图像模糊
图像锐化
领域平均
均值滤波
梯度锐化
拉普拉斯锐化
图像锐化一定要在模糊化之后进行?
改进算法
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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
阈值分析
双峰法
最佳阈值法
差分法
极值判别法
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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
边缘检测
边缘检测方法
路径拟合
简单边缘检测算子
Marr边缘检测法
插值
最小二乘法拟合
线性
二次
残差平方和
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实验环境的构建
系统框架
CCD
摄像头
UF32
芯片
图像处理
(PC)
图像输
出存储
程序库
显示终端
核心
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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