汽車在非結(jié)構(gòu)化道路中的偏離檢測-免費(fèi)閱讀
【正文】 感謝學(xué)校四年來的培養(yǎng)，感謝幾年以來傳授給我知識的老師。系統(tǒng)選擇了一般的攝像頭、車載電腦。汽車在給我們的生活帶來方便的同時，車禍的發(fā)生也給我們帶來很多的痛苦。這樣在將原始坐標(biāo)系下的各個點投影到參數(shù)坐標(biāo)系下之后，看參數(shù)坐標(biāo)系下有沒 有聚集點，這樣的聚集點就對應(yīng)了原始坐標(biāo)系下的直線。Hough變換的定義【6】：設(shè)圖像中有一條直線，要求出這條直線在坐標(biāo)系中的位置。可以把各種不同的狀態(tài)加以討論而使用不同的算子，以達(dá)到最好的邊緣檢測。給邊緣檢測造成很大的影響。 （415)用二階差分方程表示為： （416) Laplace算子還可以用矩陣來表示，它有下圖幾個模版： 幾種算子的比較和選擇。與普通的sobel算子相比較，各向同性sobel算子具有加權(quán)作用，所以對邊緣的檢測更加的準(zhǔn)確。這時候?qū)D像進(jìn)行邊緣檢測所得到的結(jié)果較為準(zhǔn)確和可靠，對圖像的后續(xù)處理和分析較為有利。 開運(yùn)算 開運(yùn)算一般會平滑物體的輪廓、斷開較窄的狹頸并消除細(xì)的突出物。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是由一組形態(tài)學(xué)的代數(shù)運(yùn)算子組成的，他的基本運(yùn)算有4個：膨脹、腐蝕、開啟和閉合。從以上三幅圖像可以得知laplace邊緣分割收到噪聲的影響是最明顯的。 邊緣檢測在圖像中，相鄰的兩個類型區(qū)域的分界線稱為邊界。閥值分割法是根據(jù)圖像的灰度值的分布特性確定某個閥值來進(jìn)行圖像分割。中值濾波已經(jīng)把道路兩邊緣當(dāng)成噪聲給去除了，提取后續(xù)提取邊緣線有很大的影響。 f(x,y1) f(x,y) f(x,y+1)。39。即使兩幅圖像的后期處理一樣，得到的結(jié)果也會用很大的不同。a=imread(39。最常用的空間域去噪濾波器有線性濾波和非線性濾波兩種。為了提高系統(tǒng)性能與準(zhǔn)確性，需要去除圖像中的噪聲成分，以便于我們能提取在更加清晰的信息。 灰度化后的圖像雖然為后期處理減少了計算量，但是每個像素點分量范圍的減少影響到了圖像之間的對比，很多圖像的對比程度較低不利于后期處理，所以需要對圖像的對比度增強(qiáng)或者均衡化。因為系統(tǒng)從攝像頭中得到的圖像是彩色圖像，所以在對圖像進(jìn)行處理之前要把彩色圖片轉(zhuǎn)化成灰色圖片。但是道路的邊緣的景物、特點一直是變化的，給檢測帶來很多的麻煩。該系統(tǒng)基于Matlab的數(shù)字圖像處理。非結(jié)構(gòu)化道路沒有車道線和清晰的道路邊界，道路形狀不規(guī)則，沒有明確的邊緣，光照、天氣、景物復(fù)雜多變，但是經(jīng)過分割和濾波后的圖像，再用laplace算子邊界檢測出邊界。 預(yù)警系統(tǒng)根據(jù)圖片處理后得到的道路邊緣線，計算出車道的中間線，再根據(jù)汽車中部和中間線相差的距離而向駕駛員發(fā)出預(yù)警。同時如果因為雨雪及大霧天氣造成路面被覆蓋或者辨識度不高時，該系統(tǒng)也無法進(jìn)行正常工作。這種系統(tǒng)的作用就是在車輛偏離車道時，傳感器檢測到車頭前方兩側(cè)的分道線發(fā)生了變化，就會迅速判斷這個變化是否來自于駕駛者的真實意愿。車道偏離預(yù)警系統(tǒng)是一種通過報警的方式輔助駕駛員減少汽車因車道偏離而發(fā)生交通事故的系統(tǒng)。在平時開車時候受到側(cè)風(fēng)、爆胎等影響時候汽車可能會發(fā)生側(cè)翻。越來越多的汽車走進(jìn)普通人家的家庭。目 錄第1章 緒論 1 研究意義 1 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀 1 研究的關(guān)鍵技術(shù) 2 圖像的獲取 2 圖像的處理 2 預(yù)警系統(tǒng) 3 主要研究內(nèi)容 3 攝像頭的相關(guān)參數(shù) 3 圖像的處理 3 3 3 3 膨脹與腐蝕處理 3 車道標(biāo)志線識別與跟蹤 3 預(yù)警系統(tǒng) 4 建模與仿真 4第2章 系統(tǒng)介紹 5 設(shè)計思路 5 非結(jié)構(gòu)化道路的理解 5第3章 圖像收集與預(yù)處理 6 6 圖像的灰度化 6 7 噪聲消除 8 中值濾波 8 高斯濾波 9 11第4章 圖像處理 12 圖像分割 12 圖像分割的作用 12 圖像分割的定義 12 圖像分割的方法 12 閥值分割法 13 邊緣檢測 13 區(qū)域分割法 15 形態(tài)學(xué)修正 15 膨脹 15 腐蝕 15 開運(yùn)算 15 閉運(yùn)算 16 邊緣檢測 16 灰度梯度算子 16 Roberts算子 16 Sobel算子 17 Laplace算子 19 幾種算子的比較和選擇 20 Hough變換 21第5章 判斷是否偏離并預(yù)警 22 各種道路情況的討論 22 判斷是否發(fā)生偏移并預(yù)警 31 基于simulink的仿真 32 另一條道路的實驗結(jié)果 33總結(jié) 35致謝 36參考文獻(xiàn) 3725 / 28第1章 緒論 研究意義從1886年德國著名的戴姆勒－奔馳汽車公司的創(chuàng)始人：卡爾汽車已經(jīng)是現(xiàn)代社會中人們工作、生活不可缺少的一部分。而在側(cè)翻車禍中車道偏離是最主要的原因。很多事故的發(fā)生是因為駕駛員疲勞后無意識偏移而發(fā)生事故，所以如果偏移檢測系統(tǒng)在這時候向駕駛?cè)藛T發(fā)出預(yù)警就可以大大降低事故的發(fā)生率。如果駕駛者打開轉(zhuǎn)向燈，正常進(jìn)行變線行駛，那么系統(tǒng)不會做出任何提示。在由于非結(jié)構(gòu)化道路的道路區(qū)域和非道路區(qū)域難以區(qū)分，所以針對非結(jié)構(gòu)化道路的道路檢測技術(shù)尚處于研究階段。 主要研究內(nèi)容 攝像頭的相關(guān)參數(shù)在攝像頭相關(guān)參數(shù)中包括攝像頭的內(nèi)參、外參。 膨脹與腐蝕處理 圖像在經(jīng)過濾波和邊緣檢測后，仍存在一些噪音，為了使后續(xù)的處理更加容易，減少車道標(biāo)志線在檢測過程中受噪聲的干擾，matlab圖像處理采用了先膨脹后腐蝕的處理過程來消除遺留噪音。主要對汽車在非結(jié)構(gòu)化道路中行駛時的偏離檢測。相對于結(jié)構(gòu)化道路，非結(jié)構(gòu)化道路的檢測很難。Matlab中源程序為：a=imread(39。 、絕大多數(shù)灰度級集中在20~125的范圍內(nèi)，但均衡化后圖像的對比度有很大的提高。圖像增強(qiáng)是數(shù)字圖像處理最基本方法之一。線性濾波器主要有均值濾波、線性加權(quán)濾波、倒數(shù)梯度加權(quán)濾波。39。 高斯濾波高斯濾波源程序：close allclear all%生成高斯平滑濾波模板%hg=zeros(3,3)。)。f(x+1,y1) f(x+1,y) f(x+1,y+1)]。第4章 圖像處理 圖像分割 圖像分割的作用圖像分割是一種重要的圖像技術(shù)，也是一種基本的計算機(jī)視覺技術(shù)，在實際中得到了大量的應(yīng)用。邊緣檢測法首先檢測出圖
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