智能小车沿线行驶的图像识别答辩人:指导老师:.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
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与展望致谢.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.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.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锐化一定要在模糊化之后进行?改进算法.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.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残差平方和.实验环境的构建系统框架核心.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.图像处理步骤(PC)原图像信息提取直方均衡化中值滤波拉普拉斯锐化阈值获取道路中线点检测中线拟合试验环境的构建二值化.试验结果及分析CCD道路图像效果(a)(b)(c)(d)图3CCD道路图像.试验结果及分析(a)原图像1(b)灰度均衡化(c)中值滤波(e)锐化处理(f)二值化(g)信息提取图4CCD图像1处理过程.试验结果及分析(a)原图像2(b)灰度均衡化(c)中值滤波(e)锐化处理(f)二值化(g)信息提取图5CCD图像2处理过程.试验结果分析.敬请各位老师批评指正谢谢!Q&A.