基于MATLAB的单目视觉车辆测距技术研究

论文摘要

智能交通系统是交通领域发展的大势所趋,其中智能车辆结合了车辆工程、自动控制、电子通信、计算机视觉等多种学科。多年来,在国内外研究人员的探索下,不断产生新的理论方法或实用技术,旨在提高安全运行和车辆舒适性。本文以车载视觉系统为方向,研究道路车辆测距技术,对现有的单目视觉测距方法从图像处理的理论和计算机实践两方面进行改进。在视觉图像处理过程中,重新分析、选择合适的理论与方法,在利用先验知识对捕获图像进行缩放和剪裁,结合灰度变换、图像基本运算和数学形态学操作进行预处理的基础上,选取迭代式阈值分割、数学形态学方法对图像进行分割处理,同时对分割区域进行标注、获取特征信息,运用模式识别知识对车辆图像进行检测、定位以提取所需的测距参数。基于MATLAB7.0开发平台,采用图像处理IPT函数,以提高图像处理的质量和效率,且把通过反转透视变换理论得出的数学测距模型编译成简洁的MATLAB程序语言,使视觉测距过程时滞更小、反应迅速,大大提高了精度。通过实际道路的实验验证,本研究所提出的方法和技术具有一定的实用价值,可为现代智能车辆的视觉信息加工提供重要参考。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 选题背景
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 国外研究现状
• 1.2.2 国内研究现状
• 1.3 课题的提出
• 1.4 本课题研究技术路线
• 第二章 数字图像基本理论
• 2.1 数字图像的基本概念
• 2.2 图像数字化
• 2.2.1 采样
• 2.2.2 量化
• 2.3 数字图像的表示
• 2.3.1 坐标约定
• 2.3.2 数字图像的矩阵表示
• 2.4 数字图像的存储
• 2.4.1 图像类型
• 2.4.2 图像类型转换
• 2.5 数字图像的度量及相关概念
• 2.5.1 数字图像的度量
• 2.5.2 图像处理的相关概念
• 2.6 数字图像处理的基本过程
• 第三章 单目视觉系统图像预处理
• 3.1 图像几何变换
• 3.2 图像增强
• 3.3 其他相关图像操作
• 3.3.1 灰度图像形态学处理
• 3.3.2 图像的基本运算
• 第四章 车辆检测与定位
• 4.1 图像分割理论及应用
• 4.1.1 灰度阈值分割
• 4.1.2 形态学图像处理
• 4.2 车辆检测及定位
• 4.2.1 标注连接分量
• 4.2.2 模式识别
• 4.2.3 车辆定位与特征提取
• 第五章 车间距离测量模型的建立
• 5.1 图像变换理论
• 5.1.1 几何变换
• 5.1.2 针孔模型
• 5.1.3 三种坐标系
• 5.2 建立单目摄像测距模型
• 第六章 程序实现与实验分析
• 6.1 MATLAB 程序实现
• 6.1.1 MATLAB7.0 图像处理工具箱
• 6.1.2 函数调用和程序实现
• 6.2 测距实验与分析
• 6.2.1 实验目的与实验方案
• 6.2.2 实验结果与分析
• 结论与建议
• 参考文献
• 攻读学位期间取得的研究成果
• 致谢