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第一章 绪论1

1.1引言1

1.2道路的图像特征2

1.3道路提取算法中的共同问题2

1.4国内外研究现状3

第二章 道路边缘线的提取方法研究11

2.1经典直线提取方法11

2.1.1启发式连接法11

2.1.2层次记号编组法12

2.1.3 Hough变换12

2.1.4相位编组法13

2.2利用动态规划和改进的相位编组法提取道路边缘线15

2.2.1动态规划的基本概念15

2.2.2动态规划模型的基本要素16

2.2.3动态规划模型的建立18

2.2.4动态规划的求解方法19

2.2.5用于边缘检测的动态规划模型19

2.2.6改进的编组区获取法21

2.2.7利用动态规划理论从组合编组区中检测道路外边缘线28

2.3总体实验结果与分析32

2.3.1影像选取32

2.3.2实验中参数值的设定32

2.3.3实验结果分析33

2.3.4精度评价33

第三章 分割道路影像特征值的获取37

3.1图像分割的必要步骤37

3.2常用的道路分割特征值37

3.3一维道路纹理特征的提取40

3.3.1角度-纹理特征的基本原理40

3.3.2一维Gabor滤波器设计41

3.3.3确定道路方向44

第四章 FCM分割模型47

4.1引言47

4.2数据集的c划分47

4.3聚类目标函数48

4.4基于FCM的图像分割算法51

4.4.1 HCM算法51

4.4.2 FCM算法52

第五章 结合空间信息的FCM算法54

5.1引言54

5.2结合空间信息的FCM分割理论54

5.2.1现有的两种基于空间信息的FCM分割算法（SFCM）54

5.2.2改进的空间信息FCM分割算法58

5.3分割方法的对比实验及分析60

第六章 基于MRF的图像分割模型63

6.1引言63

6.2马尔可夫随机场理论63

6.3常用的MRF模型66

6.3.1自生模型66

6.3.2多层逻辑模型67

6.3.3高斯马尔可夫随机场68

6.4 MRF分割模型69

6.5能量优化算法70

6.5.1模拟退火法70

6.5.2条件迭代算法73

6.5.3置信传播算法73

6.5.4 EM估算参数75

第七章 利用Graph Cuts方法分割道路78

7.1引言78

7.2网络图与流量网络78

7.2.1图的相关定义79

7.2.2图的矩阵表示79

7.2.3流量网络81

7.3最大流的解算方法82

7.3.1割与最大流最小割定理82

7.3.2最大流的求解流程83

7.3.3传统最大流解算方法84

7.4图割方法86

7.4.1算法的基本流程87

7.4.2交换移动与扩展移动92

7.5基于图割的道路分割方法94

7.5.1图割方法用于面状对象的分割95

7.5.2改进的图割方法用于道路条带自动分割100

7.6道路分割实验与精度评定104

7.6.1改进方法与原有图割方法的比较104

7.6.2改进方法与其他代表性方法的比较104

第八章 基于感受野模型的路面点分割方法109

8.1引言109

8.2几种视觉神经元感受野的性质109

8.2.1光感受器的感受野109

8.2.2水平细胞的感受野110

8.2.3双极细胞的感受野110

8.2.4无足细胞的感受野110

8.3经典感受野模型的描述及本书模型的提出110

8.4各向同性道路检测算子设计112

8.5对检测所得路面点的后处理117

第九章 道路条带的修整和矢量化119

9.1引言119

9.2数学形态学方法119

9.3改进的直线段匹配法121

9.3.1原始直线匹配法121

9.3.2改进直线段匹配法123

9.3.3改进直线段匹配法对简单城市道路影像的实验124

9.3.4阶梯状地物的剔除128

9.4道路条带转换为距离图的两种方法129

9.4.1欧氏距离变换129

9.4.2圆形相位模板130

9.5脊线跟踪搜索道路中心线133

9.5.1脊线跟踪原理133

9.5.2改进的脊线跟踪算法135

9.6张量投票连接断裂的道路段136

9.6.1张量的定义和性质136

9.6.2张量投票算法137

9.6.3张量编码139

9.6.4张量投票139

9.6.5张量分解141

9.6.6断裂道路的连接141

9.7基于MRF原理的道路段的组织和连接143

9.7.1简述143

9.7.2 MAP-MRF道路段组织模型143

9.7.3道路段上下文组织145

9.8一种新的道路网获取策略148

9.8.1搜索中心线148

9.8.2优化道路中心线150

9.8.3连接道路中心线156

9.8.4提取道路双边缘线160

9.9获取矢量化道路的Clode方法162

第十章 总结与展望164

参考文献166