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研究生:王信義
研究生(外文):Wang, Hsin-Yi
論文名稱:非規則性道路邊界偵測之彩色電腦視覺研究
論文名稱(外文):The Study of Color Vision for On-vehicle Detection of unstructured Road Boundary
指導教授:陳明揚
指導教授(外文):Ming-Yang Chern
學位類別:碩士
校院名稱:國立中正大學
系所名稱:電機工程學系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1998
畢業學年度:86
語文別:中文
論文頁數:70
中文關鍵詞:非規則性道路邊界彩色電腦視覺
外文關鍵詞:unstructuredroad boundarycolor vision
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本論文提出一個植基於區域的視覺方法,它可以有效的偵測非規則性
道路邊界的位置。本研究主要是採用圖形識別的技巧來偵測多變的非規則
性路邊界,它是屬於一種非監督型的分類方法,偵測困難的道路邊界不需
要依賴前一張影像的資訊。 在每一張新的影像中,使用一個結合
ISODADA演算法與最小距離分類的方法,快速的將顏色相近的像素聚集在
同一類。在歸類以後,影像上的每一個像素被標記成許多類別的一種(稱
之為類別影像),然後使用Kirsch Operator擷取類別影像上介於類別之間
的邊緣。最後,從邊緣影像中使用直線或曲線近似的方法擷取道路邊界的
位置。 經過校園與田野實際彩色影像的測試驗證,我們能夠即時的
駕駛自主車沿路行進。本研究不依賴事前預定的道路邊界形狀與位置的假
設(例如SCARF、UNSCARF),它可以更正確的偵測道路的位置。與目前使用
彩色影像偵測道路邊界的許多系統作比較,本研究的設計在偵測非規則性
路邊界的問題上對於減少時間的浪費及其正確性、可靠性都有相當大的改
良。
A region-based approach for efficient detection of
unstructured road boundaries is proposed. The proposed approach
applies pattern recognition techniques to detect the boundaries
on a variety of unstructured roads. This is an unsupervised
classification method that detects difficult roads without
tracking results from image to image. In each new image, it
quickly clusters pixels having similar colors into regions using
a combination of ISODATA algorithm and Minimum distance
classification. At the end of the clustering, each pixel in the
image is labels a class, forming a class image. The edges
between class labels in the class image are then extracted using
Kirsch operator, and collected in a class edge image. Finally,
extract the road boundary locations from the class edges using
the straight-line or curve fitting. With a lot of sequential
road-test color images on campus and rural roads under varying
illumination conditions (including strong shadow and noise
conditions), the processing time is short enough to drive the
vehicle for road following in real time. Our approach does not
rely on the assumption of road candidate interpretations (such
as SCARF or UNSCARF), and it detects the road boundaries well.
Comparing with other road-detection systems based on color
image, the proposed scheme is a great improvement in the aspect
of processing speed as well as the reliability of locating the
road boundary.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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