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帮助驾驶体系中的鲁棒光流算法
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帮助驾驶体系中的鲁棒光流算法
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帮助驾驶体系中的鲁棒光流算法
帮助驾驶体系中的鲁棒光流算法毕业论文范文介绍开始:
【论文摘要】
:汽车帮助驾驶体系的研究是近些年来打算机科学范畴崛起的又一个热点研究方向,该体系的目标在于帮助驾驶者树破一个保险坚固的驾驶环境以减少交通事变的产生。该技巧通过模仿人眼的视觉机理,用固定好的一组摄像机获得驾驶环境信息并进行感知跟断定,终极通过发出预警来帮助驾驶者进行保险驾驶。因为车辆驾驶环境的特别性,作为保险有效的汽车帮助驾驶体系,必须可能达到实时性请求,只有这样才干体现出其利用价值;与此同时,汽车帮助驾驶体系须要鲁棒地应答多变的驾驶环境,也就是说在面对不同的道路环境、复杂的路面状况(本文此处忽略..)以及多变的景象前提等都可能进行良好的断定。为此,研究新的算法来同时满意感知断定的实时性跟鲁棒性请求是当今机器视觉范畴筮待解决的关键困难。将光流场利用于智能驾驶体系时,因为实在的驾驶环境比较复杂,受光照影响,前后帧图像间对应像素匹配难度较大;并且,在实际驾驶时,因为车速个别较快,前后帧图像间视差较大,而这两个前提是经典Horn-Schrank光流法的致命缺点。本文重点阐述了对图像进行高晋升滤波预处理之后,利用由粗到细的图像金字塔来解决大视差存在的场景,并利用双向求解的一阶近似总变分(略..)法(TV-L’)打算前后帧图像间的光流场,最后将得到的光流场进行HSV色彩编码,将其投影到色彩空间,以得到更好的视觉后果。本文具体的工作包含以下所述四个方面:1.研究了针对实在驾驶环境的有效的图像预处理。通过对图像的低频滤波跟高频滤波以及原始图像进行光流打算,分析呈现不同成果的起因,翻新的将改进后的高晋升滤波引入到光流场的打算,不仅进步了对光照等噪声的鲁棒性,并保存了图像的低频框架信息。2.研究了图像金字塔算法对疾速行驶车辆带来的大视差的鲁棒处理。因为经典Horn-Schrank光流法活(略..)动平滑的束缚在实在的驾驶环境中是无奈满意的,所以对图像进行由粗到细的多级标准迭代,对原始图像进行层层的抽样得到粗标准,而后通过先打算粗标准图像的光流场,这样就可能满意光流的活动平滑束缚,最后由粗到细,进行等同插值,逐步得到原始图像的光流场,如此处理的打算复杂度大概是原始图像光流打算复杂度的4/3倍,但却可能很好的解决大视差存在的场景。3.用一阶绝对值近似代替平方跟的情势的总变分法(TV-L1)的利用大大简化了光流打算的复杂度,双向求解的TV-L1光流更进一步进步了光流打算速度。在光流能量函数聚(此处忽略..)合参数δc设定为0.01时,经典的Horn-Schrank光流法打算一对大小为640×480,帧率为15帧/s的前后帧图像的光流时须要0.855s,而双向求解TV-L1光流仅须要0.558,时光效力进步了34.7%。4.通过对已得到的光流场进行色彩编码,将活动方向映射到色相上,将间隔信息映射到饱跟度上,加强光流成果的可视性,可能更好的对目标进行断定,也为下一步的图像宰割辨认处理奠定了基本。最后,总结了目前已做的工作,并对将来须要尽力的处所做出了瞻望。
以上为本篇毕业论文范文
帮助驾驶体系中的鲁棒光流算法
的介绍部分。
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