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基于颜色信息非结构化道路识别方法
基于颜色信息非结构化道路识别方法 目录2.1 引言2.2 图像分割技术2.3 颜色空间和颜色模型2.4 在 HSV 空间对非结构化道路进行识别2.5 本章小结 2.2 图像分割技术2.2.1 计算机视觉在智能车辆上的应用2.2.2 图像分割技术2.2.2.1 图像分割的定义和重要性2.2.2.2 图像分割方法分类计算机视觉系统的工作原理为：车载 CCD 摄像机实时采集路面的图像信息，将视野中场景反射的光强信号转化为模拟电压信号输送到图像采集卡。图像采集卡中的模数转换器通过采样和量化将模拟图像进一步转化为计算机可以接受和理解的二进制表示的数字图像，当车辆沿着规划好的路线前进时，通过图像处理后得到车的当前位置与设定位置的差异，将由检测单元中获得的速度等各参数及位置差异值输入控制模型，通过微机及 I/O 接口单元对控制单元发出控制指令，在控制模型的指导下，通过调节执行单元和动力驱动单元完成目标跟踪，实现车辆按规划路径的自动运行。图像数据的采集、存储及图像的显示过程如图 2-1： 2.3 颜色空间和颜色模型2.3.1 物体识别中的颜色信息2.3.2 颜色空间和颜色模型2.3.2.1 RGB、CMY、YIQ 颜色模型2.3.2.2 HSV 颜色模型2.3.2.3 小结2.4 在 HSV 空间对非结构化道路进行识别2.4.1 RGB 空间到 HSV 空间的映射2.4.2 彩色图像的二值化2.4.3 二值化图像后处理2.4.3.1 形态学处理2.4.3.2 阈值面积消去法2.4.4 道路边缘检测2.4.4.1 边缘检测算子的选择2.4.4.2 曲线拟合出道路边界
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