线状目标提取技术的分析及其应用.pdf

硕士学位论文线状目标提取技术研究及应用 The Technology ofCurvilinear Structure Extraction and Its Application 作者学科、学指导完成姓名: 李青专业: 让箕扭廛旦堇苤号: 21209168——教师: 胡型!鸱日期: 大连理工大学 Dalian University ofTechnology 万方数据.!燮黜大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知,除文中已经注明引用内容和致谢的地方外, 本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果,也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处,本人愿意承担相关法律责任。学位论文题目:毯2丛盈趣超塑煎苤盟整邀丝函作者签名:赫日期:j咝年—丘月jL曰万方数据大连理工大学硕士学位论文摘要在计算机视觉系统中,几何特征是识别物体的重要属性,当图像中物体的位置、方向或尺度发生变化时,利用物体的几何特征依然可以描述和分辨物体。线作为几何特征中的一种重要特征,是图像处理的中层表述符号,可很好的反映图像高层信息。本文研究一种具体的线特征,称之为线状目标,代表有宽度的直线或曲线,较之边缘包含更多的信息,可更好表达目标物体。其应用领域非常广泛,因此始终是学者和机构的研究热点。本文主要关注线状目标提取在智能车辆导航车道线检测和遥感图像道路提取两方面的应用。车道线和道路在其相关图像中均呈现细长明亮且均匀的线状结构,因此可借助线状目标提取技术来解决相应问题。本文针对解决道路提取的宽度限制问题,提出了基于自动尺度选择的道路提取算法。在分析了多尺度框架检测在道路提取中的必要性和可行性,我们将自动尺度选择引入道路特征检测中,同时采用跟踪检测的策略,降低了尺度空间迭代造成的高计算量。该方法成功去除了线状目标提取中的宽度约束,使执行过程避免人工干预。本文针对解决车道线检测领域普遍存在的难点:容易受阴影及光照条件等影响,提出基于亮度信息和曲线检测的车道线提取算法。本文利用车道线与其邻域亮度差异始终存在的特点来过滤车道线,并且采用RANSAC方法准确描述车道线几何信息。实验结果表明,该方法在符合车道线检测实时性要求的同时,可以消除人造物、道路裂缝等干扰,且对不同光照条件鲁棒。关键词:线状目标提取;车道线检测;道路提取;尺度空间;RANSAC 万方数据线状目标提取技术研究及应用 The Technology ofCurvilinear StructIlreExtraction andIts Application Abstract Geometric characteristics areimportant attributesofobject recognition puter theobject’s position,direction orscalechanges,the system Can still describe and distinguish theobject relying ongeometric featureis avery important middle—leveldescriptor,which can reflect alotofhigh—level information ofimages. Thispaper studies one kind ofthelinearfeature,called curvilinear structure,which Sline or curve structure contains more information and can betterexpress the application contains many aspects,SO itisalways thehotresearch issues. We focus on thetwo application ofcurvilinear structure detection inthisPaDer:the 1ane marking detection inintelligent transportation system andtheroad extraction inaerialimages. Both thelanemarking and road iselongated and bright struc