第1章 緒論
1.1 圖像視覺屬性濾波方法的研究現狀
1.1.1 基礎形態學濾波器
1.1.2 廣義形態學濾波器
1.1.3 Max-tree視覺屬性濾波器
1.1.4 連通濾波方法的研究現狀
1.2 車道線與車輛檢測方法的研究現狀
1.2.1 車道線檢測方法的研究現狀
1.2.2 車輛檢測方法的研究現狀
1.3 掌紋圖像識別方法的研究現狀
1.4 仿生視覺算法的研究現狀
1.5 本書章節安排
第2章 基於Max-tree的圖像視覺屬性濾波方法
2.1 Max-tree的濾波規則
2.1.1 *小規則
2.1.2 直接規則
2.1.3 *大規則
2.1.4 減法規則
2.2 圖像復原
2.2.1 *小規則復原
2.2.2 直接規則復原
2.2.3 *大規則復原
2.2.4 減法規則復原
2.3 二值圖像面積屬性濾波
2.4 灰度圖像屬性濾波
2.4.1 面積濾波
2.4.2 灰度值濾波
2.4.3 *小包圍矩形濾波
2.5 濾波器性能比較
2.6 本章小結
第3章 基於多變量視覺屬性分類的圖像濾波方法
3.1 Max-tree構造與濾波規則
3.2 基於多變量屬性分類規則的連通濾波算法
3.2.1 基於多變量屬性的Max-tree構造
3.2.2 基於SVM的Max-tree節點屬性分類算法
3.3 實驗與分析
3.3.1 Max-tree的不同枝剪規則的性能比較
3.3.2 不同濾波方法的性能比較
3.3.3 多變量屬性分類規則在掌紋與掌脈圖像分割中的應用
3.4 本章小結
第4章 基於邊緣與線條視覺信息的車道線檢測方法
4.1 圖像預處理
4.1.1 攝像頭相關參數
4.1.2 繫統參數設置
4.2 邊緣提取與直線檢測
4.2.1 邊緣提取設計
4.2.2 直線檢測設計
4.3 車道線檢測方案設計
4.3.1 車道線模型設計
4.3.2 車道線候選對像的篩選