第一章 绪论 1
1.1引言 1
1.2道路的图像特征 2
1.3道路提取算法中的共同问题 2
1.4国内外研究现状 3
第二章 道路边缘线的提取方法研究 11
2.1经典直线提取方法 11
2.1.1启发式连接法 11
2.1.2层次记号编组法 12
2.1.3 Hough变换 12
2.1.4相位编组法 13
2.2利用动态规划和改进的相位编组法提取道路边缘线 15
2.2.1动态规划的基本概念 15
2.2.2动态规划模型的基本要素 16
2.2.3动态规划模型的建立 18
2.2.4动态规划的求解方法 19
2.2.5用于边缘检测的动态规划模型 19
2.2.6改进的编组区获取法 21
2.2.7利用动态规划理论从组合编组区中检测道路外边缘线 28
2.3总体实验结果与分析 32
2.3.1影像选取 32
2.3.2实验中参数值的设定 32
2.3.3实验结果分析 33
2.3.4精度评价 33
第三章 分割道路影像特征值的获取 37
3.1图像分割的必要步骤 37
3.2常用的道路分割特征值 37
3.3一维道路纹理特征的提取 40
3.3.1角度-纹理特征的基本原理 40
3.3.2一维Gabor滤波器设计 41
3.3.3确定道路方向 44
第四章 FCM分割模型 47
4.1引言 47
4.2数据集的c划分 47
4.3聚类目标函数 48
4.4基于FCM的图像分割算法 51
4.4.1 HCM算法 51
4.4.2 FCM算法 52
第五章 结合空间信息的FCM算法 54
5.1引言 54
5.2结合空间信息的FCM分割理论 54
5.2.1现有的两种基于空间信息的FCM分割算法（SFCM） 54
5.2.2改进的空间信息FCM分割算法 58
5.3分割方法的对比实验及分析 60
第六章 基于MRF的图像分割模型 63
6.1引言 63
6.2马尔可夫随机场理论 63
6.3常用的MRF模型 66
6.3.1自生模型 66
6.3.2多层逻辑模型 67
6.3.3高斯马尔可夫随机场 68
6.4 MRF分割模型 69
6.5能量优化算法 70
6.5.1模拟退火法 70
6.5.2条件迭代算法 73
6.5.3置信传播算法 73
6.5.4 EM估算参数 75
第七章 利用Graph Cuts方法分割道路 78
7.1引言 78
7.2网络图与流量网络 78
7.2.1图的相关定义 79
7.2.2图的矩阵表示 79
7.2.3流量网络 81
7.3最大流的解算方法 82
7.3.1割与最大流最小割定理 82
7.3.2最大流的求解流程 83
7.3.3传统最大流解算方法 84
7.4图割方法 86
7.4.1算法的基本流程 87
7.4.2交换移动与扩展移动 92
7.5基于图割的道路分割方法 94
7.5.1图割方法用于面状对象的分割 95
7.5.2改进的图割方法用于道路条带自动分割 100
7.6道路分割实验与精度评定 104
7.6.1改进方法与原有图割方法的比较 104
7.6.2改进方法与其他代表性方法的比较 104
第八章 基于感受野模型的路面点分割方法 109
8.1引言 109
8.2几种视觉神经元感受野的性质 109
8.2.1光感受器的感受野 109
8.2.2水平细胞的感受野 110
8.2.3双极细胞的感受野 110
8.2.4无足细胞的感受野 110
8.3经典感受野模型的描述及本书模型的提出 110
8.4各向同性道路检测算子设计 112
8.5对检测所得路面点的后处理 117
第九章 道路条带的修整和矢量化 119
9.1引言 119
9.2数学形态学方法 119
9.3改进的直线段匹配法 121
9.3.1原始直线匹配法 121
9.3.2改进直线段匹配法 123
9.3.3改进直线段匹配法对简单城市道路影像的实验 124
9.3.4阶梯状地物的剔除 128
9.4道路条带转换为距离图的两种方法 129
9.4.1欧氏距离变换 129
9.4.2圆形相位模板 130
9.5脊线跟踪搜索道路中心线 133
9.5.1脊线跟踪原理 133
9.5.2改进的脊线跟踪算法 135
9.6张量投票连接断裂的道路段 136
9.6.1张量的定义和性质 136
9.6.2张量投票算法 137
9.6.3张量编码 139
9.6.4张量投票 139
9.6.5张量分解 141
9.6.6断裂道路的连接 141
9.7基于MRF原理的道路段的组织和连接 143
9.7.1简述 143
9.7.2 MAP-MRF道路段组织模型 143
9.7.3道路段上下文组织 145
9.8一种新的道路网获取策略 148
9.8.1搜索中心线 148
9.8.2优化道路中心线 150
9.8.3连接道路中心线 156
9.8.4提取道路双边缘线 160
9.9获取矢量化道路的Clode方法 162
第十章 总结与展望 164
参考文献 166