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司机驾驶疲劳预警系统图像预处理技术的研究

作　者: 庞柏梅
导　师: 于微波
学　校: 长春工业大学
专　业: 测试计量技术及仪器
关键词: 驾驶疲劳 图像预处理 小波变换 统一阈值 相关性 直方图均衡
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


随着交通运输业的发展和车速的提高,交通事故已成为当前各国所面临的严重问题。其中,驾驶员疲劳驾驶是交通事故发生的主要因素之一,使得驾驶员驾驶状态监测成为当前安全辅助驾驶技术的一个研究热点。随着图像处理技术的飞速发展,基于计算机视觉技术的驾驶疲劳实时检测系统在提高汽车的主动安全性能和减少交通事故方面有着广阔的应用前景。在采用计算机视觉对驾驶员进行驾驶行为监测时,图像的预处理是至关重要的环节。针对驾驶疲劳监控系统中采集到的降质图像,进行了图像预处理算法的研究。首先,针对实时采集图像具有高斯噪声的现象,在统一阈值方法的基础上,利用小波系数的层间相关性克服其“过扼杀”缺陷,形成了基于小波系数层间相关性的改进阈值去噪算法。其次,针对驾驶室内光线亮度造成图像对比度弱、灰度范围较小的问题,利用灰度直方图均衡化和小波变换相结合的方法,形成了基于直方图均衡化图像增强改进算法。在Matlab软件平台上,分别对来自于Matlab图像库和实际驾驶室内采集的人脸图像进行了算法的对比实验研究。实验结果验证了改进图像预处理算法的可行性及有效性。最后,在基于DSP的实时图像处理系统上进行了算法实现,并对实际采集的图像进行了实验。实验结果表明,改进的图像预处理算法有效地提高了驾驶疲劳检测系统中的图像质量,为驾驶疲劳监测提供可靠依据。通过对图像预处理算法的不断改进,司机驾驶疲劳预警系统对图像有用信息的识别、提取及判断的准确性将进一步提高。

全文目录


摘要  2-3
Abstract  3-6
第一章 绪论  6-15
  1.1 本课题研究的目的和意义  6-10
    1.1.1 驾驶疲劳预警系统的研究意义  6-7
    1.1.2 驾驶疲劳检测技术的国内外研究现状  7-8
    1.1.3 驾驶疲劳预警系统的组成  8-9
    1.1.4 图像预处理技术在疲劳驾驶检测技术中的重要性  9-10
  1.2 图像预处理技术的研究现状  10-13
    1.2.1 图像去噪技术的国内外研究现状  10-11
    1.2.2 图像增强技术的国内外研究现状  11-13
  1.3 本文的主要研究内容  13-14
  1.4 本章小结  14-15
第二章 基于小波层间相关性的改进阈值算法研究  15-30
  2.1 小波阈值去噪基本原理  15-21
    2.1.1 阈值去噪基本原理  15-16
    2.1.2 阈值处理函数的选取  16-18
    2.1.3 阈值的选取  18-21
  2.2 基于小波系数相关性的阈值改进算法  21-25
    2.2.1 基于小波系数相关性的图像去噪算法  21-23
    2.2.2 基于小波系数层间相关性的改进VisuShink阈值去噪算法  23-25
  2.3 实验过程及结果分析  25-28
  2.4 驾驶室内实际采集人脸图像去噪的实验分析  28-29
  2.5 本章小结  29-30
第三章 基于直方图均衡化的图像增强改进算法  30-40
  3.1 图像增强技术概述  30
  3.2 图像增强技术常用方法  30-34
    3.2.1 直方图均衡化图像增强技术  30-32
    3.2.2 中值滤波图像增强技术  32
    3.2.3 平滑算法  32-33
    3.2.4 形态学算法  33-34
  3.3 基于直方图均衡化算法的改进图像增强算法  34-35
  3.4 实验过程及结果分析  35-37
  3.5 驾驶室内实际采集人脸图像增强的实验分析  37-39
  3.6 本章小结  39-40
第四章 基于DSP图像处理系统的算法实现  40-52
  4.1 基于DSP的图像处理系统总体方案  40-42
    4.1.1 基于DSP的图像处理系统组成  40-41
    4.1.2 基于DSP的图像处理系统硬件模块  41-42
  4.2 基于DSP的图像处理系统核心硬件  42-48
    4.2.1 基于DSP的图像处理系统处理器  44-46
    4.2.2 视频采集模块  46-47
    4.2.3 视频输出模块  47
    4.2.4 电源模块设计  47-48
  4.3 基于DSP的图像处理系统的算法实现  48-51
    4.3.1 CCS开发环境  48-49
    4.3.2 TMS320DM6437上的图像预处理算法实现  49-50
    4.3.3 实验结果分析  50-51
  4.4 本章小结  51-52
第五章 结论与展望  52-54
  5.1 全文总结  52
  5.2 研究展望  52-54
致谢  54-55
参考文献  55-59
附录一 基于小波相关性的改进阈值去噪算法的MATLAB实现  59-65
附录二 基于直方图均衡化的图像增强算法的MATLAB实现  65-66
攻读学位期间发表的论文  66-67

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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