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3.2.1 图像平滑（去除噪声） 23
3.2.2 边缘检测 24
3．3 边界假设与选择 25
3.3.1 边界假设 25
3.3.2 对应一条假设边界的数据采集 25
3.3.3 假设边界的评价与选择 25
4 整体设计思路 27
4．1 开发工具简介 27
4.1.1 MFC 27
4.1.2 MFC使用心得 28
4.1.2 OpenCV 29
4.1.2 OpenCV使用心得 29
4．2 设计思路 30
4．3 综合实验结果 32
结 论 33
致 谢 34
参考文献 35
1 绪论
本章简述了本课题所要研究的具体问题，介绍了非结构化道路（即乡村道路）边界检测的研究意义，介绍了自主车和非结构化道路等课题在国内外的研究现状，以及本课题所用到的开发工具的简介，最后介绍了本文的结构安排。论文网
1．1 课题简介
本课题针对无人车辆在乡村道路视觉导航中常遇到的道路边界的模糊性和可见光摄像机对光照的依赖性出发，采用可见光摄像机和红外热像仪两种视觉传感器进行道路边界的融合检测。实现和提高无人车辆在乡村道路导航中的自主性和全天时性。
道路边界检测是自主车系统的一个重要部分，乡村道路的边界检测较一般的道路边界检测相比更具挑战性。通常，道路检测一般采用单一的可见光传感器，导致乡村道路边界检测常常不能应对全天时的道路环境，本文利用可见光传感器和红外传感器同时进行乡村道路的检测，依据两种图像的特点，分别采用了道路图像的预处理、道路的消失点检测，边界假设的生成和真实道路边界的选择方法分，最后，将两种图像所得到的道路边界分别利用标定参数变换到三位坐标系进行拟合。
1．2 研究意义
非结构化道路跟踪方法的研究有着重要的研究价值，主要表现在以下二个方面。
第一，在军事领域和危险作业领域的重大意义。
乡村道路是军事和危险领域的主要运行环境。因此，基于机器视觉的乡村道路跟踪方法的研究对于提高无人自主车在军事和危险领域的性能有着重大意义。而无人自主车可以通过搭载不同作战任务载荷，可以构成能执行各种战术任务的地面作战平台，例如火力攻击平台、战场侦察平台、物资输送平台等。此外，无人自主车对于反恐行动、危险场所的救援行动等危险作业领域有着广泛的作用价值。文献综述
第二，在民用领域的重大意义。
21世纪以来,随着经济的快速发展,交通运输问题越发严重,道路上车多为患,交通事故频发,对人们生命财产安全造成了极大的威胁。据不完全的统计，2011年我国涉及人员伤亡的道路交通事故210812起，共造成62387人死亡，损失金额数十亿元。基于机器视觉的乡村道路跟踪方法研究是无人自主车的基于非结构化道路（乡村道路）道路跟踪的关键问题，同时也是当前正在发展的智能交通系统（ITS）的重要的技术支持。因此，基于机器视觉的乡村道路跟踪方法的研究对于提高汽车驾驶的安全性，和实现智能交通系统有着重大的意义。[16]