本书介绍计算机视觉在智能车中的应用，分三个部分共13章。一部分（第1、2章），供初学者学习，介绍计算机视觉的定义、研究内容、发展历程、在智能车中的主要应用，以及智能车视觉常用的图像预处理方法。第二部分（第3～5章），是智能车视觉技术的基础内容，介绍智能车视觉认知硬件平台和软件开发环境的搭建与配置，以及在实际应用中经常使用的摄像机标定方法和视觉测距技术。第三部分（第6～13章），介绍计算机视觉在智能车中的具体应用和问题解决，包括车道线的识别与跟踪、停止线检测与测距、斑马线、导向箭头、交通信号灯、交通标志牌等识别方法和视觉定位技术，使读者进一步了解智能车视觉的具体应用，以及解决问题的难点和思路。本书适合从事计算机视觉、图像处理、智能车研究的人员学习，尤其适合从事无人驾驶智能车图像处理研究和开发的人员学习，也可作为相关专业研究生的教学用书。
摘要
前言
第1章 计算机视觉简介
1.1 计算机视觉的发展历程
1.2 计算机视觉研究现状
1.3 计算机视觉在智能车中的应用
第2章 视觉预处理技术
2.1 灰度化处理
2.2 颜色空间变换
2.3 阈值处理
2.4 霍夫变换
2.5 平滑滤波
2.6 边缘检测
第3章 智能车视觉平台搭建
3.1 硬件平台的设计与搭建
3.2 开发环境的搭建
第4章 标定
4.1 摄像机标定方法
4.2 逆透视标定方法
第5章 单目视觉测距
5.1 基于映射关系表的单目视觉测距
5.2 基于几何关系的距离计算方法
5.3 基于逆透视变换的平面测距方法
第6章 车道线检测与跟踪
6.1 车道线检测方法
6.2 基于透视图像的检测方法
6.3 基于IPM的检测方法
6.4 车道虚拟中心线的计算方法
6.5 车道线跟踪技术
第7章 斑马线识别
7.1 斑马线的特征及其作用
7.2 斑马线识别方法
7.3 基于时空关联的斑马线识别方法
第8章 停止线识别与测距
8.1 停止线的特征及其作用
8.2 停止线识别方法
8.3 基于时空关联的停止线识别方法
8.4 停止线测距
第9章 导向箭头识别
9.1 导向箭头的特征和类型
9.2 导向箭头的识别方法
9.3 基于时空关联的导向箭头识别方法
第10章 交通信号灯识别
10.1 交通信号灯识别简述
10.2 交通信号灯检测方法
10.3 交通信号灯识别方法
第11章 交通标志牌识别
11.1 交通标志牌识别简述
11.2 交通标志牌类型
11.3 交通标志牌识别现状
11.4 交通标志牌识别的难点
11.5 交通标志牌识别的方法
第12章 无人自主车视觉定位
12.1 视觉定位的意义和应用
12.2 视觉定位方法
12.3 定位算法性能分析
第13章 基于视觉的路口定位
13.1 路口定位的实现流程
13.2 基于路口场景识别的粗定位
13.3 基于IPM的高精度实时定位
参考文献
