基于matlab的道路目标图像提取系统设计.doc
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基于matlab的道路目标图像提取系统设计,基于matlab的道路目标图像提取系统设计2万字 49页 原创作品，已通过查重系统 摘要 随着社会的发展与科技的进步，汽车的出现与发展极大的丰富了人们的出行方式，方便了人们的工作与生活。然而与此同时，城市汽车保有量的增加给城市交通带来了巨大的压力，有限的道路资源与不断膨胀的驾驶需求之间的矛盾日益加深。除了城市的交通更加...
内容介绍
此文档由会员 大雨倾盆 发布
基于MATLAB的道路目标图像提取系统设计
2万字 49页 原创作品，已通过查重系统
摘要 随着社会的发展与科技的进步，汽车的出现与发展极大的丰富了人们的出行方式，方便了人们的工作与生活。然而与此同时，城市汽车保有量的增加给城市交通带来了巨大的压力，有限的道路资源与不断膨胀的驾驶需求之间的矛盾日益加深。除了城市的交通更加的拥堵反而使得出行不便之外，还有交通事故、环境污染和能源的日趋匮乏等一系列的社会、环境和能源问题。如何有效的解决这些问题，已经成为了当前社会所关注的一项世界性的难题。
再此背景之下，先进驾驶辅助系统ADAS(Advanced Driver Assistant System)作为提升驾驶安全性，辅助驾驶员的一种重要的手段，在世界范围内得到了高度的重视与快速的发展。
ADAS是利用安装在车上的各式各样的传感器，在第一时间收集车内外的环境数据，进行静、动态物体的辨别、侦查与追踪等技术上的处理，从而能够让驾驶者在最快的时间内察觉可能发生的危险。ADAS的组成架构非常广泛，包括了夜视系统、主动巡航控制系统、电子稳定程序、随机转向前照灯、车道偏移报警、防碰撞技术、盲点辅助技术以及泊车辅助技术等。ADAS目前的发展势头非常良好，许多高级豪华轿车上都应用了ADAS系统，并且正在向一般轿车上转移。随着科技的发展和许多公司倡导的未来无人驾驶计划的推出，ADAS系统必将得到更加广泛的应用。
ADAS功能有效发挥的一个重要基础和关键是道路环境信息的感知，其为ADAS的若干子系统提供重要的数据支撑。目前，基于摄像头的视觉目标感知是ADAS的主流环境感知手段之一。
模式识别（Pattern Recognition）是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。其中的二分类算法是基于摄像头的视觉目标感知的主流方法。该方法分为样本采集和分类器训练两个部分。目前，样本选取尚无合适的软件进行支撑，样本的手工剪切费时费力。因此，设计一个从图片中人工选去并自动保存分类的软件，具有必要性。
于是，我设计了这个道路目标图像提取系统来实现对目标图像的分类保存。
众所周知，MATLAB在数值计算、数据处理、自动控制、图像、信号处理、神经网络、优化计算、模糊逻辑、小波分析等等众多领域有着广泛的用途。
MATLAB语言以强大的科学运算、灵活程序设计流程、高质量的图形可视化与界面设计、与其他程序和语言便捷的接口能力，成为当今国际上科学界最具影响力、最有活力的软件。MATLAB又称矩阵实验室，其强大的矩阵运算能力是其它语言无法比拟的，而矩阵运算正是图像处理的根本所在。因此，本文以MATLAB提供的图形用户界面（GUI）为平台对图像处理系统进行设计。依据软件开发的设计原则，确定了设计的一般步骤，具体如下：
（1）明确系统所要实现的主要功能，应该具有哪些模块。
（2）绘出基本的用户界面草图，并对其进行修改，最终确定一个方案。
（3）根据最终确定的方案，利用MATLAB GUI制作用户操作界面。
（4）编写界面里的每个功能的回调程序，并且逐项进行功能检测。
根据以上的步骤，首先利用MATLAB图形用户界面设计了该系统的静态界面。当静态界面设计完成之后，GUI系统将自动生成.FIG和.M文件。其中关于静态界面中所有对象的属性值都被保存在了.FIG文件中，而.M文件中则包含了GUI设计、控制函数以及为子函数的用户控件回调程序，主要用于控制GUI展开时的各种特征。.M文件可以分为GUI初始化函数和回调函数。回调函数是在特定的事件或条件发生时由另外的一方调用的，用于对该事件或条件进行响应。因此，如何编写回调函数成为完成该系统设计的一大难点。在编写回调函数时，实现对象动作功能的关键在于如何获得该函数的句柄。实际上，句柄就是非配给每一个对象的数字标示，在每次创建对象的时候，MATLAB会自动生成相应的唯一的句柄，只要我们能够找到该句柄，就能对该对象进行操作。
本文首先简单的介绍相关的背景资料，然后介绍MATLAB GUI的基本知识，为系统界面设计提供理论基础。接着就是介绍如何实现图像的读取、图像的裁剪和图像的分类保存，这是本文的核心部分。要实现这些功能，都需要以MATLAB语言作为基础，通过编写M文件程序来实现。通过MATLAB，可以简单便捷的实现我们所需要的功能。
关键词：MATLAB GUI 道路目标图像提取
2万字 49页 原创作品，已通过查重系统
摘要 随着社会的发展与科技的进步，汽车的出现与发展极大的丰富了人们的出行方式，方便了人们的工作与生活。然而与此同时，城市汽车保有量的增加给城市交通带来了巨大的压力，有限的道路资源与不断膨胀的驾驶需求之间的矛盾日益加深。除了城市的交通更加的拥堵反而使得出行不便之外，还有交通事故、环境污染和能源的日趋匮乏等一系列的社会、环境和能源问题。如何有效的解决这些问题，已经成为了当前社会所关注的一项世界性的难题。
再此背景之下，先进驾驶辅助系统ADAS(Advanced Driver Assistant System)作为提升驾驶安全性，辅助驾驶员的一种重要的手段，在世界范围内得到了高度的重视与快速的发展。
ADAS是利用安装在车上的各式各样的传感器，在第一时间收集车内外的环境数据，进行静、动态物体的辨别、侦查与追踪等技术上的处理，从而能够让驾驶者在最快的时间内察觉可能发生的危险。ADAS的组成架构非常广泛，包括了夜视系统、主动巡航控制系统、电子稳定程序、随机转向前照灯、车道偏移报警、防碰撞技术、盲点辅助技术以及泊车辅助技术等。ADAS目前的发展势头非常良好，许多高级豪华轿车上都应用了ADAS系统，并且正在向一般轿车上转移。随着科技的发展和许多公司倡导的未来无人驾驶计划的推出，ADAS系统必将得到更加广泛的应用。
ADAS功能有效发挥的一个重要基础和关键是道路环境信息的感知，其为ADAS的若干子系统提供重要的数据支撑。目前，基于摄像头的视觉目标感知是ADAS的主流环境感知手段之一。
模式识别（Pattern Recognition）是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。其中的二分类算法是基于摄像头的视觉目标感知的主流方法。该方法分为样本采集和分类器训练两个部分。目前，样本选取尚无合适的软件进行支撑，样本的手工剪切费时费力。因此，设计一个从图片中人工选去并自动保存分类的软件，具有必要性。
于是，我设计了这个道路目标图像提取系统来实现对目标图像的分类保存。
众所周知，MATLAB在数值计算、数据处理、自动控制、图像、信号处理、神经网络、优化计算、模糊逻辑、小波分析等等众多领域有着广泛的用途。
MATLAB语言以强大的科学运算、灵活程序设计流程、高质量的图形可视化与界面设计、与其他程序和语言便捷的接口能力，成为当今国际上科学界最具影响力、最有活力的软件。MATLAB又称矩阵实验室，其强大的矩阵运算能力是其它语言无法比拟的，而矩阵运算正是图像处理的根本所在。因此，本文以MATLAB提供的图形用户界面（GUI）为平台对图像处理系统进行设计。依据软件开发的设计原则，确定了设计的一般步骤，具体如下：
（1）明确系统所要实现的主要功能，应该具有哪些模块。
（2）绘出基本的用户界面草图，并对其进行修改，最终确定一个方案。
（3）根据最终确定的方案，利用MATLAB GUI制作用户操作界面。
（4）编写界面里的每个功能的回调程序，并且逐项进行功能检测。
根据以上的步骤，首先利用MATLAB图形用户界面设计了该系统的静态界面。当静态界面设计完成之后，GUI系统将自动生成.FIG和.M文件。其中关于静态界面中所有对象的属性值都被保存在了.FIG文件中，而.M文件中则包含了GUI设计、控制函数以及为子函数的用户控件回调程序，主要用于控制GUI展开时的各种特征。.M文件可以分为GUI初始化函数和回调函数。回调函数是在特定的事件或条件发生时由另外的一方调用的，用于对该事件或条件进行响应。因此，如何编写回调函数成为完成该系统设计的一大难点。在编写回调函数时，实现对象动作功能的关键在于如何获得该函数的句柄。实际上，句柄就是非配给每一个对象的数字标示，在每次创建对象的时候，MATLAB会自动生成相应的唯一的句柄，只要我们能够找到该句柄，就能对该对象进行操作。
本文首先简单的介绍相关的背景资料，然后介绍MATLAB GUI的基本知识，为系统界面设计提供理论基础。接着就是介绍如何实现图像的读取、图像的裁剪和图像的分类保存，这是本文的核心部分。要实现这些功能，都需要以MATLAB语言作为基础，通过编写M文件程序来实现。通过MATLAB，可以简单便捷的实现我们所需要的功能。
关键词：MATLAB GUI 道路目标图像提取
