说明：  基于图像处理的障碍物检测系统研究 论文首先对智能车辆技术的研究现状进行了阐述，并对论文的选题意义及主要内容 做了说明。其次，阐述了系统硬件组成和软件开发环境，并搭建了视觉采集实验平台， 完成了图像采集，为后续的图像处理和图像识别提供了数据信息。第三，介绍了摄像机 成像模型，采用了一种基于平面模板的神经网络标定方法，并分析了该方法的原理；实 验证明，该方法简单可行。第四，探讨了常用的图像预处理算法，根据要求选择了合适 的算法，即直方图均衡和中值滤波算法，完成了图像的预处理；在分析了传统边缘检测 算子的基础上，结合形态学理论，对基于形态学的抗噪型多结构元检测算子进行了深入 研究。最后，针对灰度图像，采用图像预处理和形态学相结合的方法，设计了障碍物检 测系统，实现了障碍物的检测；通过理论分析和仿真实验证明了该方法的有效性
(In recent years,with the development of computer and robot technology,the research of intelligent vehicles have achieved great accomplishments in limiting traffic accidents,vehicle safeguarding and fast running,etc.Intelligent vehicle technology is applied not only in transportation but also in scientific exploration,industry and military. )