本論文將重現駕駛人辨識車行前方路況的過程與視覺資訊讀取行為，藉由平行雙鏡頭作為影像處理來源，鎖定車行前方作為視野擷取範圍，採用立體視覺影像應用於辨識車行前方路面與車道標線特徵之演算處理方法，重現駕駛人的視覺辨識處理模式。
　　以不考慮道路區域中的人車或障礙為前提，利用平行雙鏡頭的架構，兩側鏡頭將同步進行影像處理，並辨識車行前方路面與車道標線，再將影像處理辨識後的有效特徵資訊，由二維影像平面轉換為三維空間座標分佈，充分將車行前方影像之道路特徵及深度資訊，提供給駕駛人或行車輔助控制系統。

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目錄 i
圖索引 iii
表索引 vi
摘要 vii
第一章　緒論 1
1.1 規劃動機 1
1.2 研究目的 2
1.3 文獻回顧 2
1.4 本文架構 9
第二章　影像處理架構 11
2.1 平行雙鏡頭擷取影像 13
2.2 針孔成像模型 14
2.3 程式語言與像素資料格式 16
2.4 有效特徵辨識之演算流程 16
2.5 深度資訊處理之演算流程 17
第三章　影像處理工具 [11] 19
3.1 平均數濾波器 19
3.2 中位數濾波器 23
3.3 邊緣梯度檢測 26
3.4 影像形態學濾波器 29
3.5 標籤化與區塊尺寸濾波器 31
第四章　特徵辨識常見問題 32
4.1 照度分佈不均 33
4.2 白天路面辨識策略 37
4.3 車道標線辨識策略 39
4.4 陰影濾除策略 42
4.5 濾除上方區域 45
第五章　特徵辨識策略與場景模式 46
5.1 Sunny Day 場景模式 48
5.2 Rainy Day場景模式 59
5.3 Clear Night場景模式 66
5.4 Rainy Night場景模式 80
第六章　深度資訊處理之演算流程 83
6.1 座標系統建構 83
6.2 座標系統基本轉換 85
6.3 車行正前方位對應像素座標 86
6.4 像素特徵轉為立體空間座標之數學推導 98
6.5 硬體模擬架構 102
6.6 特徵景深座標對應 106
6.7 鏡頭內部參數校正 109
6.8 深度資訊演算結果與分析 111
第七章　結論與未來展望 119
7.1 影像處理結果 119
7.2 研究結論分析 129
7.3 學術貢獻 131
7.4 未來展望 132
7.5 待續規劃 132
參考文獻 134

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