第1章 緒論
1．1 移動測圖系統產生的背景
1．2 移動測圖系統與可量測實景影像
1．2．1 移動測圖系統
1．2．2 可量測實景影像
1．3 可量測實景影像的應用

第2章 道路實景影像的獲取方法
2．1 道路實景影像數據獲取方式
2．2 道路實景影像數據采集流程
2．2．1 采集項目實施前準備
2．2．2 單次數據采集前準備
2．2．3 數據質量檢查與評價

第3章 傳統圖像處理技術
3．1 顏色模型相關理論
3．2 彩色圖像灰度化
3．3 圖像增強
3．3．1 灰度變換
3．3．2 直方圖均衡化
3．3．3 直方圖規定化
3．4 圖像平滑
3．4．1 均值濾波
3．4．2 高斯濾波
3．4．3 中值濾波
3．4．4 雙邊濾波
3．5 二值化
3．5．1 全局閾值法
3．5．2 迭代法閾值分割
3．5．3 Otsu閾值分割
3．5．4 基于二值化的形態學法
3．6 圖像變換
3．6．1 Hough變換
3．6．2 Radon變換
3．6．3 傅里葉變換
3．6．4 小波變換

第4章 深度學習圖像處理技術
4．1 深度學習的概念
4．2 卷積神經網絡
4．3 深度學習與圖像識別
4．3．1 圖像分類
4．3．2 目標檢測
4．3．3 語義分割
4．3．4 實例分割

第5章 實景影像交通標志信息提取
5．1 實景影像交通標志的特征分析
5．1．1 道路交通標志概念
5．1．2 道路交通標志的分類
5．2 實景影像交通標志的提取方法
5．2．1 交通標志圖像預處理
5．2．2 交通標志檢測與分類
5．3 實景影像交通標志信息提取實例
5．3．1 實驗數據集介紹
5．3．2 實驗環境
5．3．3 通過dropout防止過擬合
5．3．4 損失函數與ADAM優化算法
5．3．5 模型參數設置
5．3．6 實驗過程及分析
5．3．7 結論
……

第6章 實景影像車道線檢測
第7章 實景影像道路裂縫信息提取
第8章 實景影像道路路牌信息提取
第9章 實景影像城市環境專題應用
第10章 展望

參考文獻