?目前，導航系統在很多領域中發揮重要的作用，例如在軍事上運用較多的慣導系統和
民用的智能交通運輸系統。而且，隨著精度和可靠性要求越來越高的智能運輸系統的發展，導航系統向多傳感器融合方向發展。這主要由于任何一個導航系統都有不完備的地方,例如GPS 系統作為導航系統，在地形復雜及遮擋物較多的地區時，容易發生丟星，不能準確定位。? 本文通過對景象匹配問題的分析，嘗試了一種景象匹配的算法實現軌道車輛輔助導航的應用。即在車輛導航中，利用圖像采集設備獲取軌道沿邊的一系列自然景象，并經過數字圖像處理得到特征信息存為基準特征庫。 然后， 當攜帶相應采集設備的車輛路過預定范圍時，實時采集圖像進行處理及取得特征并與特征信息庫里的特征比較，定位到具體的位置。位置參數送到主導航系統后，經過系統計算即可修正誤差，使軌道車輛得到穩定導航。 本文研究的主要內容在于圖像處理方法和匹配方法能否快速達到要求，從增加抗干擾、抗噪聲性能出發，采取了側抑制競爭與快速模糊邊緣結合的方法進行預處理；然后通過多分辨率、多角度提取特征值，以融合匹配的方法輔助主導航系統在固定線路上進行精確定位。
通過試驗，取得了令人滿意的效果。
本文共分 6 章：
第 1章主要介紹本課題的提出、意義和現狀，以及圖像處理的框架和內容。?
第 2 章著重介紹本課題研究系統的組成和軟硬件的具體分析。
第 3 章具體論述圖像匹配預處理的各種方法、選擇和組合的方法，以及作者
進行改進的快速模糊邊緣并行算法。
第 4 章簡介匹配的內容，闡述如何選擇匹配方法并介紹本文融合匹配的算法。
第 5 章是實驗結果分析和系統運行的流程。
第 6 章給出本文的結論和對于本課題的展望。
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