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目前，导航系统在很多领域中发挥重要的作用，例如在军事上运用较多的惯导系统和
民用的智能交通运输系统。而且，随着精度和可靠性要求越来越高的智能运输系统的发展，导航系统向多传感器融合方向发展。这主要由于任何一个导航系统都有不完备的地方,例如GPS 系统作为导航系统，在地形复杂及遮挡物较多的地区时，容易发生丢星，不能准确定位。 本文通过对景象匹配问题的分析，尝试了一种景象匹配的算法实现轨道车辆辅助导航的应用。即在车辆导航中，利用图像采集设备获取轨道沿边的一系列自然景象，并经过数字图像处理得到特征信息存为基准特征库。 然后， 当携带相应采集设备的车辆路过预定范围时，实时采集图像进行处理及取得特征并与特征信息库里的特征比较，定位到具体的位置。位置参数送到主导航系统后，经过系统计算即可修正误差，使轨道车辆得到稳定导航。 本文研究的主要内容在于图像处理方法和匹配方法能否快速达到要求，从增加抗干扰、抗噪声性能出发，采取了侧抑制竞争与快速模糊边缘结合的方法进行预处理；然后通过多分辨率、多角度提取特征值，以融合匹配的方法辅助主导航系统在固定线路上进行精确定位。
通过试验，取得了令人满意的效果。
本文共分 6 章：
第 1章主要介绍本课题的提出、意义和现状，以及图像处理的框架和内容。
第 2 章着重介绍本课题研究系统的组成和软硬件的具体分析。
第 3 章具体论述图像匹配预处理的各种方法、选择和组合的方法，以及作者
进行改进的快速模糊边缘并行算法。
第 4 章简介匹配的内容，阐述如何选择匹配方法并介绍本文融合匹配的算法。
第 5 章是实验结果分析和系统运行的流程。
第 6 章给出本文的结论和对于本课题的展望。
民用的智能交通运输系统。而且，随着精度和可靠性要求越来越高的智能运输系统的发展，导航系统向多传感器融合方向发展。这主要由于任何一个导航系统都有不完备的地方,例如GPS 系统作为导航系统，在地形复杂及遮挡物较多的地区时，容易发生丢星，不能准确定位。 本文通过对景象匹配问题的分析，尝试了一种景象匹配的算法实现轨道车辆辅助导航的应用。即在车辆导航中，利用图像采集设备获取轨道沿边的一系列自然景象，并经过数字图像处理得到特征信息存为基准特征库。 然后， 当携带相应采集设备的车辆路过预定范围时，实时采集图像进行处理及取得特征并与特征信息库里的特征比较，定位到具体的位置。位置参数送到主导航系统后，经过系统计算即可修正误差，使轨道车辆得到稳定导航。 本文研究的主要内容在于图像处理方法和匹配方法能否快速达到要求，从增加抗干扰、抗噪声性能出发，采取了侧抑制竞争与快速模糊边缘结合的方法进行预处理；然后通过多分辨率、多角度提取特征值，以融合匹配的方法辅助主导航系统在固定线路上进行精确定位。
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第 1章主要介绍本课题的提出、意义和现状，以及图像处理的框架和内容。
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第 3 章具体论述图像匹配预处理的各种方法、选择和组合的方法，以及作者
进行改进的快速模糊边缘并行算法。
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