基于數(shù)字圖像處理的草坪場(chǎng)景分析算法研究.pdf

1、城市綠化一直是城市基礎(chǔ)規(guī)劃建設(shè)非常重要的組成部分，伴隨著城市建設(shè)的飛速提升，城市草坪面積日趨增長(zhǎng)，并且草坪情況也趨向復(fù)雜。智能割草機(jī)器人是替代人們完成草坪維護(hù)的現(xiàn)代化科技工具。面對(duì)日趨增長(zhǎng)的城市草坪面積，智能割草機(jī)器人的工作能力急需改進(jìn)。通過對(duì)草坪場(chǎng)景圖像進(jìn)行分析處理為智能割草機(jī)器人提升工作能力是一種有效思路，也是智能割草機(jī)器人完成自主導(dǎo)航與環(huán)境探索等任務(wù)的基礎(chǔ)。本文在這樣的背景下以數(shù)字圖像處理技術(shù)為基礎(chǔ)，對(duì)草坪場(chǎng)景分析算法進(jìn)行研究，并

2、且在VS2010環(huán)境下，結(jié)合OpenCV類庫(kù)進(jìn)行算法的實(shí)現(xiàn)與驗(yàn)證。本文主要的研究?jī)?nèi)容如下：
　　1、研究了現(xiàn)有的圖像分析算法的基本概念及其實(shí)現(xiàn)方法，并將現(xiàn)有的圖像處理相關(guān)技術(shù)應(yīng)用于草地場(chǎng)景分析。
　　2、提出一種基于SIFT和SUSAN融合的草地障礙物特征點(diǎn)自動(dòng)匹配算法。已知的SIFT算法是一種具有尺度不變特性的特征提取算法，但是對(duì)草地障礙物的特征提取容易受到草地紋理特征的干擾；而SUSAN是一種對(duì)于圖像的角點(diǎn)和邊緣特征有著

3、敏感的檢測(cè)能力的算法。首先對(duì)SUSAN和SIFT提取的特征點(diǎn)進(jìn)行融合計(jì)算，然后對(duì)SIFT提取的特征點(diǎn)進(jìn)行精簡(jiǎn)。最后通過歐式距離的計(jì)算完成特征向量的匹配。融合算法減少了大量無意義特征點(diǎn)的匹配計(jì)算次數(shù)，相對(duì)原SIFT算法極大地提高了匹配效率和準(zhǔn)確率。
　　3、提出一種基于改進(jìn)分水嶺算法的草坪背景快速分割算法。分水嶺是一種融合數(shù)學(xué)形態(tài)和拓?fù)浠A(chǔ)理論的圖像快速分割算法。但是分水嶺算法用在草地圖像處理上非常容易產(chǎn)生過度分割的情況，因此本文在