小型地面移動機(jī)器人視覺圖像處理研究.pdf

1、隨著計算機(jī)技術(shù)、機(jī)器視覺以及圖像處理算法的不斷發(fā)展,人們對帶有視覺系統(tǒng)的移動機(jī)器人的研究越來越深入。本文研究了戶外非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中移動機(jī)器人視覺圖像處理的相關(guān)問題。通過對視覺圖像預(yù)處理算法、特征提取及分類的研究,以期提高移動機(jī)器人對戶外復(fù)雜環(huán)境的感知和識別能力。
　　通過對圖像預(yù)處理的深入研究,本文引入了模糊度因子來評價經(jīng)過處理后的圖像質(zhì)量。比較和分析了直方圖均衡化和規(guī)定化的效果以及幾種平滑濾波方法處理后的圖像效果,對比實驗結(jié)果顯示

2、采用直方圖均衡化調(diào)節(jié)對比度以及結(jié)合中值濾波和高斯濾波去除圖像噪聲得到的圖像具有較低的模糊度。
　　為了能較好地描述一幅圖像,本文結(jié)合顏色、紋理和形狀三個特征來描述一幅圖像,采用了顏色矩法、灰度共生矩陣法和Hu不變矩法分別提取顏色、紋理和形狀特征,并驗證了它們對圖像的旋轉(zhuǎn)以及尺度變化的敏感性。實驗結(jié)果顯示,顏色矩法、灰度共生矩陣法以及Hu不變矩法對圖像旋轉(zhuǎn)及尺度變化都具有良好的不變性。
　　針對戶外常見環(huán)境,采集了草地、道路、

3、沙地、樹干和巖石這五種地形(障礙物),并對其進(jìn)行顏色、紋理和形狀特征提取。為了提高分類的正確率,并降低處理時間,本文對原始特征進(jìn)行了定性和定量的統(tǒng)計分析,定義了可分性因子,用于度量在特定維度特征下五種地形(障礙物)間的可分性。去除可分性因子小的特征,實現(xiàn)了特征的選擇與降維處理。通過對降維后的特征進(jìn)行分類實驗,分類正確率和實時性都有所提高。
　　最后實現(xiàn)了地形(障礙物)分類系統(tǒng)的軟件設(shè)計,并在旅行家Ⅱ號機(jī)器人實驗平臺上進(jìn)行了實驗驗證