圖像理解中高層算法研究及其在RoboCup中型組中的應用.pdf

1、圖像理解是一門介于計算機視覺和人工智能之間的交叉學科，它是研究用計算機系統(tǒng)解釋圖像，實現(xiàn)類似人類視覺系統(tǒng)理解外部世界的一門科學。圖像理解主要是通過圖像處理的方法從圖像中獲取到目標物體的信息，然后結合關于特定場景的知識完成對圖像中的場景解釋。它具有重要的理論研究意義和廣闊的應用前景。自上世紀實際八十年代提出Marr視覺理論以來，圖像理解得到了很大發(fā)展。圖像理解具有鮮明的層次性，中高層算法涉及到區(qū)域分割、目標識別和圖像解釋等內(nèi)容，是圖像理解

2、中非常重要的部分。 本文討論了圖像理解的中層和高層處理中使用的技術。在中層的圖像分割方面，雖然人們提出了數(shù)以千計的圖像分割算法，但是到目前為止還沒有一種通用的算法。FCM(Fuzzy C-Means，模糊C方法)算法具有能適應圖像中目標邊界模糊的特點，為了克服其計算量大等缺點，提出了一種HSL顏色空間下基于二維直方圖的FCM聚類彩色圖像分割算法，通過二維直方圖初始分割給FCM方法提供較好的初始值有效的減少了FCM算法迭代的次數(shù)，

3、加快了算法的收斂。在高層處理的目標識別方面，常規(guī)的模式識別算法常常要面對圖像中信息不完全和場景中的目標模式不確定等問題，為此提出了基于遺傳算法的屬性圖目標識別方法，將統(tǒng)計/幾何特征和場景中目標之間的先驗位置關系加以結合，構建屬性圖和模糊規(guī)則，然后通過遺傳算法進行搜索，從而到達對圖像中目標的最佳識別效果。 Robocup是國際RoboCup聯(lián)合會組織的機器人世界杯，它的舉行推動了機械、電子、控制、模式識別、圖像處理和人工智能等多個

4、領域的技術發(fā)展。中型組的比賽是其中一項具有代表性的比賽。中型組足球機器人一般決策系統(tǒng)、視覺系統(tǒng)、運動控制系統(tǒng)和無線通信系統(tǒng)四部分組成，其中視覺系統(tǒng)是獲取場地信息的唯一來源，對比賽非常重要。它就是一個典型的圖像理解系統(tǒng)。 本文從圖像理解的三層處理技術角度對Robocup中型組機器人視覺系統(tǒng)的圖像處理過程進行了描述，采用了灰度變換和高斯低通濾波對圖像進行預處理；使用前述的分割方法對圖像進行分割，并提取了目標的顏色和形狀特征；對前述的