基于形狀的復(fù)雜背景下物體識別與擬合技術(shù)研究.pdf

1、物體識別在機器人視覺方面有著廣泛的應(yīng)用，對作業(yè)區(qū)內(nèi)的物體進行識別，是機器人技術(shù)在高新產(chǎn)業(yè)中實現(xiàn)無人化操作最基礎(chǔ)的一環(huán)。從場景中得到的圖像會因為目標(biāo)物體的形變、背景遮擋等因素影響識別效果。本文從形狀信息出發(fā)，提出一種物體識別和擬合的算法，用于改善這種識別效果并對物體做輪廓擬合。首先，對圖像進行形態(tài)學(xué)邊緣檢測，去除大部分背景的影響，得到物體大致的輪廓；然后采用一種邊緣跟蹤方法，提取物體的特征點；接著將這些特征點與模板的特征數(shù)據(jù)進行匹配，確定

2、要擬合的物體的輪廓；最后，根據(jù)一種改進的擬合算法對物體的輪廓進行擬合。論文的主要內(nèi)容如下： 第一章，介紹了數(shù)字圖像處理的概念和計算機視覺的發(fā)展與現(xiàn)狀，引出物體識別的定義，并做了詳細的論述。 第二章，提出了從復(fù)雜背景下進行形狀提取的先決條件，并采用數(shù)學(xué)形態(tài)方法對物體形狀進行了提取。 第三章，研究了如何從物體形狀中提取特征點的方法。 第四章，通過特征點的性質(zhì)對特征點進行匹配操作，確定匹配成功與否。 第