基于足球機器人的圖像處理與圖像識別.pdf

1、隨著機器視覺的用途越來越廣泛，人們對于圖像處理的研究也越來越迫切，足球機器人視覺系統(tǒng)是一個非常好的研究圖像處理的平臺，它對實時性、準確性以及適應性的要求非常符合現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)的需要，足球機器人視覺系統(tǒng)的研究能夠推動機器視覺更快的發(fā)展。 圖像分割和圖像識別是圖像處理中非常重要的兩部分。雖然圖像分割技術已經(jīng)發(fā)展了幾十年，但仍然沒有一個統(tǒng)一的分割理論，而大量的算法都只是針對紛繁復雜的具體問題有效；彩色圖像具有多維特征的本質(zhì)，使得大量成熟

2、的灰度圖像分割方法無法在彩色圖像中取得滿意的分割效果；彩色圖像分割與多目標實時辨識，因涉及多維空間特征分析而成為視覺系統(tǒng)研究的熱點和難點問題之一；提高視覺系統(tǒng)對環(huán)境光照變化的自適應能力對拓展視覺系統(tǒng)應用領域具有重要意義。 本文研究內(nèi)容包括彩色圖像分割的理論和方法、局部轉(zhuǎn)換的思想以及動作視覺協(xié)調(diào)的高智能性自我糾錯方法等。主要貢獻可概括如下：1.在理論方面，首先從集合論的觀點出發(fā)，以集合函數(shù)的形式對彩色圖像進行了描述；第二，將特征函

3、數(shù)的概念加以推廣，定義了多值特征函數(shù)，提出了基于多值特征函數(shù)實現(xiàn)圖像坐標集合劃分，進而實現(xiàn)圖像分割的思路；第三，給出了基于多值特征函數(shù)實現(xiàn)圖像分割的數(shù)學描述；第四，給出了局部顏色空間轉(zhuǎn)換和局部象素畸變校正的思想。 2.在技術方面，提出了彩色圖像樣本鄰域值分割方法，該方法是一種特征聚類方法。通過在顏色空間中進行樣本分析(推理假設和容斥運算)，構建目標樣本在顏色空間中的超集，用顏色空間的特征函數(shù)描述多目標聚類結果，最終將特征函數(shù)存儲