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小型地面移动机器人视觉图像处理研究

作　者: 尹玉京
导　师: 莫宏伟; 曲蕴杰
学　校: 哈尔滨工程大学
专　业: 控制工程
关键词: 移动机器人图像预处理特征提取与降维可分性因子地形分类
分类号: TP242
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 22次
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内容摘要

随着计算机技术、机器视觉以及图像处理算法的不断发展，人们对带有视觉系统的移动机器人的研究越来越深入。本文研究了户外非结构化环境中移动机器人视觉图像处理的相关问题。通过对视觉图像预处理算法、特征提取及分类的研究，以期提高移动机器人对户外复杂环境的感知和识别能力。通过对图像预处理的深入研究，本文引入了模糊度因子来评价经过处理后的图像质量。比较和分析了直方图均衡化和规定化的效果以及几种平滑滤波方法处理后的图像效果，对比实验结果显示采用直方图均衡化调节对比度以及结合中值滤波和高斯滤波去除图像噪声得到的图像具有较低的模糊度。为了能较好地描述一幅图像，本文结合颜色、纹理和形状三个特征来描述一幅图像，采用了颜色矩法、灰度共生矩阵法和Hu不变矩法分别提取颜色、纹理和形状特征，并验证了它们对图像的旋转以及尺度变化的敏感性。实验结果显示，颜色矩法、灰度共生矩阵法以及Hu不变矩法对图像旋转及尺度变化都具有良好的不变性。针对户外常见环境，采集了草地、道路、沙地、树干和岩石这五种地形（障碍物），并对其进行颜色、纹理和形状特征提取。为了提高分类的正确率，并降低处理时间，本文对原始特征进行了定性和定量的统计分析，定义了可分性因子，用于度量在特定维度特征下五种地形（障碍物）间的可分性。去除可分性因子小的特征，实现了特征的选择与降维处理。通过对降维后的特征进行分类实验，分类正确率和实时性都有所提高。最后实现了地形（障碍物）分类系统的软件设计，并在旅行家Ⅱ号机器人实验平台上进行了实验验证。实验表明该系统软件功能正常，对地形区域的分类效果良好。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-8
目录  8-10
第1章绪论  10-19
  1.1 自主移动机器人的发展历程和现状  10-13
    1.1.1 机器人研究的发展历程  10
    1.1.2 移动机器人研究的现状  10-12
    1.1.3 移动机器人的发展趋势  12-13
  1.2 自主移动机器人中的关键技术  13
  1.3 移动机器人的视觉图像处理技术  13-16
    1.3.1 视觉图像处理技术在导航中的应用  14-15
    1.3.2 视觉图像处理技术在目标识别与跟踪中应用  15-16
    1.3.3 移动机器人视觉系统的发展趋势  16
  1.4 课题背景及意义  16
  1.5 课题来源和主要内容  16-19
第2章图像预处理方法及其实现  19-37
  2.1 数字图像处理的主要方法和对象  19-20
  2.2 图像质量评价——模糊度因子  20-21
  2.3 图像增强  21-36
    2.3.1 直方图增强法  22-25
    2.3.2 图像平滑方法及比较  25-33
    2.3.3 边缘锐化  33-36
  2.4 本章小结  36-37
第3章户外环境图像特征的描述与提取  37-52
  3.1 矩的概念  37-38
  3.2 颜色特征的描述与提取  38-43
    3.2.1 颜色特征描述方法  38-39
    3.2.2 颜色矩法提取颜色特征  39-40
    3.2.3 图像旋转及尺度变化对颜色矩法的影响  40-43
  3.3 纹理特征的描述与提取  43-48
    3.3.1 纹理特征描述方法  44
    3.3.2 灰度共生矩阵提取纹理特征  44-45
    3.3.3 图像旋转及尺度变化对共生矩阵法的影响  45-48
  3.4 形状特征的描述与提取  48-51
    3.4.1 形状特征描述方法  48-49
    3.4.2 Hu 不变矩提取形状特征  49-50
    3.4.3 图像旋转及尺度变化对 Hu 不变矩法的影响  50-51
  3.5 本章小结  51-52
第4章地形（障碍物）特征提取、选择与分类  52-70
  4.1 地形特征的提取与入库  52-54
  4.2 K 近邻分类器  54-57
    4.2.1 距离测度  55
    4.2.2 K 近邻法分类原理  55-56
    4.2.3 K 近邻方法的不足  56-57
    4.2.4 K 值的选择  57
  4.3 针对原始特征的测试及结果  57-60
  4.4 对原始特征的统计分析  60-64
    4.4.1 原始颜色特征的统计分析  60-61
    4.4.2 原始纹理特征的统计分析  61-63
    4.4.3 原始形状特征的统计分析  63-64
  4.5 原始特征的选择和降维  64-68
    4.5.1 定义可分性因子  64-66
    4.5.2 可分性分析与降维  66
    4.5.3 针对降维后特征的测试及结果  66-68
  4.6 本章小结  68-70
第5章地形（障碍物）分类系统的软件设计与实现  70-78
  5.1 总体设计  70-71
  5.2 系统主要功能  71-74
    5.2.1 系统界面  71
    5.2.2 特征数据库处理  71-74
    5.2.3 分类识别操作  74
  5.3 户外实验验证  74-77
    5.3.1 旅行家Ⅱ号轮式移动机器人  75
    5.3.2 地形（障碍物）的分类实验  75-77
  5.4 本章小结  77-78
结论  78-80
参考文献  80-85
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果  85-86
致谢  86-87
附录  87-89

小型地面移动机器人视觉图像处理研究

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