嗅觉搜索机器人的单目视觉室内定位技术研究

针对室内嗅觉搜索机器人定位问题,提出一种基于最小二乘高斯核支持向量机的单目视觉定位算法.首先,利用最小二乘高斯核支持向量机,可将机器人在图片中像素位置与真实场景中位置间的非线性映射转化为带高斯核的线性映射;然后,运用k重交叉验证方法对映射关系模型进行训练,获取优化模型参数;最后,利用单目摄像头采集机器人运动的连续图像,并根据机器人平台与其背景间的灰度差异特征实时识别图像中目标机器人平台,计算得到机器人平台形心在每一帧图像中的像素位置,进而映射出机器人平台在室内环境下的实时动态位置.实验结果表明:此定位方法能够为移动机器人在室内环境下提供高精度和无累积误差的实时定位信息;算法的精确性和可靠性得到了充分验证.     

一种基于关联向量回归的盲图像复原

提出一种基于关联向量回归模型的盲图像复原算法.用模糊噪声图像作为训练集合,由此得到关联向量回归模型.该模型可用于恢复受不同类型模糊和不同噪声污染的图像.实验结果表明:同其他盲复原算法相比,该算法对点扩展函数(PSF)类型和噪声都有较强的鲁棒性.同时,从改善信噪比大小和主观视觉两个方面,该算法都能取得良好的复原效果.     

一种新的用于光学测量的圆点检测算法

针对光学测量中圆形标志点面积小、背景不固定、投影畸变不一致等问题,提出一种基于区域检测和边界验证的圆点检测方法.在图像预处理后,使用边缘算子对图像进行区域检测,根据图像的连续特征,在边缘延展的基础上对所有可能的疑似圆点进行检测,在复杂背景中突出圆形标志点的特征,从而检测到变形的圆点;对得到的变形圆点集合,由图像和三维点之间的关系得到圆点的位置,利用圆点边界信息进行自适应验证,最终得到准确的圆形标志点集合.通过对各种复杂背景下的真实图像进行检测实验,证明基于区域检测和边界验证的检测算法简单、高效、可靠,可以在不同环境下快速准确地定位待检测点,有效地解决了标志点在各种情况下变形程度不同难以辨别的问题.     

基于机器视觉的烹饪机器人锅具识别算法

全面介绍了基于机器视觉的烹饪机器人锅具识别算法,用于提取复杂背景中的锅具曲线.算法分为两个阶段:特征点确定、图像匹配.使用曲率作为特征点,给出了数字图像的离散特征点计算方法和加权Hausdorff距离识别锅具轮廓特征点.解决了图像因为旋转、位移、缩放造成图像形变以及由于锅具动作图像部分遮挡、动态模糊造成识别困难问题.实验表明该锅具识别算法能够高效地提取画面中的锅具轮廓,能较好地满足烹饪机器人示教系统的要求.     

基于ADABOOST的可疑目标区域检测算法

大背景中微小目标检测的一个重要问题是可疑目标区域的确定。以棉花中污杂物的机器视觉检测为背景,提出了一种可疑目标区域算法:首先用DCT算法提取图像的频率特征,然后用基于ADABOOST的算法识别棉花图像中是否有污染物。实验结果表明算法达到了较高的识别精度。     

多媒体传感器网络中被动目标定位算法

针对被动目标定位问题,提出了一种多视觉感知节点协同定位算法.与传统的视觉目标定位方法不同,该算法无需进行训练或特征识别,而是各个节点基于机器视觉理论,将目标投影为定位平面上的一条直线,并使用Hough变换将该直线映射为Hough空间中的一个离散点,最后对离散点进行正弦曲线拟合,拟合参数即为目标的最终位置估计.根据视觉感...     

基于轮廓曲率的树上苹果自动识别

为实现机器人采摘作业中苹果的空间定位,研究了单幅自然光条件下果树图像中苹果及其果柄识别定位的方法.建立以规格化的r,g为输入,苹果、树枝、树叶等为输出的三层BP神经网络模型,用于图像分割,经预处理后,提取苹果目标,根据目标形状将苹果分为5类,通过不同的圆拟合方法得到苹果的准确位置.在对被遮挡苹果进行圆拟合时,依据目标轮廓曲率的变化,抽取连续光滑轮廓线段,用采样点平均曲率的倒数作为拟合圆的半径,再由几何关系求出圆心位置.结合苹果的拟合圆,给出果柄所在的近似矩形区域,在区域内分割出树枝部分,进而利用投影法确定果柄的精确位置.通过对40幅果树图像试验表明,苹果及其果柄的识别率在80%以上.     

复杂背景图像中圆检测的新算法

如何在复杂背景图像中确定圆的存在,并将其准确定位,具有广泛的工程应用价值.本文通过对大量圆定位算法的研究,提出了一种利用圆形性特征在复杂背景图像中进行圆检测的新算法.经实验证明,此算法实现了复杂背景图像中圆形炮管的自动定位与分割,对于发生形变的图像,此算法仍具有较好的位移、旋转和伸缩不变性,可应用于工程中的圆检测.     

机器视觉下排球手位置轮转的空间多变性优化

在计算机机器视觉下,采用传统方法研究排球手位置轮转的空间特征时,随着排球手位置轮换的不确定性增强,空间状态识别效果不好,对调整战术的指导性不强。提出一种基于机器视觉空间降维的排球手位置轮转空间多变性优化方法。通过构建机器视觉下排球手位置轮转的图像处理模型,完成排球手空间位置变化的像素点采样和特征分析。通过构建图像特征输出函数,实现空间像素点量化特征降维。通过求解排球手空间位置轮转视觉特征图像的运动参数方程式,完成位置轮转空间多变性的优化。实验结果表明,采用该算法能准确有效对机器视觉下排球手位置轮转的空间特征进行分析和识别,对于提高队员的协调和配合素质有重要的指导意义。     

象棋机器人视觉识别算法研究

完成了象棋机器人的视觉识别算法研究,并进行了实验。对棋盘图像预处理,包括对棋盘图像颜色模型的研究、将彩色图像转换成灰度图像、利用均值滤波和中值滤波等方法对棋盘图像滤波、将灰度图像二值化等。利用图像分割算法进行了棋盘图像边缘提取等操作;利用改进的Hough变换对棋子的圆形和圆心进行定位,从而获得棋盘上的棋子位置,为棋子识别打下基础。针对象棋棋子图像特点提出了统计径向棋子像素的识别方法,首先利用数学形态学方法对棋盘图像进行细化处理,然后统计每个棋子的像素个数,从而实现棋子识别。实验结果表明,该方法能得到较好的识别率,而且对于任意角度的棋子像素值均具有保持不变的特点。该方法比较适合象棋机器人视觉系统。     

Study on circle detection algorithm based on data dispersion

To reduce time-consuming, a new algorithm is proposed for circle detection based on the theory of data dispersion.The center coordinates and radius can be detected with the following steps in this algorithm precisely and quickly.Firstly, image processing is needed to extract the boundary of the primary image, which is almost like a circle in shape, and after that, the original circle is reduced to a single-pixel width circle by image processing.Secondly, the center coordinates are calculated by three selected points on the circle.There might be a deviation between the calculated center and real center.Thirdly, a square area is determined for the center coordinates computing with an exper-imental range and each pixel inside the square is a potential center.Fourthly, the center is compu-ted with distance criterion and the center coordinate is determined when the variance reaches the minimum.Lastly, the radius is equal to the means of the distance vector with minimum variance. Experiments are conducted and the results show that the proposed algorithm gets the same accuracy and better real-time performance in comparison with traditional Hough transform.     

灰度积分投影和圆形标记法结合的人眼定位

讨论对于自然光下摄像头采集的人脸照片的眼睛定位算法,该算法是基于灰度积分投影和圆形标记法实现。分为以下三个步骤:首先,在RGB空间下对图像进行肤色检测,得到可能的人脸图像,通过形态学处理排除噪声等干扰;然后,根据亮度分量对人脸区域进行分割,得到五官图,并通过灰度投影对人眼进行粗定位;最后,通过圆形标记法,把区域内的白色空洞转化成面积相等且质心为圆心的圆形,经过几何特征筛选排除干扰圆得到双眼的两个圆形。该算法在Matlab平台上进行仿真实验,结果表明,此算法对于复杂背景下特别是存在类肤色干扰情况时人眼定位效果好、精度高。     

基于迭代逼近的圆标志精密定位算法研究

目前圆标志定位主要通过拟合边缘像素获取中心位置,理想情况可达亚像素级精度;但计算复杂且受噪声影响大。对此,引入一种无需圆拟合,在边缘提取与粗定位基础上利用圆标志边缘像素迭代逼近圆心的高精度定位方法;并着重探究迭代中心点误差随叠加噪声与迭代次数不同而存在的影响规律。研究结果表明:在叠加相同水平噪声而迭代不同次数情况下,迭代中心点误差呈指数函数分布;在迭代相同次数而叠加不同水平噪声情况下,其呈傅里叶函数分布;且圆标志x与y方向误差分布模型相似,进一步说明通过该类模型可对圆标志在不同噪声下的定位精度进行较为精确地估计。最后实际标志成像计算结果表明定位精度达到0.02像素。     

一种基于圆特征的单目视觉位姿测量算法的改进

文章改进了针对圆特征的单目视觉测量算法,加入激光测距仪信息,解决了2组解的判定问题;当空间圆半径未知时,基于一幅图像就可以测量出圆的全部位姿信息,与原算法需要控制相机运动,拍摄2幅图像计算相比,更加方便和快捷;建立了具体的计算模型,进行了数值仿真,仿真实验结果表明,改进算法是有效的,可以用于机器人定位、空间交会对接和捕获等方面.     

采用线阵型光学传感器的晶圆预对准方法

为提高晶圆圆心定位算法的效率和缺口定位算法的精度,设计了基于线阵型光学传感器的晶圆预对准装置。圆心定位采用改进的线性化最小二乘圆拟合方法,缺口定位采用Leven-berg-Marquardt算法。仿真结果表明,该方法可有效减少圆心定位算法的计算时间,缺口定位精度较现有定位方法提高近1倍。该方法可用于晶圆预对准的实际应用。     

基于支撑矢量机的信源数估计

为了改善在低信噪比、小快拍、色噪声环境下盖氏圆准则信源数估计算法的估计性能,提出了基于支撑矢量机(SVM)的信源数估计算法.基于支撑矢量机的信源数估计算法应用天线阵列接收数据协方差矩阵经特征值分解后,噪声的特征矢量与天线阵列的阵列流型正交的特性,通过盖氏圆算法提取信号和噪声的分类特征,再构造和训练两类分类矢量机,将天线...     

空间圆的圆心、半径及应用

空间圆的方程在柱面、锥面、旋转曲面与二次曲面具有重要的作用,利用空间圆的方程求圆柱面、圆锥面的方程比较繁琐,空间圆的圆心和半径又是它的重要参数,文章主要根据空间圆的方程求出其圆心和半径,再由空间圆的圆心和半径推出圆柱面和圆锥面的方程。     

鹰眼系统运动目标特征参数精确提取算法

鹰眼系统在赛场上可对球类运动轨迹进行跟踪和记录并在辅助裁判对边界球的判罚中起着重要作用,然而由于网球提取过程存在目标小、飞行速度快、光照变化、广告字符以及其他的运动物体影响的问题,网球特征参数提取精准度有待进一步提升。针对这些问题,提出了一种鹰眼系统运动目标特征参数精确提取算法,该算法利用网球色彩一致性较好的特点,根据彩色训练获取网球色调的范围,在HSV色彩空间中对网球图像进行颜色分割,减少背景图像的干扰,采用帧间差分与混合高斯模型融合算法对网球图像进一步分割获取运动目标,对分割后的二值图像使用Sobel算子提取边缘信息减少后续目标圆检测的运算量提高效率,采用Hough圆变换检测轮廓边缘信息完成网球圆心和半径参数的精确提取。实验结果表明,该特征参数提取算法拟合准确率高、相对偏差小,具有一定的实际应用价值。     

基于圆分割的鱼眼镜头图像畸变校正算法

针对应用鱼眼镜头拍摄的图像产生了严重的畸变的问题,提出了一种基于圆分割的校正算法.该算法充分利用了鱼眼图像圆形结构这一特点,将其分割成同心圆,再利用函数法对畸变图像进行校正.微调系数的引入,使得算法更灵活,这样能根据鱼眼镜头与实际物体的距离来调整微调系数的大小,得到更理想的校正图像.Matlab实验结果表明:应用本算法能得到比较满意的校正结果,并且该算法所花费的计算时间少,使其能适用于实时监控系统.