类人足球机器人彩色目标识别与头部视觉跟踪

为了在机器人足球比赛中能够快速准确地跟踪运动目标,提出了一种颜色识别与头部视觉跟踪相结合的方法.利用HSV色彩空间颜色阈值的判别和种子点区域生长的填充算法识别物体,计算物体质心并判断其位置,然后通过舵机控制机器人头部的转动跟踪目标.实验结果表明,该方法具有较高的跟踪速度与准确性.     

机器人足球颜色分类研究

针对机器人足球比赛中机器人识别的实时性要求,在基于YUV色彩空间上,提出采用混合方法进行颜色分类。在确定种子点时,采用阈值法,而在队员识别时采用人工神经网络通过训练得到一个颜色分类器进行分类,通过实验,能够较准确地对机器人足球涉及的颜色进行分类。     

挖掘机器人图像匹配算法研究

对当前应用于挖掘机器人视觉系统上的图像匹配算法进行分析,提出了SIFT图像匹配算法.对SIFT特征描述子进行改进,即通过非线性映射函数将原有的SIFT特征描述子映射到更高维的特征空间F上去,然后在空间F上对其数据进行降维处理.实验表明:改进后的SIFT图像匹配算法缩短了图像匹配时间,获得了更高的匹配精度;将该算法应用于挖掘机器人目标识别与定位中,其通用性与鲁棒性更强,能够满足挖掘机器人视觉系统精确性与实时性的要求.     

机器人足球识别算法研究

在基于YUV色彩空间上采用混合方法进行颜色分类基础上,提出了一种基于种子填充的新目标机器人搜索算法——二分搜索法,从而明显减少了识别过程中的计算量。通过在F180机器人足球系统上的试验,证明此方法是有效的,可以在保证识别精度的前提下,快速识别机器人。     

基于视觉的并联机器人智能分拣系统设计与实现

针对传统工业机器人无法满足复杂分拣环境下作业要求的问题,设计基于视觉的并联机器人智能分拣系统.以Delta并联机器人、CMOS相机为硬件基础,运用固定阈值和轮廓提取等方法对图像进行预处理,求解出所观察目标的空间位姿,通过Hu矩匹配法对工件进行识别匹配,提高并联机器人对环境的认知能力和智能性.系统测试结果表明,该控制系统...     

足球机器人的色标设计问题及解决方法研究

在足球机器人视觉研究中,各个机器人的识别和定位主要是通过粘贴在机器人顶部色标的颜色特征来实现的,色标设计的好坏将直接影响辨识算法的难易及准确程度.根据光学成像原理讨论视觉系统中的色标设计问题,有效地解决了色标的粘连问题及混色现象,提高了色标识别的准确度,不需要解决粘连现象的额外算法开支,满足了系统实时性的要求.     

三角平台并联机器人运动学参数识别

提出三角平台并联机器人运动学参数识别算法 .本算法是通过相互垂直两个向量的数量积来建立误差模型 ,避免了传统的并联机器人参数识别方法中通过位置正解及循环迭代过程求解误差参数而带来的一系列问题 .     

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.     

RoboCup中型组机器人物体识别技术研究

参加RoboCup中型组机器人足球赛的机器人需要能够根据预定义的色标块准确并实时地识别出场上双方机器人和球的位置、朝向等信息。由于外界环境噪声的存在及标志物的复杂性,识别算法在保证响应速度的同时还必须保持识别的稳定,不仅要求能够正确地分辨出目标物体,还要对比赛中可能出现的异常情况加以处理,所以需要分析误识别产生的机理,并进行相应的处理。本文对基于RoboCup中型机器人足球比赛的物体识别技术进行了研究,提出了一种可靠的识别算法。该算法利用阈值选定、面积变化、色点密度等信息特征,结合运动变化预测抑制和消除各种可能影响识别精度的因素。实验证明,该算法性能可靠、处理速度快,可以较好地满足比赛的实时性要求。     

关节型机器人虚拟安全空间研究

为提高工业机器人安全性,分析和研究了六轴关节式机器人Denavit-Hartenberg(D-H)模型,针对关节式机器人的安全问题提出了相应的保护策略.着重介绍了笛卡尔坐标系下虚拟安全空间的设置和表示方法,并提出了改进的碰撞测试算法.该方法以AABB包围盒方法为基础分离不可能碰撞物体,利用虚拟安全空间特点提出了在AABB方法不能判别区域进行狭义测试的方法,能够满足机器人安全空间检测的精度和快速性要求.最后介绍了应用该方法的安全控制器的设计与实现.     

基于HIS空间的快速模糊C-均值彩色图像分割

提出了一种基于HIS空间的快速模糊C-均值的彩色图像分割方法．首先将彩色图像由RGB转换为HIS,根据H分量和,分量分别计算出每个像素的4个隶属度,然后把H分量和I分量的一个隶属度结合形成一个二维特征矢量,最后对二维矢量进行快速模糊C-均值聚类得到最终的图像分割结果．     

基于小波变换的彩色图像编码方法

将小波变换系数的等级树集分割（ＳＰＩＨＴ）编码方法推广应用到彩色图像压缩中,分析了在红绿蓝（ＲＧＢ）三基色空间和亮度、色度（ＹＵＶ）空间进行编码压缩的效果。理论分析和仿真实验表明：无论从压缩比还是从解码图像质量来看,在ＹＵＶ空间的压缩效率都比在ＲＧＢ空间的高;与分形编码压缩效果相比,小波变换系数的等级树集分割编码方法优于分形编码方法。     

基于颜色相似系数的虚拟人股肌分割

虚拟可视化人研究是虚拟人研究计划的初始阶段,而虚拟人可视化人研究的必备前提是快速、准确地进行彩色图像数据集的组织分割.引入一种足球机器人系统中快速目标定位的算法,在RGB颜色空间中,利用两个像素之间的颜色相似系数的计算结果,同时根据设定的阈值来判断两种颜色是否具有相似性.该方法省去了在其他针对彩色图像的分割方法中,颜色空间的转换过程,节约了大量计算时间,提高了图像分割过程的效率.实验结果证明,该方法可对彩色图像进行有效的分割,符合人类视觉特性,特别适合于虚拟人计划中海量彩色尸体切片的组织分割.     

采用亮通道先验的低照度图像增强算法

针对低照度彩色图像亮度偏低、对比度差等问题,提出基于亮通道先验的低照度图像增强算法.首先,分析Retinex算法所存在的缺陷,提出了亮通道先验.然后,将原RGB彩色图像转换到HSV彩色空间,对亮度分量V使用亮通道先验和引导滤波估计光照分量和反射分量,并且采用自适应对数校正对光照分量进行提升.最后,将增强后的图像转换到RGB彩色空间.实验结果表明:该算法快速有效,能够很好地提升图像整体亮度和对比度,图像细节得到增强,克服了颜色失真和光晕等问题,增强后的彩色图像更为明亮、自然.     

一种基于DCT系数的彩色图像检索方法

基于内容的图像检索是当前图像数据库领域中的一个研究热点。给出一种直接在频域内对彩色图像进行检索的方法:将一幅真彩图像变换到YCrCb空间,提取主颜色,对主颜色进行DCT变换,变换后的低频分量即为图像的颜色表示。在此基础上,讨论了图像的相似度量以及相应的图像检索技术,并给出了实验结果和图像检索性能的评价。     

基于颜色相似系数的彩色图像分割方法

基于两种像素之间颜色相似系数的计算,根据设定的阈值来判断两种颜色是否具有相似性·计算在RGB颜色空间进行,省去了其他分割方法中的颜色空间转换过程·为提高图像分割过程的效率,采用了改进的区域生长法实现整个彩色图像的分割·实验结果表明,本方法可对彩色图像进行有效的分割,符合人类视觉感知特性,适合于不同的应用目的·     

A Low Complexity and High Efficient Method for Image Compression with Bayer CFAs

This paper presents a novel method of lossy image compression for digital colorful image sensors with Bayer color filter arrays (CFAs) based on an analysis of existing compression-first methods. An improved compression and decompression structure is described. The captured CFA raw data are firstly lowpass filtered in RGB space by a smooth filter followed by a down-sampling operation. Next, the data are transformed from RGB space to YCbCr space. Lastly, the filtered data in YCbCr space are compressed directly before full color interpolation to avoid redundancy. The presented method can provide a lower compression ratio and has lower complexity than both conventional interpolation-first image compression methods and other similar existing compression-first methods.     

基于不完全扫描法的彩色图像压缩方法

针对彩色图像的特性,对零树算法在具体算法中的应用进行了改进,得出一种新的算法--不完全扫描法,并将该算法应用到彩色图像压缩中.首先将彩色图像从RGB空间变换到亮度、色度YUV空间进行压缩编/解码.通过理论分析和仿真实验表明:在保证恢复图像质量的前提下,提高了压缩比和编/解码速度.     

图像校正中颜色模型的选取方法

在全景图像的拼接中，各子图间颜色不匹配会严重影响全景图像的效果，甚至会产生错误的拼接。选取一种基于统计学的图像颜色校正方法，然后对各种不同失真情况的图像分别在RGB、YUV、HSV几个颜色模型中进行图像颜色校正，并对比所得的实验结果；讨论了针对不同的失真情况，如何选取合适的颜色模型，使图像校正取得更好的效果。结果表明选取合适的颜色空间校正图像，可以显著地提高所生成全景图像的质量。     

基于区域直方图统计的灰度图像色彩传递方法

应用直方图统计法描述图像的区域纹理,提出基于区域直方图纹理描述的灰度图像色彩传递处理方法.为待彩色化处理的灰度图像选定适当的参考图像,并在去相关的对立色空间对两幅图像的亮度通道作线性变换.用直方图统计法描述的像素邻域纹理特征进行图像间的像素匹配,将匹配性最佳的参考图像像素的颜色值传递给相应灰度图像像素的颜色通道,将色彩传递结果图像转换回RGB空间显示.实验结果表明:该方法能够提高像素匹配的准确性,获得色彩自然感优于常规色彩传递方法的彩色化图像;该方法运算量较小,便于实际应用.