图像边缘检测在机器人视觉的应用

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1、图像边缘检测在机器人视觉的应用《数字图像处理》课程论文系别计算机科学与技术专业名称年级学生姓名学号指导教师二0一二年六月边缘检测在机器人视觉中的运用摘要:OpenCV是一个以C函数为主,提供多语言接口,轻量并高效的计算机视觉库。实现了图像处理和计算机视觉方面的多种通用算法。利用其Canny边缘检测算法.实现模糊图像的边缘检测,参照L2BOT视觉机器人实例,对单一背景模式下基于OpenCV的条形码与障碍物识别进行研究,并对机器人移动路线最优选择提供一种参考模型。关键词:图像处理;边缘检测;计算机视觉;智能机器人;

2、人机互动;运动跟踪AlgorithmforgeneratingN-dimensionalhilbertcurvePENGDANNI(CollegeofComputerScienceandTechnology,HubeiUniversityofEducation,Wuhan,430205)Abstract:OpenCVisalightweightandefficientlibraryofprogrammingfunctions,mainlyaimatrealtimecomputervision,whichreal

3、izesaseriesofgeneralalgorithminthefieldofimageprocessingandcomputervision,itconsistsofCfunctionmainlyandprovidesmulti—languageinterfaces.UsesCannyalgorithmtodetectthefuzzyedge,aswellreferringtotheinstanceofL2BOTvisionrobot,researchesonimagerecognitionofbarco

4、desandobstaclesbasedonOpenCVinthemodeofthepurebackground,andputsforwardareferencemodelinordertoselectanoptimalmove—mentpathofL2BOT.Keywords:ImageProcessing;EdgeDetection;ComputerVersion;IntelligentRobot;HCI;MotionTracking能系统与机器人实验室的L2BOT是这方面研0引言机器人视觉(RobotVi

5、sion)是使机器人具有视觉感知功能的系统。机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的二维图像.并通过视觉处理器进行分析和解释.进而转换为符号,让机器人能够辨识物体并确定其位置。机器视觉侧重于研究以应用为背景的专用视觉系统。只提供对执行某一特定任务相关的景物描述。随着机器人视觉的研究深入.低成本、灵活且具有适应强特性的视觉机器人的研究与应用更加受到广泛关注。然而,由于现实环境存在的复杂性视觉机器人仍有较大的发展和提升空间源于劳伦斯技术大学智究的代表,其中涉及到最优化选择、搜索、人工神经网络和模糊逻辑等。在机器人的设

6、计中.将障碍物的信息保存在图片二维码中.通常二维码在实际情况下是模糊的.其边缘及色块常有诸多干扰.而且用通用传感器采集的图片常受到光线自然因素的影响较大.这样就给识别带来了一定的困难。因此,必须准确地识别并获取图片信息才能使机器人进行下一步工作。同时,对障碍物的识别也需要采用例如边缘检测等手段如何准确获取识别物的边缘成为本次设计的关键。1图像处理1.1图像预处理由摄像头获取24位移动机器人目标标志物图像,一般来说,彩色图像较灰度图像能够反映更多的空间信息,但是,彩色图像数据量大,在对图像进行处理和识别时相应的时

7、间较长,因此不利于移动机器人的实时控制。目标标志物图像数据传输过程中由于光线的变化、镜头的污染、摄像头的抖动等因素的影响,使获得的图像不可避免地含有噪声成分。为了使处理后的标志物图像能够真实地反映移动机器人与目标标志物的实际位置和方向,必须对标志物图像进行滤波处理。因为标志物的边缘信息准确与否对图像的识别结果有着较大的影响,所以在选择滤波方法时,要保证滤波处理后的图像边缘细节不产生模糊化现象。由于高压电磁场对系统的干扰,系统噪声主要表现为椒盐噪声。针对系统椒盐噪声的特点,该文采用中值滤波方法去噪,在去除噪声的同

8、时,能够保留图像边缘细节。1.2图像分割经过预处理的图像对于机器人视觉系统而言,还仅仅是一个矩阵数组,计算机视觉系统的目标是要从图像中得到有用的信息,例如目标的大小、位置、方向和速度等,这就要求对图像进行进一步的处理,包括图像的分割和特征的提取。在图像处理中,图像分割可以定义为将数字图像划分成互不相交(不重叠)区域的过程。2边缘检测2.1Canny边缘检测的实现(1)用高斯滤波器平滑图

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