一种基于图像处理的目标识别算法.pdf

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1、《电气自动化)2011年第33卷第5期模式识别PatternIdentifications一种基于图像处理的目标识别算法姚菁(上海电机学院，上海200240)摘要：在未知环境中，移动机器人的同步定位与地图创建是机器人研究领域的一个非常重要的问题。作为自主机器人，能够可靠地探索未知环境中的目标或局部环境，是否具有视觉信息采集能力是非常重要的，基于尺度不变的特征变换算法(SIFT)在图像匹配与检测方面具有强大的功能。提出了一种方法来优化SIFt特征向量的维度，降低算法的复杂度，提高算法的在线实时去处速度，实验结果证明了该算法的有效性。关键词：即时定位和建图尺度不变特征变换图像识别[中图分类号]TP

2、391．41[文献标志码]A[文章编号]1000—3886(2011)05—0081—02AnObjectRecognitionAlgorithmBasedonImageProcessingYaoJing(ShanghaiDianjiUniversity，Shanghai200240，China)Abstract：ThemobilerobotSimultaneousLocalizationandMapping(SLAM)inunknownenvironmentshasbeenconsideredtobeanimportantissueinmobileroboticsresearchdomain

3、．Asautonomousrobots，possessingvisualacquisitioncapabilityisverycrucialtoexploreunknownenvironmentsreliably，SIFT(ScaleInvariantFeatureTransform)keypointsarepowerfulindetectingobjectsundervariousimagingconditions．ThispaperpresentsanalgorithmtooptimizetheSIFFvectorsize，complexityandmatchingtime．Experim

4、entalresultsdemonstratetheeffectivenessoftheproposedalgorithm．Keywords：SimultaneousLocalizationandMapping，ScaleInvariantFeatureTransform。ImageRecognitionStephen．Sel3使用三目立体视觉传感器，通过计算图像尺度0引言不变特性的描述因子，完成机器人自主定位、地图创建任务。使图像分析与图像匹配算法在机器视觉研究领域有着极其重用递归的方法实现对机器人的连续位姿及地图结构的恢复来完要的作用，移动机器人要实现高水平的导航和自身定位，都需要成SLA

5、M任务，更多相关研究可见文献。具有视觉系统。在本研究领域中，人们通常根据地点识别来对机器人定位，也被称为“拓扑定位”。而在地点方面，大家都集中在1SIFT算法图像分析与理解方面，通过对图像的分析与匹配来对一个具有一在原SIFT算法中，关键点是通过对不同尺度因子的图像的定特征的局部环境进行标和辨识。高斯差值的最大或最小值确定的。在邻近的不同尺度的高峰期在基于视觉信息的基础上，通过匹配不同的路标数据，机器差图像中，基于3x3像素的局部区域，每个像素同其相邻的26像人可以确定自身的位置并决定下一步的移动方向。一种常见的素相对比，如果其差值是局部地最大或最小值，它就被选中作为精确的图像匹配方法是基于图

6、像“关键点”的提取，通过这些关候选关键点。然后，我们删除低对比度特征点和边缘的效应，最键点可以可靠地识别来自于同一场景不同的图像，从而对局部环后得到一定数量的关键点。境进行确认。(1)尺度空间极值检测Lowe⋯提出了基于其模板图像的SIFT算法用于目标检测。第一阶段对所有的尺度的图像进行计算和搜索，有效地利用这种SIFT算法计算出局部图像描述符，具有特征不变性，对图像高斯函数差值(见式(1)来确定潜在的兴趣点，这些兴趣点相对的平移，缩放和旋转具有鲁棒性。同时这些描述也对光照变化和尺度因子和旋转是不变化的。3一D投影有部分不变性。MikolajczykandSchmid_2]专门就不C(x，Y，

7、)=e吖(1)变的特征描述符方面将SIFT算法同其它图像分析算法作了对叮r比，他们的实验结论是在基于图像的尺度、旋转、明暗等变化的基L(，Y，or)=G(，Y，)，(，Y)(2)础上进行的，最后得出的结果证明SIFT算法是最优的。Lowe提G(，y，)=(G(，y，)一G(，，))木(，)=出一个图像的描述符，通过描述因子的匹配来对目标进行检测。(，Y，)～L(，Y，)(3)为此，首先获得被检测目