文档介绍：浙江大学硕士论文
摘要
陆地自主车,简称,是一种能够在道路和
野外连续、实时自土运动的智能移动机器人,其研究涉及多个学科的理论与技
术,体现了信息科学与人工智能技术的最新成果,具有重大的研究价值和应用
价值,日前己受到世界上越来越多的国家的关注和重视。在移动机器人的各项
关键技术中,视觉导航的主要功能是对机器人所行驶的各种道路场景进行快速
识别和理解,从而给予路径规划以足够的信息来确定移动机器人的可行驶道路
至域。因此视觉导航是研究的重要内容之一。
本文主要是对地面自主机器人的视觉导航系统中的二维视觉导航进行研
究,且具体实现了在结构化和半结构化道路环境下的二维道路图像分割算法。
为了能够准确、鲁棒并及时地检测道路区域,在总结前人的工作基础上,本文
是出了一种基于图像直方图和图像像素聚类的实时彩色道路区域分割算法,并
生算法的空间和时间复杂度上进行了一定的优化处理。实验表明,该算法可在
一台双至强的下控机上实时实现,对一般的道路均有较
子的处理结果,处理时间小于帧。
阴影是移动机器人行驶过程中道路上经常会出现的一种干扰情况。阴影对
路分割的影响十分严重,若处理不当,会对道路分割结果产生负面影响,并
而影响后续的跟踪导航。因此,本文针对道路上的阴影特点,提出了一个检
时和消除阴影的新方法。该方法一方面利用了道路区域分割结果,另一方面根
边缘检测和变换得到道路的边缘信息,最终融合了区域和边缘信息得
」最终的道路边界。实验表明,该算法对有阴影的道路仍能得到较好的检测结
,而且也能达到运算时间土的要求。
受键字陆地自主车,图像分割,一均值聚类,阴影检测,变换
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第一章绪论
计算机视觉简介
对人类感觉信息的理解与处理是人工智能研究和应用的又一重要领域。人
类的这些感觉信息是多种多样的,包括视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉、接近
感和临场感以及情感等。其中,对视觉的研究最为重要,且已进入实用阶段。
视觉是人类最重要的感觉能力之一。视觉数据是人的最复杂和最有用的感
觉输入信息。人眼能感觉颜色,是因为它具有全色能力。人眼能感觉运动,是
因为视网膜能提供所出现的事物的实际响应。
对观察者有用又不受信息干扰的描述。视觉处理过程是从一种表像获得另
一种表象的映射。人类视觉这一特定的条件下,原始表象是由视网膜上的光感
受器所检测到的图像强度阵列所组成的,而视觉输出则是关于外部世界的一个
有用描述。
计算机视觉即机器视觉或人工视觉就是由图像数据来产生视野环境内有
用符号描述的过程【。所开发的计算机视觉的特点与过程往往与其应用场合有
关。计算机视觉包含众多的研究课题,如视觉可计算性原理,图像的形成和处
理,图像的预处理,边缘检测与分割,特征抽取与匹配,区域生成与分割,形
状分析与识别,运动视觉,主动视觉,三维视觉,彩色视觉以及视觉知识的表
示和视觉系统的控制策略等。
对图像的理解和解释是计算机视觉的焦点之一。可以把视觉理解为一个从
外部世界图像产生对观察者有用的描述过程。这些描述依次由许多不同的记录
了的景物某一方面的固定表象组成。因此,选择视觉系统的表象方法是至关重
要的。
计算机视觉既是工程领域,也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领
域。计算机视觉是一门综合性的学科,它已经吸引了来自各个学科的研究者参
加到对它的研究之中。其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用
数学和统计学,神经生理学和认知科学等。
视觉是齐个应用领域,如制造业、检验、文档分析、医疗诊断,和军事等
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领域中各种智能自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性,一些先进
国家,例如美国把对计算机视觉的研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和
一程中的重大基本问题,即所谓的重大挑战,‘,。“计算
机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机
器视觉需要图像信号,纹理和颜色建模,儿何处理和推理,以及物体建模。一
个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。作为一门学
科,门一算机视觉开始于年代初,但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进
展是在阴年代取得的。现在计算机视觉己成为一门不同于人工智能、图像处理、
模式识别等相关领域的成