机器人视觉目标数字图像实时分割研究

下载后可任意编辑前 言机器人技术综合了多学科的进展成果，集成了智能控制、人工智能、信息处理、图像处理、检测与转换等专业为一体，跨机械、电子、自动控制、计算机等多学科，代表了高技术的进展前沿，在工业制造、军事、航天等方面都得到了广泛的应用。它在人类生活应用领域中已经不断扩大。人类从外界猎取信息，一般是通过视觉、触觉、听觉、嗅觉等感觉器官来实现的。其中，60％--80％的信息是由人的眼睛，即视觉来获得。让机器人具有视觉是人类的一个梦想。长期以来，人类的视觉系统一直是学者们非常感兴趣的领域。人们进行了大量的讨论，希望通过某种人工的手段来实现人类的视觉功能。计算机视觉正是在这些讨论的基础上逐渐形成的一门新的学科。它包括所有由人类设计并在计算机环境下实现的模拟人的某些视觉功能的技术。计算机视觉是一个相当新且进展于分迅速的讨论领域，并成为计算机科学和人工智能的重要讨论领域之一。计算机视觉是在20世纪50年代开始的，当时的工作主要集中在二维图像分析和识别上，如光学字符识别、工件表面、显微图片和航空图片的分析和解释等。此时的视觉讨论都是基于二维的，而且多数是采纳模式识别的方法完成分类工作。 总之，视觉是一种感知周围环境最复杂的手段，也是最有效的手段，随着科学技术的进展，计算机视觉的应用范围日益扩大，无论是生物视觉系统，其最终的目的都是要帮助较大的系统来完成它的职责或生命的生存，这是非常重要的任务。因此视觉系统必须能够从景物图像中提取对完成这些任务十分有用的信息。 机器人视觉的目的，是使用机器人能够像人眼一样对环境进行感知、解释和理解。现代信息社会的进展方向是数字化、网络化和智能化。信息技术的创立和进展的轨迹就是人脑信息处理过程的模仿。我们需要计算机与人之间可以没有障碍的沟通沟通，这样才是信息智能化的最大的体现。但是目前人机对话的问题是阻碍信息智能化最大的障碍。计算机的图像识别，语音识别，文字识别等都难以尽如人意。下载后可任意编辑 机器人在对目标进行识别时，首先要对目标进行分割。目标分割对于机器人视觉处理来说有着至关重要的作用。他处于处理系统的最底层，是其他高级应用如目标跟踪、目标识别的基础。只有正确地检测并分割出运动目标才能进行后面的工作，否则就会产生很大的偏差和错误，以致后面的工作无法开展。运动目标的图像分割是当前国内外讨论的热门课题，国外许多重要 的 期 刊 如 optical Engineering...