AER視覺傳感器系統(tǒng)后端事件特征提取方法設(shè)計.pdf

1、傳統(tǒng)的視覺傳感器以“幀掃描”為圖像采集方式。隨著視覺系統(tǒng)實際應(yīng)用對于速度等性能要求的提升，傳統(tǒng)視覺傳感器遇到了數(shù)據(jù)率過大、幀頻受限、動態(tài)范圍低的發(fā)展瓶頸。因此，基于仿生視覺感知模型的地址-事件表達(Address Event Representation，AER)視覺傳感器以其速度高、延遲小、冗余低的優(yōu)勢成為當前機器視覺系統(tǒng)領(lǐng)域的研究熱點，該類傳感器僅對發(fā)生變化的像素觸發(fā)響應(yīng)、異步輸出稀疏表示的事件信息，從根本上消除了冗余信息的產(chǎn)生，特

2、別適合定向高速物體拍攝及目標識別等機器視覺系統(tǒng)。本文研究了三種基于AER視覺傳感器的特征提取算法，這些算法可以實時的從低冗余事件信息中提取出目標的形狀特征和紋理特征，為進一步的機器識別系統(tǒng)研究提供數(shù)據(jù)準備。
　　本文首先簡要介紹了面陣AER視覺傳感器和線陣Timed-AER視覺傳感器的概念、工作原理以及基本結(jié)構(gòu)，并指出該類視覺傳感器所存在的事件信息不易理解、無法繼承傳統(tǒng)圖像處理方法等系統(tǒng)缺陷。之后本文針對目標形狀特征提取的需要，設(shè)

3、計了基于AER事件對匹配的高速目標二值化方法，通過對ON/OFF事件信息進行去噪、細化、輪廓閉合等預(yù)處理獲得目標輪廓的主體外形，再通過事件對匹配方法確定目標區(qū)域，完成二值化操作，實現(xiàn)目標與背景的分離。并設(shè)計基于等價標號思想的高速二值連通域標記方法，只對有限的事件點進行標記，避免了對全幀圖像的冗余遍歷，提高了標記算法的效率，實現(xiàn)同一視場中不同目標的標記分割。最后本文設(shè)計提出了AER卷積處理算法，通過16種Gabor模板對事件信息進行卷積，

4、實現(xiàn)了事件信息不同方向、不同尺度下紋理特征的提取。
　　通過對本文設(shè)計算法的實驗分析和與傳統(tǒng)算法的對比，仿真結(jié)果表明，本文設(shè)計的基于AER事件的目標二值化算法能夠應(yīng)對非均勻光照、低對比度等非理想環(huán)境條件，同時具有較高的算法效率，對于一幅512×512的圖像，平均運行時間為2～4s;基于事件的二值連通域標記算法速度可以達到傳統(tǒng)等價標號算法的1.5～8倍;而本文設(shè)計的AER卷積處理算法也能有效的提取原始事件信息在不同方向和不同尺度下的