基于數(shù)字圖像處理的草坪場景分析算法研究.pdf

1、城市綠化一直是城市基礎(chǔ)規(guī)劃建設(shè)非常重要的組成部分，伴隨著城市建設(shè)的飛速提升，城市草坪面積日趨增長，并且草坪情況也趨向復(fù)雜。智能割草機器人是替代人們完成草坪維護的現(xiàn)代化科技工具。面對日趨增長的城市草坪面積，智能割草機器人的工作能力急需改進。通過對草坪場景圖像進行分析處理為智能割草機器人提升工作能力是一種有效思路，也是智能割草機器人完成自主導(dǎo)航與環(huán)境探索等任務(wù)的基礎(chǔ)。本文在這樣的背景下以數(shù)字圖像處理技術(shù)為基礎(chǔ)，對草坪場景分析算法進行研究，并

2、且在VS2010環(huán)境下，結(jié)合OpenCV類庫進行算法的實現(xiàn)與驗證。本文主要的研究內(nèi)容如下：
　　1、研究了現(xiàn)有的圖像分析算法的基本概念及其實現(xiàn)方法，并將現(xiàn)有的圖像處理相關(guān)技術(shù)應(yīng)用于草地場景分析。
　　2、提出一種基于SIFT和SUSAN融合的草地障礙物特征點自動匹配算法。已知的SIFT算法是一種具有尺度不變特性的特征提取算法，但是對草地障礙物的特征提取容易受到草地紋理特征的干擾；而SUSAN是一種對于圖像的角點和邊緣特征有著

3、敏感的檢測能力的算法。首先對SUSAN和SIFT提取的特征點進行融合計算，然后對SIFT提取的特征點進行精簡。最后通過歐式距離的計算完成特征向量的匹配。融合算法減少了大量無意義特征點的匹配計算次數(shù)，相對原SIFT算法極大地提高了匹配效率和準確率。
　　3、提出一種基于改進分水嶺算法的草坪背景快速分割算法。分水嶺是一種融合數(shù)學(xué)形態(tài)和拓撲基礎(chǔ)理論的圖像快速分割算法。但是分水嶺算法用在草地圖像處理上非常容易產(chǎn)生過度分割的情況，因此本文在