室內(nèi)靜態(tài)多目標(biāo)識別的機器人視覺系統(tǒng).pdf

1、目標(biāo)識別跟蹤在智能監(jiān)控、醫(yī)學(xué)研究、人機界面、虛擬現(xiàn)實、運動分析等諸多領(lǐng)域有著非常重要的實用價值，吸引了國內(nèi)外越來越多研究者的興趣。本文在通過對不同的目標(biāo)進行大量實驗的基礎(chǔ)上，對室內(nèi)靜態(tài)多目標(biāo)識別系統(tǒng)中的圖像預(yù)處理、圖像的特征提取技術(shù)進行了研究和實驗分析，并在這個基礎(chǔ)上研究了相應(yīng)的實時目標(biāo)識別方法。主要研究內(nèi)容如下：
　　首先，對提取的目標(biāo)圖像進行了分析，得知圖像質(zhì)量易受噪聲影響?；诖?，對目標(biāo)圖像的噪聲去除方法進行了研究分析，對常

2、見的幾種濾波方法實驗效果進行了對比分析。
　　其次，針對室內(nèi)光照條件易變的特點，采用一種基于Gamma校正的光照補償算法，通過疊加非線性函數(shù)進行修正，提高了Gamma校正對光照變化的適應(yīng)能力，通過分析非線性函數(shù)的參數(shù)，實現(xiàn)了在光照不均勻的條件下的自動灰度校正。
　　再次，由于需要識別不同類型的目標(biāo)，采用了基于尺度不變特征的圖像識別方法，將目標(biāo)的特征進行提取存入數(shù)據(jù)庫當(dāng)中，對常用的尺度不變特征提取技術(shù)進行了介紹和實驗對比，通過