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《燕山大学》 2017年
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复杂环境下的机器人视觉图像增强算法的研究

马金荣  
【摘要】:近年来,随着机器人技术和智能化的发展,机器视觉成为国内外学者研究的热点之一。机器视觉广泛应用于视觉导航、机器人定位、模式识别等领域。其中,图像是机器视觉获取外界信息的重要来源,图像的质量极其重要。在图像的采集过程中,由于光源不足、雾霾天气等环境因素的影响,将导致低照度图像、模糊图像的产生。为了改善图像的视觉效果,提高图像的质量,研究低照度环境和雾霾天气条件下的图像增强算法是有必要的。本文以NAO机器人实验平台为研究对象,分别针对低照度环境和雾霾天气条件下的图像增强算法进行研究,通过仿真和实验研究对提出的算法进行验证。主要研究内容如下:首先,在正常光照环境下对字符进行识别,采集的图像进行预处理操作,针对干扰和和倾斜敏感问题,利用先分块再投影的方法分割字符并归一化处理,结合卷积神经网络算法识别字符。通过NAO机器人识别卡片上字母数字的实验对算法进行验证,实验结果表明,识别效果受环境光照的影响,低照度环境下字符的识别率明显低于正常环境下字符的识别率。其次,针对低照度环境下的图像亮度偏暗、对比度较低的问题,在Retinex图像增强算法的基础上,采用加权引导滤波算法估计照射图像,并结合Sigmoid函数和改进的Gamma函数分别进行图像校正,获取增强图像。此算法不仅可以提高图像的亮度和对比度,还能够保留图像的细节、还原图像的颜色。然后,分别从仿真和实验研究两方面对提出的算法进行验证。最后,针对雾霾天气下图像细节被模糊的低质量问题,基于退化图像的物理模型,本文提出改进的大气散射模型,运用亮通道和暗通道先验相结合的算法估计大气光值和透射率,恢复无雾的图像。该算法能够解决恢复无雾图像时天空区域的颜色失真问题,还可以复原图像的细节和色彩,提升图像的视觉效果。然后通过仿真研究对提出的算法进行验证,并借助评价参数来评价图像的质量。
【学位授予单位】:燕山大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP391.41;TP242

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