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1、哈尔滨理工大学毕业设计题目： 院、系： 计算机科学与技术学院 计算机系姓名：指导教师： 系主任： 唐远新 2007年06月20日 哈尔滨理工大学毕业设计（论文）评语学生姓名： 学号：学 院：计算机科学与技术 专业：计算机科学与技术任务起止时间： 2007 年 3 月 5 日至 2007 年 6 月 20 日毕业设计（论文）题目：指导教师对毕业设计（论文）的评语： 指导教师签名： 指导教师职称： 评阅教师对毕业设计（论文）的评语：评阅教师签名： 评阅教师职称： 答辩委员会对毕业设计（论文）的评语：答辩委员会评定，该生毕业设计（论文）成绩为： 答辩委员会主席签名： 职称： 年 月 日哈尔滨理工大学
2、毕业设计（论文）任务书学生姓名： 学号：学 院：计算机科学与技术 专业：计算机科学与技术任务起止时间： 2007 年 3 月 5 日至 2007 年 6 月 20 日毕业设计（论文）题目：毕业设计工作内容： 资料：指导教师意见：签名：年 月 日系主任意见：签名：年 月 日哈尔滨理工大学学士学位论文基于形状的目标识别方法摘 要本文以全自主型移动机器人的视觉系统为研究对象，提出了边缘爬行算法和将颜色特征和形状特征相结合的快速目标识别算法，并结合实际机器人系统做了相关实验。关键词 形状识别；计算机视觉；图像处理Object Recognition Based on Shape FeaturesAbs
3、tractThe researched object of this paper is the vision system of the autonomous mobile robot. According to the technique of vision system, this thesis mainly puts forward edge crawl algorithm and a fast objects recognition algorithm that is based on color features and shape features. Keywords Shape
4、recognition；Computer vision；Image processing- II -目 录摘要IAbstractII第1章 绪论11.1 选题目的和意义11.2 国内外文献综述11.3 论文研究内容1第2章 图像相关知识22.1 颜色空间22.1.1 RGB色彩空间22.1.2 YUV(Lab)色彩空间22.1.3 HSI色彩空间32.2 图像分割42.2.1 使用阈值进行图像分割42.2.2 基于形态学区域增长的图像分割法42.3 边缘检测42.4 本章小结5第3章 目标识别63.1 关于形状识别63.2 基于神经网络的目标识别63.2.1 神经网络概述63.2.2 基于神经
5、网络的目标识别63.3 本章小结7第4章 软件设计8结论9致谢10参考文献11附录12第1章- III -第1章 绪论1.1 选题目的和意义图像对我们来说并不陌生。它是用各种观测系统以不同形式和手段观测客1.2 国内外文献综述视觉是人类从大自然中获取信息的最主要的手段1一般，摄像机所获得的图像是二维的2场景1.3 论文研究内容形状是人类视觉中一个十分重要的特征，用图像分析技术获得的形状描述可以用于目标识别。形状识别需要经过两个步骤，以失火的形状描述；二是识别出形状1 。本文提出的方案主要是在满足一定的图像处理效果的前提下尽量选择处理简单的算法来满足机器人对实时性的要求。方案流程(如图1-1)：
6、主要步骤如下：1图像采集：摄像头以每秒30帧的数率采集图像2预处理：进行颜色空间转换，将采集时的RGB颜色空间表示的图像转换成在YUV颜色空间表示。第2章 图像相关知识本章主要介绍一些图像处理中的相关知识，包括颜色空间，图像分割，边缘检测方法和理论2.1 颜色空间 为了正确的使用颜色，需要建立颜色模型。在一个典型的多媒体计算机系统中，2.1.1 RGB色彩空间 计算机色彩显示器显示色彩的原理与彩色电视机一样根据三基色原理，用基色光单位来表示光的量，则在RGB色彩空间，任意色光F都可以用R、G、B三色不同分量的相加混合而成：Fr R + g G + b B （21）人们常用一个三维的立方体来描述
7、RGB色彩空间(如图2-1)： 图2-1 RGB色彩空间的立方体表示 图2-2 RGB颜色范围2.1.2 YUV(Lab)色彩空间根据美国国家电视制式委员会，NTSC制式的标准，当白光的亮度用Y来表示时，它和红、绿、蓝三色光的关系可用如下式的方程描述：Y0.3 R + 0.59 G + 0.11B （22）这就是常用的亮度公式。色差U、V是由BY、RY按不同比例压的。YUV色彩空间与RGB色彩空间转换公式如下： （23）如果要由YUV空间转化成RGB空间，只要进行相反的逆运算即可。人眼对于亮度的敏感程度大于对于色度的敏感程度2.1.3 HSI色彩空间 HSI色彩空间和RGB色彩空间只是同一物理
8、量的不同表示法，因而它们之间存在着转换关系，见（24）公式所示： （24）其中 HIS模型中的颜色分量也可以如图2-3定义：图2-3 HIS模型颜色分量2.2 图像分割在计算机视觉和图像分析的研究和应用中，图像分割是一种基本的和关键的技术。2.2.1 使用阈值进行图像分割 使用阈值是一种区域分割技术，对物体和背景对比较强的景物分割特别有用。下面介绍一些较典型的阈值分割算法：2.2.1.1 极小值点阈值如果将直方图的包络看作一条曲线，则选取直方图的谷可借助求曲线极小。2.2.1.2 最优阈值有时图像中目标和背景的灰度值由部分交错，这时如用一个全局阈值进行分割则总会产生一定的误差。2.2.2 基于
9、形态学区域增长的图像分割法基于区域增长的图像分割方法很有效，这种方法把一幅图像分成许多初始小区域。1首先赋予每个区域一组参数，参数的值能够反映区域属于哪个物体。2对相邻区域的所有边界进行考查。2.3 边缘检测边缘检测是图像分析识别前必不可少的环节，是重要的图像处理技术。 (a) 阶跃型 (b) 屋顶型 (c) 斜坡型 (d) 冲击型图2-4 灰度突变种类边缘具有方向和幅度两个特征，沿边缘走向，像素值变化比较平缓；而垂直于边缘走向2.4 本章小结本章主要介绍了第3章 目标识别3.1 关于形状识别计算机视觉的最终目的是目标识别，基于图像目标描述的检测图像目标的研究，大体可分为三类3.2 基于神经网
10、络的目标识别 数据融合是传统学科和新兴工程领域相结合而产生的一项前沿技术，具有3.2.1 神经网络概述人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN)有时直称神经网，是按人类神经元网络系统的某些结构特性模型来设计、用电子或光学等物理元器件来实现的物理系统。这种系统是从微观结构上模仿自然智能系统的。其基本思想是从仿生学的角度对人脑的神经系统进行模拟，使机器作为信息处理系统具有像人一样的感知、学习和推理能力。从结构上看，ANN是由大量的基本单元 神经元通过极其丰富的相互连接构成的非线性动力学系统。各个神经元与其它神经元是具有相应加权的有向通讯连接线相连。研究ANN的根
11、本目的在于探索人脑信息处理、储存和搜索的机制，从而为解决客观世界中存在的一些极其复杂的问题开辟一条新路。目前，ANN已发展成为一个非常活跃的研究领域。 3.2.2 基于神经网络的目标识别 应用神经网络技术识别目标一般分为预处理、特征抽取、分类器和后处理等模块。其中，预处理分两种情况：一是使数字图像的质量更好，比如图像增强、二值化、去噪声等，这主要是有利于后期的模式识别。另一种是对样本集的预处理，例如根据缺损程度对样本集中目标进行分类。特征抽取一般是借助统计值，将颜色、形状、纹理等一些最能表征目标唯一性的量抽取出来，作为分类器的输入信息。分类器通过输入信息及其内部的拓扑结构决定特征空间上的一簇曲
12、面，通过这簇曲面将特征空间划分为不同的类，从而达到区分多个目标的目的。表3-1 预识别对像有关参数表圆柱体长方体圆锥体圆台体球体正方体不规则体实物图颜色深灰色浅灰色黄绿色浅黄色橘红色 大红色深黄色尺寸(cm)R=2.5H=15W=6L =8H=13R=3H=13r =2.5R=3.5H=13 R=2W=14L =14H=14 H=18比赛中的目标实物图 网 球 球 门 机 器 人 颜色 黄绿色 蓝色或黄色黑色(有彩色标志环)尺寸(cm) R=2.5 H=30, W=60 H=40, W=20, L=203.3 本章小结 第4章 软件设计软件采用面向对像的设计方法，考虑到对计算效率的要求，采用C+编程语言，开发环境为Windows2000 Professional，编程工具为Visual Studio. NET 2003，采用C+标准库函数和MFC类库- 14 -结 论本文较完整地讨论了包含图像分割、边缘检测和目标识别等相关技术的常用处理方法。针对问题，取得的研究成果如下（本文的主要工作如下）：1. 研究了（给出了）。2. 提出了（建立了）一种3. 利用的基本原理，实现了一种4. 基于方面的广泛应用，提出了综上所述，本文对 问题、 算法 今后的工作应该在继续研究。致 谢 首先，衷心感谢我的导师xxx老师，在工作非常繁忙的
