足球机器人视觉图像分割算法

吉林大学学报(工学版) ›› 2013, Vol. 43 ›› Issue (增刊1): 260-264.

足球机器人视觉图像分割算法

李晓瑜, 杨马英

浙江工业大学信息工程学院,杭州 310023

收稿日期:2012-10-12 发布日期:2013-06-01
作者简介:李晓瑜(1986-),女,硕士研究生.研究方向:视觉处理.E-mail:myyang@zjut.edu.cn
基金资助:
浙江省重点科技创新团队基金项目(2009R50014).

Objective segmentation method of video image in robot soccer

LI Xiao-yu, YANG Ma-ying

College of Information Engineering College, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310023, China

Received:2012-10-12 Published:2013-06-01

摘要/Abstract

摘要：

为提高机器人在比赛中对多目标提取及识别的准确度和效率,采用离线的自适应阈值颜色分类法,同时识别不同颜色的多个目标物,对颜色的变化有一定的适应性;然后用改进的数学形态学中的膨胀腐蚀算法对颜色分类后的图像滤波,该方法在保证图像处理效率的同时提高分割精度;最后使用种子填充法来实现同时分割和多目标特征提取,减少像素点遍历次数,提高算法效率。实验证明,通过上述方法可以使足球机器人适应一定的光照变化,准确快速地分割多个目标。

关键词: 足球机器人, 视觉系统, 图像分割, 目标识别

Abstract:

In order to improve the accuracy and efficiency of multi-objective extraction and recognition in robot soccer image processing,offline adaptive threshold value color classification was adopted,different colors of multiple targets were identified,which had certain flexibility to the color changes.An improved corrosion and expansion algorithm in mathematical morphology was proposed to filter the image whose color was classified,thus improved the image processing efficiency and enhanced the segmentation accuracy.Seed filling method was employed to simultaneously implement segmentation and multi-objective feature extraction,and thereby the times of pixel traverse was reduced and the efficiency of the algorithm was increased.It is illustrated by the experiments that the above method can make the robot soccer adapt to certain illumination change and make multi-objective segmentation accurately and rapidly.

Key words: robot soccer, visual system, image segmentation, target recognition

中图分类号:

TP391

李晓瑜, 杨马英. 足球机器人视觉图像分割算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(增刊1): 260-264.

LI Xiao-yu, YANG Ma-ying. Objective segmentation method of video image in robot soccer[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(增刊1): 260-264.

参考文献

[1] Bonin-Font,Ortiz F A.Visual navigation for mobile robots:a survey[J].Journal of Intelligent and Robotic Systems,2008,53(3):263-296.

[2] Menegatti,Maeda E T.Image-based memory for robot navigation using properties of omnidirectional images[J].Robotics and Autonomous Systems,2004,47(4):251-267.

[3] Minoru Asada,Hiroaki Kitano.The RoboCup challenge[J].Robotics and Autonomous Systems,1999,29:3-12.

[4] 潘亚宾,刘国栋.一种改进的类人足球机器人彩色目标识别算法[J].计算机应用研究,2011,28(3):1195-1200. Pan Ya-bin,Liu Guo-dong.Ray an improved soccer robot the color target recognition algorithm[J].Application Research of Computers,2011,28(3):1195-1200.

[5] Wang Jie,Ju Li-li,Wang Xiao-qiang.Image segmentation using local variation and edge-weighted centroidal voronoi tessellations[J].IEEE Transactions on Image Processing,2011,11(20):3242-3256.

[6] Carevic D,Caelli T.Region-based coding of color image using karhunem-loeve transform[J].Graphics Models and Image Processing,1997,59(1):27-38.

[7] 章毓晋.图像分割[M].北京:科学出版社,2001.

[8] Gonner C,Rous M,Kraiss K.Real-time adaptive colour segmentation for the robocup middle size league[C]//RoboCup 2004:Robot Soccer World Cup VIII,2005:402-409.

[9] 欧宗瑛,袁野,张艳珍.基于颜色信息足球机器人视觉跟踪算法[J].大连理工大学学报,2000,40(6):729-732. Ou Zong-ying,Yuan Ye,Zhang Yan-zhen.Based on the visual tracking algorithm of the color information football robot[J].Journal of Dalian University of Technology,2000,40(6):729-732.

[10] 董会英,岳宏.基于双阈值的移动机器人视觉图像分割[J].河北工业大学学报,2008,37(3):16-20.Dong Hui-ying,Yue Hong.Dual-threshold-based mobile robot visual image segmentation[J].Journal of Hebei University of Technology,2008,37(3):16-20.

[11] 汤思维,陈卫东,曹其新.移动机器人多目标彩色视觉跟踪系统[J].机器人,2003,25(1):10-14.Tang Si-wei,Chen Wei-dong,Cao Qi-xin.Mobile robot multi-objective color viston tracking system[J].Robots,2003,25(1):10-14.

相关文章 15

[1]	刘仲民,王阳,李战明,胡文瑾. 基于简单线性迭代聚类和快速最近邻区域合并的图像分割算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1931-1937.
[2]	肖明尧, 李雄飞, 张小利, 张刘. 基于多尺度的区域生长的图像分割算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(5): 1591-1597.
[3]	刘仲民, 李战明, 李博皓, 胡文瑾. 基于稀疏矩阵的谱聚类图像分割算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(4): 1308-1313.
[4]	赵夫群, 周明全, 耿国华. 基于GA-Otsu法的图像阈值分割及定量识别[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(3): 959-964.
[5]	肖明尧, 李雄飞. 基于高斯分解的多尺度3D Otsu阈值分割算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(1): 255-261.
[6]	王培智, 田地, 龙涛, 李抵非, 邱春玲, 刘敦一. 用于TOF-SIMS的锆石样品图像自动聚焦算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(1): 308-315.
[7]	申铉京, 张赫, 陈海鹏, 王玉. 快速递归多阈值分割算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2016, 46(2): 528-534.
[8]	郑欣, 彭真明, 邢艳. 基于活跃度的图像分割算法性能评价新方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2016, 46(1): 311-317.
[9]	李一兵，杨鹏，叶方，刘丹丹. 基于交互势函数和均场参数估计的分层MRF模型的纹理图像分割[J]. 吉林大学学报(工学版), 2015, 45(6): 2075-2079.
[10]	李雄飞^{1, 2}, 赵浩宇¹, 陈霄³, 赵宏伟^{1, 2}. 基于视觉特征的不规则形状目标分割方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2014, 44(4): 1140-1144.
[11]	张金果,郭海涛,吴君鹏,李依桐. 改进的最小交叉Tsallis熵的小目标声呐图像分割[J]. 吉林大学学报(工学版), 2014, 44(3): 834-839.
[12]	何凯, 穆星, 邹刚. 基于图像分割的三维立体匹配改进算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2014, 44(01): 219-224.
[13]	胡汉平, 朱明, 吉淑娇, 郭滨. 基于图像分割和可变窗的联合立体匹配[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(增刊1): 317-321.
[14]	康文炜, 康文颖, 康晓涛. 基于信息测度的图像过渡区提取与分割[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(增刊1): 414-418.
[15]	杨娜, 陈后金, 李艳凤, 郝晓莉, 姚畅. 基于改进的脉冲耦合神经网络模型的图像分割[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(03): 758-763.

Metrics

Viewed

Full text

Abstract

Cited

Shared

Discussed