移动机器人视觉控制系统的目标提取
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进行空 间滤波 ，表示为 ：
ｂ
就 像 人 的 眼 睛 一 样 ，用 来 感 知 和 识 别 外 部 环 境 ，
同 时 依 此 感 知 的 环 境 信 息 实 现 对 机 器 人 的导 航 ，
而 目标提 取 又 是 视 觉 系统 的 关 键技 术 。移 动 机 器 人 对 目标 物 识 别 的正 确性 和 实 时性 都 与 视 觉 信 息
１１ 图像 灰度 化 。 般 而 言 ，由移 动 机 器 人 采 集 的 目标 标 志 物
一
的像 素 全 部 转 换 成 白色 ，反 之 ，将 大 于 等 于 阈值 的像 素 全 部 转 换 成 黑色 。图 像 二值 化 可 根 据 下 列
的 自适 应 阈值 来 处理 ：
， ， 、
是 否 正 确 、及 时 地 处 理 息 息 相 关 。视 觉 信 息 处 理 技 术 是 移 动 机 器 人 研 究 中 的 关 键技 术 ，如 果 没 有 视 觉 控 制 系 统 ，可 以想 象 ，移 动 机 器 人 根 本 无 法 完成相 应工 作 。
ｇ ， ＝∑∑ｗｓ）（＋，＋） （ ｘ） （ｔ ｘ ｓ ｆ ， ｆ
Ｚ Ａ ｉ ｉｇ Ｚ ＡＮ ｉｎｊ Ｈ ＮＧ Ｇｕ． ｎ ． Ｈ Ｇ Ｘａ －ｅ ｙ ｉ
（ 遵义 医学院 医学信息工程系 ，遵义 ５ ３ ０ ） ６ ０ ３
摘
要 ： 在移动机器人视 觉控制系统中 ，目标标 志物 的提取是关键技术之一。本 文提出了利用基于标记 的分水岭算 法分割移动机 器人 目标标 志物 图像 ，首先将获 取的 目标标志 物图像进行预处理 ， 包括转换为灰度 图像 、进行空间滤波和二值 化操作 ，接着对预处理后的图像进行数学形态学处 理 ，最后利用基于标记 的分水岭算法分割目标标 志物 图像 。实验结果表明 ，该算法不但正确的 分割了目标标 志物图像 ，并很 好的保护原图像的边缘信息 ，验证了该算法的有效性 。
ｓ ＝－ａ ＝－ｂ ｔ
１ 二值 化 ． ３ 为 了 获 取 目标 标 志 物 图 像 ，需 要 从 图 像 中分
离 出来 ，把 图像 视 为 具 பைடு நூலகம் 不 用 灰度 的两 类 区 域 的
组 合 ，根 据 一 定 的 阈值 ，把 小 于 阈值 目标 标 志 物
１ 移动机器人 目标标 志物 图像预处理
１２ 空间滤 波 ．
移动 机 器 人 在 获 取 目标 标 志 物 图像 时 ， 由于
环 境 、光 线 、摄 像 头 的抖 动 等 因素 ，使 得 到 的 图
像 存 在 噪 声。 噪 声 的存 在 会 给 后 续 的 图 像 处理 带
来 不 便 ，甚 至 产 生 不 可 用 的 结 果 ，因 此 要 去 除 噪 声 ，为后续 处理 做准 备 。
因 此 非 常适 合 去 除 一 些 孤 立 点 噪 声 。Ａ 被 Ｂ腐蚀
收稿 日期：２ １－ ６ ２ ０２ ０－ ８ 作者简介：张贵英 （９ ２ １ ８ 一），女 ，讲 师，硕士 ，研究方 向为 图像处理和模式识 别。
第３ 卷 ４
第９ 期
２ １— （ ） 【 ５ ０２ ９上 ６ 】
（， ＜ Ｉｆｘ ） Ｔ １ ，
ｆｘ ） ｌ， （， ≥Ｔ ０
…
通过 直 方 图 ，可 求得最 优 阈值 。
２ 数学形态学处理
使 用 数 学形 态学 处理 图像 符合 人 的思 维 方式 ， 可 以充分 利用 先验 的 几何 特征 （ 态 、大 小等 ） 形 来 进 行处 理 ，因 此 处理 后 的 图像 效 果 较 好 。数 学形 态 学 图像 处 理 方 法 对 噪 声 不敏 感 ，也 可 以 尽可 能
图 像 一 般 是 彩 色 的 。 为 了保 证 机 器 人 高 效 作 业 ，
在 对 目标 标 志 物 图 像 进 行预 处 理 、分割 等操 作 时
要 求快 速 准 确 。 但 是 彩色 图像 数 据 量 大 ，处 理 时 耗 费 的时 间较 长 ，因 此 ，为 了使机 器 人 能快 速 高 效 的工 作 ，在 对 目标标 志 物 进 行 处 理 时 ，首先 将 其 转化 为灰 度 图像 。
０ 引言
视 觉 系统 是 移动 机 器人 及其 重 要 的组 成 部分 ，
，
处的 响应 ｇ ，） 。
ｇ ） ｗ（ ， ）（一，－）ｗ（１ ）（一， … （， ｃ ＝ 一 － ｆｘ１ １＋ －，ｆｘ１ １１ Ｙ ｏ ＋ ＋ Ｏ ）（， …＋ １ ＋ ， １ ｗ（，ｆｘ Ｏ ＋ Ｗ（， ｌ ｌ ） 大小 为 ｍＸｎ的滤 波器 为大 小为 Ｍ ×Ｎ 的图像
文献标识码 ：Ａ
文 章 编 号 ：１ ０ —０ ３（ ０ ） ９上 ） ０ ６ — ２ ９ １ ４ ２ １ ０ （ 一 ０ ５ ０ ０ ２
关键词 ： 移动机器人 ；视觉系统 ；目标提取 中图分类号 ：Ｔ ２ ３ Ｐ ７
Ｄｏ： ．９ ９ Ｊｉｓ ．０ ９ ０ ．０ ．（ ） ２ ｉ１ ３ ６／ ． ｎ １ ０ － １４ ２ １ ９ 上 ．１ ０ ｓ ３ ２
务ｌ 匐 出 违
移动机器人视觉控制 系统 的 目标提取
ｏｂ ｅ ｔｅ ｔａ ｔｏｎｆ ｒｔ ｅ ｖ ｓ ａ ｏ ｔｏｌ ｙ ｔ ｍ ｆｍ ｏ ｉ ｏ ｏ ｊ ｃ ｘ ｒ ｃ ｉ ｏ ｈ ｉｕ Ｉ ｎ ｒ ｓ ｅ ｏ ｂ ｌ ｒ ｂ ｔ ｃ ｓ ｅ
张贵 英 ，张先 杰
的保 留 图像 的 内容 和 形 态 。二 值 化 处 理 后 的 图像
存 在一 些孤 立 点 噪 声 和 不 连 续 图像 ，可 以 利用 数
线性 空 间 滤 波就 是 将 邻 域 中每 个 像 素 与 相 对 应 的 系数 相 乘 ，再 将 结 果 累 加起 来 ，从 而 得 到 点
学形 态学 中的腐 蚀和 膨胀来 处理 。 腐蚀 “ 收缩 ” “ 化”二值 图像 中的对 象 ［， 和 细 ３ 】
ｂ
就 像 人 的 眼 睛 一 样 ，用 来 感 知 和 识 别 外 部 环 境 ，
同 时 依 此 感 知 的 环 境 信 息 实 现 对 机 器 人 的导 航 ，
而 目标提 取 又 是 视 觉 系统 的 关 键技 术 。移 动 机 器 人 对 目标 物 识 别 的正 确性 和 实 时性 都 与 视 觉 信 息
１１ 图像 灰度 化 。 般 而 言 ，由移 动 机 器 人 采 集 的 目标 标 志 物
一
的像 素 全 部 转 换 成 白色 ，反 之 ，将 大 于 等 于 阈值 的像 素 全 部 转 换 成 黑色 。图 像 二值 化 可 根 据 下 列
的 自适 应 阈值 来 处理 ：
， ， 、
是 否 正 确 、及 时 地 处 理 息 息 相 关 。视 觉 信 息 处 理 技 术 是 移 动 机 器 人 研 究 中 的 关 键技 术 ，如 果 没 有 视 觉 控 制 系 统 ，可 以想 象 ，移 动 机 器 人 根 本 无 法 完成相 应工 作 。
ｇ ， ＝∑∑ｗｓ）（＋，＋） （ ｘ） （ｔ ｘ ｓ ｆ ， ｆ
Ｚ Ａ ｉ ｉｇ Ｚ ＡＮ ｉｎｊ Ｈ ＮＧ Ｇｕ． ｎ ． Ｈ Ｇ Ｘａ －ｅ ｙ ｉ
（ 遵义 医学院 医学信息工程系 ，遵义 ５ ３ ０ ） ６ ０ ３
摘
要 ： 在移动机器人视 觉控制系统中 ，目标标 志物 的提取是关键技术之一。本 文提出了利用基于标记 的分水岭算 法分割移动机 器人 目标标 志物 图像 ，首先将获 取的 目标标志 物图像进行预处理 ， 包括转换为灰度 图像 、进行空间滤波和二值 化操作 ，接着对预处理后的图像进行数学形态学处 理 ，最后利用基于标记 的分水岭算法分割目标标 志物 图像 。实验结果表明 ，该算法不但正确的 分割了目标标 志物图像 ，并很 好的保护原图像的边缘信息 ，验证了该算法的有效性 。
ｓ ＝－ａ ＝－ｂ ｔ
１ 二值 化 ． ３ 为 了 获 取 目标 标 志 物 图 像 ，需 要 从 图 像 中分
离 出来 ，把 图像 视 为 具 பைடு நூலகம் 不 用 灰度 的两 类 区 域 的
组 合 ，根 据 一 定 的 阈值 ，把 小 于 阈值 目标 标 志 物
１ 移动机器人 目标标 志物 图像预处理
１２ 空间滤 波 ．
移动 机 器 人 在 获 取 目标 标 志 物 图像 时 ， 由于
环 境 、光 线 、摄 像 头 的抖 动 等 因素 ，使 得 到 的 图
像 存 在 噪 声。 噪 声 的存 在 会 给 后 续 的 图 像 处理 带
来 不 便 ，甚 至 产 生 不 可 用 的 结 果 ，因 此 要 去 除 噪 声 ，为后续 处理 做准 备 。
因 此 非 常适 合 去 除 一 些 孤 立 点 噪 声 。Ａ 被 Ｂ腐蚀
收稿 日期：２ １－ ６ ２ ０２ ０－ ８ 作者简介：张贵英 （９ ２ １ ８ 一），女 ，讲 师，硕士 ，研究方 向为 图像处理和模式识 别。
第３ 卷 ４
第９ 期
２ １— （ ） 【 ５ ０２ ９上 ６ 】
（， ＜ Ｉｆｘ ） Ｔ １ ，
ｆｘ ） ｌ， （， ≥Ｔ ０
…
通过 直 方 图 ，可 求得最 优 阈值 。
２ 数学形态学处理
使 用 数 学形 态学 处理 图像 符合 人 的思 维 方式 ， 可 以充分 利用 先验 的 几何 特征 （ 态 、大 小等 ） 形 来 进 行处 理 ，因 此 处理 后 的 图像 效 果 较 好 。数 学形 态 学 图像 处 理 方 法 对 噪 声 不敏 感 ，也 可 以 尽可 能
图 像 一 般 是 彩 色 的 。 为 了保 证 机 器 人 高 效 作 业 ，
在 对 目标 标 志 物 图 像 进 行预 处 理 、分割 等操 作 时
要 求快 速 准 确 。 但 是 彩色 图像 数 据 量 大 ，处 理 时 耗 费 的时 间较 长 ，因 此 ，为 了使机 器 人 能快 速 高 效 的工 作 ，在 对 目标标 志 物 进 行 处 理 时 ，首先 将 其 转化 为灰 度 图像 。
０ 引言
视 觉 系统 是 移动 机 器人 及其 重 要 的组 成 部分 ，
，
处的 响应 ｇ ，） 。
ｇ ） ｗ（ ， ）（一，－）ｗ（１ ）（一， … （， ｃ ＝ 一 － ｆｘ１ １＋ －，ｆｘ１ １１ Ｙ ｏ ＋ ＋ Ｏ ）（， …＋ １ ＋ ， １ ｗ（，ｆｘ Ｏ ＋ Ｗ（， ｌ ｌ ） 大小 为 ｍＸｎ的滤 波器 为大 小为 Ｍ ×Ｎ 的图像
文献标识码 ：Ａ
文 章 编 号 ：１ ０ —０ ３（ ０ ） ９上 ） ０ ６ — ２ ９ １ ４ ２ １ ０ （ 一 ０ ５ ０ ０ ２
关键词 ： 移动机器人 ；视觉系统 ；目标提取 中图分类号 ：Ｔ ２ ３ Ｐ ７
Ｄｏ： ．９ ９ Ｊｉｓ ．０ ９ ０ ．０ ．（ ） ２ ｉ１ ３ ６／ ． ｎ １ ０ － １４ ２ １ ９ 上 ．１ ０ ｓ ３ ２
务ｌ 匐 出 违
移动机器人视觉控制 系统 的 目标提取
ｏｂ ｅ ｔｅ ｔａ ｔｏｎｆ ｒｔ ｅ ｖ ｓ ａ ｏ ｔｏｌ ｙ ｔ ｍ ｆｍ ｏ ｉ ｏ ｏ ｊ ｃ ｘ ｒ ｃ ｉ ｏ ｈ ｉｕ Ｉ ｎ ｒ ｓ ｅ ｏ ｂ ｌ ｒ ｂ ｔ ｃ ｓ ｅ
张贵 英 ，张先 杰
的保 留 图像 的 内容 和 形 态 。二 值 化 处 理 后 的 图像
存 在一 些孤 立 点 噪 声 和 不 连 续 图像 ，可 以 利用 数
线性 空 间 滤 波就 是 将 邻 域 中每 个 像 素 与 相 对 应 的 系数 相 乘 ，再 将 结 果 累 加起 来 ，从 而 得 到 点
学形 态学 中的腐 蚀和 膨胀来 处理 。 腐蚀 “ 收缩 ” “ 化”二值 图像 中的对 象 ［， 和 细 ３ 】