面向林业机器人的光照估计算法研究

发布时间：2021-07-20 00:10

　　林业机器人属于特种机器人范畴,可以替代人工活动,在林业作业方面有着非常重要的作用。颜色作为物体最直观、最显著的表现,是林业机器人识别不同目标的一个重要特征。但是,被摄物表面的颜色易受到场景光照影响,使得林业机器人获取的图像颜色失真。在机器视觉领域中,减少或在理想情况下消除光照对图像的影响,从而恢复图像的颜色信息,称为颜色恒常性。面向林业机器人所处的特殊环境,如何使图像得到较好的颜色恢复,是该文的研究目的。实现颜色恒常性有两种方法:第一种是通过对图像的场景光照颜色的RGB值进行估计,然后根据对角模型对该图像的颜色进行恢复,即光照估计算法;第二种是提取图像中对光照鲁棒的特征,即提取颜色不变子。该文主要面向林业机器人,围绕光照估计算法开展研究。针对林业机器人所在的场景,在对光照估计算法进行了深入的综述分析的基础上进行了如下几方面的研究:（1）改进了基于底层像素的光照估计算法,该方法利用零范数平滑增加图像颜色的可信度;（2）提出了基于图像场景特征的光照估计算法。该方法首先提取图像集中每个图像的特征,然后根据每幅图像的特征,确定与测试图像特征相似的K幅图像,最后根据K个被选图像的标准光照RGB值... 

【文章来源】：北京林业大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１．１常见林业机器人工作场景??Ｆｉｕｒｅ?１．１?Ｔｈｅ?ｗｏｒｋｉｎｓｃｅｎｅｓ?ｏｆ?ｆｏｒｅｓｔｒｒｏｂｏｔｓ??

图像的色域ｒ（ｉ）中的颜色可以完全和标准色域ｒ（ｃ）中的颜色对应。??ｊｗｒ（／）＃颍ǎ悖??（２－ｉ〇）??第三步，从可行映射Ｍ中选择一个最佳映射，如图２．２。所选映射可应用于??规范光源，得到未知光源的估计值。Ｆｏｒｓｙｔｈ提出的色域映射算法采用启发式方??法，认为映射得到的结果最多彩色场景，即对角线矩阵中最大的跟踪，是最合适??的映射（Ｆｏｒｓｙｔｈ，?１９９０）。??一些研究者提出对该算法的改进方案。例如，Ｆｉｎａｌｙｓｏｎ等提出色域映射算法??也可以在色度空间中进行计算，虽然该改进方法减少了经典色域映射算法的计算??复杂度，但是实验证明效果并不是很好（Ｆｉｎｌａｙｓｏｎ，Ｔｒｅｚｚｉ，１９９５）?；?Ｂａｒｎａｒｄ在??２０００年对最佳映射的选择提出了改进方案，即可行映射的平均值或加权平均值??是最佳映射（Ｂａｒｎａｒｄ

由于本课题主要研宄对象为林业机器人，作者在学校校园里和学校的实验林??中拍摄了部分林业图像，作为实验所用图像集中的一部分，主要作用为效果展示，??如图２．３。??图２．３林业场景图像不；例??Ｆｉｇｕｒｅ?２．３?Ｔｈｅ?ｉｍａｇｅｓ?ｏｆ?ｆｏｒｅｓｔｒｙ?ｓｃｅｎｅ??另外，我们选取Ｇｒａｙ?Ｂａｌｌ图像集，Ｃｏｌｏｒ?Ｃｈｅｃｋｅｒ图像集中一部分图像??ＣＧＢ一ＯＵＴＤＯＯＲ，?ＣＣ＿ＯＵＴＤＯＯＲ）作为本课题实验所用的部分图像集，命名??为ＩＭＧ＿ＯＵＴＤＯＯＲ图像集。由于该类图像集中每个图像都有所对应的真实场景??光照ＲＧＢ值做对照，所以我们用这些图像对算法效果进行定量评价。虽然林业??机器人的工作环境一般为野外，但是只探究野外这一场景的光照情况具有局限性，??因此我们增加了和野外场景具有一定相似度的城市场景，有利于我们更好的研究??面对林业机器人的场景光照颜色估计情况。ＧＢＪ３ＵＴＤＯＯＲ有６４６张图像，其中??１８??


本文编号：3291715