吳依倫 魏矗 劉國(guó)寧 徐歆怡

摘要：文章基于HSV顏色空間特征的ROI 區(qū)域，深入研究了智能小車(chē)在簡(jiǎn)單識(shí)別具體目標(biāo)物的方法，首先對(duì)小車(chē)攝像頭接收到的圖像進(jìn)行預(yù)處理，進(jìn)而對(duì)處理后的圖像基于HSV顏色空間特征分割，最后用種子填充法結(jié)合HSV顏色空間系數(shù)的hu不變矩對(duì)圖像中目標(biāo)物形狀檢測(cè)及判斷。借此方法成功識(shí)別出小車(chē)行駛過(guò)程中接收?qǐng)D像中的目標(biāo)物。

關(guān)鍵詞：HSV顏色空間；ROI區(qū)域；種子填充法；hu不變矩

現(xiàn)今計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)廣泛應(yīng)用與生物醫(yī)學(xué)、工業(yè)、國(guó)防與民用等領(lǐng)域，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、高級(jí)控制策略、檢測(cè)與傳感技術(shù)的發(fā)展，人民的生活質(zhì)量不斷變好，人們對(duì)日常生活中智能設(shè)備的要求與需求量也不斷提高。目標(biāo)物識(shí)別是移動(dòng)機(jī)器人的一個(gè)具體應(yīng)用，在實(shí)際場(chǎng)景中，智能車(chē)檢測(cè)目標(biāo)物時(shí)依然存在一些難點(diǎn)，小車(chē)運(yùn)動(dòng)時(shí)帶動(dòng)攝像頭震動(dòng)往往會(huì)使目標(biāo)物變得模糊；光照條件不佳時(shí)會(huì)使目標(biāo)物顏色失真嚴(yán)重；或被沿途其他物體遮擋等都會(huì)引起目標(biāo)物不可避免的幾何失真等，都使小車(chē)無(wú)法檢測(cè)到目標(biāo)物，達(dá)不到我們?nèi)粘Ｉ畹囊蟆?/p>

1圖像預(yù)處理

實(shí)際場(chǎng)景中，圖像易受環(huán)境因素與噪聲等影響。計(jì)算機(jī)接收到圖像后往往質(zhì)量不佳，達(dá)不到檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)。需對(duì)圖象處理便能提升圖象視覺(jué)效果，以便目標(biāo)物的辨認(rèn)。這主要是對(duì)圖象適量平滑、去噪或變換后突出主要目標(biāo)物信息利于后續(xù)圖象分割。

圖像增強(qiáng)的方法可分為：空間域方法和頻域方法。前者直接處理圖像像素為基礎(chǔ)，后者一般是采用傅里葉變換等法修改圖像變換域?yàn)榛A(chǔ)，但從實(shí)時(shí)性考慮變換域是不可取的，兩者也不能較好結(jié)合使用。文章選用灰度圖增強(qiáng)法，即將采集到的圖像灰度化，減小圖像存儲(chǔ)量，增強(qiáng)圖像識(shí)別效率。文章用分段線性變換算法實(shí)現(xiàn)圖像的增強(qiáng)，變換后圖像的亮度更高，輪廓更清晰。下圖為matlab進(jìn)行的圖象分段式線性變換增強(qiáng)的圖像：

4 結(jié)語(yǔ)

綜上，文章探討了一種基于HSV顏色空間特征的顏色比值特征的ROI 區(qū)域智能車(chē)目標(biāo)物識(shí)別的方法并輔以HSV顏色空間系數(shù)加權(quán)的hu不變矩檢測(cè)目標(biāo)物邊界形狀輪廓。此方法大大優(yōu)化了智能小車(chē)在實(shí)地行駛時(shí)檢測(cè)與識(shí)別目標(biāo)物的效果，在較少外界因素干擾下能較成功地根據(jù)特征提取出目標(biāo)物的顏色與形狀，達(dá)到智能車(chē)對(duì)目標(biāo)物的識(shí)別效果。

參考文獻(xiàn)

[1]瞿竟，張金，顧宴行，姚宇青，代月明.自平衡車(chē)路標(biāo)識(shí)別與行駛控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].中國(guó)戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)，2018（16）：160.

[2]譚雪峰.自主導(dǎo)航農(nóng)業(yè)機(jī)器人全方位視覺(jué)目標(biāo)識(shí)別與跟蹤研究[J].農(nóng)機(jī)化研究，2017，39（12）：53-57.

[3]付俊，楊治國(guó).現(xiàn)代目標(biāo)識(shí)別算法綜述[J].電腦知識(shí)與技術(shù)，2016，12（13）：173-174.

[4]張鴻鋒，李婉琪，曾昭君，麥志杰.Hu不變矩在圖像識(shí)別中的應(yīng)用與實(shí)現(xiàn)[J].科技資訊，2014，12（30）：5-8.

[5]劉宣宣. 面向無(wú)人車(chē)的交通標(biāo)志自動(dòng)識(shí)別技術(shù)研究[D].沈陽(yáng)理工大學(xué)，2013.

[6]周獻(xiàn)中，史迎春，王韜.基于HSV顏色空間加權(quán)Hu不變矩的臺(tái)標(biāo)識(shí)別[J].南京理工大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2005（03）：363-367.

（作者單位：徐州工程學(xué)院信電工程學(xué)院）