【摘要】：視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤研究是人工智能的研究范疇,而工件運(yùn)動(dòng)視頻的跟蹤是工廠企業(yè)自動(dòng)化運(yùn)行中實(shí)行監(jiān)控的必要手段。目前研究者針對不同的跟蹤環(huán)境提出了很多跟蹤算法,這些算法的提出推動(dòng)著跟蹤技術(shù)的發(fā)展。但是如何在較差的環(huán)境中有效的對光照、遮擋、姿態(tài)變化的工件進(jìn)行跟蹤仍需要進(jìn)一步研究。本文在工件視覺跟蹤前對工件進(jìn)行去噪和分割,針對去噪、分割和跟蹤過程中存在的某些不足進(jìn)行改進(jìn),論文的主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下:(1)針對視覺測量中給光好壞會直接影響工件檢測精度和效率的問題,提出了一種基于聯(lián)合稀疏變換學(xué)習(xí)對不同光源下工件圖像去噪的方法。該方法首先從噪聲圖像中提取噪聲圖像塊,通過稀疏編碼和稀疏變換更新交替運(yùn)算對噪聲圖像塊進(jìn)行內(nèi)部聚類變換學(xué)習(xí);然后計(jì)算每個(gè)噪聲圖像塊中聚類信號的稀疏水平,并選擇最小稀疏水平作為該去噪塊的稀疏水平;最后對去噪塊進(jìn)行聚類并用最后一次迭代去噪塊的均值估計(jì)去噪圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的方法對不同光源下工件圖像的去噪效果和計(jì)算速度均優(yōu)于其他算法,具有較好的去噪性能。(2)針對工件圖像分割中存在分割效果較差的問題,提出了一種基于HSV顏色空間k-means聚類的工件分割方法。該方法將工件圖像的RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間;再在HSV顏色空間對各通道的像素進(jìn)行k-means聚類,將顏色相近的像素點(diǎn)聚集為同一類達(dá)到工件圖像分割的效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的方法對彩色工件圖像的分割效果優(yōu)于傳統(tǒng)分割方法。(3)針對工件跟蹤過程中存在姿態(tài)變化、遮擋等問題,提出了一種基于聯(lián)合反稀疏模型和時(shí)空上下文的跟蹤方法。該方法首先用粒子濾波對工件視頻幀進(jìn)行采樣得到候選目標(biāo),然后將此候選目標(biāo)用時(shí)空上下文進(jìn)行篩選和優(yōu)化得到新的候選目標(biāo)作為字典;最后用反稀疏模型計(jì)算稀疏系數(shù),最佳稀疏系數(shù)對應(yīng)的候選目標(biāo)即為跟蹤結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的方法有較好的跟蹤性能。圖19幅,表7個(gè),參考文獻(xiàn)67篇。
【圖文】：

西安工程大學(xué)碩士學(xué)位論文響，因此在分割過程中將工件圖像進(jìn)行去反光處理，再對圖像進(jìn)行分割。對比傳統(tǒng)算法分割后的圖像，文中提出了一種新的方法，先將彩色圖像的 RGB 顏色空間轉(zhuǎn)換到HSV 顏色空間和 YCbCr 顏色空間，在對目標(biāo)的像素點(diǎn)進(jìn)行 k-means 聚類的分割方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下：(1) 不規(guī)則工件的分割效果圖：從圖 3-5 可以看出用傳統(tǒng)算法分割后的工件圖像比原圖中的工件寬一些，這是由于此類方法分割時(shí)將工件的陰影部分也當(dāng)做目標(biāo)進(jìn)行誤分割。其中在邊緣算子(Canny算子)分割算法中圖像的中間有分割的線條，這是由于工件圖像反光的原因，在去反光后圖像的反光部分和原圖像之間的像素差異形成的。從圖 3-6 的(a)圖和(c)圖可以看出，將 RGB 顏色空間轉(zhuǎn)換到 HSV 顏色空間時(shí)，HSV 顏色空間中保留了工件目標(biāo)的邊緣信息，而將其轉(zhuǎn)換到 YCbCr 顏色空間時(shí)，在 YCbCr 空間中工件目標(biāo)的邊緣模糊，細(xì)節(jié)信息丟失。故對圖(a)和圖(c)進(jìn)行 k-means 聚類方法分割所得的圖像如圖(b)和圖(d)，圖(b)分割后工件的邊緣信息較差，而圖(d)的工件分割效果相對較好。

從圖 3-5 可以看出用傳統(tǒng)算法分割后的工件圖像比原圖中的工件寬一些，這是由于此類方法分割時(shí)將工件的陰影部分也當(dāng)做目標(biāo)進(jìn)行誤分割。其中在邊緣算子(Canny算子)分割算法中圖像的中間有分割的線條，這是由于工件圖像反光的原因，在去反光后圖像的反光部分和原圖像之間的像素差異形成的。從圖 3-6 的(a)圖和(c)圖可以看出，，將 RGB 顏色空間轉(zhuǎn)換到 HSV 顏色空間時(shí)，HSV 顏色空間中保留了工件目標(biāo)的邊緣信息，而將其轉(zhuǎn)換到 YCbCr 顏色空間時(shí)，在 YCbCr 空間中工件目標(biāo)的邊緣模糊，細(xì)節(jié)信息丟失。故對圖(a)和圖(c)進(jìn)行 k-means 聚類方法分割所得的圖像如圖(b)和圖(d)，圖(b)分割后工件的邊緣信息較差，而圖(d)的工件分割效果相對較好。彩色原圖 Canny 算子分割 迭代閾值分割 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割圖 3-5 傳統(tǒng)算法的不規(guī)則工件圖像分割結(jié)果圖
【學(xué)位授予單位】：西安工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;TH186

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本文編號：2689418