红外视觉预处理提升机器人黑暗环境光流分析精度

本文主要探讨了"面向光流分析的机器人红外视觉图像对预处理"这一主题，针对机器人在黑暗环境下单目视觉系统的环境感知能力提升，尤其是在视觉图像序列处理中提高光流场计算精度的问题。研究者针对由红外摄像机采集的红外图像序列，设计了一种结合空域和变换域的预处理方法。 首先，预处理的关键在于平衡红外图像序列间的亮度差异。为此，研究团队在空域内采用直方图均衡化技术，这种方法通过扩展图像的动态范围，确保了图像亮度的一致性，从而有助于后续处理的准确性。 接着，图像被送入非下采样Contourlet变换域。这种变换能够有效地捕捉图像中的不同特征，如强边缘、弱边缘和噪声。在变换域中，由于这些元素在不同分解尺度和方向上的几何流特性各异，因此研究人员对它们采取不同的处理策略：保留强边缘以保持图像结构，增强弱边缘以提取更多细节，同时移除噪声以提高清晰度。 最后，通过对变换后的系数进行调整和重构，生成经过优化的红外图像。这种方法不仅提升了图像亮度，还增强了纹理信息，同时减少了噪声，这对于光流的有效点识别至关重要。实验证明，这样的预处理程序显著提高了红外图像对的光流有效点识别率，从而显著增强了机器人单目视觉系统在黑暗环境中的环境感知能力。 本文的研究工作得到了国家“863”计划的支持，作者包括韩震峰博士、刘刚峰博士和赵杰教授，他们在机器人技术领域有着深厚的研究背景。他们的研究成果对于提升机器人在复杂光线条件下的自主导航和感知能力具有重要的实践意义，也为后续的红外图像处理和机器人视觉研究提供了新的思路和技术支持。