机器人红外视觉图像预处理：光流分析增强技术

"面向光流分析的机器人红外视觉图像对预处理 (2012年) - 哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室的研究论文，由韩震峰、刘刚峰、赵杰等人撰写，得到了国家“863”计划资助。" 这篇论文主要探讨了如何提高机器人在黑暗环境下通过单目视觉系统的环境感知能力和光流场计算的准确性。针对由红外摄像机获取的红外图像序列，研究人员提出了一种结合空域和变换域的预处理方法。以下是详细的知识点： 1. 红外图像预处理：在黑暗环境中，红外摄像机可以提供视觉信息，但图像可能存在亮度差异和噪声问题。因此，预处理是必要的，以优化后续的光流分析。 2. 直方图均衡化：为平衡图像亮度和增强图像对比度，研究中采用了直方图均衡化技术。这种方法通过对图像的灰度直方图进行调整，使得图像中的灰度级分布更加均匀，从而提升图像的整体亮度。 3. 非下采样Contourlet变换：Contourlet变换是一种多分辨率分析方法，擅长捕捉图像的边缘信息。在非下采样Contourlet变换中，图像被分解成多个尺度和方向的子带，分别对应强边缘、弱边缘和噪声。通过这种方式，可以针对性地处理图像的不同部分。 4. 图像处理策略：对于图像的不同部分，研究采用了不同的处理策略。强边缘被保留以保持图像结构，弱边缘被增强以提高细节识别，而噪声则被去除以降低干扰。 5. 图像重构：在对图像的各个子带完成处理后，通过逆Contourlet变换将调整过的系数重组，得到预处理后的图像。 6. 光流场计算：光流是连续图像序列中像素的运动估计，是机器人视觉导航和目标跟踪的关键。预处理能提高光流计算的精度，进而提高机器人在黑暗环境中的定位和避障能力。 7. 实验结果：通过实验验证，预处理方法显著提高了红外图像对的光流有效点识别率，证明了其在增强环境感知方面的有效性。 8. 应用领域：这种方法对机器人技术，特别是特种机器人的视觉系统设计和改进具有重要意义，尤其是在低光照条件下的任务执行。 这篇论文提出了一种创新的红外图像预处理技术，旨在改善机器人在黑暗环境中的视觉性能，对于光流分析和机器人视觉系统的设计提供了有价值的理论和实践指导。