基于颜色和纹理的视觉导航显著区域提取算法

本文主要探讨了一种创新的显著区域提取算法，针对在基于视觉的机器人导航任务中如何有效地识别关键场景。这种方法的核心思想是结合颜色和纹理信息来增强场景的显著性检测。首先，算法从输入图像中分离出L（亮度）、a和b三个颜色通道，并将其转换为单一的亮度图像，这有助于减少冗余信息，突出视觉重点。 接下来，对每个颜色通道分别应用高斯差分滤波，这是一种低级的边缘检测技术，用于增强图像中的细节和结构，从而识别可能的边界或纹理变化。然后，在亮度图像的基础上，引入了Gabor滤波器，这是一种经典的局部线性滤波器，能够捕捉到不同方向上的纹理特征。通过这种方式，算法能够提取出纹理信息，这对于识别具有特定纹理模式的目标或路标非常有用。 最后，算法将Lab色彩空间中的颜色信息与纹理图融合，形成一个综合的显著性地图，显著区域在这张图上表现得更为明显。通过这种方法，即使在复杂的校园环境中，也能有效区分出目标物体、路标等关键场景，这对于视觉导航系统的定位和决策至关重要。 实验结果证实了该方法的有效性，它在实际应用中展现出较高的性能，能够帮助机器人准确地识别和理解其周围环境，从而支持更智能的路径规划和导航行为。这种基于颜色和纹理的显著区域提取算法为机器人视觉导航提供了一种有力的支持工具，对于提高自主导航系统的智能化水平具有重要意义。