（1．江西理工大學(xué)應(yīng)用科學(xué)學(xué)院，江西 贛州 341000；2．江西理工大學(xué) 機電工程學(xué)院，江西 贛州 341000） 摘要：集控式足球機器人視覺系統(tǒng)，分圖像輸入和數(shù)字化、圖像預(yù)處理、圖像分割和圖像識別幾步進行。其圖像識別通過圖像采集卡、圖像增強、去噪處理、邊緣增強技術(shù)，HIS模型，及基于連續(xù)圖像相關(guān)性的順序網(wǎng)格和種子填充相結(jié)合的目標搜索方法實現(xiàn)。 關(guān)鍵詞：足球機器人；圖像處理；HSI顏色模式 0 引言 RoboCup小型組足球機器人系統(tǒng)包括視覺、決策、無線通訊和機器人小車等。機器人在比賽中，視覺系統(tǒng)按所處的位置和作用，分2種模式：①分布式視覺系統(tǒng)，每個機器人小車有獨立的視覺機構(gòu)，用于目標捕捉和自身定位；②集控式視覺系統(tǒng)，所有機器人小車共用1個視覺機構(gòu)，為機器人小車和目標定位。故對視覺系統(tǒng)以討論。 1 視覺系統(tǒng) 1．1 圖像輸入和數(shù)字化 采用CCD彩色攝像機和圖像采集卡實現(xiàn)圖像輸入。用CCD攝像機采集整個場地信息，CCD攝像頭的輸出信號采用電視標準，每幅圖像為1幀，1幀由兩場組成；每場240行；采用隔行掃描方式，輸出信號有2種制式NTSC和PAL，其中NTSC每秒30幀，PAL為25幀，所以一般采用NTSC。像機輸出的是模擬信號，要用計算機來處理這些信息須由圖像采集卡來完成信息的轉(zhuǎn)換。 1．2 圖像預(yù)處理 機器人視覺系統(tǒng)中，常用預(yù)處理技術(shù)有：①圖像增強，一般采用直方圖均衡化技術(shù)，以一定的映射關(guān)系修改原始黑種人的像素灰度，產(chǎn)生1個比原方圖更為平坦的直方圖，對圖像有明顯增強效果；②圖像的去噪聲處理，即圖像的平滑。一般采用鄰域平均技術(shù)，用鄰點灰度的平均值取代該點的灰度。也可用平滑技術(shù)，即模板技術(shù)；③邊緣增強處理，即圖像的銳化。一般用微分尖銳化處理技術(shù)采用梯度法，使用每個像素位置的梯度值。除上述幾種預(yù)處理技術(shù)外，考慮到足球機器人系統(tǒng)實時性要求較高，比賽環(huán)境可變，可對所攝取圖像的容量和質(zhì)量進行調(diào)整，包括圖像調(diào)整和壓縮。在滿足精度的前提下，可采用“場”方式或“TARGET”采集方式，來減小圖像容量，提高采集速度[1]。 1．3 圖像分割 在圖像識別過程中，其顏色信息是主要的識別依據(jù)，色彩模型的選取對正確識別顏色有很大的影響，目前常用的色彩模型有RGB和HIS。RGB模型是線性表示系統(tǒng)，其優(yōu)點是較簡單、直觀。但實踐結(jié)果表明，對同一顏色屬性物體，在不同條件（光照、光源種類、亮度、物體反射特性等）下，其測得的RGB顏色分布很分散，3個分量互相關(guān)聯(lián)變化波段很寬，占據(jù)空間比例很大，很難確定識別RGB的閾值范圍，非常容易把并非指定顏色的物體包括進去，而漏掉應(yīng)該識別的部分物體。 HSI模型是基于視覺原理的模型，其定義了3個互不相關(guān)、容易預(yù)測的顏色屬性：色度（Hue）、飽和度（Saturation）和明亮度（Illumination），其中的色度屬性能較準確地反映顏色種類，對外界光照條件的變化敏感程度低。對同一顏色屬性物體，具有較穩(wěn)定和較窄的數(shù)值變化范圍。飽和度S可作為輔助判斷條件，亮度I一般不作判斷。所以系統(tǒng)采用HIS模型。 RGB空間到HSI空間的變換公式如下： 通過上述公式，將圖像和各像素的RGB分量值轉(zhuǎn)換到HIS空間，在HIS空間完成圖像分割和圖像識別的等工作。 1．4 圖像識別 圖像識別采用基于連續(xù)圖像相關(guān)性的順序網(wǎng)絡(luò)和種子填充相結(jié)合的目標搜索方法。所謂順序網(wǎng)格，就是將搜索區(qū)域人為地按一定的準則分割為一定數(shù)量、大小相等的正方形小區(qū)域，并按一定的順序在該小區(qū)域中掃描目標，搜索出目標物體的大概位置。種子填充是以該點為種子點，以一定的顏色信息為標準向四周擴散，直到將滿足要求的所有像素點全部找到[3]。 通過對機器人小車設(shè)計參數(shù)的分析，可知其最大運行速度是1個確定不變的數(shù)值，即在連續(xù)2幅圖像中，同一輛機器人小車間的運行距離的最大值是恒定不變的。因此考慮利用相鄰2幅圖像間的相關(guān)性，在以前1幅圖像中機器人小車的位置為掃描中心，以機器人小車的最大運行距離為半徑的區(qū)域內(nèi)搜索目標物體，既減少整幅圖像順序網(wǎng)格掃描的目標點數(shù)，同時由于使用種子填充的方法，在一定的程度上降低了噪聲干擾的影響，從而使系統(tǒng)的實時性和可靠性得到提高。區(qū)域中心處為掃描起始點，箭頭為順序搜索方向，每次搜索的網(wǎng)格大小視色標而定。 2 結(jié)語 足球機器人比賽的視覺系統(tǒng)，使用HSI空間模型代替RGB空間模型進行圖像處理和目標辨識，以克服RGB空間模型的不足，滿足視覺子系統(tǒng)可靠性要求。采用基于連續(xù)圖像相關(guān)性的順序網(wǎng)格和種子填充相結(jié)合的搜索方法，減少搜索目標像素數(shù)量，在一定程度上降低噪聲干擾，提高系統(tǒng)的辨識速度。