平滑去噪分块K-means算法的机器人视觉图像处理

摘要：

针对机器人视觉目标图像信噪比低、背景噪声干扰大的特点,采用马尔科夫随机场(Markov Random Field,MRF)模型的平滑去噪方法对图像进行预处理.在此基础上,采用K-means聚类算法对图像进行聚类,将具有不同特征的目标区域分类,为进一步实现目标识别和跟踪提供基础.同时,为进一步克服移动机器人导航过程中视觉处理速度慢的缺陷,对图像进行分块划分,提取每个图像块的均值、方差和最大值作为特征值,从而提高算法的处理速度.

关键词：机器人视觉、平滑去噪、K-means算法、分块划分

所属期刊栏目：39

分类号：TP242.6(自动化技术及设备)

在线出版日期：2017-02-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：55-59