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1、第36卷 第7期哈 尔 滨 工 业 大 学 学 报Vol136No172004年7月JOURNALOFHARBININSTITUTEOFTECHNOLOGYJuly,2004基于HSI颜色空间的多机器人识别研究陈凤东,洪炳 ,朱 莹(哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨150001)摘 要:在使用标准设备条件下,采用HSI颜色空间,通过设计可变的扫描窗口和目标分割阈值补偿算法,实现了FIRAMirosot多机器人视觉系统图像识别性能的提高.仿真结果表明了本算法的可靠性和有效性.关键词:机器人足球;全局视觉;色彩空间;图像分割中图分
2、类号:TP24文献标识码:A文章编号:0367-6234(2004)07-0928-03Multi2robotssegmentationandidentificationbasedonHSIspaceCHENFeng2dong,HONGBing2rong,ZHUYing(SchoolofComputerScienceandTechnology,HarbinInstituteofTechnology,Harbin150001,China)Abstract:Undertheconditionofcommonhardware,thevariatio
3、nalscanningwindowandthecompensatedsegmen2tation2thresholdalgorithmaredesignedbasedonHSIspacetomeettheneedofimageidentificationinthevisionsys2temofFIRAMirsotrobots.Simulationresultsshowthereliablityandvalidityofthealgorithm.Keywords:robotsoccer;globalvision;colorspace;images
4、egmentFIRAMiroSot是一个完整的体系,由视觉系据流中实时获取.统、运动控制系统、无线通讯系统和智能策略系统由于实时的图像数据量很大,在没有专业的4部分组成.视觉系统由悬挂于赛场正上方的彩图像处理硬件条件下,想要处理每一帧图像的整[3～5]色CCD和场外的主控计算机组成.个区域是不明智的.本文采用可变的扫描窗在通常的视觉系统中,图像处理算法使用的口来减小图像搜索区域,使得视觉系统只分析部颜色空间为RGB或YUV颜色空间.当采用RGB分图像区域,极大减少了图像处理开销.或YUV颜色空间时,总要遇到颜色分量之间耦合2 多机器人识别相关
5、的问题,这给算法设计及颜色调节带来不便.本文使用HSI颜色空间,避免了颜色分量之间的211 机器人和球的识别信息相关性问题,又获得较好的算法适应性.在5对5FIRAMiroSot机器人足球比赛中,两队各出5名机器人队员.队员使用统一的黄色和1 视觉系统蓝色队服来区分为蓝队和黄队.队员再“穿着”不全局视觉对机器人的识别精确度和速度,是同的颜色来彼此区分.整个机器人足球比赛的关键,直接影响比赛的胜实时比赛时,智能策略依赖于视觉系统对机[1,2]负.视觉系统的输入来源于赛场上方的彩色器人和球的位置和方向的感知.视觉系统得到位CCD,经PCI视频采集
6、卡Mdeiacam采集图像.图像置、尺寸、颜色和方向4种信息,就可以重构球和采集速率为30fps,相当于615MB/s,所有关于机器机器人模型,并通过计算得到机器人和球的位置、人和球的位置和方向信息,都要从这个巨大的数方向和速度的实时信息.212HSI颜色空间收稿日期:2004-04-26.基金项目:国家高技术研究发展计划资助项目(2001AA422270).HSI颜色空间是一种均匀的颜色空间,色彩作者简介:陈凤东(1977-),男,博士研究生;之间感觉上的距离与坐标上点的欧几里德距离成洪炳 (1937-),男,教授,博士生导师.正比.HSI
7、颜色空间具有以下的优点:当采用RGB©1995-2006TsinghuaTongfangOpticalDiscCo.,Ltd.Allrightsreserved.第7期陈凤东,等:基于HSI颜色空间的多机器人识别研究·929·(或者CMY)颜色空间时,改变某一颜色的属性,度很快,这样可以通过历史信息预测目标位置.比如改变色度就必须同时改变R、G、B(或者C、本文开发了一个动态调整查找窗口的算法.首先,M、Y)3个坐标,而采用HSI颜色空间时只需改全局扫描图像,使用预先设定好的尺寸阈值,滤除变H坐标.也就是说,HSI颜色空间中的3个坐标像素尺寸
8、不合理的目标候选区,选出最佳区域作是独立的.为目标区. 本文使用的HSI颜色空间如图1所示,图中IFF[i,j]∈z每一条向量对应一种颜色.向量S沿着逆时针方TH
