基于一种新的目标识别的边缘爬行算法 (2010年)

针对机器人目标识别的实时性、快速性和鲁棒性特点，依据物体边缘大部分区域的方向缓变原理，提出了一种基于记忆的边缘爬行改进算法。爬行搜索方法的一个明显缺点是“爬虫”容易掉进“陷阱”，即围绕某个局部小区域重复爬行。记忆搜索方法则有效克服了爬行搜索方法容易掉进“局部陷阱”的不足。在边缘爬行的同时，通过标号将颜色相近的不同物体分割出来。实验结果表明，与传统方法比较，该方法的边缘线更加完整、清晰，而且缩短了处理图像的时间，使目标识别的实时性和鲁棒性得到了优化。