论文研究-基于视觉图像的水面机器人波浪检测方法.pdf

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视觉感知能够为水面机器人的控制策略提供环境依据,而检测水面波浪等级是水面机器人视觉感知的一个重要方面。根据水面波浪环境具有不同的纹理特征,基于波浪图像的傅里叶变换,通过对不同等级、不同光照条件下波浪图像的频域特性分析,提出一种根据不同矩形环之间能量比的关系来判断波浪等级的方法,该方法首先对所采集图像进行直方图均衡化处理,以增强图像的波浪特征,然后进行傅里叶变换,在频域内采用矩形环能量比法提取图像的特征,最后根据第一级和第二级矩形环内能量比的关系来判断波浪等级。实验结果表明,该方法可以有效地检测出水面常见波浪的等级,具有受光照条件影响小的优点。
刘康克,熊亚洲,李刚,等:基于视觉图像的水面机器人波浪检测方法 2014,50(16)213 式中P=∑∑P(u,v)表示第i个矩形环内能量,u,v取 值范围分别为 m(i-1)≤|u-M/2<m:i n(i-1)≤|-M/2<n:i (7) (a)上午一级 (b)屮午一级 (c)傍晚一级 其中m表示w方向的渐变幅度,n表示ν方向的渐变幅 波浪图像 波浪图像 波浪图像 度,m、n最大值分别为M、N,如图2中所示。 3水面波浪等级检测 为了避免相机自身及其位置的原因导致波浪图像 (d)上午二级 (e)中午二级 (们)傍晚二级 特征的变化,本文所用的图像是实验室水面机器人上的 波浪图像 波浪图像 波浪图像 摄像机,如图1所示,在相同位置、焦距固定、没有闪光 灯的自然光线条件下采集的 图像的分辨率为640×480,图像为彩色图像,分辨 率之所以选择640×480,是因为这样对于波浪图像来说 不会丢失一些细节信息,而且处理运算速度比较快,提 (g)上午三级 (h)中午三级 (ⅱ)傍晚三级 高了运算的实时性采用彩色图像是因为其包含的信 波浪图 像 波浪图像 波浪图像 息比黑白的丰富,有利于特征的提取。本文所采用的波 图4不同光照条件下不同等级波浪图像 浪图像等级是依据天气预报来划分的。 3.1算法流程 首先对所采集的彩色图像进行直方图均衡化,以增 强图像特征,然后转换为灰度图像并对其进行傅里叶变 换,然后提取矩形环内能量比,再计算第一级和第二级 (a)上午一级 (b)中午一级 (c)傍晚一级 矩形环内能量比的比值,确定水面波浪等级的特征量 波浪频谱图 波浪频谱图 波浪频谱图 最后融合得到的特征量来检测水面的波浪等级,算法流 程如图3所小 原图像 (d)上午二级 (c)中午二级 (f)傍晚二级 直方图均衡化 波浪频谱图 波浪频谱图 波浪频谱图 快速傅里叶变换 矩形环内能量比提取 计算矩形环能量比的比值 (g)上午三级 (h)中午三级 (i)傍晚三级 波浪频谱图 波浪频谱图 波浪频谱图 提取水面波浪等级特征量 图5不同光照条件不同等级波浪快速傅里叶变换频谱图 辨识水面波浪环境 图像整体比较暗,而图像中心较亮,说岄波浪图像的中 低频能量比较多,图像的灰度梯度较小。 图3算法流程图 从上述频谱图中提取矩形环能量比,分为五个能量 32实验结果及分析 等级,即五个矩形环。图6所示为一级、二级、三级波浪 32.1同一等级波浪在不同光照条件下的实验 图像在不冋光照条件下的矩形环能量比曲线,横坐标整 为了研究光照条件的影响,以及分析波浪图像特征数为矩形环的次序(由内到外),即频率等级,纵坐标为 参数的稳定性,本节对不同光照条件下的波浪进行了对能量比特征参数的大小 比研究,图4所示为同光照条件下采集的波浪图像。 从图6可以看出,三级矩形环后的能量比非常小, 图5是图4波浪图像经过傅里叶变换后的频谱图。几乎可以忽略不计,因此把图中每条折线近似成由两条 由图5分析可知,不同光照条件下波浪图像频谱图的能直线l1、l2组成,直线l的截距较大,l2的截距较小;并且 量分布比较接近,说明图像的能量特祉较稳定;变换后不同光照条件下,相同等级波浪图像对应的直线l1、l2的 214 014,50(16) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 中午 .00 一中午一级 上午一级 35 0.8 傍晚 0.95 中午二级 上午二级 ] l1 一傍晚二级 000 090 中午三级 上午三级 傍晚三级 0.1 .0 25 3.0 2.53.0 54.04.5 矩形次序 波浪等级 图7一级、二级、三级波浪的特征值 图6不同等级波浪图像能量比曲线 斜率、截距大致相问,其能量比基本保持一致,说明在该的特征值r减小,并且在不同光照条件下这种变化趋势 方法中光照对波浪图像的影响较小,波浪图像的频域能 大致相同,即又说明了该方法提取的特征量是稳定的。 量特征比较稳定,所以直线l1、12的斜率和截距可以作为 为了定量分析特征值r与波浪等级的关系,下面给出不 检测水亩波浪等级的特征参数。 同波浪等级的特征值T,如表1所示 322不同等级波浪在相同光照条件下的实验 表1不同波浪等级特征参数 在3.21节得出的结论是在该方法屮光照对水面波 浪等级判影响很小,矩形环能量比法提取的特征参数 参数截距b12截距b:7=b1b, 0.984 0.0255 具有一定的稳定性:本节分析在相同光照条件下的波 二级 0.948 0.042 浪图像特征,确定波浪等级与图像特征量的关系 级 0933 0.0575 16.2 将图4所示的波浪图像按照不同的光照条件分成 三组:(a)、(d)、(g)为上午不同等级的波浪图像;(b) 表中截距为图6中不同吋段参数的平均值。从表 (e)、(h)为中午不同等级的波浪图像;(c)、(f)、(1)为傍 中可以得岀,波浪等缴越大b越小,b2越大,T值越小 晚不同等级的波浪图像。图5的傅里叶频谱图也按照并有如下结论: (1)当r>30时,可判别为·级及以下波浪环境 不同光照条件分成对应的三组 (2)当20<T<30时,可判别为二级波浪环境。 通过分析不同等级的波浪图像在上午、中午和傍晚 (3)当T<20时,可判别为三级及以上波浪环境。 时段的频谱图可以得岀,波浪等级越大,即波峰与波谷 上述结论是针对常见浪级得出的 差距越大,变换后的图像越亮,对应的原图像灰度变化3,24波浪等级检测实验 就越大即灰度梯度比较大,图像中高频成分比较多,低 为了验证上述水面波浪等级检测方法的有效性,从 频成分比铰少。 实验图像库中拙取6幅水面波浪图像,其中包含了三个 下面分析不同等级波浪图像矩形环能量比特征,在波浪等级,如图8所示。 图6中不同等级的波浪对应直线的斜率变化不明显,所 以研究其截距的变化。假设l过(0,y)和(2,y2),l2过 (2,y2)和(5.0),其中y1是第一个矩形环内能量比,作为 l1的截正,y2是第二个矩形环内的能量比,由于直线l2 几乎与横轴平行,因此将y2作为l2的截距。从图中可 (a)一级波浪环境 以得出,对于不同等级的波浪,波浪等级越高,矩形环能 量比曲线l段直线的截距b1越小,2段直线的截距b2 越大,但是直接使川截距的大小并不能有效地区分出波 浪的等级。为此,本文采用直线l1和直线l2截距之比 (b)二级波浪环境 T,即第一级矩形环内能量比和第二级矩形环内能量比 的比值,作为不同等级波浪图像的特征量来判断水面波 浪等级。 323水而波浪等级判断方法 图7给出了不同光照条件下波浪等级与特征值T c)三级波浪环境 的关系。 图8待检测水面波浪环境 刘康克,熊亚洲,李刚,等:基于视觉图像的水面机器人波浪检测方法 2014,50(16)215 提取述6幅图像矩形环能量比特祉,并计算表1参考文献: 中的参数,其结果如表2所示。 [1 Larson J, Bruch M, Ebken J Autonomous navigation and 表2波浪图像特征参数 obstacle a voidance for unmanned surface vehicles[C]/ Proceedings of SPIE Unmanned Systems Technology VIll 参数 Orlando, FL. 2006 1截距h1,截距b,T-bb2 [2]王娟波浪浮标传感器综合测试系统[].青島:中国海洋人 图8(a)左 0.9804 0.0245 410.0 学.2010. 图8(a)右 0.9733 0.0242 40.6 图8(b)左 [3]王福友,袁赣南,郝燕玲,等国内外基于雷达测量海浪技 0.9504 0.04l0 23.3 图8(b)右091570.0452 术研宽进展[J测绘科学,2008,33(4):18-20. 图8(c)左 0.9094 0.0668 4]王坚红风浪要素数值实景监测的设计与实现[J南京信息 图8(c)右 0.9103 0.0638 14.3 工程大学学报:自然科学版,2010,2(4):344-352 [5 Holman R, Stanley J, Ozkan-Hailer TApplying vidco sensor 依据本文的判别方法,可得出图8(a)为一级波浪环 nctworks to nearshore cnvironment monitoring[J].IEEF Per 境,图8(b)为二级波浪环境,图8(c)为三级波浪环境。实 vasivc Computing, 2003, 2(4):14-21 验结果验证了提出的方法可以有效地检测出水面波浪1 Spencer I, Shah M, iuha R k determining scale and Sea State From Water Video[]-IEEF Transactions on Image 环境的等级。 Processing,2006,15(6):1525-1535 [7 Lillo A D, Motta G A, Storer JTexture classification based 4结论 discriminative featu in the frequency 感知水面波浪等级对水面机器人实现自治导航具 domain(C/IEEE International Conference on Image Pro cessing,2007,2:l53-l156 有重要意义。在采用矩形环能量比法提取波浪图像特 [8 Zhou F, Feng J F, Shi Q YTexture feature based on local 征的基础上,提出了一种根椐第一级和第二级矩形环内 Fourier transform[C]IEEE International Conference on 能量比的比值关系来判凘波浪环境等级的方法。实验 Image Processing, 2001, 2: 610-613 结果表明,该方法可以有效地判断出常见波浪的等级 [9]工东峰,邹谋炎傅氏变换的自配准性质及其在纹理识别 能够为水面杋器人的控制策略提倛环境依据,并且在该 和图象分割中的应用中国图象图形学报,2003,8(2) 139-146 方法中光照条件对实验结果的影响很小,即说明了这种 [10]徐贵力,毛罕平利用傅里叶变换提取图纹理特征的新方 方法的稳定性。 法[]光电工程,2004,31(11):5558 (上接201页) 4]肖述才,王作英端点检测中的一种新的对数能量特征[ 测。实验结果表明,与对数能量法比,在连续语音下,其 电声技术,2004(6):37-41 检测错误率明显要低,并能够准确地检测出语吝的端(5江铭虎,袁保宗,林碧琴神经网络语首识别的研究及进展 点,在不同噪声环境中表现出了很好的稳健性,特别在 电信科学,1997(7):1-5 低信噪比下,具有史好的检测性能。这主要是对数能量61 Haigh J A Robust voice activity detection using cepstral 倒谱结合了对数能量和倒谱各自的优点,同时克服了 fcatures[C]Computer, Communication, Control and Power Enginccring, Procccdings of the IEEE Region 10 Confer 定各自的缺点,从而县有更优的检测性能。这说明多特 ence TENCON,1993,3(3):321-324 征相结合的端点检测方法是以后研究的热门方法 [7 Tian Y Fuzzy clustering and bayesian information criter on based threshold estimation for robust voice activity 参考文献 detection[C]/IEEE International Conference on Acoustics [1 Shin J W, Kwon H J, Jin S H,et al. Voice activity detec Spccch and Signal Processing Procccdings (ICASSP tion hascd on conditional maP critcrion[J].IEEE Signal Hong Kong, China: IEEE, 2003(1): 444-447 Processing I. cttcrs, 2008, 15: 257-260 [8 Chen sSClustering via the bayesian information criterion 2]张志敏,郭英,王博.一种基于倒谱特征的语音端点检測改 with applications in voice recognition[C/IEEE Interna 进算法门电声技术,2006(4):39-42 tional Conference on Acoustics Speech and Signal Pro [3]赵欢,王纲金,赵丽霞一种新的对数能量普熵语音端点检 cessing Proceedings(ICASSP). Munich, Germany: IEEE 测方法[]湖南大学学报:自然科学版,2010(7):72-77 1998(I):645-648

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