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1、您的論文得到兩院院士關(guān)注博士論壇文章編號(hào):1008-0570(2009)09-3-0037-02基于多尺度小波變換象棋棋子的邊緣檢測(cè)MultiscalesEdgeDetectionBasedontheWaveletTransformofchessman(青島科技大學(xué))金元郁張洪波王波JINYuan-yuZHANGHong-boWANGBo摘要:視覺(jué)系統(tǒng)是仿人對(duì)弈機(jī)器人研究的關(guān)鍵部分。而視覺(jué)系統(tǒng)的難點(diǎn)是關(guān)于棋子的邊緣檢測(cè),本文采用的是Marr算子的小波變換的邊緣檢測(cè),這種方法用高斯函數(shù)的二階導(dǎo)數(shù)作為小波,這是一種具有多尺度的算法,即通過(guò)改變參數(shù)可實(shí)
2、現(xiàn)圖像不同范圍的平滑處理。實(shí)驗(yàn)表明該方法不僅能夠依據(jù)邊緣的奇異度區(qū)分不同的邊緣,而且很好的抑制了圖像噪聲,符合人機(jī)對(duì)弈的機(jī)器視覺(jué)分級(jí)別識(shí)別邊緣檢測(cè)的要求。關(guān)鍵詞:邊緣檢測(cè);多尺度;小波變換;高斯函數(shù)中圖分類號(hào):TP391文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:AAbstract:VisionsystemofChinesechessplayingrobotisthekeypart.Whilethedifficultpointofthevisionsystemisedgedetectofchessman,thistextapplymultiscalesedgedetection
3、basedontheMarrWaveletTransform,thismethodapplytheSecondderiva-tiveofgaussfunctiontowavelet,andthen,changeaparametertoachievethepurposeofsmoothingdifferentrangeofimage.Experi-技mentsshowthatthismethodcansnotonlydistinctdifferentedgeaccordingtotheSingulardegreesofedge,butalsosup
4、presstheimagenoise,meettherequirementsofHuman-machinegamewiththevisualidentificationofthesub-leveledgedetection.術(shù)Keywords:EdgeDetection;Multiscales;WaveletTransform;gaussfunction創(chuàng)走,然后通過(guò)PLC控制機(jī)械手移動(dòng)棋子,完成機(jī)器人的走棋。整1引言個(gè)仿人對(duì)弈機(jī)器人系統(tǒng)主要可以分為:控制系統(tǒng)和視覺(jué)系統(tǒng)。下新人機(jī)對(duì)弈是是人工智能、自動(dòng)控制、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像處理面就各個(gè)部分的主要結(jié)
5、構(gòu)簡(jiǎn)單介紹一下:等方面理論與技術(shù)的綜合應(yīng)用。在人機(jī)對(duì)弈的系統(tǒng)中主要包括:2.1控制系統(tǒng)控制系統(tǒng)、視覺(jué)系統(tǒng)、兩部分組成。人機(jī)對(duì)弈系統(tǒng)在現(xiàn)在國(guó)內(nèi)的控制系統(tǒng)主要是通過(guò)攝像頭掃描的圖像,判斷出棋子的位研究還比較少,以前主要研究的是控制系統(tǒng),視覺(jué)系統(tǒng)研究大多置,由下位機(jī)的PLC通過(guò)和上位機(jī)(即計(jì)算機(jī))的串行通信來(lái)實(shí)是對(duì)于顏色的識(shí)別,對(duì)于棋子字的識(shí)別非常少,識(shí)別棋子字識(shí)別現(xiàn)對(duì)一個(gè)二維步進(jìn)電機(jī)的方位控制,選定位置后,利用機(jī)械手實(shí)的重點(diǎn)是對(duì)棋子圖像的邊緣檢測(cè)。本文主要研究的是其中最主現(xiàn)抓放棋子。整個(gè)控制系統(tǒng)的原理圖如圖1所示:要的視覺(jué)系統(tǒng)中關(guān)鍵是關(guān)于棋子的邊緣檢
6、測(cè),在提取了圖像的邊界后,就可以對(duì)圖像進(jìn)行進(jìn)一步的操作如棋子的圖像分割,特定區(qū)域的提取,骨架提取等等。圖1控制系統(tǒng)原理圖本文的棋子邊緣檢測(cè)采用的是多尺度的小波變換算法。由2.2視覺(jué)系統(tǒng)于實(shí)際獲取的圖像中的邊緣往往是各種類型的邊緣以及它們視覺(jué)系統(tǒng)是整個(gè)系統(tǒng)的關(guān)鍵部分。視覺(jué)系統(tǒng)通過(guò)CCD攝模糊化后結(jié)果的結(jié)合,對(duì)邊緣的確認(rèn)往往因人而異,給圖像信息像頭拍攝棋局圖像,并對(duì)圖像加以處理和識(shí)別。視覺(jué)系統(tǒng)首先在的識(shí)別帶來(lái)較大的誤差。實(shí)際圖像信號(hào)存在噪聲,同邊緣一樣都攝像頭拍攝到的原始圖像中檢測(cè)并分割出每個(gè)棋子,利用顏色屬于高頻信號(hào),很難用頻帶做邊緣取舍,與噪聲的
7、顯著區(qū)別是兩的彩色空間變換,分割出棋局區(qū)域圖像。而后采用細(xì)分圖像分割者的能量不同。邊緣有較大的能量和范圍,通過(guò)平滑濾波圖像邊方法,將棋局分割成子圖像,對(duì)每個(gè)子圖像進(jìn)行邊緣提取,識(shí)別出緣表現(xiàn)模糊化,消除噪聲。小波變換作為一種變換域信號(hào)處理方重要的邊緣信息后,一幅圖像留下的點(diǎn)就是整幅圖像的輪廓。整法,近年來(lái)在信號(hào)處理、圖像處理、模式識(shí)別、語(yǔ)音分析及眾多非個(gè)邊緣提取過(guò)程如下:線性科學(xué)等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。在圖像處理方面,邊緣檢測(cè)技術(shù)是其重要應(yīng)用之。小波變換是一種多尺度變換,通過(guò)大尺度下抑制噪聲,可靠識(shí)別邊緣,在小尺度下精確定位。2人機(jī)對(duì)弈系統(tǒng)分析圖2邊
8、緣檢測(cè)的步驟對(duì)弈系統(tǒng)是以機(jī)器人執(zhí)白方,人執(zhí)紅方進(jìn)行對(duì)弈,白方的棋子系統(tǒng)能夠自動(dòng)記憶每個(gè)子的位置。紅子主要通過(guò)攝像頭將走3用小波算法實(shí)現(xiàn)棋
