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视觉系统对于智能机器人感知外部环境是至关重要的，它直接影响机器人的性能。虽然对机器人视觉的研究已经取得了很大进展，但是离人们的期望还相去甚远，仍有很多问题有待解决。视觉处理的实时性是机器人视觉走向实用化需解决的主要问题之一。本文在国家863计划和中科院自动化研究所创新基金的资助下，从高性能视觉平台的研制和实时并行图像处理算法的研究入手，对机器人视觉进行深入的研究，主要贡献如下：
1.针对移动机器人对视觉系统的需求，研制开发了一种基于FPGA和DSP，具有多种通信接口、并行运算能力和模块化特点的，通用、高性能、低功耗嵌入式视觉平台：并在设计中实现了多处技术创新。
2.提出了一种拟全方位视觉系统和多尺度注视视觉方法。该视觉系统具有高速并行工作能力，能够满足机器人对视野的全方位和图像的高精度要求，并且为高复杂度算法的运行提供了可能。使用多尺度注视视觉方法进一步提高了系统的性能。
3.提出了一种在YUV空间，每个通道只用6位数据建立三维颜色查找表的彩色图像分割算法，并利用统计的方法进行颜色学习，从而提高分类的准确性和鲁棒性。最后在FPGA上实现了该算法，极大地提高了算法的实时性。
4.提出了一种新的连通区域标注算法，用一种特殊的存储结构表示算法中使用的等价标号表，并在FPGA中实现了该算法，和传统的方法相比该算法具有很高的实时性。