半自主足球机器人主要通过视觉传感器对彩色目标进行识别,视觉系统对目标的识别主要是基于目标的颜色特征,由于半自主足球机器人比赛场地大,赛场光线不均匀,容易形成明暗,阴影和高光的区域,从而对同一目标体形成较大差异的颜色外观,这严重影响了基于颜色的图像分割算法的有效性,因此光照问题成为足球机器人彩色图像处理中的瓶颈之一。本文首先分析了半自主足球机器人系统结构,研究了光照对足球机器人视觉系统的影响及常用的彩色图像的光照处理方法。并对颜色视觉理论及其发展进行了研究,详细介绍了三色理论,彩色恒常性理论,视网膜皮层理论和双色性反射模型理论。重点分析了基于双色性反射模型的光照处理算法。通过采用基于三维直方图交集的颜色相似度的计算方法对各种基于双色性发射模型的各个彩色不变分量进行了对比研究。实验表明,rgb, h, s, yuv, clc2c3在光照的能量发生较大变化时,它们的识别能力降低,彩色空间111213,mlm2m3,plp2p3其识别能力也是有所降低,但是仍然对光照的变化不敏感。由于足球机器人目标识别是基于颜色特征的,而11123,mlm2m3,plp2p3虽然对光照变化不敏感,但是它们是RGB的非线性组合,主要应用于图像检索等领域,不适合足球机器人视觉系统。根据半自主足球机器人目标颜色的特点,利用类内散布矩阵、类间散布矩阵和迹准则对8种颜色分量进行提取,最终提出了基于双色性反射模型的HSv颜色模型。论文最后介绍了视觉系统软件的各组成模块功能和程序流程,并介绍了人机交互界面,通过与其他的颜色模型对比,在实际的比赛平台中验证了基于双色反射模型的HSv颜色模型具有很好的彩色不变性。