【摘 要】
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针对具有放射性色彩失真问题的图像提出了可控色彩校正和图像增强方法,包括放射色彩失真校正、可控图像增强和机器人摄像头基准化,采用通过融合不同曝光级别下采样样本图片来获得期望校正样本图片的方法,实现了对具有有限曝光级别摄像头的可控图像增强,并在该方法的基础上进一步通过图像处理实现了对不同机器人摄像头的基准化.为Sony AIBO ERS-7型四腿机器人(RoboCup四腿组标准平台)的摄像头问题提供了
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针对具有放射性色彩失真问题的图像提出了可控色彩校正和图像增强方法,包括放射色彩失真校正、可控图像增强和机器人摄像头基准化,采用通过融合不同曝光级别下采样样本图片来获得期望校正样本图片的方法,实现了对具有有限曝光级别摄像头的可控图像增强,并在该方法的基础上进一步通过图像处理实现了对不同机器人摄像头的基准化.为Sony AIBO ERS-7型四腿机器人(RoboCup四腿组标准平台)的摄像头问题提供了实时有效的解决方法.在本文方法的帮助下,TJArk机器人足球队于RoboCup 2007四腿组机器人足球
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为解释本体中概念不满足的原因,利用2个对等转换(即公理细化和本体约减)与3个判别规则识别不满足概念C的最小不一致知识子集(MUPS).其中,判别规则基于不满足概念的传递性,将MUPS分为3类:完全依赖于C(MUPSf)、传递依赖于C(MUPSt)和不确定依赖于C(MUPSu).实验结果表明:在本体不满足概念的MUPS中,MUPSt往往占大多数,但只有MUPSf可以明确指出概念不满足的根本原因.本体
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提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配的目标跟踪方法.首先使用SIFT提取目标特征,构建目标特征库,然后使用基于K维树的特征匹配算法,对实时序列图像提取的SIFT特征与特征库中目标进行精确匹配,实现目标检测与定位,根据定位信息自动控制摄像机转动,始终将目标锁定在图像视野中,实现实时跟踪.在真实的室内环境下进行目标跟踪实验,通过检验每一帧目标定位的正确性,计算目标检测的正确率.在本文实验条