机器视觉是一门发展迅速的新兴学科,它主要指用摄像机和计算机来代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等。随着电子计算机科学,图像处理技术,模式识别技术与理论的迅速发展,机器视觉的实际研究与应用价值正日益得到重视,并不断在许多领域取得骄人的成果。然而,图像信号本身巨大的信息量和数据量在为实现机器智能提供重要支持的同时,同样也给我们要进行的对图像本身的实时处理和理解带来了困难;这是目前机器视觉的主要瓶颈之一。鉴于此,本文研究的主要目的就是对各种图像处理算法和视觉系统在机器人上的应用做一个积极深入的探讨,认真分析目前存在的图像处理算法和视觉系统在机器人系统上应用的可行性和急需解决的各种问题,并努力开发出一种新型的更具通用应用价值的视觉系统,能够适用于移动机器人自主导航。 本文是作者在浙江大学读研期间所做工作的一个总结。文中,第一章绪论部分首先简单介绍了图像处理和机器视觉技术基础知识、经典算法和当前的进展;紧接着在后面的章节中,我们将详细介绍我们的工作。具体来说,它分成三个部分:(1)改进的基于图像相关匹配目标跟踪新算法的开发。在这一部分工作里,我们开发了一种利用图像进行相关跟踪的新算法。(2)基于各种先验知识的特殊目标定位算法开发。在这一部分工作里,我们以一个汽车车辆牌照自动定位系统为例演示了对一些特殊物体定位识别的自适应算法,其中利用了目标物体的各种先验知识,如大小,形状,颜色等。(3)新型的基于局部不变特征量的移动机器人视觉识别算法开发。在这部分工作里,本文构造了一种新型的局部不变量描述符,然后用它来描述目标物体进而达到良好的识别效果。仿真和试验结果都表明,我们的算法显示了优良的目标跟踪识别性能,具有良好的应用价值;我们的工作达到了预期目的。