基于霍夫变换的书脊识别研究

针对机器人自动整理图书研究中的关键问题——利用机器视觉识别书脊问题展开研究。文章提出一种基于轮廓的书脊识别方法。利用Canny算子检测书脊边缘,根据书脊两侧轮廓为平行的线段特点,利用概率霍夫变换提取书脊两侧的轮廓,通过线段位置关系得到书脊ROI区域;根据书脊上文字与书脊颜色,亮度相差较大的特点,利用K-means对色调和亮度进行聚类,并通过判断形态特征得到文字区域,通过文字排列方式判断是否为书脊。将文章方法应用于实际检测中,并与利用LSD识别书脊的方法进行对比,实验结果表明文章方法识别正确率更高。

基于小波分析和概率Hough变换的书脊视觉识别

针对无人图书馆中机器人利用视觉进行书脊识别问题展开研究。根据书脊图像本身较复杂、单本书轮廓难以提取的特点,提出了运用小波分析做书脊轮廓增强的图像预处理方案;通过实验比较了运用Sobel算子和Canny算子做书脊轮廓检测的效果,用累计概率霍夫变换法做书脊线段查找,用VC++和OpenCV开发了应用程序;借鉴模糊计算思想,针对厚、较厚、中等厚度、较薄、薄、混合等几种类型的书脊进行了分类实验和研究,再经辅助优化处理,基本可有效识别出不同情况下每本书的书脊轮廓,检测出每本书的厚度,为机械手利用视觉进行图书取放操作奠定了基础。