【摘 要】
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在机器人识别物体颜色的问题中,由于受环境因素及硬件的影响,识别效果不佳。本文以模糊集理论为依据,给出一种识别率较高且算法简易的解决方案。它通过动态K-L变换把用RGB参
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在机器人识别物体颜色的问题中,由于受环境因素及硬件的影响,识别效果不佳。本文以模糊集理论为依据,给出一种识别率较高且算法简易的解决方案。它通过动态K-L变换把用RGB参量表示的彩色图像转化为用三彩色基I 1、I 2和I 3表示的色彩分量,分别求出其隶属度分布,然后对该分布进行归纳改进,依据模糊集理论中的综合评判原则,由三种色彩分量进行图像色彩构成的识别。最终模拟在较低硬件要求下对颜色的实时判别。由于该方法直接从图像中得到色彩信息,把相应的数据模糊化进行识别,不依赖于观察者的主观判断,因而客观性强,而且可以大大提高识别的速度。实验证明,该方法简单有效。
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