视觉系统是机器人系统重要组成部分,它集合了模式识别、人工智能、计算机图象处理等学科的多种技术,实现类似人类眼睛的功能,使得机器人能够自动地实时感知外部世界的信息。作为机器视觉领域的一个分支,足球机器人视觉子系统对于足球机器人系统的实时、准确、鲁棒性是至关重要的,它可为诀策系统提供目标的准确位姿信息。本文根据图像的特性提出了专门的理论和算法,并且提出一种分割和识别的全面方法。小波分析是国际上新兴的一个前沿研究领域,小波理论因其时频域局部化特性而成为一种有效的分析工具,以小波分析为工具进行数字图像处理则是小波研究与应用的热点之一。本文在简述了小波的基本理论知识后,对基于小波变换的图像去噪和图像压缩的算法作了较深入的研究。本文对以下理论和技术进行了阐述和研究:1对足球机器人比赛、机器人足球的关键技术以及视觉系统进行了介绍。2对小波分析进行详细的介绍。3小波去噪。在足球机器人视觉系统中,由于摄像头是通过在场地上方两米的摄像头采集图像,图像在传播过程中会受到不同程度的干扰,这样的直接后果就会使得机器人或者球在我们的系统界面中“消失”,严重的会使得在机器人比赛中失利,鉴于这种现象,作者提出了改进滤波算法,采用小波分析来研究机器人视觉图像。4鉴于小波在图象压缩方面的优点,对足球机器人视觉图像进行了小波压缩。机器人足球比赛过程中,视觉系统要处理大量的数据量,有的系统采用了“场”(一场是一帧的二分之一)的方式来显示图象,使的图像处理的速度增加一倍;而采用小波分析压缩,也能实现这个结果,并且去除图像的冗余不会丢失有用的信息。5为了响应机器人足球比赛的实时性,本文采用了窗口法来识别小车,避免了传统的全局搜索的时空的浪费。6作者提出系统采用了VC++与MATLAB并行离线处理以及VC++在线处理相结合,简化了开发难度。对于以上的方法,本文给予仿真和实践,证明了本文观点的正确性。随着机器人足球比赛的进行,视觉系统会更加完善,技术更加成熟。