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圖像是客觀對(duì)象的一種相似性描述，邊緣是圖像中的重要特征，邊緣檢測(cè)是基于灰度突變來(lái)分割圖像的最常用的方法，包含著許多重要信息。本文介紹的算法主要應(yīng)用于智能割草機(jī)器人，現(xiàn)在常見的割草機(jī)器人，一般都采用鋪設(shè)線軌的方法，但是鋪設(shè)線軌成本很高。目前關(guān)于草地圖像邊緣檢測(cè)的算法偏于實(shí)驗(yàn)，硬件成本和算法移植是核心問(wèn)題，因此，研究改進(jìn)草地圖像邊緣檢測(cè)算法對(duì)提高割草機(jī)器人智能化水平和計(jì)算機(jī)圖形交互領(lǐng)域的發(fā)展有著重要意義。本文針對(duì)草坪的環(huán)境特點(diǎn)，選取合適的邊緣檢測(cè)算法并進(jìn)行了優(yōu)化，能夠快速準(zhǔn)確的識(shí)別出草地邊緣。
針對(duì)不同的圖像，采取的邊緣檢測(cè)方法也不同。要對(duì)草坪與背景進(jìn)行分離以及針對(duì)草坪上障礙物的識(shí)別，就必須明白草坪環(huán)境的特點(diǎn)：范圍大，邊緣輪廓多種多樣且曲折可變，圖片像素值相對(duì)集中。根據(jù)對(duì)草地圖像的邊緣進(jìn)行提取，判斷合理的路線，然后再反饋給機(jī)器人，基于此，對(duì)草地邊緣的檢測(cè)和提取在一定的準(zhǔn)確性上還需要一定的實(shí)時(shí)性。有些算法雖然能準(zhǔn)確的識(shí)別出草地邊緣，但是需要花費(fèi)較長(zhǎng)的時(shí)間，并不能滿足工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。
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