摘要:随着科学技术的迅速发展，辅助型机器人已经成为了人们日常任务的得力助手，它们能对快速变化的环境做出适当的反应，有着实时处理可视数据的能力。

本文基于注意力视觉模型对足球场地进行识别。首先，使用图像分割对图像进行多个通道和多尺度的分解，提取形状、颜色和纹理等多个维度的特征，构造高斯金字塔；其次，通过Gabor滤波得到多幅初级特征图；最后，基于小波变换对特征图进行融合得到显著图。实验结果表明，该系统能够快速精准的识别出足球、球门、场地线的位置，一定程度上减少了运算量，缩短了机器人分析图像的时间。

关键词：注意力视觉；场地识别；高斯金字塔；显著图；

目录

摘要

Abstract

1 绪论-3

1.1引言-3

1.2课题背景以及意义-3

1.3国内外发展趋势-3

1.4主要工作内容-4

1.5章节安排-4

2 软硬件介绍-6

2.1系统硬件-6

2.1.1功能特性-6

2.1.2操作方式-7

2.1.3技术特点-7

2.2系统软件-7

2.2.1 Choregraphe专属软件-7

2.2.2 OpenCV框架-8

2.2.3 Visual Studio 2010平台开发-9

3 注意力视觉模型-10

3.1简介-10

3.2典型的注意力视觉模型-10

3.2.1Stentiford注意力模型-10

3.2.2光谱剩余模型-10

3.2.3 ITTI模型-10

4 图像处理-12

4.1边缘检测-12

4.2轮廓提取-12

4.3初步特征图的提取-12

4.3.1颜色特征提取-13

4.3.2运动特征提取-13

4.3.3形状特征提取-14

4.4返回抑制的改进-14

4.5合并多幅特征图-15

4.6划分机器人区域-15

5 场地信息识别-17

5.1红球识别-17

5.2球门识别-17

5.3直线的识别-17

5.4中圈线检测-17

5.5确定目标位置-18

6 系统设计与实现-19

结    论-22

参 考 文 献-23

致    谢-24

附录A轮廓提取部分代码-25

附录B注意力模型部分代码-27