自然条件下运动模糊活立木彩色图像复原方法

Forestry robots may slide while working, jitter while crossing obstacles and encouter vibration of manipulators, which will cause motion blur in acquiring color images of standing trees, directly affect the recognition, 3D reconstruction and measurement of standing trees. Meanwhile, it’s hard to restore motion blurring images of standing trees due to the complex forest natural light conditions. The project attempts to solve the scientific problem from the point of image color constancy of standing trees. The color space with color invariance should be established based on the images of standing trees in different seasons and different light conditions. The color invariant descriptors should be built in the eatablished color space based on moment invariant theory. Sparse image expression should be constructed using moment theory color invariant descriptor as dictionary. By regularization, a method of restoring sparse regularization motion blurring images can be proposed based on color constancy and dictionary migration, which can solve the ill-posed blind restoration problem of restoring motion blurring images of standing trees, establish theoretical foundation for 3D reconstruction of standing trees, the target recognition and work-environment modeling for autonomous forestry robots and promote the development of autonomous forestry robots.

林业机器人在林区行走作业时的滑动、越障时的抖动和机械臂的振动，造成其视觉系统获取的活立木彩色图像产生运动模糊，直接影响林业机器人对活立木的识别、三维重建和测量；同时林区自然光照条件复杂多变，导致活立木运动模糊图像复原困难。针对这一科学问题，本申请尝试从活立木图像颜色恒常性入手，首先通过典型林区不同季节不同光照条件下的活立木图像建立具有颜色不变性的颜色空间；根据不变矩理论在所建立的颜色空间下构建活立木图像的颜色不变性描述子；以颜色不变性描述子为字典构建活立木图像的稀疏表达，通过正则化手段建立一种基于颜色恒常性和字典迁移的稀疏正则化运动模糊图像复原方法，解决活运动模糊立木彩色图像复原这一病态盲复原问题，为自主作业林业机器人的活立木三维重建、作业目标识别和作业环境建模奠定理论基础与提供技术支撑，促进自主作业林业机器人的发展。

林业机器人可以替代人工进行林业生产活动，在提高林业生产作业效率、质量和作业安全方面有着非常重要的作用。视觉信息处理是林业机器人智能化的关键环节，林业机器人作业时产生的滑动或是抖动会导致林业机器人获取的活立木图像存在运动模糊，直接影响林业机器人对活立木的识别、三维重建和测量；同时林区自然光照条件复杂多变，导致活立木运动模糊图像复原困难。林区环境下的运动模糊图像恢复问题是林业机器人视觉信息处理中的重要问题之一。..本项目首先从构建具有亮度不变性的颜色空间出发，然后对林区活立木图像进行光照恢复和建立颜色不变性描述子解决林区活立木图像光照复杂性造成的图像降值问题；再从图像统特征、边缘信息和局部特征方面构建了活立木彩色运动模糊图像复原模型6种，在清晰图像和运动模糊核估计方面都取得了良好的效果；最后根据研究成果优化升级林业机器人平台，建立了具有多信息智能处理能力的自主知识产权的机器人平台，提升了视觉信息处理性能，能够实现林区复杂环境条件下的一定范围的自主导航。同时本项目的研究成果还应用于实验室开发的经济林智慧管护系统的图像监测子系统，提高图像监测质量。..本项目的研究成果的科学意义在于：构建的2个光照不变性颜色空间丰富了机器视觉领域的颜色空间，为复杂环境下图像/视频的颜色信息提取奠定了基础；基于颜色信息的活立木彩色运动模糊图像复原模型丰富了计算机视觉领域运动模糊图像复原理论；优化后的自主林业机器人平台为自主作业机器人开发奠定了基础。