機器視覺仿真實驗平臺的研究與設計

摘要：隨著計算機和成像技術的迅速發(fā)展，機器視覺相關的理論和技術在生產和教學中變得越來越重要。本文分析了智能、視覺和計算三者之間的關系，指出了進化和訓練對于機器視覺系統(tǒng)的重要性，設計了一種用于機器視覺研究和教學的視覺虛擬平臺，提出了基于視覺仿真的機器視覺研究和教學方法。

關鍵詞：進化計算；機器視覺；視覺虛擬平臺

中圖分類號：G434 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2012）04-0210-03

當前機器視覺已經成為制造、交通、機器人、軍事等領域中各種智能系統(tǒng)中重要部分。雖然大量相關的研究成果不斷涌現，但是在復雜、高速、實時的環(huán)境下，要利用計算得到相關的視覺信息，卻依然很困難，其主要原因在于機器視覺的自適應性問題沒能得到很好的解決。目前機器視覺也成為許多高校中電子類專業(yè)本科高年級及研究生的一門重要的專業(yè)課程。在機器視覺的相關教學中我們發(fā)現，呈現在學生面前的是一系列的彼此難以融合的技術和方法，在視覺系統(tǒng)的設計與研究過程中，存在開發(fā)與實驗的周期過長，由于實際的實驗環(huán)境的限制，實驗過程一般難于重現，相關的算法的性能難于對照和衡量等問題。本文對視覺、智能、和計算三者之間的關系進行了探討，提出了通過進化計算實現機器視覺的途徑，建立了基于進化計算的機器視覺模型；為了方便基于進化計算的機器視覺的研究和實驗，本文設計了一種視覺虛擬平臺，為進化程序的學習和評價、相關的實驗和研究提供了高效的平臺。

一、視覺、智能、和計算

早在20世紀50年代人們就注意到人類智能與機器之間可能存在著密切的聯系。六十多年來，人工智能在人類思維的部分功能的模擬，比如推理、學習、規(guī)劃等，取得了較好的效果，但是在模擬認知、心智、形象思維、靈感思維、對未知環(huán)境的適應、以及各項功能的有機融合時卻遠遠沒有達到預期效果。計算機對于圖像的理解問題就是一個典型的難題。對于包括人類在內的紛繁復雜的生物界，進化論認為，生物之間存在著生存斗爭，適應者生存下來，不適者則被淘汰，這就是自然的選擇；生物正是通過遺傳、變異和自然選擇，從低級到高級，從簡單到復雜，種類由少到多地進化著、發(fā)展著。人類的智能和視覺功能是自然界長期演化的產物。生物的進化不是孤立的進行的，實際上，進化可以發(fā)生在不同的生物學層次，可以體現在分子水平上DNA和蛋白質序列的協同突變，也可以體現在宏觀水平上物種形態(tài)性狀、行為等的協同演化。從DNA、基因組、蛋白質組、蛋白質結構等相互關系上我們可以看出，在生物演化的過程中，信息扮演了重要的角色。如果我們把生物對于信息的處理看成計算的一種，那么，視覺、智能、計算的關系可用圖1表示。

二、視覺虛擬平臺

1.基本思想。在視覺系統(tǒng)進化計算過程中，系統(tǒng)和外界信息交流是非常關鍵的，眾多的視頻材料不僅需要及時提供給學習算法使用，而且常常需要重復使用，以比較各種不同方法的處理效果。我們將虛擬現實技術引入到視覺系統(tǒng)的設計中。借助于這種方式，觀察者（人、智能體、或者調用的處理過程）可以“進入”到一個幾乎是無限的數據空間之中，與其中的事物或對象進行交互。該數據空間所描述的可以是現實世界中存在的事物；也可以是現實世界中尚未存在，完全是假想的事物。為了驗證相關的視覺算法、及縮短算法的開發(fā)周期，本文建立了視覺系統(tǒng)的仿真實驗平臺。在仿真實驗平臺可以進行目標識別等方面的實驗、研究和開發(fā)，特別是對于采用進化計算方法進行的訓練和測試，具有安全、經濟、可重復及不受場地條件限制等優(yōu)勢。

2.系統(tǒng)結構。視覺虛擬平臺主要功能是：根據已有的媒體材料、檢測對象的特性，用視頻的方式，再現實驗環(huán)境或者虛擬出指定的實驗環(huán)境，以便于視覺系統(tǒng)的研究、開發(fā)、訓練、調試和性能測試。視覺虛擬平臺主要目的是服務于視覺應用程序，為了更方便快捷地設計出高效、準確的、實用的視覺系統(tǒng)，所以其真實性就顯得特別重要。為了實現以上功能，本文設計了如圖2所示的系統(tǒng)機構，視覺虛擬平臺包括：場景和目標描述模塊、背景媒體庫、運動仿真模塊、3維目標建模模塊、視頻合成模塊、虛擬相機和決策編程接口、視頻顯示等模塊組成。系統(tǒng)工作的基本原理是，通過操作人員輸入關于場景和目標描述信息，從媒體庫中選擇適當的背景視頻，并對目標進行運動仿真和建模。然后將跟蹤目標的圖像合成到背景視頻中，該視頻適當處理后，即可送到虛擬攝像機編程接口輸出，或者顯示。

3.場景和目標描述。為了使得合成的視頻真實自然，不僅要求場景和目標圖片真實，而且二者之間的融合也非常關鍵。由于在實際的視覺系統(tǒng)中，目標的信息大多來源于從背景圖像中分割出來的目標區(qū)域，因此，在虛擬視覺平臺的場景和目標描述中，目標的描述的作用更為重要，而場景的描述的作用僅僅是輔助的。本文采用人工指定和拼接的方法，得到背景視頻；接著，采用運動仿真物理引擎計算目標的位置姿態(tài)。通過參數控制模塊，能對獲取的視頻進行設置，比如視點、視角、采集模式（幀率、幅面）等方面的參數設置。視點和視角的控制采用坐標變換完成。將三維物體在計算機屏幕上顯示出來是一個從三維空間到二維平面的投影過程，經歷以下幾個步驟：①調整視點的位置。②模型變換，即對模型進行旋轉、平移和縮放。③投影變換，即把三維模型投影到二維屏幕上的過程。④視窗變換，即規(guī)定了屏幕上顯示場景的位置和尺寸。通過上面的幾個步驟，一個三維空間里的物體就可以由相應的二維平面物體表示出來了，也就能在電腦屏幕上正確顯示了，與背景視頻疊加后就能傳遞給視覺系統(tǒng)處理了。

4.視頻合成。視頻合成實際上就是將背景視頻中的每一幀圖像，在指定區(qū)域疊加指定的目標的圖像的過程。考慮到背景和目標交界區(qū)域常常是模糊的，即邊界區(qū)域像素值是背景和目標的一種組合，本文在VC環(huán)境中按下列方式完成圖像的合成，設Image_F（i，j）是目標圖像中的像素，Image_B（i，j）是背景圖像中的像素，Image_O（i，j）是合成圖像中的像素，二維實數矩陣A_First（i，j）、A_Scond（i，j）用于表示像素的比例，相關的算法描述如下：算法1：目標與背景圖像的合成算法。第1步：對于每個像素（i，j）：如果在目標圖像中，A_First（i，j）←1；否則，A_First（i，j）←0。第2步：對于每個像素（i，j）：設置矩形R={（x，y）|i-5<=x<=i+5；j-5<=y<=j+5}.對矩陣A_First中矩形R內值為1的像素計數得到K.賦值：A_Scond（i，j）←（k/25）。第3步：對于每個像素（i，j）：A_First（i，j）←（1-A_Scond（i，j））。第4步：對于每個像素（i，j）：Image_O（i，j）←Image_F（i，j）*A_Scond（i，j）+Image_B（i，j）*A_First（i，j）.將上述算法實現后，對于一組目標圖像和背景圖像進行合成的效果如下圖所示，其中，圖3是一幀背景圖，圖4是目標、背景合成的圖片。

三、視覺虛擬平臺的應用

視覺虛擬平臺主要用于視覺算法的測試、訓練以及視覺信息處理的研究和教學，特別是在基于進化計算的機器視覺設計中，為應用程序提供了一個經濟、方便、可控的環(huán)境，便于程序的演化或參數的優(yōu)化。本文將視覺虛擬平臺應用于足球機器人的視覺模塊的設計、測試和教學。使用過程主要包括下面幾個步驟：①視頻數據采集。將足球機器人的視覺模塊在比賽過程中的采集到得數據存儲、整理。相關的數據包括背景數據和目標數據。②對于背景和目標分別建模。③設定參數，利用視覺虛擬平臺合成特定的視頻，并生成相關的標注。圖5是視頻合成過程中對參數進行設置的截圖，設置主要包括：背景設置、目標設置、運動軌跡和姿態(tài)設置、視頻頻率和幅面設置、干擾設置等等。④虛擬相機調用，即程序通過API接口，打開、采集、處理或顯示、關閉虛擬相機的過程。圖6是調用虛擬相機，獲取視頻并顯示、進行機器人小車識別的截圖。

本文將視覺、智能看成進化計算的結果，提出了通過進化計算實現機器視覺的途徑；本文利用虛擬現實技術，以相關的媒體為基礎，以視頻的方式模擬了視覺的現實環(huán)境，并將運動仿真物理引擎引入其中，設計了視覺虛擬平臺，為機器視覺系統(tǒng)的設計與研究提供了有利條件。不僅縮短了系統(tǒng)的開發(fā)時間，使得相關的算法容易測試且具有可重現性和可比性，而且為機器視覺的進化計算提供了必要的條件。

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基金項目：國家自然科學基金項目（51174151）；湖北省教育廳教學研究課題（2009063）