[发明专利]一种张拉整体轮式机构系统

权利要求书

1.一种张拉整体轮式机构系统，其特征在于，所述张拉整体轮式机构系统包括：

用于获取雪地、山地、沼泽各种复杂地面影像的图像获取模块；

与图像获取模块连接，用于对图像获取模块的获取的雪地、山地、沼泽各种复杂地面影像进行处理的图像处理模块；

用于对图像处理模块处理的图像进行比对分析并发出行驶速度指令的控制模块；

接收控制模块的指令，并进行执行的驱动模块；

用于对控制模块的指令进行显示的显示模块。

2.如权利要求1所述的张拉整体轮式机构系统，其特征在于，所述图像获取模块的获取方法包括：

提取颜色特征和自适应LBP算子特征；

建立多特征底秩矩阵表示模型；

输出伪区域并得到最后确定准确区域；

图像灰度化，为方便图像的边缘提取，利用数字图像处理中RGB图像的R、G、B各个通道的像素值与灰度图像像素值的转换关系将彩色图像转化为灰度图像，公式如下：

Gray＝R*0.3+G*0.59+B*0.11；

图像边缘提取，利用数字图像处理方法中的Roberts算子边缘检测技术作用于灰度图像获取图像的边缘，不同的检测算子具有不同的边缘检测模板，根据具体模板计算交叉像素的差分作为当前像素值，使用模板如下：

E(i，j)＝|F(i，j)-F(i+1，j+1)|+|F(i+1，j)-F(i，j+1)|；

图像处理，利用高通/低通滤波器对灰度图像进行滤波处理以构造待评价图像的参考图像，采用3*3均值滤波器，利用滤波模板遍历图像每个像素，每次将模板中心置于当前像素，以模板内所有像素的平均值作为当前像素新值，模板如下：

图像边缘统计信息计算，分别计算图像滤波前后各自边缘灰度信息，滤波处理前的待评价图像F统计信息为sum_orig，滤波处理后的参考图像F2统计信息为sum_filter，具体计算公式如下：

其中，w1与w2是根据离中心像素的距离设定的权值，w1＝1，w2＝1/3；

图像模糊度指标计算，将得出的图像滤波前后边缘灰度统计信息的比值作为模糊度指标，为方便评价，取较大的为分母，较小的为分子，保持该值介于(0，1)之间；

根据最佳视觉效果的DMOS范围得出对应的一个模糊度指标范围[min，max]；

图像模糊度调整，若图像模糊度指标小于min，说明图像滤波前后变化很大，原图像过于锐化，则利用低通滤波器进行滤波调整；若大于max，说明图像滤波前后变化很小，原图像过于模糊，则利用高通滤波器进行滤波调整，达到更佳视觉效果；

步骤九，得出最终图像和该图像模糊度评价指标，

输出伪区域并得到最后确定准确区域；并显示模块显示屏幕。

3.如权利要求2所述的张拉整体轮式机构系统，其特征在于，提取自适应LBP算子特征算法包括：

(1)将输入系统的图像转换成灰度图像，对图像{grayv(i，j)}像素灰度值求和，再获取平均值：

(2)利用总的纹理特征去除背景，计算图像的像素灰度值与平均像素灰度值的差值的绝对值之和，求其平均值：

利用局部纹理特征去除背景，用3×3大小的滑动窗口，遍历图像，求取中心像素灰度值与周边像素灰度值之差，在每一个窗口图像内求取平均值：

(3)拟合计算自适应阈值的方法：