AER視覺傳感器系統(tǒng)后端事件特征提取方法設(shè)計(jì).pdf

1、傳統(tǒng)的視覺傳感器以“幀掃描”為圖像采集方式。隨著視覺系統(tǒng)實(shí)際應(yīng)用對(duì)于速度等性能要求的提升，傳統(tǒng)視覺傳感器遇到了數(shù)據(jù)率過大、幀頻受限、動(dòng)態(tài)范圍低的發(fā)展瓶頸。因此，基于仿生視覺感知模型的地址-事件表達(dá)(Address Event Representation，AER)視覺傳感器以其速度高、延遲小、冗余低的優(yōu)勢(shì)成為當(dāng)前機(jī)器視覺系統(tǒng)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，該類傳感器僅對(duì)發(fā)生變化的像素觸發(fā)響應(yīng)、異步輸出稀疏表示的事件信息，從根本上消除了冗余信息的產(chǎn)生，特

2、別適合定向高速物體拍攝及目標(biāo)識(shí)別等機(jī)器視覺系統(tǒng)。本文研究了三種基于AER視覺傳感器的特征提取算法，這些算法可以實(shí)時(shí)的從低冗余事件信息中提取出目標(biāo)的形狀特征和紋理特征，為進(jìn)一步的機(jī)器識(shí)別系統(tǒng)研究提供數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。
　　本文首先簡(jiǎn)要介紹了面陣AER視覺傳感器和線陣Timed-AER視覺傳感器的概念、工作原理以及基本結(jié)構(gòu)，并指出該類視覺傳感器所存在的事件信息不易理解、無法繼承傳統(tǒng)圖像處理方法等系統(tǒng)缺陷。之后本文針對(duì)目標(biāo)形狀特征提取的需要，設(shè)

3、計(jì)了基于AER事件對(duì)匹配的高速目標(biāo)二值化方法，通過對(duì)ON/OFF事件信息進(jìn)行去噪、細(xì)化、輪廓閉合等預(yù)處理獲得目標(biāo)輪廓的主體外形，再通過事件對(duì)匹配方法確定目標(biāo)區(qū)域，完成二值化操作，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)與背景的分離。并設(shè)計(jì)基于等價(jià)標(biāo)號(hào)思想的高速二值連通域標(biāo)記方法，只對(duì)有限的事件點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)記，避免了對(duì)全幀圖像的冗余遍歷，提高了標(biāo)記算法的效率，實(shí)現(xiàn)同一視場(chǎng)中不同目標(biāo)的標(biāo)記分割。最后本文設(shè)計(jì)提出了AER卷積處理算法，通過16種Gabor模板對(duì)事件信息進(jìn)行卷積，

4、實(shí)現(xiàn)了事件信息不同方向、不同尺度下紋理特征的提取。
　　通過對(duì)本文設(shè)計(jì)算法的實(shí)驗(yàn)分析和與傳統(tǒng)算法的對(duì)比，仿真結(jié)果表明，本文設(shè)計(jì)的基于AER事件的目標(biāo)二值化算法能夠應(yīng)對(duì)非均勻光照、低對(duì)比度等非理想環(huán)境條件，同時(shí)具有較高的算法效率，對(duì)于一幅512×512的圖像，平均運(yùn)行時(shí)間為2～4s;基于事件的二值連通域標(biāo)記算法速度可以達(dá)到傳統(tǒng)等價(jià)標(biāo)號(hào)算法的1.5～8倍;而本文設(shè)計(jì)的AER卷積處理算法也能有效的提取原始事件信息在不同方向和不同尺度下的