楊 華，衣燕慧，劉國(guó)東，石祥濱

(沈陽(yáng)航空航天大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院，沈陽(yáng) 110136)

計(jì)算機(jī)工程

拖影情況下快速飛行乒乓球體的實(shí)時(shí)識(shí)別與跟蹤

楊 華，衣燕慧，劉國(guó)東，石祥濱

(沈陽(yáng)航空航天大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院，沈陽(yáng) 110136)

快速飛行的乒乓球在圖像采集過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生拖影，影響甚至嚴(yán)重干擾對(duì)球體位置的準(zhǔn)確識(shí)別和跟蹤。對(duì)飛行乒乓球的拖影圖像特點(diǎn)及實(shí)戰(zhàn)型乒乓機(jī)器人的實(shí)際需求進(jìn)行分析，在此基礎(chǔ)上提出CS-BS-EF方法，將色彩分割、背景減除、橢圓擬合進(jìn)行綜合集成、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，用以檢測(cè)飛行球體的拖影范圍并求取球心位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能夠有效克服拖影影響，比較準(zhǔn)確地識(shí)別和跟蹤高速飛行的球體，且具有良好的抗干擾性、實(shí)時(shí)性。

乒乓球；機(jī)器人；拖影；識(shí)別和跟蹤；實(shí)時(shí)性

最近十年來(lái)，包括中科院自動(dòng)化所、國(guó)防科技大學(xué)、浙江大學(xué)、日本大阪大學(xué)、德國(guó)Chemnitz大學(xué)、美國(guó)Rochester研究所等單位從不同專(zhuān)業(yè)角度和設(shè)計(jì)目標(biāo)出發(fā)，針對(duì)乒乓機(jī)器人各自開(kāi)展了卓有成效的研究[1，8]。然而，乒乓機(jī)器人總體上仍停留在較初級(jí)的水平，原因是該領(lǐng)域研發(fā)存在許多問(wèn)題仍未很好解決，包括球體目標(biāo)的實(shí)時(shí)跟蹤和軌跡預(yù)測(cè)、擊球動(dòng)作的精準(zhǔn)控制、動(dòng)作學(xué)習(xí)、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃、采集-計(jì)算-控制-運(yùn)動(dòng)的系統(tǒng)協(xié)同、智能學(xué)習(xí)等等，阻礙了實(shí)戰(zhàn)型乒乓機(jī)器人的研發(fā)。

對(duì)快速飛行的乒乓球體實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、連續(xù)地識(shí)別和跟蹤，是設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)實(shí)戰(zhàn)型乒乓球機(jī)器人的先決條件，唯此才能保證對(duì)球體的位置計(jì)算、軌跡預(yù)測(cè)以及隨后的手臂運(yùn)動(dòng)規(guī)劃、揮拍攔截等步驟及時(shí)而準(zhǔn)確地進(jìn)行。然而，乒乓球運(yùn)動(dòng)速度相對(duì)較快(對(duì)于國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)40 mm乒乓球，人正常擊球時(shí)乒乓球的速度范圍在4～20 m/s)，對(duì)于一般的在線圖像采集和跟蹤系統(tǒng)而言，很容易形成球體物像的拖影。圖1給出速度為自然光條件下7 m/s的乒乓球，沿垂直于光軸距離為2.5 m的平面，飛過(guò)幀率為60 fps攝像頭時(shí)的瞬間圖像?？梢?jiàn)，拖影導(dǎo)致二維圖像中對(duì)球體區(qū)域的準(zhǔn)確識(shí)別變得困難，進(jìn)而影響到球體的三維空間位置計(jì)算。

雖然采用高幀率的圖像采集(減小曝光時(shí)間、間隔)可以降低拖影，但會(huì)造成：(1)數(shù)據(jù)帶寬需求和系統(tǒng)計(jì)算量激增、甚至無(wú)法實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)在線處理，只能改為離線；(2)低曝光時(shí)間會(huì)降低圖像質(zhì)量且需要更高的光照要求；(3)高速攝像系統(tǒng)需要巨大花費(fèi)；等一系列問(wèn)題。因此，需要結(jié)合乒乓球的拖影特點(diǎn)及乒乓機(jī)器人的實(shí)際需求加以研究和設(shè)計(jì)。

圖1 拖影示例(球速7 m/s，幀率60 fps，距離2.5 m)

拖影，又稱(chēng)運(yùn)動(dòng)模糊(motion-blur)，因目標(biāo)物體與相機(jī)之間相對(duì)運(yùn)動(dòng)過(guò)快或相機(jī)曝光時(shí)間較長(zhǎng)而引起[9]，導(dǎo)致圖像質(zhì)量退化，影響甚至嚴(yán)重干擾對(duì)圖像的觀察和識(shí)別。目前針對(duì)拖影的研究及應(yīng)用集中在兩方面：(1)圖像復(fù)原，主要用于靜態(tài)圖像處理，即通過(guò)相機(jī)隨動(dòng)、建模計(jì)算等手段力圖降低乃至消除拖影(deblurring)，還原清晰圖像；(2)模擬增加拖影，主要用于游戲及動(dòng)畫(huà)制作，即通過(guò)計(jì)算在連續(xù)的圖像幀上原本清晰的物像上增加拖影，以符合人的視覺(jué)特性，使得場(chǎng)景的視覺(jué)效果視更加連貫。雖然有關(guān)拖影在上述兩個(gè)方面的研究成果較多，但卻并不適用于乒乓球機(jī)器人這樣的應(yīng)用領(lǐng)域，分析原因如下：

(1)目標(biāo)是球心位置，而非清晰圖像：乒乓球機(jī)器人需要的是對(duì)飛行球體的實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、連續(xù)地識(shí)別和跟蹤，即在拖影的物像里找出球在哪里、軌跡走向等，包括球心的位置、方向等信息。畢竟球體的外表是眾所周知、無(wú)需還原的，球心位置的準(zhǔn)確求取才是關(guān)鍵，未必一定要消除拖影。

(2)處理速度很重要：相對(duì)于消除拖影及圖像復(fù)原所需要的復(fù)雜計(jì)算而言，乒乓球機(jī)器人更需要的是對(duì)圖像中拖影范圍的測(cè)算以及球心位置的求取這樣相對(duì)簡(jiǎn)潔的計(jì)算。唯有如此才能給隨后的三維位置求取、軌跡預(yù)測(cè)、手臂運(yùn)動(dòng)規(guī)劃、揮拍攔截等步驟爭(zhēng)取足夠的計(jì)算和響應(yīng)時(shí)間。

(3)消除拖影計(jì)算復(fù)雜：根據(jù)拖影產(chǎn)生的機(jī)理及物像特點(diǎn)，消除拖影是為了獲取目標(biāo)物體的更清晰影像，常用方法包括逆濾波、Richardson-Lucy方法、Wiener濾波、等[12]，通常需要較復(fù)雜的計(jì)算過(guò)程，因此更適用于單幀圖像的靜態(tài)處理，而難以滿足對(duì)飛行乒乓球的連續(xù)實(shí)時(shí)的跟蹤要求。此外，即便通過(guò)消除拖影得到了更清晰圖像，對(duì)于乒乓機(jī)器人而言，仍需要再通過(guò)顏色、形狀等其它方法進(jìn)一步識(shí)別和計(jì)算球體的影位置，這無(wú)疑增加計(jì)算代價(jià)。

(4)綜上，乒乓球機(jī)器人這一應(yīng)用領(lǐng)域需要的是針對(duì)快速飛行球體的拖影物像上進(jìn)行簡(jiǎn)潔、快速的位置計(jì)算，傳統(tǒng)的消除運(yùn)動(dòng)模糊的相關(guān)算法并不適用且不必要，需要重新加以研究和設(shè)計(jì)。

根據(jù)上述分析，本文提出一種無(wú)需消除拖影、而是直接在拖影圖像上識(shí)別和計(jì)算球心位置的方法，稱(chēng)CR-BS-EF法，用以檢測(cè)飛行球體的拖影范圍并求取球心位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠有效克服拖影影響，快速、準(zhǔn)確地識(shí)別和跟蹤快速飛行的球體，且具有良好的抗干擾性、實(shí)時(shí)性。

1 CS-BS-EF法

研究過(guò)程中，我們先后嘗試光流法(optical flow)、色彩分割(color segmentation)、背景減除(background subtraction)等不同方法檢測(cè)飛行的乒乓球體。結(jié)果發(fā)現(xiàn)任何單一方法的簡(jiǎn)單應(yīng)用都難以適應(yīng)飛行乒乓球體的各種情況(快速、慢速、拖影、光著條件變化等外界干擾等)：(1)光流法對(duì)光照要求較高、且對(duì)快速運(yùn)動(dòng)的小尺寸目標(biāo)(飛行乒乓球)效果不好，不但僅計(jì)算過(guò)程復(fù)雜，而且準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性都較差，無(wú)法滿足系統(tǒng)需求。(2)色彩分割、背景減除法在一定程度上適用于該領(lǐng)域應(yīng)用，但各自存在一些問(wèn)題需要解決。

在大量實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上我們提出了CS-BS-EF法，即將色彩分割(簡(jiǎn)稱(chēng)CS)、背景差分(簡(jiǎn)稱(chēng)BS)、橢圓擬合(簡(jiǎn)稱(chēng)EF)這三種子方法加以綜合集成、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，以期快速?gòu)耐嫌皥D像中找出球心位置，其總體流程如圖2所示。

圖2 CS-BS-EF總體流程圖

下面結(jié)合三種子方法的含義、特點(diǎn)、適用性及利弊分析等方面，對(duì)CS-BS-EF法的構(gòu)成要素、設(shè)計(jì)思路和甄別過(guò)程論述如下：

(1)色彩分割(簡(jiǎn)稱(chēng)CS)：通過(guò)設(shè)定閾值范圍對(duì)圖像不同顏色(興趣顏色)加以“粗略”劃分進(jìn)而抽取出興趣信息。[13，16]該方法忽略色彩及亮度的幅度變化，會(huì)影響對(duì)物體表面細(xì)微形狀變化及紋理信息的保留，是“簡(jiǎn)化”和“枯竭”(impoverished)了的圖像信息。但是，該方法計(jì)算量小、速度快、性能穩(wěn)定，適用于乒乓機(jī)器人這樣色彩分布比較分明、且需要實(shí)時(shí)在線處理的領(lǐng)域。該方法通常需要進(jìn)行色彩空間(color space)變換，使得興趣信息更加凸顯。

本文利用乒乓球的顏色信息對(duì)其進(jìn)行目標(biāo)分割，而對(duì)于乒乓球的顏色選取，目前乒乓球比賽中的常用顏色有橙色和白色兩種，但是考慮到周?chē)h(huán)境中的白色區(qū)域較多，如大面積的墻壁、地板，包括球桌桌面上的標(biāo)志性也是白色的，因此為減少周?chē)h(huán)境中相近顏色的干擾，選擇了與背景顏色差值較大的橙色乒乓球。

我們進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn)，先后在RGB、歸一化RGB、HSV、HSI、YCbCr等色彩空間進(jìn)行色彩分割,識(shí)別和跟蹤橙色乒乓球體，最后發(fā)現(xiàn)YCbCr空間的Cb分量對(duì)橙色非常敏感(這與國(guó)防科技大學(xué)的相關(guān)實(shí)驗(yàn)結(jié)果相吻合[7])，且抗干擾性較強(qiáng)，對(duì)乒乓球場(chǎng)景中的其它顏色(紅-黑色球拍、藍(lán)色球臺(tái)、手的膚色、周?chē)s色背景等)都不太敏感，因此選取基于YCbCr空間的Cb分量的色彩分割作為對(duì)球體目標(biāo)快速識(shí)別的首要辦法。

圖3 CS方法的局限性

實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，該方法在球速較慢時(shí)效果不錯(cuò)，而當(dāng)球體快速飛行時(shí)由于拖影部分曝光不均勻而形成色彩差異，只能識(shí)別拖影中間顏色較深的區(qū)域，而對(duì)拖影兩端顏色較淺的區(qū)域則難以識(shí)別，如圖3所示。為了彌補(bǔ)這一不足、更進(jìn)一步，我們引入了背景減除法來(lái)克服拖影影響。

(2)背景減除(簡(jiǎn)稱(chēng)BS)：在連續(xù)的視頻幀中檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的常用方法，通過(guò)尋找當(dāng)前幀與背景幀(參考幀)之間的差異來(lái)檢測(cè)場(chǎng)景中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)[17，20]。該方法的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算簡(jiǎn)單、速度快，缺點(diǎn)是背景易受光照、異物入侵等周?chē)鷹l件的影響而變化，因此要實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確而連續(xù)的目標(biāo)檢測(cè)需要經(jīng)常進(jìn)行背景更新。

圖4 BS方法的局限性

實(shí)驗(yàn)中我們采用連續(xù)若干幀圖像的平均值作為背景幀，以期得到相對(duì)平穩(wěn)的低噪聲背景，并采用定期更新背景幀的方法抵抗光照條件變化等方面的干擾，效果較好。實(shí)驗(yàn)還發(fā)現(xiàn)，該方法對(duì)快速飛行乒乓球產(chǎn)生的拖影圖像有較好的檢測(cè)效果，特別是圖像的外輪廓識(shí)別較好，而當(dāng)球速較慢時(shí)，有時(shí)會(huì)將球體圖像在連續(xù)幀之間的重疊區(qū)域認(rèn)作背景(未運(yùn)動(dòng)區(qū)域)不予識(shí)別，如圖4所示。

綜上可以看出，色彩分割法和背景減除法對(duì)運(yùn)動(dòng)乒乓球的檢測(cè)方面適應(yīng)性恰好相反，二者分別適用于低速飛行球體中心區(qū)域顏色檢測(cè)和高速拖影球體圖像的輪廓識(shí)別，具有很好的互補(bǔ)性，二者綜合運(yùn)用能適應(yīng)球速變化等情況。

圖5 橢圓擬合及球心位置坐標(biāo)圖

(3)橢圓擬合(簡(jiǎn)稱(chēng)EF)：將上述兩種方法的綜合運(yùn)用得到乒乓球體拖影圖像對(duì)應(yīng)的二值化輪廓，該區(qū)域近似為橢圓(參見(jiàn)圖1、3～4、6～7)，因此可采用橢圓擬合的方法得到拖影輪廓表示。圖5給出了橢圓擬合和球心位置的坐標(biāo)圖，其中實(shí)線畫(huà)出了擬合的橢圓，(xc,yc)為中心坐標(biāo)，a為長(zhǎng)軸，b為短軸(可視作球體半徑)，夾角θ為橢圓長(zhǎng)軸方向(可視作球體飛行方向)，通過(guò)橢圓擬合求得這些參數(shù)。擬合過(guò)程采用常見(jiàn)的最小二乘法進(jìn)行[21]，以CS、BS處理得到的輪廓邊界點(diǎn)作為輸入，利用極值原理求得。

(1)

通過(guò)分析乒乓球的運(yùn)動(dòng)特點(diǎn)可知，每幀圖像中橢圓的長(zhǎng)軸可視作球體瞬間飛行方向，而短軸長(zhǎng)度近似等于球體半徑。據(jù)此，橢圓擬合之后可進(jìn)一步精確推算出乒乓球心的二維坐標(biāo)。圖5的虛線圓可視作球體位置，(xp,yp)為球心坐標(biāo)，可采用公式(1)計(jì)算，即橢圓中心(xc,yc)沿長(zhǎng)軸方向(θ角)平移長(zhǎng)軸與短軸的長(zhǎng)度之差(a-b)可得。

2 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果

2.1 實(shí)驗(yàn)條件及環(huán)境

實(shí)驗(yàn)在室內(nèi)、無(wú)風(fēng)、自然光照條件進(jìn)行，無(wú)特殊光源，以期符合實(shí)際的普通乒乓球運(yùn)動(dòng)場(chǎng)所條件，并更大限度地評(píng)測(cè)CS-BS-EF方法的適應(yīng)性。硬件上以普通PC機(jī)(AMD Athlon II X2 3.0 GHz CPU，2 G內(nèi)存，一般顯卡)作為計(jì)算設(shè)備，以德國(guó)AVT 032C高速工業(yè)相機(jī)、139 4b總線PCI-E接口作為圖像采集設(shè)備(320×240分辨率時(shí)，幀率可達(dá)204 fps)。軟件上采用Windows XP系統(tǒng)、MS Visual C++ 9.0、OpenCV2.4.5作為程序開(kāi)發(fā)和運(yùn)行環(huán)境，開(kāi)發(fā)實(shí)驗(yàn)程序。

圖6 CS-BS-EF對(duì)拖影球體識(shí)別和跟蹤（球速7 m/s，幀率60 fps，距離2.5 m）

2.2 對(duì)拖影球體的識(shí)別和跟蹤

圖6給出CS-BS-EF方法對(duì)7m/s的飛行球體的拖影圖像的識(shí)別和跟蹤結(jié)果，其中紅色橢圓給出飛行球體的拖影圖像輪廓，而紅色圓點(diǎn)給出了球體圓心的確切位置。實(shí)驗(yàn)表明，將CS-BS-EF方法應(yīng)用于連續(xù)采集的圖像幀，可以實(shí)現(xiàn)乒乓球體的連續(xù)識(shí)別和跟蹤。更重要的是，該方法對(duì)球速變化、光照變化及圖像拖影等情況有很好的適應(yīng)性。

2.3 抗干擾性

我們通過(guò)在場(chǎng)景中放置與乒乓球顏色接近的靜態(tài)物體來(lái)測(cè)試CS-BS-EF方法的抗干擾能力。圖7給出了對(duì)應(yīng)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果：(a)圖左下角存在相同或相近的顏色干擾；(b)圖可見(jiàn)圖像經(jīng)過(guò)CS-BS處理后檢測(cè)出了乒乓球體的拖影輪廓，但左下角仍存在一些噪聲點(diǎn)；(c)圖給出的是經(jīng)過(guò)降噪處理后的結(jié)果；(d)圖是將EF處理的結(jié)果疊加在原始圖像，其中黃色橢圓表示拖影的范圍，紅色遠(yuǎn)點(diǎn)為估算的球心位置。

2.4 實(shí)時(shí)性

通過(guò)對(duì)飛行球體的連續(xù)識(shí)別和跟蹤來(lái)測(cè)試CS-BS-EF的處理速度，發(fā)現(xiàn)每幀處理僅需要25 ms，即幀率可達(dá)40 fps左右，證明了該方法具有很好的實(shí)時(shí)性，能夠滿足快速飛行乒乓球體連續(xù)、實(shí)時(shí)地識(shí)別和跟蹤要求。

圖7 CS-BS-EF的抗干擾試驗(yàn)

3 結(jié)語(yǔ)

針對(duì)快速飛行乒乓球拖影圖像的特點(diǎn)及實(shí)際技術(shù)需求，本文提出了CS-BS-EF方法，將傳統(tǒng)顏色分割、背景減除、橢圓擬合方法綜合運(yùn)用、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，實(shí)現(xiàn)對(duì)快速飛行的乒乓球拖影圖像的連續(xù)識(shí)別和跟蹤，能夠快速得到球體的拖影范圍并計(jì)算球心位置。實(shí)驗(yàn)表明，該方法能夠有效克服拖影影響，且具有計(jì)算代價(jià)小、抗干擾能力強(qiáng)等特點(diǎn)，為實(shí)戰(zhàn)型乒乓球機(jī)器人實(shí)現(xiàn)連續(xù)、實(shí)時(shí)的快速飛行乒乓球體位置的識(shí)別和跟蹤提供解決方案。此外，本方法不僅適用于桔黃色乒乓球，亦可拓展應(yīng)用于其它顏色目標(biāo)物體拖影圖像的快速識(shí)別和跟蹤。

[1]Acosta L,Rodrigo J J,Mendez J A,et al.Ping-pong player prototype[J].IEEE Robotics & Automation Magazine,2003,10(4):44-52.

[2]Rusdorf S,Brunnett G,Lorenz M,et al.Real-time interaction with a humanoid avatar in an immersive table tennis simulation[J].IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics,2007,13(1):15-25.

[3]Miyazaki F,Takeuchi M,Matsushima M,et al.Realization of the table tennis task based on virtual targets[C].Washington DC:Proceedings of the 2002 IEEE International Conference on Robotics and Automation,2002:3844-3849.

[4]彭博,洪永潮,杜森森,等.乒乓球機(jī)器人擊打點(diǎn)的預(yù)測(cè)方法[J].江南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2007,6(4)：433-437.

[5]Wilson A.Vision-based robot/human ping-pong[J].Vision Systems Design,2008,13(2):21-22.

[6]鄭魁敬,崔培.乒乓球機(jī)器人的研究與發(fā)展[J].機(jī)床與液壓,2009,37(8):238-241.

[7]楊紹武.基于雙目視覺(jué)的乒乓球識(shí)別與跟蹤問(wèn)題研究[D].北京：國(guó)防科技大學(xué),2009.

[8]張遠(yuǎn)輝.基于實(shí)時(shí)視覺(jué)的乒乓球機(jī)器人標(biāo)定和軌跡跟蹤技術(shù)研究[D].杭州：浙江大學(xué),2009.

[9]Zhang Yu-ye,Wang Xue-wei,Wang Chun-xin.Restoration of space-variant blurred image based on motion-blurred target segmentation[J].Journal of Systems Engineering and Electronics,2010,21(2):191-196.

[10]張進(jìn),陳慧蓉,榮鋼.基于波方程的運(yùn)動(dòng)模糊圖像恢復(fù)[J].清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2005,45(7):1002-1004,1008.

[11]程姝,趙志剛,呂慧顯,等.順序結(jié)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)模糊圖像復(fù)原技術(shù)綜述[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2013,33(S1):161-165,185.

[12]劉微.運(yùn)動(dòng)模糊圖像恢復(fù)算法的研究與實(shí)現(xiàn)[D].長(zhǎng)春：中國(guó)科學(xué)院長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所,2006.

[13]林開(kāi)顏,吳軍輝,徐立鴻.彩色圖像分割方法綜述[J].中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào),2005,10(1):1-10.

[14]李偲,欒新,宋大雷.基于彩色圖像分割的機(jī)器人的目標(biāo)識(shí)別[J].微計(jì)算機(jī)信息,2008,24(6-2):358-360.

[15]Tan K S,Isa N A M.Color image segmentation using histogram thresholding-Fuzzy C-means hybrid approach[J].Pattern Recognition,2011(44):1-15.

[16]Dana E I,Paul F W.Image segmentation based on the integration of colour-texture descriptors-A review[J].2011(44):2479-2501.

[17]Zhou Hong,Chen Yi-ru,Feng Rong.A novel background subtraction method based on color invariants[J].Computer Vision and Image Understanding,2013,117(11):1589-1597.

[18]Yang Jin-bin,Shi Min,Yi Qing-ming.A new method for motion target detection by background subtraction and update[J].Physics Procedia,2012,33:1768-1775.

[19]李剛,邱尚斌,林凌,等.基于背景差法和幀間差法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法[J].儀器儀表學(xué)報(bào),2006,27(8):962-964.

[20]韓亞偉,張有志,李慶濤,等.幀差累計(jì)和減背景相結(jié)合的運(yùn)動(dòng)對(duì)象分割方法[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2011,47(14):164-166.

[21]閆蓓,王斌,李媛.基于最小二乘法的橢圓擬合改進(jìn)算法[J].北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào),2008,34(3):295-298.

(責(zé)任編輯：劉劃 英文審校：劉敬鈺)

Real-timerecognizingandtrackingoffastflyingping-pongballundermotionblur

YANG Hua,YI Yan-hui,LIU Guo-dong,SHI Xiang-bin

College of Computer Science and Technology,Shenyang Aerospace University,Shenyang 110136)

Fast flying ping-pong ball usually generates motion blur in image capturing process,which affects and even interferes in the process of accurately recognizing and tracking their positions.In this paper,motion blur features of flying ping-pong ball,as well as the actual demands by an adversarial ping-pong playing robot,are analyzed.Then we propose an integrated method called CS-BS-EF,which stands for a comprehensive integration and optimization in methods of color-segmentation,background-subtraction and ellipse-fitting,which overcomes the drawbacks of each one.Now,CS-BS-EF is used for detecting smear scope and calculating and tracking flying ping-pong ball.The experimental results show that CS-BS-EF is capable of surmounting the effects of motion blur,and of recognizing and tracking high-speed flying ping-pong ball with relative accuracy,anti-interfering,and instantaneity.

ping-pong;robot;motion blur;recognizing and tracking;instantaneity

2013-10-31

國(guó)家自然科學(xué)基金(項(xiàng)目編號(hào)：61170185)；遼寧省自然科學(xué)基金(項(xiàng)目編號(hào)：2013024002)；遼寧省教育廳基金(項(xiàng)目編號(hào)：L2013063)；沈陽(yáng)市人才資源開(kāi)發(fā)專(zhuān)項(xiàng)資金(項(xiàng)目編號(hào)：10224)

楊華(1974-)，男，遼寧沈陽(yáng)人，副教授，主要研究方向：計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、智能人機(jī)交互、仿人機(jī)器人等，E-mail: yangh21@gmail.com。

2095-1248(2014)01-0047-05

TP391.41

A

10.3969/j.issn.2095-1248.2014.01.011