影像處理部分包含彩色空間轉換；訂定顏色閥值，進行篩選；中值濾波濾除 雜訊；形態學；影像分離，計算階梯的階數；邊緣偵測，找出階梯之最下緣。最 後，使用立體視覺理論，計算階梯與人形步行機器人的距離。影像處理的操作視 窗介面如圖5.24 所示。
圖5.24 階梯步行的影像處理操作視窗介面
階梯步行的影像處理流程圖如圖5.25所示。首先擷取階梯的影像，透過彩色 空間轉換並限制其顏色閥值，同時進行顏色的篩選使其成為二值化的影像。再經 由中值濾波器濾除雜訊。運用形態學中的擴張運算進行N次，讓階梯區塊中破碎 的地方被合併，使影像中的目標物更加完整。利用影像分離的方法為每一塊的階 梯做上標記，藉由判斷影像中的標記數來找出階梯的階數。進行(
N
+1)次的侵 蝕運算，將所得到的影像與先前經由中值濾波器的影像相減，得到階梯的輪廓。最後找出最下面一階的階梯邊緣，利用目標距離評估的方法找出人形機器人與階 梯的距離。
擷 取 階 梯 的 影 像
利 用 影 像 分 離 找 出 階 梯 的 階 數
彩 色 空 間 轉 換
訂 定 彩 色 閥 值 將 所 篩 選 的 顏 色
二 質 化
中 通 濾 波 器 I a m g e 1
擴 張 N 次
侵 蝕 N + 1 次 I m a g e 2
I m a g e 1 與 I m a g e 2 進 行 影 像 相 減
找 出 階 梯 最 下 階 的 邊 緣
利 用 目 標 距 離 評 估 找 出 機 器 人 與 階 梯
的 距 離
圖5.25 階梯步行之影像處理流程圖 實驗結果：
階梯的實體圖如圖5.26(a)所示，由於階梯處於複雜的背景下，欲將階梯與 背景分離可藉由彩色空間轉換並限制所需顏色閥值，將滿足顏色閥值的階梯影像 區塊設為黑點，不滿足的閥值的影像區塊視為背影並設為白點，最後將階梯與背 景分離如圖5.26(b)所示。
(a) (b)
圖5.26 (a)階梯實體影像(b) 彩色空間轉換後的階梯影像
但經由彩色空間轉換後的影像會受光線強度的影響，使得階梯所在區塊顯的 有些破碎，將區塊中破碎的部分視為雜訊，利用中値濾波器的特性可以明顯的改 善雜訊的部分，改善後的影像如圖 5.27(c)所示。利用型態學中的擴張算子將樓 梯區塊內的破碎填滿，進行了 N 次擴張運算後的結果如圖 5.27(d)所示。利用影 像分離的方法為每一塊的階梯做上標記，藉由判斷影像中的標記數來找出階梯的 階數。
(c) (d)
圖5.27 (c)中値濾波器後的階梯影像(d) 擴張 N 次後的階梯影像
接著使用型態學中的侵蝕算子進行了N+1次的侵蝕運算，其結果如圖5.28(e) 所示。將得到的影像與先前經由中值濾波器的影像相減，便可得到階梯中每一階 的階梯輪廓，結果如圖5.28(f)所示。最後找出最下面一階的階梯邊緣，利用目標 距離評估的的方法找出人形機器人與階梯的距離。
(e) (f)
圖5.28 (e)侵蝕 N+1 次後的階梯影像(f)階梯每階的輪廓