李成成 张晓玲

（1.江苏理工学院机械工程学院 常州 213000）（2.江苏理工学院电信学院 常州 213000）

1 引言

目标检测［1～2］与定位是计算机视觉系统的关键技术之一，如对象跟踪、定位，三维重建［3］等，目标检测效果将影响后续工作的进展。目前已有诸多的目标检测算法，针对黑暗场景中传统障碍物的检测方法，如超声波［4］无法反应特定区域的障碍特征，且单个超声波设备无法获取全局的距离信息；双目立体视觉［5］技术无法提取有效的特征纹理实现特征匹配；结构光适用于在纹理不明显的环境中通过光栅［6～8］获取特征纹理，由于解相位算法［9～11］处理消耗时间相比其他算法较长。因此，进行暗环境中障碍物目标检测并提取障碍物区域具有较高的理论意义和应用价值。

文献［12］采用舵机结合超声波传感器检测障碍物实现避障，但只是单纯的避障功能，没有更多探测障碍物的形状和位置。文献［13］通过偏振光特性对高反光目标三维重建，对于无反光黑暗场景中的目标重建无法适用。文献［14］结合光栅和立体视觉的优点进行三维重建，由于通过全局重建然后再判断障碍物导致非实时性的工作。文献［15］使用脉冲激光雷达探测障碍物，范围和精度都优于超声波且可以对障碍物成像，适用于复杂环境，但是只完成了数据采集，并没有对障碍物进行定位分析以及重建。

实验中采用线激光模拟光栅投射，提出一种基于直方图极值选择的局部障碍物检测方法。针对暗环境中纹理差异很不明显的特点，首先统计灰度直方图提取较明显区域，找到局部极大极小值。……