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针对机器人视觉目标图像信噪比低、背景噪声干扰大的特点,采用马尔科夫随机场(Markov Random Field,MRF)模型的平滑去噪方法对图像进行预处理。在此基础上,采用K-means聚类算法对图像进行聚类,将具有不同特征的目标区域分类,为进一步实现目标识别和跟踪提供基础。同时,为进一步克服移动机器人导航过程中视觉处理速度慢的缺陷,对图像进行分块划分,提取每个图像块的均值、方差和最大值作为特征值,从而提高算法的处理速度。