工業(yè)檢測(cè)中圖像匹配快速算法的研究.doc
約53頁(yè)DOC格式手機(jī)打開(kāi)展開(kāi)
工業(yè)檢測(cè)中圖像匹配快速算法的研究,①頁(yè)數(shù)53②字?jǐn)?shù)24877③ 摘要圖像匹配是根據(jù)已知模式的圖像在一幅陌生圖像中尋找對(duì)應(yīng)該模式的子圖像的過(guò)程,它是圖像理解和機(jī)器視覺(jué)的基礎(chǔ)。圖像匹配技術(shù)涉及的應(yīng)用領(lǐng)域廣泛,在工業(yè)檢測(cè)、遙感測(cè)量、生物醫(yī)學(xué)、交通管理和圖像數(shù)據(jù)庫(kù)檢索等領(lǐng)域中。匹配研究涉及到了許多相關(guān)知識(shí)領(lǐng)域,如圖像采樣、變換、...


內(nèi)容介紹
此文檔由會(huì)員 李海龍 發(fā)布
工業(yè)檢測(cè)中圖像匹配快速算法的研究
①頁(yè)數(shù) 53
②字?jǐn)?shù) 24877
③ 摘要
圖像匹配是根據(jù)已知模式的圖像在一幅陌生圖像中尋找對(duì)應(yīng)該模式的子圖像的過(guò)程,它是圖像理解和機(jī)器視覺(jué)的基礎(chǔ)。圖像匹配技術(shù)涉及的應(yīng)用領(lǐng)域廣泛,在工業(yè)檢測(cè)、遙感測(cè)量、生物醫(yī)學(xué)、交通管理和圖像數(shù)據(jù)庫(kù)檢索等領(lǐng)域中。匹配研究涉及到了許多相關(guān)知識(shí)領(lǐng)域,如圖像采樣、變換、預(yù)處理、分割、特征提取等,并且將計(jì)算機(jī)視覺(jué)、多維信號(hào)處理和數(shù)值計(jì)算方法等緊密結(jié)合。
本文將主要針對(duì)工業(yè)檢測(cè)中的圖像匹配快速算法進(jìn)行研究,重點(diǎn)討論模板匹配方法中的快速算法的可行性。在模板匹配中,本文將重點(diǎn)闡述同心圓矩匹配快速算法的可行性,同時(shí)討論旋轉(zhuǎn)角度計(jì)算中的快速算法的研究,本文主要討論了兩種快速算法的性能。在圖像匹配快速算法的研究中,本文主要做了如下幾個(gè)方面的工作:
1. 在深刻理解同心圓窗口矩匹配原理的基礎(chǔ)上,對(duì)該方法進(jìn)行了改進(jìn),大大降低了算法的計(jì)算復(fù)雜程度。主要做法是:利用采樣原理,在遍歷圖像時(shí),進(jìn)行隔點(diǎn)采樣,然后在粗匹配點(diǎn)領(lǐng)域內(nèi)進(jìn)行二次匹配;同時(shí)在計(jì)算模板窗口n階距時(shí),也進(jìn)行了采樣,大量現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了這種做法的可行性。加入采樣方法的同心圓矩匹配方法處理時(shí)間減少了70%(在相同情況下),同時(shí)保證了原有的檢測(cè)精度。
2. 結(jié)合主軸角計(jì)算方法和最小距離圖匹配方法對(duì)圖像匹配中的旋轉(zhuǎn)角度計(jì)算進(jìn)行了改進(jìn)。主要方法是:先利用主軸角算法計(jì)算一個(gè)初始值,然后利用最小距離圖匹配的方法進(jìn)行二次計(jì)算,可以使旋轉(zhuǎn)角度的計(jì)算達(dá)到±1º的精度。
3. 引入了利用曲面擬和方法進(jìn)行旋轉(zhuǎn)角度計(jì)算的快速算法。首先對(duì)模板進(jìn)行以若干角度為間隔的旋轉(zhuǎn)(例如10度為間隔,有36個(gè)角度的模板),然后分別計(jì)算每種模板和待檢測(cè)圖像的正相關(guān)系數(shù),對(duì)這些系數(shù)進(jìn)行曲面擬和,處于峰值處的點(diǎn)對(duì)應(yīng)的角度最為最優(yōu)結(jié)果。
4. 對(duì)邊緣匹配方法進(jìn)行了一些改進(jìn)的嘗試。
5. 對(duì)光照模型進(jìn)行了研究,在算法中加入了一些預(yù)處理步驟,來(lái)消除不良光照條件對(duì)圖像匹配可能造成的影響。
④關(guān)鍵字 圖像匹配,工業(yè)檢測(cè),矩匹配,最小距離匹配,曲線擬和
⑤參考文獻(xiàn)
[Merickel88] Merickel.M, "3D Reconstruction: The Registration problem" ,CVGIP, Vol 42,
[CCH97] Chang.S.H,Cheng.F.H and Hsu.W.H,"Fast algorithm for point pattern matching: Invariant to translations, rotations and scale changes", Pattern Recognition, Vol 30(2), pp.311-320, 1997
[AF86] Ayache.N and Faugeras.O, "HYPER: a new approach for the recognition and positioning of two-dimensional objects", IEEE Trans on PAMI, Vol 8(1), pp 44-54
[GS86] Goshtasby.A,Stockman.C and Page.C.V “A region-based approach to digital image registration with sub-pixel accuracy", IEEE Trans on Geoscience and Remote Sensing, Vol 24(3), pp 390-399
[KS91] Kellman P. And Shipley T., "A theory of visual interpolation in object perception", Cognitive Psychology, Vol 23,pp 141-221,
[李介谷88] 李介谷,施鵬飛,劉重慶,"圖象處理技術(shù)"
孫家廣 “計(jì)算機(jī)圖形學(xué)”
[Borgefors84] Borgefors.G, "Distance transformations in arbitrary dimensions", CVGIP, Vol 27
[Borgefors86] Borgefors.G," Distance transforms in Digital images", CVGIP
Borgefors.G," Hierarchical chamfer matching: a parametric edge matching algorithm", IEEE Trans on PAMI, Vol 10(6)
尤甫薈,鄭南寧,王愛(ài)群 “基于非均勻采樣及選擇注意機(jī)制的多分辨邊緣檢測(cè)”
①頁(yè)數(shù) 53
②字?jǐn)?shù) 24877
③ 摘要
圖像匹配是根據(jù)已知模式的圖像在一幅陌生圖像中尋找對(duì)應(yīng)該模式的子圖像的過(guò)程,它是圖像理解和機(jī)器視覺(jué)的基礎(chǔ)。圖像匹配技術(shù)涉及的應(yīng)用領(lǐng)域廣泛,在工業(yè)檢測(cè)、遙感測(cè)量、生物醫(yī)學(xué)、交通管理和圖像數(shù)據(jù)庫(kù)檢索等領(lǐng)域中。匹配研究涉及到了許多相關(guān)知識(shí)領(lǐng)域,如圖像采樣、變換、預(yù)處理、分割、特征提取等,并且將計(jì)算機(jī)視覺(jué)、多維信號(hào)處理和數(shù)值計(jì)算方法等緊密結(jié)合。
本文將主要針對(duì)工業(yè)檢測(cè)中的圖像匹配快速算法進(jìn)行研究,重點(diǎn)討論模板匹配方法中的快速算法的可行性。在模板匹配中,本文將重點(diǎn)闡述同心圓矩匹配快速算法的可行性,同時(shí)討論旋轉(zhuǎn)角度計(jì)算中的快速算法的研究,本文主要討論了兩種快速算法的性能。在圖像匹配快速算法的研究中,本文主要做了如下幾個(gè)方面的工作:
1. 在深刻理解同心圓窗口矩匹配原理的基礎(chǔ)上,對(duì)該方法進(jìn)行了改進(jìn),大大降低了算法的計(jì)算復(fù)雜程度。主要做法是:利用采樣原理,在遍歷圖像時(shí),進(jìn)行隔點(diǎn)采樣,然后在粗匹配點(diǎn)領(lǐng)域內(nèi)進(jìn)行二次匹配;同時(shí)在計(jì)算模板窗口n階距時(shí),也進(jìn)行了采樣,大量現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了這種做法的可行性。加入采樣方法的同心圓矩匹配方法處理時(shí)間減少了70%(在相同情況下),同時(shí)保證了原有的檢測(cè)精度。
2. 結(jié)合主軸角計(jì)算方法和最小距離圖匹配方法對(duì)圖像匹配中的旋轉(zhuǎn)角度計(jì)算進(jìn)行了改進(jìn)。主要方法是:先利用主軸角算法計(jì)算一個(gè)初始值,然后利用最小距離圖匹配的方法進(jìn)行二次計(jì)算,可以使旋轉(zhuǎn)角度的計(jì)算達(dá)到±1º的精度。
3. 引入了利用曲面擬和方法進(jìn)行旋轉(zhuǎn)角度計(jì)算的快速算法。首先對(duì)模板進(jìn)行以若干角度為間隔的旋轉(zhuǎn)(例如10度為間隔,有36個(gè)角度的模板),然后分別計(jì)算每種模板和待檢測(cè)圖像的正相關(guān)系數(shù),對(duì)這些系數(shù)進(jìn)行曲面擬和,處于峰值處的點(diǎn)對(duì)應(yīng)的角度最為最優(yōu)結(jié)果。
4. 對(duì)邊緣匹配方法進(jìn)行了一些改進(jìn)的嘗試。
5. 對(duì)光照模型進(jìn)行了研究,在算法中加入了一些預(yù)處理步驟,來(lái)消除不良光照條件對(duì)圖像匹配可能造成的影響。
④關(guān)鍵字 圖像匹配,工業(yè)檢測(cè),矩匹配,最小距離匹配,曲線擬和
⑤參考文獻(xiàn)
[Merickel88] Merickel.M, "3D Reconstruction: The Registration problem" ,CVGIP, Vol 42,
[CCH97] Chang.S.H,Cheng.F.H and Hsu.W.H,"Fast algorithm for point pattern matching: Invariant to translations, rotations and scale changes", Pattern Recognition, Vol 30(2), pp.311-320, 1997
[AF86] Ayache.N and Faugeras.O, "HYPER: a new approach for the recognition and positioning of two-dimensional objects", IEEE Trans on PAMI, Vol 8(1), pp 44-54
[GS86] Goshtasby.A,Stockman.C and Page.C.V “A region-based approach to digital image registration with sub-pixel accuracy", IEEE Trans on Geoscience and Remote Sensing, Vol 24(3), pp 390-399
[KS91] Kellman P. And Shipley T., "A theory of visual interpolation in object perception", Cognitive Psychology, Vol 23,pp 141-221,
[李介谷88] 李介谷,施鵬飛,劉重慶,"圖象處理技術(shù)"
孫家廣 “計(jì)算機(jī)圖形學(xué)”
[Borgefors84] Borgefors.G, "Distance transformations in arbitrary dimensions", CVGIP, Vol 27
[Borgefors86] Borgefors.G," Distance transforms in Digital images", CVGIP
Borgefors.G," Hierarchical chamfer matching: a parametric edge matching algorithm", IEEE Trans on PAMI, Vol 10(6)
尤甫薈,鄭南寧,王愛(ài)群 “基于非均勻采樣及選擇注意機(jī)制的多分辨邊緣檢測(cè)”