基于路径匹配技术的高精度微位移检测系统

文中研究了用图像技术来检测微位移的问题 ,提出一种路径匹配微位移检测算法。该算法能自动搜索移动前后图像中匹配边缘 ,并避免了常用图像匹配算法复杂度太大的问题。文中还对算法进行了可信性分析并给出了实验结果。理论分析和实验结果表明 ,路径相关微位移检测算法运算量小且获得了亚像素的准确度     

基于不变矩的图像匹配算法研究

机器视觉是智能信息系统的重要组成部分,而图像匹配技术是机器视觉理论和应用的基础,采用不变矩算法对图像进行匹配,通过矩的平移、缩放和旋转不变性,计算基准图不变矩与实时图不变矩之间的相似程度,从而实现图像匹配。实验表明,基于不变矩的图像匹配算法具有良好的抗几何失真的能力,匹配效果良好。     

液晶屏字符显示缺陷检测算法研究

设计了一种基于图像匹配技术的缺陷检测算法,实现了字符缺陷的自动化检测.介绍了检测装置的总体框架和检测算法,算法的核心是提出的改进的基于形状模板的图像匹配算法,利用加权归一化向量点积相似度量计算方法,采用图像金字塔分层搜索策略,与常用的SIFT(Scale-invariant feature transform)匹配算法比较,该匹配算法具有较短的匹配时间和较高的匹配精度.通过实验,算法能够准确有效地检测出字符缺陷,避免了人工检测的误判.     

余弦约束法则耦合改进RANSAC策略的图像匹配算法

目的提高当前图像匹配算法的匹配精度与鲁棒性。方法引入Forstner算子,精确提取图像特征点;采用一阶Haar小波来生成特征点主方向,并通过求取Haar小波响应来生成特征描述子;利用特征向量构建余弦约束模型,联合特征向量的距离度量方法构成双重匹配约束,从而完成特征点之间的匹配;引入投票机制对RANSAC方法进行改进,制定多重筛选方法对伪匹配点进行剔除,完成图像匹配。结果与目前图像匹配方法相比,文中提出的算法具有更强的鲁棒性与匹配精度,在特征总数为200个时,所提算法的匹配正确数量达到196个。结论所提匹配技术具有较好的匹配正确率,对包装印刷产品的识别以及信息安全检测等领域具有较好的应用价值。     

区域灰度分布耦合相似判定策略的图像匹配算法

目的为了解决当前因图像匹配算法主要依靠提取图像的特征属性矢量进行度量,从而利用其对应的相关系数最大的点进行匹配时导致匹配结果中存在较多的错误匹配点以及匹配误差变大的问题。方法提出区域灰度分布耦合相似判定策略的图像匹配算法,首先利用Forstner算子来提取图像的特征点,以特征点为中心,采取建立极坐标系的方法来确定特征点的主方向,通过特征点邻域的灰度特征来生成低维度的特征描述子;然后引入归一化互相(NCC)函数对特征点之间的相似度进行评估,建立矩形窗口特征点双向匹配规则,完成特征点的匹配,以提高特征点之间的匹配准确度和算法鲁棒性;最后,根据正确匹配特征点组成的三角形具有相似性的特征,设计相似判定策略,对错误匹配点进行剔除,以改善匹配精度。结果实验结果表明,与当前图像匹配技术相比,文中匹配算法具有更高的匹配精度与效率,有效降低了特征点的误匹配率。结论所提图像匹配技术具有较高的配准精度,在图像伪造、包装条码识别等领域具有一定的应用价值。     

基于遗传算法的印品质量检测系统中图像配准研究

传统模板图像匹配算法的匹配速度较慢,为了加快图像匹配速度,把数字图像处理技术引入印刷品缺陷自动检测系统。系统从印刷中随机抓取印品图像,利用遗传算法将其与标准图像进行配准操作,然后差影,实现印刷品缺陷的自动检测。     

基于区域自适应模型耦合向量约束的图像匹配算法

目的 为了解决提高图像匹配算法的匹配精度与鲁棒性。方法 设计基于区域自适应模型耦合向量约束规则的图像匹配算法。首先引入采用上下文信息的显著性分析方法,提取图像的显著区域和非显著区域。根据区域的显著性特征构造区域自适应模型,用以动态调整FAST算法中的灰度阈值,提取图像中的特征点。然后,通过欧氏度量将特征点邻域内的点分为长、短点集;通过长点集生成特征方向,利用短点集生成特征向量,以获取特征点的描述符。最后,对特征点之间的Hamming距离进行度量,实现特征点的匹配。利用匹配特征点组成的向量建立向量约束规则,对匹配特征点进行优化,完成图像匹配。结果 实验结果表明,与当前图像匹配技术相比,所提算法具有更高的鲁棒性与匹配正确度,当目标旋转角度达到100°时,其匹配准确率仍可达到88.95%。结论 所提算法具有良好的适应性,在遇到几何变换时,具有较好的匹配精度,在图像处理、信息安全等领域具有良好的参考价值。     

工业型扫描探针显微系统样品快速定位方法

针对工业型扫描探针显微镜(SPM)在大尺寸晶圆样品检测中对扫描区域进行粗定位的需要,提出了一种基于数字图像处理的快速定位方法.该方法首先实现对样品表面的快速自动聚焦,之后利用图像匹配技术寻找样品表面的定位标记,最后通过坐标变换得到各待测区域在系统坐标系下的位置.根据晶圆样品表面的特征,在自动聚焦过程中选取Robert算子作为聚焦评价函数,并以变步长的爬坡策略搜索焦平面;在图像匹配过程中采用SURF算法提取图像上的标记特征,并利用双向匹配方式提高匹配准确性.实验表明,采用该方法实现粗定位耗时小于30s,定位误差小于5μm.     

基于自制标尺的C臂X光全景图像拼接方法

在对C臂X光图像和现有的医学图像匹配方法分析的基础上,提出了一种基于自制标尺的C臂X光图像拼接方法.该图像拼接方法分为失真校正、图像匹配和图像合成三步,其中图像匹配是算法的关键.首先采用双线性变换模型进行失真校正;然后基于自制标尺,采用图像灰度匹配法对校正后的C臂X光图像进行图像匹配;最后将其余各幅图像间的匹配矩阵均换算成以第一幅图像为基准,据此合成出全景图像.通过尸腿骨X光图像拼接实验验证了该方法的准确性.     

基于不变矩特征模型耦合相似度量规则的图像匹配算法

目的为了解决当前图像匹配算法因主要利用特征点之间的距离来实现特征匹配,从而忽略了特征点的结构特征,导致算法存在较多的漏匹配点以及错误匹配点等不足的问题。方法提出基于不变矩特征模型耦合相似度量规则的图像匹配算法。通过对待检测像素点构造的邻域圆上的点进行分类,制定检测规则,对FAST算子进行改进,利用改进的FAST算子快速、精准地检测图像的特征点。随后,构造不变矩特征模型,取代SIFT算法中获取特征向量的方法,生成低维度的特征描述符。通过Euclidean模型和SSIM建立相似度量规则,对特征点之间的相似度进行度量,完成图像的特征匹配。最后,引入随机抽样一致性(RANSAC)算法剔除错误匹配点,完成图像的匹配。结果仿真结果显示,相较于当前的图像匹配算法,所提算法具有更高的匹配正确度和鲁棒性,其查全率最高可达95%左右,且匹配效率较快,约为3.75 s。结论所提匹配方法具备良好的匹配精度,在图像信息安全、包装条码识别与拼接等领域具有一定的参考价值。     

Feature‐assisted stereo correlation

Stereo correlation in digital image correlation (DIC) involves an optimisation problem that is sensitive to initial guess. In practice, this problem is circumvented by manually selecting a pair of points in the two stereo images that guarantees convergence and provides stereo mapping parameter estimates that are used as initial guesses at neighbouring subsets. However, such an approach is not always feasible, especially in the presence of substantial perspective distortions, for example, due to large stereo angles or complexities in specimen geometry. Therefore, it is desirable to provide high‐quality independent initial estimates over the entire region of interest. Recently, SIFT has been used for this purpose, but it fails when perspective distortions are severe. In this work, we investigate seven other feature‐based matching techniques to address this gap. Among these, DeepFlow algorithm provides the highest quality and most spatially uniform initial estimates. Further, we use DeepFlow estimates as initial guesses in a conventional stereo optimisation to compute geometry measures of a specimen in DIC challenge dataset. These geometry measures show excellent agreement with ground truth, further supporting the choice of DeepFlow in stereo correlation.     

一种适应无人机平台的快速立体匹配方法

设计了一种高质量和快速的立体匹配方法,首先在粗分辨率的影像上获取立体影像的重叠区域和初始视差值,而后采用互信息作为匹配测度并采用一种通过一维路径聚合的全局优化方法得到精确的视差值。匹配方法采用图形处理器进行了加速,得到了很好的加速比。实验结果表明了该匹配方法的正确性和高效率性     

双目视觉中距离约束的小波变换同名点匹配

针对一类特殊小波变换系数不同尺度下的过零点能提供在不同尺度下信号急速变化点的位置信息,提出了一种基于小波变换的多尺度过零点的双目立体视觉模型的同名点匹配方法,该方法采用由粗到细的匹配策略,利用转化的距离信息先匹配大尺度的小波变换系数的过零点,记录其过零点位置信息,然后应用顺序约束,即物体在左右影像点的投影顺序的一致性,匹配小尺度的小波变换系数的过零点,降低了同名点匹配搜索的复杂性,减少了误匹配,解决了同名点准确匹配难、计算量大等问题.采用该方法对篦冷机内水泥熟料高度进行测量,实验表明该方法能较精确的得出水泥熟料料层的分布状况.     

主动多基线立体视觉及其在机器人焊接技术中的应用研究

介绍了多基线立体视觉的基本原理针对焊接工件等一类表面缺纹纹理物体的三维深度恢复这一难题,提出采用基于条纹光照明方式的主动多基立体视觉方法解决这类物体的三维视觉建模问题,并通过验证明方法的有效性和可靠性。     

双目立体视觉匹配技术现状与发展

双目立体视觉技术是计算机视觉重要的研究领域,如今的应用也愈发广泛,其中在精密测量上起到的作用不可或缺。匹配技术在双目测量中尤为关键。本文从立体匹配技术的现状出发,介绍了现阶段匹配技术运用的主要方式和关键算法,以基于基元的匹配算法入手,对该技术的发展趋势进行展望。通过对比各算法的优缺点,获得对匹配技术的进一步了解,为未来进行双目视觉测量的应用提供理论依据。     

基于双目相机的光栅立体印刷图像合成

目的研究一种基于双目相机的光栅立体图像合成方法。方法首先用双目相机采集场景中2个观察角度的二维平面图像数据。基于双目立体视觉理论,采用一种鲁棒性较强的基于区域分割的图像匹配方法,得到精度较高的深度图。然后分析序列视差图像的成像模型,建立一种基于双目图像对生成序列视差图像的方法,得到连续角度等间隔的序列图像。最后基于柱镜光栅的光学特性形成的立体印刷图像编码规则,对序列视差图像进行纵向条纹抽样分割,等间隔的抽取每幅序列视差图像中的对应列实现光栅立体图像的合成。结果验证了该光栅立体图像合成方法的有效性。结论基于双目相机的光栅立体合成方法,可以使立体印刷产品实现个性化、便捷化的即时输出。     

立体视觉曲面重建与系统误差分析

采用立体视觉空间曲面重建技术对三维曲面表面成像进行边缘提取、图像匹配、匹配点空间位置计算等步骤,得到三维曲面表面点的空间位置,利用空间点信息对三维曲面形状进行重建,恢复曲面三维形状;并讨论了立体视觉系统的摄像机分辨率、测量范围和摄像机间距等参数之间的关系.利用该方法对堆积物表面形状及体积进行测量实验结果表明,该方法能准确、快速、方便地给出三维曲面的形状.     

扩展核线模型在线阵CCD卫星遥感影像立体匹配中的应用

核线(epipolarity)是立体摄影测量分析像对几何关系的一个基本概念,在摄影测量的处理当中有着重要的应用价值,但经典的核线关系仅适用于框幅式中心投影影像.针对线阵CCD卫星遥感立体影像,将基于投影轨迹法的扩展核线模型引用到影像匹配中, 提出了一种基于动态核线的近似直线约束方法,实现了线阵CCD立体影像匹配的核线约束;在此核线模型应用的基础上,提出了一种基于核线的成像约束方法.试验结果表明前一种方法在匹配速度方面比传统方法有显著的提高,后一种方法在匹配精度、可靠性方面比传统方法有明显提高.     

存在镜面反射时的双目立体匹配

传统的立体匹配方法建立在Lambertian的漫反射模型之上,漫反射模型的立体匹配在一个图像的大多部分是有效的,但是在处理图像中包含镜面反射的部分时结果会产生严重的匹配错误。笔者利用漫反射和镜面反射在灰度和最大色度上的不同,分离出镜面反射的像素,然后采用一种针对镜面反射的匹配测度,在图像中漫反射部分和镜面反射部分都能匹配得到正确的视差。结果证明了方法的有效性。