图像配准方法研究

图像配准是图像处理的基本任务之一,常常是作为图像处理应用的前期处理步骤使用,用于将不同时间、不同传感器、不同视角下获取的两幅或多幅图像进行匹配。本文在对图像配准的几种变换介绍的基础上总结了现有的几种配准方法,并分别分析了其存在的优缺点,在文章结尾对图像配准的发展趋势做了展望。     

图像配准参数的自适应求取方法

提出了一种可见光和红外图像的自动配准方法，针对多数配准过程需人工干预的问题，建立二维仿射变换模型，以图像边界为特征，以目标边界互相关函数最大为原则，对二维仿射变换模型自适应搜索求取最佳配准参数，给出了实际可见光和红外图像配准的实验结果。     

印刷电路板外观检测中光电图像的色差矫正方法

针对印刷电路板产品在检测中受制作工艺和照明设备的影响,分析其产生色彩偏差的基本原理,提出板内和板间色差矫正的新算法,分析了照明模型得到亮度变换函数对板间色差进行矫正,重点采用LAB色彩模型中的亮度通道,利用亮度积累直方图计算映射函数去均衡板内的色差。实验表明,该算法矫正了印刷电路板在检测预处理阶段出现的板内和板间的色彩偏差,提高自动光学检测的检测精度和效率,在光电图像的测量领域具有广泛的应用前景。     

基于轮廓特征的图像配准

提出了一种新的基于轮廓特征的图像配准算法,首先提取图像轮廓并计算每个轮廓点的法向角,然后对轮廓点法向角进行直方图统计,通过对两幅图像的轮廓点法向角直方图进行圆周相关计算便可快速估计出两幅图像所存在的旋转角度.由于旋转角度参数的求出通常可以大大简化配准变换模型中其他参数的估计,因而这种方式可以实现快速配准.这种利用轮廓点法向角来估计旋转角度的方式具有旋转、平移和尺度不变性,并对轮廓缺失以及存在噪声的情况均具有很高的鲁棒性,可广泛适用于存在闭合轮廓与开轮廓的各种情况.本文所提出的配准算法已成功应用于PCB缺陷检测中实现了参考图像轮廓和待检测图像轮廓的快速精确配准.     

基于图像配准的药用玻璃瓶印刷字缺陷检测

目的准确检测出药瓶印刷字的缺陷。方法采用目前流行的SIFT特征点提取算子,选用欧氏距离进行初匹配,RANSAC进行精确匹配。结果药瓶在传送过程中不管发生怎样变化,都能被检测出其印刷字的缺陷,成功剔除不合格药瓶。结论实验结果表明该方法能够精确地提取图像特征点,准确地匹配图像特征点对。     

采用仿射变换的红外与可见光图像配准方法

图像配准是图像融合技术的基本环节和首要问题。针对红外和可见光图像的配准问题,分析了两者配准的特点。引入6参数的仿射变换模型来描述3D空间中的目标,分析了通常采用的4参数模型的不完备性。利用模型计算配准参数,并用最小二乘法达到用多个配准点拟合出最优参数解的目的。实验结果表明,此方法可以很好地消除红外和可见光图像之间的差异。     

基于图像迹的快速配准算法研究

针对基于灰度的图像配准速度较慢的弊端,给出了"图像迹"的定义,通过计算图像的迹差,求累积误差的最小值进行图像配准.通过实验验证,这种方法在保持高的配准概率的前提下,大大地提高了配准速率,降低了算法复杂度,不仅抗噪能力强,而且仅仅只有和差运算,也易于硬件实现.     

基于图像配准的STN-LCD外观缺陷检测

提出了一种基于图像配准的超扭曲向列液晶显示器件(STN-LCD)的外观缺陷自动检测方法.该方法首先对标准模板图像做不均匀光照消除、二值化以及区域信息提取;然后通过控制点检测和仿射变换实现待检测图像和模板图像之间的配准;并利用各图形区域的灰度平均值和标准方差等统计信息,检测缺段、针孔等各类缺陷.为提高图像配准精度,进一步提出了有效控制点筛选方案以及混合插值方法.实验结果表明,该方法设计思路合理,缺陷检测正确率达到98.3%,可代替人眼实现对STN-LCD多种外观缺陷的快速、自动检测,满足实际应用需求.     

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。     

一种新的图像配准分类方法的研究

为了更好的理解和分析图像配准技术,本文基于图像配准结果和目的的不同,提出了一种新的图像配准分类方法,将其分为运动估计和融合两类,突破了传统的基于算法分类方法的界限,站在一个全新的角度去理解图像配准技术,在每一个分类下,分别阐述了常用算法,以及提出当前新颖的研究方法,并分析了每一分类的具体应用,为后续的图像处理、拼接、重建等工作做出详细的准备。     

Algorithmic Scheme for Concurrent Detection and Classification of Printed Circuit Board Defects

An ideal printed circuit board (PCB) defect inspection system can detect defects and classify PCB defect types. Existing defect inspection technologies can identify defects but fail to classify all PCB defect types. This research thus proposes an algorithmic scheme that can detect and categorize all 14-known PCB defect types. In the proposed algorithmic scheme, fuzzy c-means clustering is used for image segmentation via image subtraction prior to defect detection. Arithmetic and logic operations, the circle hough transform (CHT), morphological reconstruction (MR), and connected component labeling (CCL) are used in defect classification. The algorithmic scheme achieves 100% defect detection and 99.05% defect classification accuracies. The novelty of this research lies in the concurrent use of CHT, MR, and CCL algorithms to accurately detect and classify all 14-known PCB defect types and determine the defect characteristics such as the location, area, and nature of defects. This information is helpful in electronic parts manufacturing for finding the root causes of PCB defects and appropriately adjusting the manufacturing process. Moreover, the algorithmic scheme can be integrated into machine vision to streamline the manufacturing process, improve the PCB quality, and lower the production cost.     

高分辨力PCB裸板图像轮廓快速圆弧探测

当前主流的在线高精度PCB裸板缺陷AOI检测系统均采用基于轮廓矢量化分析比对方法,圆弧探测是实现轮廓矢量化的关键环节。本文提出一种快速的圆弧探测方法,首先采用DP(Douglas-Peucker)算法对轮廓进行曲线抽稀处理,将轮廓分割为直线段基元并计算法向角,然后依次计算各相邻直线段基元的法向角偏差之和,并与基元中点位置值一起形成法向角变换曲线,再次采用DP算法检测变换曲线中的直线段即可完成圆弧探测。本文将圆弧探测简化为两次直线探测,算法复杂度为O(n),具有非常高的计算效率。实验结果表明,本文方法与Halcon商业软件中的圆弧检测算法相比,准确率更高且耗时更少。     

PCB钻孔自动光电检测精确配准关键算法

为了实现快速印制电路板（PCB）钻孔自动检测,提出了一种PCB待测板和标准板快速自动配置算法。介绍了PCB钻孔自动光学检测系统的基本结构。采用粗匹配和精匹配两步进行配准的方法,通过边缘提取和Hough变换得到待测板4个角点坐标,利用角点坐标和标准板角点的关系进行粗配准,并找到待测板的定位孔;然后利用待测板定位孔圆心和标准板定位孔圆心的关系进行精确配准。实验证明,该算法计算速度和精度完全能够满足实际要求。     

一种用于图像拼接的角点匹配算法

针对基于自适应光学技术的人眼眼底待拼接图像灰度、清晰度不一致以及细节的差异使检测出的角点无法匹配,进而导致图像不能拼接的问题,提出一种在OpenCV配置环境下角点检测的基础上,进行角点匹配的新方法.该方法利用角点间的距离和斜率在眼底很小的区域内基本不变的特性,将两幅图像的角点对相互匹配,进而找到两幅图像中三对一一对应的角点.实验结果表明,用该方法可以解决人眼图像拼接的角点检测和角点匹配问题,而且运算速度快,检测效率高.     

SAR图像的二阶微分矩阵仿射不变量及配准

本文对二阶微分矩阵仿射不变量特征描述问题进行了研究,构造了一种既考虑图像微分特性,又考虑图像积分特性的仿射不变量.算法首先计算二阶微分矩阵及其特征向量和特征值;其次是进行仿射变换的紧化,构造出一组由二阶微分矩阵特征向量和特征值决定的同心椭圆;再次是证明了一组同心椭圆的仿射不变性质,并利用该性质构造一组仿射不变量;最后将该仿射不变量应用于SAR图像配准,取得了良好效果,验证了算法的有效性.仿真结果说明该算法具有较强的抗相干斑噪声干扰和适应较大视角偏差的能力.     

基于Zernike矩的快速图像配准算法

图像配准是机器视觉中的重要研究课题.本文针对任意角度图像配准问题,提出了一种基于Zemike矩的互相关算法.首先根据三角函数的对称性和反对称性,仅基于八分之一单位圆信息,快速计算Zemike矩;然后通过求取图像多个矩的互相关性,确定配准点位置;进而通过最小二乘拟合,得到亚像素配准位置;最终利用Zemike相位信息,估算旋转角度.同时,在线阶段采用径向多项式查表法加速配准过程.实验结果表明,该算法在保障配准精度的前提下显著提高了配准速度.