印刷电路板表观检测中光电图像的快速配准方法

印刷电路板(PCB)表观缺陷检测是机器视觉检测领域的一个重要问题,为了有效地利用参考法对印刷电路板光电图像进行检测,需要提高图像配准精度.本文提出了一种基于随机Hough变换(RHT)和空间数据坐标变换理论相结合的配准方法,该方法在寻找配准目标和完成配准效率方面均有很大提高.利用PCB光电图像进行实验,结果表明:在提高检测精度,降低内存空间,减少计算时间等方面,该配准算法的优势明显.     

IFS在分形图形构造中的应用研究

在研究迭代函数系统IFS相关理论的基础上,通过Visual C 编程,采用多重缩小机制(MRCM)和随机迭代算法,分别对Sierpinskey直角三角形和蕨类植物进行构造与模拟,为分形图形的计算机模拟提供了简单实用的构图方法.计算机模拟结果表明,使用该方法能够以所希望的精度去逼近分形图形.     

基于形状上下文的颜体字比较的研究

颜体在中国的书法界备受追崇,然而对颜体的研究多是停留在书法艺术及特点上。以形状上下文的方法对颜体字从度量的角度进行研究。用弯曲能量、仿射变换代价和形状上下文代价等三个指标来衡量颜体字的相似度。从两个角度进行比较研究。对两块《颜勤礼碑》上的"中"字进行比较研究,发现相似度很高。与汉鼎繁颜体比较,发现差别要比前一次的比较要大。通过横向与纵向的比较研究得出颜真卿所写的碑帖已经形成风格,而在电脑上所用的汉鼎繁颜体只有颜体的行笔特点。     

基于仿射梯度方向直方图特征的目标识别算法

针对基于传统梯度方向直方图特征的目标识别算法(HOG+SVM)在目标发生仿射变化时识别效果较差的问题,该文提出一种基于仿射梯度方向直方图特征的目标识别算法(AHOG+SVM).通过提取多尺度金字塔梯度图像的 HOG 特征,提高了算法的尺度不变性;通过将平面 HOG 栅格拓展至3维 HOG 栅格,并根据目标的世界坐标系与图像坐标系的映射关系将3维 HOG 栅格映射为2维 HOG 仿射栅格,最后对仿射栅格内的 HOG 特征进行仿射逆变换,以达到增强算法旋转不变性与错切不变性的目的.多组实验结果表明,该文提出的算法能够解决在目标识别过程中由尺度变化、旋转变化和错切变化(3D 视角变化)所造成的识别率较低的问题,性能优于 HOG+SVM算法.     

基于微机电系统光交叉连接的光学仿射变换

针对实现二维仿射变换的光学方法进行了研究.鉴于采用道威棱镜、反射镜和缩放透镜实现光学仿射变换具有调节困难、精度低、灵活性差和稳定性差等缺点,提出了基于光纤传像束和MEMS(微机电系统)光交叉连接的方法.通过利用MEMS光交叉连接可以实现任意端口间的交换特性,与光纤传像束结合能够用光学方法实现任意仿射变换.克服了上述问题.光学实验与数字仿真实验的对比有力地证实了该方法的优越性.     

采用仿射变换的桨叶变形摄像测量Newton-Raphson算法

提出一种基于仿射变换的(Newton-Raphson,简称N-R)数字图像相关算法.首先,采用人机交互的方法在变形前后的图像中选取匹配特征点,计算仿射变换参数;然后,根据仿射变换位移模式计算目标子区中心点的位移,将其用作N-R算法的初值.为降低计算量,采用全场插值,插值运算次数降为常规插值的1％左右.仿真测试表明,基于仿射变换的N-R算法在精度保持不变的情况下显著减少计算时间,克服了常规N-R算法计算量大、效率低、只适用于无刚体转动目标等缺陷,为开发直升机桨叶变形摄像测量系统提供了算法基础.     

一种基于仿射变换模型的目标跟踪算法

在图像目标跟踪的应用中,传统方法多采用基于平移运动模型和相关（correlation）类型匹配准则的跟踪算法。该类算法以目标仅发生平移运动为假设前提,难以有效适应目标在图像中通常会发生的缩放、旋转和错切等变化。本文应用了一种基于仿射变换模型的目标跟踪算法。该算法建立起包含六个参数的仿射变换模型,以其描述目标在序列图像中的变化,然后构造适当的匹配误差目标函数,并采用牛顿迭代法求解得到最优的仿射参数。实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,能够得到较好的跟踪效果。     

基于小生境遗传算法的激光切割快速模板匹配

为了解决激光切割视觉识别系统对大幅面多目标图像识别实时性差、对带有偏角的目标识别率低甚至出现无法识别等问题，采用小生境遗传算法，对大幅面多目标匹配识别算法进行了理论分析和实验验证。结果表明, 无论目标有无旋转，该算法都能达到100%识别，算法运算时间比传统算法快5倍~10倍。该算法在识别带有旋转角度的多目标时，具有很好的实用性。     

基于遗传算法的数字图像相关变形初值估计

为了克服传统的基于牛顿-拉夫森迭代的数字图像相关法受迭代初值影响较大等问题, 提出了一种结合遗传算法的数字图像相关法。以待测数据点为中心, 选取邻域内的若干估值点, 通过基于遗传算法的数字图像相关法匹配出变形前后估值点对坐标; 随机选取不共线的3组或以上估值点对代入仿射变换模型, 依据仿射变换结果估计变形初值, 并作为牛顿-拉夫森迭代初值; 最后结合牛顿-拉夫森迭代法计算亚像素位移值。结果表明, 该方法的匹配时间相对传统方法平均降低37.54%, 相较于传统的数字图像相关法在搜索性能、匹配精度等方面更加可靠。该研究为数字图像相关法中迭代初值优化效果对匹配速度和精度的影响提供了参考。