SSDA图像匹配算法的研究及实现

传统的模板图像匹配算法,匹配速度较慢,在实际应用中受到限制．为了加快图像匹配速度,因此人们提出了一种快速高效的图像匹配算法——序贯相似性检测算法(SSDA)．对该算法进行了深入地分析,并在此基础上,采用Visual C 6．0对该算法进行了编程实现．     

自适应阈值SSDA图像匹配拼接算法的研究

传统的模板匹配算法计算量大,匹配速度慢。序贯相似性检测算法SSDA虽可以减少计算量,但其固定阈值的合适选取存在很大的困难。针对这种情况,提出了一种自适应阈值的序贯相似性检测图像匹配拼接算法。选定阈值初值后,在后续匹配计算中不断自适应更新,遵循超过当前阈值就不再匹配计算的原则,寻尽可能的减少计算量,找最佳匹配点的位置。实例表明,这种算法速度快,匹配准确,图像匹配拼接效果好。     

视频广告监播中的图像匹配方法研究

在视频广告监播系统中,首先对视频广告进行关键帧的提取,然后对所提取的图片进行预处理,然后进行图像匹配.传统的方法是对图像二值化,利用序贯相似性检测算法进行图像匹配.本文提出将图像灰度化后,利用小波对图像进行边缘检测,采用基于图像边缘特征的启发式快速匹配算法,这样能提高匹配速度,提高识别效率,在视频广告监播系统中达到实时监播的作用.     

一种图像相关匹配算法的改进及实现

序贯相似性检测算法(SSDA)是针对传统模板匹配算法提出的一种高效的图像匹配算法,对SSDA算法进行改进,利用序列来代替固定阈值,采用隔点采样以及粗匹配和精匹配相结合,进一步提高了计算效率。并在此基础上,采用Visual C++6.0对该算法进行了编程实现。实验证明,该算法比传统的SSDA算法计算速度更快、匹配误差更小。     

改进匹配算法在LED粘片设备图像识别中的应用

在全自动LED粘片设备中,为了实时快速精确地识别出LED芯片,提出了一种新的金字塔-序贯相似性检测匹配算法,有机地结合了金字塔算法的快速性和序贯相似性检测匹配算法精确性的优点.该算法先采用金字塔算法对目标图像进行分层搜索,呈几何级的减少匹配次数,提高效率,然后用序贯相似性检测匹配算法在很小的区域内进行精匹配,达到准确定位的目的.目前,该算法已在VC 编程环境中编程实现,并在样机上得到应用,达到了工业应用的目的.     

自动光学检测在引线键合中的应用

在多芯片组件组装过程中,引线键合的自动光学检测存在背景图像复杂、跨尺度检测难度大和压点方向随机等问题.进行了光源参数和图像处理算法优化,通过键合球、引线和键合压点等三部分的分段检测,实现了自动光学检测技术在引线键合工艺中的应用.通过某型多芯片组件组装过程的检测得到数据,统计结果表明:与人工目检相比,检测效率提升了240...     

一种基于序贯相似性检测算法(SSDA)的加速算法

序贯相似性检测算法（SSDA）是针对传统模板匹配算法提出的一种高效的图像匹配算法．在该算法中引进了阈值,即模板与其覆盖下的搜索子图的像素差值的上限值．提出的基于SSDA的加速算法,是在此基础上．引入了模板与其覆盖下的搜索子图的像素差值的最低门限值．如果该最低门限值超过了阈值．则可以跳过该搜索子图．实验证明：该算法比传统的SSDA算法在速度上有所提高．     

SIFT算法在雷达图像匹配中的应用

为了提高合成孔径雷达（SAR）图像匹配的稳定性和可靠性,提出了一种基于SIFT特征的雷达图像匹配方法。对不同条件下的同源和非同源的SAR图像进行了大量的实验,给出了初步的匹配结果。实践证明,对于本文研究的数据源,该算法稳定可靠,有很好的有效性和鲁棒性。     

DCT的相似性及其在图像匹配中的应用

从理论上研究了图像在发生亮度和对比度变化、镜像或转置变化时,其DCT变换后的矩阵元素之间具有相似性。并在该特性基础上,提出了基于DCT变换的自适应图像匹配算法。鉴于图像匹配标准和抗噪声干扰的鲁棒性,可以只考虑主要能量所存在的区域。另外,图像经过DCT变换后的主要能量集中在左上角,因此,只匹配DCT变换后左上角子矩阵,即可以满足匹配要求。实验证明该方法十分有效。     

图像配准在TDICCD拼接焦面精度检测中的应用

大视场遥感相机需要进行TDICCD拼接,对拼接焦面的精度要求非常苛刻,必须进行精确的精度检测以确保良好的成像质量。检测拼接焦面精度时,选取TDICCD封装中几何结构简单明显的标志图形作为模板,采用图像配准的方法进行标志图形定位,提出了最优步进两步模板匹配算法实现图像配准,得到各片TDICCD的拼接误差数据,所有配准过程耗时不超过350 ms。图像配准方法采用统一的客观模板检测多片小像元TDICCD的拼接焦面,检测结果表明该方法可将每一片TDICCD像元的位置定位精度提高30.6%。图像配准拼接精度检测避免了常规检测方法通过人眼观测读取数据所引入的主观误差,取得的检测结果更为精确,同时精度检测过程不需要人工干预,提高了拼接精度检测工作的效率。     

全自动金丝球焊机中芯片图像快速定位算法

提出了一种通过对二维模板图像抽样来进行图像匹配的快速算法,并对其进行了优化。该算法通过设定搜索步长、提取抽样序列,大大减少了搜索和匹配过程的运算量。并且采用两阶段搜索过程,解决了目标子图像旋转问题,保证了匹配精度。该算法运算简单,特别适合硬件实现。实践表明,该算法满足系统的实时性(<20ms)和定位精度(±4μm)的要求,抗噪能力较强,具有很强的鲁棒性。     

金丝球焊机金丝检测技术

在应用于三极管压焊的全自动金丝球焊机中,金丝检测是确保压焊过程工艺质量的关键技术。通过设计金丝的打火失球检测和第一焊点、第二焊点压焊失败检测电路,实现金丝球焊机的金丝压焊效果自动检测功能。实验证明,所设计的检测电路完全满足压焊工艺质量的要求。     

晶片焊线机视觉检测算法研究

全自动晶片焊线机是晶片生产的关键设备之一,其视觉检测系统是设备的核心技术所在.视觉检测技术直接影响晶片检测定位精度和焊接机的工作效率.分析了晶片检测原理和方法,研究了基于图像处理技术的晶片检测和定位算法,着重讨论了灰度模板匹配和二值模板匹配的方法.实验表明,系统在速度和精度上都可满足焊线生产的需求.     

全自动晶片焊线机视觉检测系统的研究

全自动晶片焊线机是晶片生产的关键设备之一,其视觉系统是设备的核心技术所在.视觉系统决定了晶片的检测和定位精度.介绍了基于机器视觉的全自动晶片焊线机的专用芯片视觉检测系统的工作原理和设计结构,着重阐述了视觉系统的软件和硬件设计过程,以及用于晶片检测定位的图像处理算法.实验表明,系统在速度和精度上都可满足焊线生产的需求,对于自动晶片焊接设备的自动化、智能化和产业化有一定的参考意义.     

自动焊接技术在SPRITE探测器内引线联接工艺中的应用

为使自动金丝球焊接技术应用于碲镉汞红外器件的研制工艺，在大量试验的基础上，摸索出一套使用自动金丝球焊接技术进行了ＳＰＲＩＴＥ红外器件内引线焊接的可靠方法。文中还对自动焊接的精度和最小间距进行了探讨。     

圆拟合修正法在超声波键合机中的应用

针对引线键合机中键合点位置误差形成的成因与特点,提出了键合位置误差圆拟合修正法。首先,让焊头以不同角度旋转,标记出不同旋转角度时,键合点在图像坐标系下的坐标值。然后,利用改进的最小二乘圆拟合法,根据标记坐标拟合出键合轨迹方程。根据方程即可计算出焊头以任意角度旋转运动时,键合点位置的图像坐标值。最后,将图像坐标系转换为运动坐标系,控制键合工具实现精确定位运动。实际应用表明,经过圆拟合修正后,键合点的位置误差由0.68 mm减小到0.07 mm左右,大幅提高了键合点的位置精度,可准确实现焊接区域键合。     

图像匹配算法的研究进展

图像匹配是计算机视觉和图像处理中的重要研究内容.分析了图像匹配中的难点问题及其关键技术,研究了组成匹配算法的四个要素,介绍了近来出现的新思路和新方法,对匹配算法进行了分类和性能比较,提出了实际应用中有待进一步研究的内容,如算法的集成、神经网络、遗传算法和基于高层语义的应用等.     

图像特征匹配算法的FPGA实现

图像特征匹配算法是对同一场景不同条件下所获取的两幅图像进行特征提取的过程,目前被广泛应用于多个领域.针对传统匹配算法存在的实时性差、准确度不高、环境适应能力弱等问题,本设计提出了基于FPGA开发平台实现的SIFT算法.匹配结果表明:该算法对于图像的旋转、光照、仿射、尺度等具有良好的不变性,能满足特征匹配的需求,存在一定...     

图像匹配中NCC算法的一种快速实现方法

在计算机视觉领域,图像匹配是常见的任务,基于灰度的点的匹配是常见的方法。其中又以抗噪能力强、匹配精度高的归一化互相关（NCC）算法最为常用。然而NCC算法计算量较大,常常难以满足实时处理的要求。通过引入合适的全1矩阵,让其和原图像的数据做卷积,大幅度地降低了NCC的计算量,提高了效率,仿真实验结果也证明了本文方法的有效性。