本文選題：圖像配準(zhǔn) + 亞像素級��； 參考：《計算機應(yīng)用研究》2017年05期

【摘要】：針對工業(yè)應(yīng)用中零件圖像配準(zhǔn)存在的光照變化和紋理稀少的難題,提出了改進Lucas-Kanade的亞像素級零件圖像配準(zhǔn)算法。首先根據(jù)光照變化和幾何變換模型構(gòu)建了模板與待配準(zhǔn)圖像間的非線性最小二乘函數(shù);然后依據(jù)兩幅圖像的方向向量一致性和邊緣特征為函數(shù)添加權(quán)重,以減少冗余像素點;最后應(yīng)用Levenberg-Marquardt(LM)算法解算函數(shù)最優(yōu)解,以實現(xiàn)精確圖像配準(zhǔn)。使用500幅待配準(zhǔn)圖像進行實驗,結(jié)果表明該算法對缺少紋理的零件具備光照不變性、配準(zhǔn)正確率高且達到亞像素級精度,能夠滿足工業(yè)應(yīng)用的魯棒性和精度要求。
[Abstract]:In order to solve the problems of changing illumination and rare texture in part image registration in industrial application, an improved sub-pixel image registration algorithm based on Lucas-Kanade is proposed. Firstly, the nonlinear least square function between the template and the image to be registered is constructed according to the illumination variation and geometric transformation model, then the weight is added to the function according to the direction vector consistency and edge feature of the two images to reduce the redundant pixel points. Finally, Levenberg-Marquardt LMalgorithm is used to solve the optimal solution of the function to achieve accurate image registration. By using 500 images to be registered, the experimental results show that the algorithm has the characteristics of illumination invariance, high registration accuracy and sub-pixel precision for parts lacking texture, which can meet the requirements of robustness and precision in industrial applications.
【作者單位】： 滁州學(xué)院安徽省熱敏性物料加工工程技術(shù)研究中心;華南農(nóng)業(yè)大學(xué)南方農(nóng)業(yè)機械與裝備關(guān)鍵技術(shù)教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(31571568) 安徽省熱敏性物料加工工程技術(shù)研究中心開放課題基金資助項目(RMZ03) 廣州市科技計劃項目(201510010140) 廣東省產(chǎn)學(xué)研科技資助項目(2014B090904056)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1794040