巨大的智能手機(jī)市場(chǎng)推動(dòng)著手機(jī)生產(chǎn)設(shè)備向智能化、高效率和高精度的趨勢(shì)發(fā)展,基于機(jī)器視覺(jué)的高精度定位是智能設(shè)備研發(fā)中的重要一環(huán)。成熟的機(jī)器視覺(jué)商業(yè)算法庫(kù)雖然功能豐富,但在某些特定場(chǎng)景下性能有限,并且授權(quán)費(fèi)用高昂。本文針對(duì)手機(jī)屏幕十字Mark點(diǎn)的高精度定位算法進(jìn)行研究,提出了先進(jìn)行整像素級(jí)配準(zhǔn),再計(jì)算亞像素級(jí)偏移量,最終實(shí)現(xiàn)亞像素級(jí)配準(zhǔn)的方法。在整像素配準(zhǔn)時(shí),本文實(shí)現(xiàn)了基于灰度的和基于形狀的兩種配準(zhǔn)算法。本文針對(duì)傳統(tǒng)基于灰度的配準(zhǔn)算法效率低下的問(wèn)題,通過(guò)設(shè)置平移步幅、旋轉(zhuǎn)步幅和使用圖像金字塔等策略提高了算法運(yùn)算效率�；谛螤畹呐錅�(zhǔn)算法選用了魯棒性更好的改進(jìn)的歸一化圖像梯度點(diǎn)積和作為相似性度量,通過(guò)提前終止計(jì)算、改進(jìn)旋轉(zhuǎn)度數(shù)搜索策略和使用圖像金字塔等方法提高了算法運(yùn)算效率。然后,在亞像素偏移量計(jì)算中,本文選用了精度較高且運(yùn)算效率更高的二元二次曲面擬合法計(jì)算亞像素偏移量,并且在求解過(guò)程中通過(guò)平移相關(guān)像素點(diǎn)簡(jiǎn)化了求解過(guò)程。文章從算法魯棒性、速度和精度三個(gè)方面與機(jī)器視覺(jué)商業(yè)算法庫(kù)中的標(biāo)桿VisionPro-PatMax算法進(jìn)行對(duì)比分析。對(duì)多組圖像數(shù)據(jù)集的測(cè)試結(jié)果表明,本文所提出的兩種圖像配準(zhǔn)算法可以...

【文章頁(yè)數(shù)】：89 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題背景與研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容
    1.4 本章小結(jié)
第二章 圖像預(yù)處理相關(guān)技術(shù)
    2.1 圖像灰度化
    2.2 圖像濾波
    2.3 圖像梯度向量
    2.4 圖像幾何變換
        2.4.1 幾何變換
        2.4.2 像素插值
    2.5 本章小結(jié)
第三章 手機(jī)屏幕Mark點(diǎn)亞像素定位算法
    3.1 模板匹配算法簡(jiǎn)述
    3.2 基于灰度的模板匹配算法
        3.2.1 基于灰度的模板匹配算法的相似度量
        3.2.2 基于灰度的模板匹配算法的加速策略
        3.2.3 使用圖像金字塔加速計(jì)算
        3.2.4 基于傅里葉-梅林變換確定旋轉(zhuǎn)角度
    3.3 基于形狀的模板匹配算法
        3.3.1 基于形狀的模板匹配算法的相似性度量
        3.3.2 基于形狀的模板匹配算法的模板制作
        3.3.3 基于形狀的模板匹配算法的加速策略
    3.4 基于整像素配準(zhǔn)的亞像素偏移計(jì)算
        3.4.1 曲面擬合法
        3.4.2 梯度法
    3.5 本章小結(jié)
第四章 亞像素定位算法實(shí)現(xiàn)及算法性能測(cè)試
    4.1 亞像素級(jí)定位算法實(shí)現(xiàn)
    4.2 算法性能測(cè)試
        4.2.1 算法魯棒性與速度測(cè)試
        4.2.2 算法精度測(cè)試
    4.3 本章小結(jié)
第五章 基于亞像素配準(zhǔn)算法的手機(jī)屏幕視覺(jué)對(duì)位平臺(tái)
    5.1 視覺(jué)對(duì)位平臺(tái)系統(tǒng)框架
    5.2 視覺(jué)對(duì)位平臺(tái)硬件環(huán)境
    5.3 軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        5.3.1 相機(jī)連接模塊
        5.3.2 模板選取模塊
        5.3.3 相機(jī)標(biāo)定模塊
        5.3.4 平臺(tái)對(duì)位模塊
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
碩士期間科研成果及獲獎(jiǎng)
致謝



本文編號(hào)：3921117