基于改进Lucas-Kanade的亚像素级零件图像配准

发布时间：2018-04-23 23:06

  本文选题：图像配准 + 亚像素级　； 参考：《计算机应用研究》2017年05期

【摘要】：针对工业应用中零件图像配准存在的光照变化和纹理稀少的难题,提出了改进Lucas-Kanade的亚像素级零件图像配准算法。首先根据光照变化和几何变换模型构建了模板与待配准图像间的非线性最小二乘函数;然后依据两幅图像的方向向量一致性和边缘特征为函数添加权重,以减少冗余像素点;最后应用Levenberg-Marquardt(LM)算法解算函数最优解,以实现精确图像配准。使用500幅待配准图像进行实验,结果表明该算法对缺少纹理的零件具备光照不变性、配准正确率高且达到亚像素级精度,能够满足工业应用的鲁棒性和精度要求。
[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.
【作者单位】： 滁州学院安徽省热敏性物料加工工程技术研究中心;华南农业大学南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(31571568) 安徽省热敏性物料加工工程技术研究中心开放课题基金资助项目(RMZ03) 广州市科技计划项目(201510010140) 广东省产学研科技资助项目(2014B090904056)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1794040