手机屏幕Mark点亚像素定位算法研究及应用

发布时间：2024-03-07 00:36

　　巨大的智能手机市场推动着手机生产设备向智能化、高效率和高精度的趋势发展,基于机器视觉的高精度定位是智能设备研发中的重要一环。成熟的机器视觉商业算法库虽然功能丰富,但在某些特定场景下性能有限,并且授权费用高昂。本文针对手机屏幕十字Mark点的高精度定位算法进行研究,提出了先进行整像素级配准,再计算亚像素级偏移量,最终实现亚像素级配准的方法。在整像素配准时,本文实现了基于灰度的和基于形状的两种配准算法。本文针对传统基于灰度的配准算法效率低下的问题,通过设置平移步幅、旋转步幅和使用图像金字塔等策略提高了算法运算效率。基于形状的配准算法选用了鲁棒性更好的改进的归一化图像梯度点积和作为相似性度量,通过提前终止计算、改进旋转度数搜索策略和使用图像金字塔等方法提高了算法运算效率。然后,在亚像素偏移量计算中,本文选用了精度较高且运算效率更高的二元二次曲面拟合法计算亚像素偏移量,并且在求解过程中通过平移相关像素点简化了求解过程。文章从算法鲁棒性、速度和精度三个方面与机器视觉商业算法库中的标杆VisionPro-PatMax算法进行对比分析。对多组图像数据集的测试结果表明,本文所提出的两种图像配准算法可以...

【文章页数】：89 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 课题背景与研究意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本文主要研究内容
    1.4 本章小结
第二章 图像预处理相关技术
    2.1 图像灰度化
    2.2 图像滤波
    2.3 图像梯度向量
    2.4 图像几何变换
        2.4.1 几何变换
        2.4.2 像素插值
    2.5 本章小结
第三章 手机屏幕Mark点亚像素定位算法
    3.1 模板匹配算法简述
    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 使用图像金字塔加速计算
        3.2.4 基于傅里叶-梅林变换确定旋转角度
    3.3 基于形状的模板匹配算法
        3.3.1 基于形状的模板匹配算法的相似性度量
        3.3.2 基于形状的模板匹配算法的模板制作
        3.3.3 基于形状的模板匹配算法的加速策略
    3.4 基于整像素配准的亚像素偏移计算
        3.4.1 曲面拟合法
        3.4.2 梯度法
    3.5 本章小结
第四章 亚像素定位算法实现及算法性能测试
    4.1 亚像素级定位算法实现
    4.2 算法性能测试
        4.2.1 算法鲁棒性与速度测试
        4.2.2 算法精度测试
    4.3 本章小结
第五章 基于亚像素配准算法的手机屏幕视觉对位平台
    5.1 视觉对位平台系统框架
    5.2 视觉对位平台硬件环境
    5.3 软件系统设计
        5.3.1 相机连接模块
        5.3.2 模板选取模块
        5.3.3 相机标定模块
        5.3.4 平台对位模块
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
硕士期间科研成果及获奖
致谢



本文编号：3921117