平面钣金图像拼接研究与实现

发布时间：2021-02-18 19:39

　　基于计算机视觉的钣金零件尺寸测量具有高效、低成本及自动化等优点。对超过成像系统视场的大尺寸钣金零件,需分段采集存在重叠区域的钣金图像,通过图像拼接合成完整的钣金图像。本文重点研究了基于相位相关法、基于点特征匹配和基于深度学习的钣金图像拼接技术,主要工作有:（1）针对特征稀少、轮廓对称的钣金图像提出了一种稳健的基于轮廓的相位相关法的拼接方法。首先,选取等大小的包含重叠部分的区域并提取轮廓;其次,利用相位相关法对轮廓图求取配准参数;最后,将轮廓图的配准参数转换为原始待拼接钣金图像的配准参数,实现钣金图像拼接。实验结果表明,该拼接方法对特征稀少,轮廓对称的只存在平移关系的钣金图像具有较强的抗干扰能力,速度快,能得到较准确的配准参数和拼接效果。（2）针对基于点特征配准的自然图像拼接方法应用于特征稀少的钣金图像拼接效果差,提出一种改进方法。该方法首先提取Fast特征点并对其筛选;其次,利用模板区域采样灰度特征,通过设置旋转角度和缩放比例作为搜索域,结合结构相似性（SSIM）方法完成点匹配;最后,通过点匹配结果求配准参数,利用3σ原则去除异常值得到最终结果。实验结果表明,在角度搜索域为[-45

【文章来源】：西南科技大学四川省

【文章页数】：80 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图像拼接基本流程图

001345012mmmmmmH (2-4)其中，25m ,m表示图像间的 x,y 方向上的平移参量，0,1,3,4m mmm表示图像间的旋转、缩放参量。透视变换模型：图像中的直线透视变换之后仍然为直线，但是之间的平行关系可能不再成立，即允许存在拉伸变形等情况发生，其形式更普遍，其矩阵 H 如下： 167345012mmmmmmmmH (2-5)图 2-2 从几何差异上表述了刚性变换、相似性变换、仿射变换和透视变换模型。

西南科技大学硕士研究生学位论文 第 14 页限性，对图像灰度变化比较敏感，并且不能直接用于含有旋转，缩放等情形的图像配准中。(1)基于特征的图像配准基于灰度信息的图像配准方法存在计算量大，速度慢等缺点，为了提高配准精准度及速度，研究者提出了利用图像特征进行配准方法，该类方法选取图像显著特征作为配准输入信号，估算图像之间的变换模型参量。一般地，首先进行预处理图像，提取图像底层特征，然后利用相似度函数搜索计算出匹配的特征对集合，最后利用特征对对应关系求出配准参数。根据选取的特征及特征匹配方法不同，具体配准方法不同，但主要步骤基本相同，具体流程如下图 2-3 所示。

【参考文献】：
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本文编号：3040008