基于圖像處理的包裝袋快速定位方法研究.pdf

1、在工業(yè)流水線中實時監(jiān)測等領(lǐng)域中，都需要實時性很強的圖像匹配算法來處理。如何在保證精度的情況下，提高匹配速度，具有重要的理論意義和實用價值。本文的主要研究方向是如何在保持圖像匹配的精度的情況下，實現(xiàn)圖像的快速匹配。
　　目前成熟的快速圖像匹配算法主要為基于灰度的快速匹配算法和基于特征的圖像快速匹配算法等?；谔卣鞯膱D像快速匹配算法能夠有效克服基于灰度的圖像快速匹配算法所產(chǎn)生的匹配效率低和容易受噪聲影響等缺點。本文通過對特征匹配算法的

2、特征提取算法的匹配速度進行實驗對比，找出了能夠?qū)崿F(xiàn)圖像特征快速提取Fast Hessian斑點匹配算法，并對其了改進。在基于改進的Fast Hessian斑點檢測算法的基礎上，本文提出了一種基于標記點的圖像快速匹配方法，利用改進的Fast Hessian斑點檢測算法快速找出標記點。相對比于原Fast Hessian斑點檢測算法，由于在斑點粗定位中，只從尺度空間中的中間尺度層進行斑點粗定位，因此，在構(gòu)建尺度空間時，只對前三層進行濾波處理而

3、不是所有尺度層進行濾波，這樣減少濾波處理的計算量，比原檢測算法提高了檢測效率。利用改進算法找出標記點后，通過對圖像標記點處的圖像差做計算，即利用距離測度找出兩幅圖像的相似度，進而找出合格圖像。然后，對圖像進行噪聲處理，經(jīng)過實驗驗證，在圖像加入高斯噪聲和椒鹽噪聲后，本算法仍能檢測出相同的標記點，因此，本算法有較強的抗噪聲干擾能力。
　　通過實驗仿真驗證，本文提出的圖像匹配算法的圖像匹配效率以及匹配精度能夠滿足流水線包裝過程中對于包裝