帶鋼表面缺陷圖像拼接技術(shù)的研究.pdf

1、帶鋼在鋼鐵工業(yè)中占有極其重要的地位，它不僅是軍事、造船、航空航天、機(jī)械制造、化工等行業(yè)的重要原材料，而且在汽車、家電等人們生活所必需的產(chǎn)品中得到廣泛運(yùn)用。表面質(zhì)量的好壞是帶鋼的一項重要指標(biāo)，隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，后續(xù)加工工業(yè)對帶鋼的表面質(zhì)量要求越來越高。如何檢測出帶鋼表面缺陷并加以控制，引起帶鋼生產(chǎn)企業(yè)的高度關(guān)注。隨著計算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展和計算機(jī)性能的不斷提高，帶鋼表面缺陷圖像的拼接處理成為帶鋼表面缺陷檢測的重要組成部分，是邊緣檢測，

2、缺陷分類的前提步驟，處理過程不僅對傳感器的圖像采集性能有比較高的要求，同時對其保持缺陷圖像細(xì)節(jié)信息的性能要求更高。
　　本文首先較詳細(xì)的介紹了圖像拼接技術(shù)的研究現(xiàn)狀、特點(diǎn)及應(yīng)用領(lǐng)域，從而展示了圖像拼接技術(shù)廣闊的應(yīng)用前景。然后重點(diǎn)介紹了圖像拼接技術(shù)中的預(yù)處理、圖像配準(zhǔn)及圖像融合等關(guān)鍵技術(shù)，分析和總結(jié)了它們的主要方法、性能以及存在的問題。在此基礎(chǔ)上，提出一種基于相位相關(guān)優(yōu)化的圖像拼接方法，該方法主要針對Richard Szeliski

3、提出的基于運(yùn)動的2-D空間8參數(shù)投影變換模型算法的局限性，采用擴(kuò)展相位相關(guān)法來獲得初始配準(zhǔn)參數(shù)值，然后利用L-M優(yōu)化算法對初始參數(shù)值進(jìn)行優(yōu)化而得到較為準(zhǔn)確的配準(zhǔn)參數(shù)，從而克服了人工確定初始參數(shù)值的不準(zhǔn)確問題。
　　此外，在研究中針對相位相關(guān)法的局限性，提出一種基于興趣點(diǎn)匹配的圖像拼接方法，該方法利用Harris角檢測器將提取的興趣點(diǎn)作為特征點(diǎn)，并采用比較最大值法得到匹配特征對，從而實(shí)現(xiàn)圖像的配準(zhǔn)?；谂d趣點(diǎn)匹配的圖像拼接方法由于采

4、用全局最優(yōu)的思想，因此不會受到圖像尺寸條件的影響，從而克服了相位相關(guān)法缺點(diǎn)。然后，將這種方法運(yùn)用到帶鋼缺陷圖像拼接，由于帶鋼表面不平及光線不均等因素，造成圖像背景灰度產(chǎn)生差別，使拼接后的圖像有明顯的拼縫，本文運(yùn)用無縫拼接技術(shù)實(shí)現(xiàn)存在灰度差異的兩幅待拼接圖像的平滑過度使圖像效果有了明顯的改善。論文晟后討論了全景圖像的拼接技術(shù)，其中重點(diǎn)介紹了柱面全景圖像的拼接問題，并提出一種柱面全景圖像拼接的解決方案，同時實(shí)現(xiàn)了大視場寬視角缺陷圖像的拼接。