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《基于SIFT算法的圓心快速精確定位技術研究_吳慧蘭.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、光電子#激光第19卷第11期2008年11月JournalofOptoelectronics#LaserVol.19No.11Nov.2008**基于SIFT算法的圓心快速精確定位技術研究**吳慧蘭,劉國棟,劉炳國,浦昭邦(哈爾濱工業(yè)大學自動化測試與控制系,哈爾濱150001)摘要:針對SIFT算法在圓心檢測應用中的特點,分析了SIFT算法中存在的冗余步驟,提出對其進行簡化改進:估計圓心所在的金字塔層,刪減金字塔中多余的層數建立,并且通過提高濾除低對比度特征點閾值的辦法減少背景特征點的生成,去掉了特征點輔方向分配和建立輔方向特征點這一步驟。分別對計算機模擬生成的
2、標準圓和實際的PCB定位標志圖像做了圓心檢測實驗,實驗表明,SIFT算法改進后在沒有降低其定位精度及對圖像的模糊、光照、仿射等變換適應性的情況下,大大縮短了檢測時間,提高了檢測效率。關鍵詞:圓心定位;尺度不變特征變換(SIFT)算法;特征匹配;冗余中圖分類號:TP391文獻標識碼:A文章編號:1005-0086(2008)11-1512-04Studyonthecirclecenterfastaccurate-locatingtechniquebasedontheSIFT**WUHu-ilan,LIUGuo-dong,LIUBing-guo,PUZhao-ban
3、g(DepartmentofAutomaticMeasurementandControl,HarbinInstituteofTechnology,Harbin,150001,China)Abstract:InallusiontothecharacteristicsoftheSIFTalgorithmintheapplicationofcirclecenterlocation,redundantproce-dureisanalyzedandanovelpredigestedandimprovedmethodisproposed.Byestimatingwhichp
4、yramidoctavethecirclecenterisin,eliminatingtheredundancypyramidoctaves,andreducingthekeypointsgeneratedfromthebackgroundbyin-creasingthethresholdforfilteringoutthekeypointswithlowcontrast,thestepsofassigningassistantorientationsofthekeypointsandgeneratingkeypointswithassistantorienta
5、tionhasbeenleavedout.CirclecenterdetectionexperimentshavebeencarriedoutforbothstandardcirclesgeneratedbythecomputerandtherealPCBlocationmarkimages.Theexperimentresultsshowthat,withoutanypenaltyofthelocationaccuracy,orrobustnesstoblur,illumination,affinetransformation,thedetectioneffi
6、ciencyhasbeenimproveddramaticallywiththeproposedimprovedmethod.Keywords:circlecenterlocation;scaleinvarintfeaturetransform(SIFT);featurematching;redundancy[8]余,這些冗余在圖像識別中可以增加目標正確識別的概率,1引言在圓心定位中卻是不必要的。本文針對其在圓心定位中的特視覺檢測中,圓形定位標志是較為常用的。傳統(tǒng)的圓心檢點,在保證不改變其定位精確度及對圖像模糊、光照和映射仍[1,2]測方法以圓Hough變換最為
7、常用,但該方法在三維空間運保持魯棒性的前提下,提出減少不必要的冗余步驟的改進算算時資源需求大,檢測速度慢。后來出現的各種改進的Hough法,以達到提高運算速度的目的。變換大多在邊緣檢測的基礎上進行,雖然提高了運算速度,但對圖像的變形適應性差。因此研究圓形定位標志圓心的檢測2SIFT算法在圓心定位中的應用方法,在保證其檢測精確度和效率的同時,保證其對圖像變形[3,4]的適應性是極為重要的。2004年David.G.Lowe在總結了2.1常規(guī)SIFT特征提取算法及圓心定位原理現有的不變量特征檢測方法基礎上提出了SIFT(scaleinvariantSIFT算法在高斯
8、差分尺度空間,DoG空間
