【摘 要】
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随着计算机技术的飞速发展,视觉定位技术已经广泛应用于日常生活中的各个领域,尤其是在工业控制领域,视觉定位技术极大的提高了劳动生产效率。 本文首先根据视觉定位技术和图
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随着计算机技术的飞速发展,视觉定位技术已经广泛应用于日常生活中的各个领域,尤其是在工业控制领域,视觉定位技术极大的提高了劳动生产效率。 本文首先根据视觉定位技术和图像匹配技术的相关知识,提出了基于视觉定位的图像匹配整体设计方案,详细的研究了各种不同的图像匹配算法,通过进行不断的实验和对比,进一步确定了适合本文所需要的匹配算法,即对SURF算法进行优化改进,使其具有更高的匹配速度和匹配精度。 其次,根据本课题的研究需求,提出了一种结合FAST-SURF和改进K-D树最近邻查找的图像配准算法。该算法首先采用FAST(加速分割检测特征)检测器进行特征点提取,根据特征点周围邻域的信息生成SURF(快速鲁棒特征)描述子,接着采用一种改进的KD-tree最近邻查找算法BBF(最优节点优先)寻找特征点的最近邻点及次近邻点,使用双向匹配得到初匹配点对,最后利用RANSAC(随机抽样一致性)算法消除误匹配点,findHomography函数寻找单应性变化矩阵,从而计算出图像间的相对平移量和旋转量。经过实验验证和对比,该算法平移参数的最大误差为0.022个像素,旋转参数的最大误差为0.042度,优于传统的SURF图像匹配算法,实现了图像的快速、高精度配准。 最后,使用Qt软件编写了图形用户界面程序,实现了图像采集和显示、图像特征点的提取、图像特征点匹配等功能模块,最终实现图像定位系统的完整运行。
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