弱紋理表面特征提取與圖像拼接方法研究.pdf

1、由于弱紋理特征待測(cè)物的圖像在像素值上區(qū)別非常小，特征提取算法不容易識(shí)別，所以弱紋理表面特征提取是數(shù)字近景測(cè)量和圖像處理領(lǐng)域重點(diǎn)研究問題之一。目前，針對(duì)弱紋理表面特征提取常采用的是粘貼人工標(biāo)志點(diǎn)的方法，也即在弱紋理目標(biāo)表面人為制造出特征點(diǎn)，以便對(duì)其進(jìn)行后續(xù)的測(cè)量等工作。然而，對(duì)弱紋理表面的軟質(zhì)材料和高精密設(shè)備進(jìn)行視覺測(cè)量時(shí)，容易對(duì)待測(cè)目標(biāo)表面造成不可逆的損傷，因此急切需要一種能夠解決粘貼人工標(biāo)志帶來表面損傷問題的方法。
　　針對(duì)上述

2、問題，本文提出了一種利用激光圖形作為弱紋理特征待測(cè)物的表面特征點(diǎn)，代替粘貼式人工標(biāo)志點(diǎn)的方法。因?yàn)榧す獾膯紊苑浅：茫遗c自然光相比亮度更高、方向性更好，所以采用激光圖形作為一種非接觸式標(biāo)志點(diǎn)。將激光的輸出鏡頭進(jìn)行改造，使之能夠在待測(cè)物表面制造出足夠多的特征點(diǎn)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)弱紋理表面特征的待測(cè)物進(jìn)行特征拾取和圖像拼接。具體研究方案如下:
　　選取幾種不同圖形作為備選激光標(biāo)志點(diǎn)，將其投射于弱紋理表面，并結(jié)合特征點(diǎn)拾取算法進(jìn)行驗(yàn)證，確

3、定激光標(biāo)志點(diǎn)形狀和圖像特征點(diǎn)提取算法。在圖像配準(zhǔn)時(shí)分兩步配準(zhǔn)，利用NCC算法粗配準(zhǔn)后再用RANSAC算法精確配準(zhǔn)，以提高配準(zhǔn)精度，最后采用加權(quán)平均法進(jìn)行圖像融合，完成若紋理表面特征提取和圖像拼接工作。
　　本文提出的方法與現(xiàn)有的粘貼人工輔助標(biāo)志點(diǎn)的方法相比較，省去了人工標(biāo)志點(diǎn)的粘貼工作，而且由于激光輔助標(biāo)志點(diǎn)是非接觸式標(biāo)志點(diǎn)，不會(huì)對(duì)待測(cè)物表面造成損傷，能夠在保證弱紋理待測(cè)物表面質(zhì)量的同時(shí)提高特征的提取效率。
　　此外，針對(duì)弱