2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、圖像匹配是集成電路制造裝備研發(fā)的關(guān)鍵技術(shù)之一,為了滿足集成電路制造的高密度、微尺度、大批量的要求,視覺(jué)自動(dòng)對(duì)準(zhǔn)系統(tǒng)成為其必不可少的組成部分,而圖像匹配算法又是對(duì)準(zhǔn)軟件的核心所在。傳統(tǒng)的基于灰度的圖像匹配算法計(jì)算量大而且對(duì)光照變化敏感,為了提高匹配的速度、精度以及穩(wěn)定性,本論文詳細(xì)地研究了基于有向點(diǎn)和有向線段的圖像匹配算法,并且使用C++實(shí)現(xiàn)了一個(gè)完整的圖像匹配程序,可以快速精確地匹配模板圖像和目標(biāo)圖像,主要研究?jī)?nèi)容和成果如下:
 

2、 1)把邊緣點(diǎn)的坐標(biāo)和梯度方向聯(lián)合起來(lái)構(gòu)成了有向點(diǎn)特征,并且推廣到直線段,把直線段的端點(diǎn)坐標(biāo)和直線段的梯度方向聯(lián)合起來(lái)構(gòu)成了有向線段特征。提出了一種幾何濾波算法,利用直線擬合對(duì)亞像素級(jí)有向點(diǎn)進(jìn)行濾波除噪,使得亞像素級(jí)有向點(diǎn)的坐標(biāo)和方向更加穩(wěn)定。對(duì)有向線段也進(jìn)行了幾何濾波,使得有向線段不受邊緣鏈段中離群點(diǎn)的影響。
  2)以像素級(jí)有向點(diǎn)為特征定義了一種穩(wěn)定的相似性度量,在搜索變換參數(shù)的過(guò)程中,利用相似性度量閾值和圖像金字塔提高計(jì)算效

3、率,并且提出了一種基于掩模的加速方法,根據(jù)目標(biāo)圖像中的有向點(diǎn)建立掩模,排除了不可能匹配的搜索區(qū)域,避免了在圖像金字塔最頂層進(jìn)行耗時(shí)的窮盡搜索,實(shí)現(xiàn)了模板圖像和目標(biāo)圖像的快速粗略匹配。
  3)以亞像素級(jí)有向點(diǎn)為特征構(gòu)造了一個(gè)新的匹配目標(biāo)函數(shù),不僅把斜切變換矩陣和縮放變換矩陣引入其中,擴(kuò)展了適用范圍,而且使用點(diǎn)-線距離作為誤差度量,提高了匹配精度。為了快速求解目標(biāo)函數(shù),提出了一種點(diǎn)-線距離與點(diǎn)-點(diǎn)距離的等效轉(zhuǎn)化方法,成功地將復(fù)雜的非

4、線性優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為簡(jiǎn)單的線性優(yōu)化問(wèn)題,從而能夠利用最小二乘法獲得準(zhǔn)確的解析解,實(shí)現(xiàn)了模板圖像和目標(biāo)圖像的快速精確匹配。
  4)提出了一種基于點(diǎn)線對(duì)偶的圖像匹配算法(Point-LineDuality,PLD),以有向線段為特征,利用點(diǎn)線對(duì)偶將其從(x-y)圖像空間轉(zhuǎn)換到(??-?)對(duì)偶空間,從而將直線匹配問(wèn)題轉(zhuǎn)化為點(diǎn)集匹配問(wèn)題。提出了一種點(diǎn)融合的方法來(lái)處理原本屬于同一條直線段的多條斷開(kāi)的直線段,增強(qiáng)了對(duì)偶點(diǎn)的穩(wěn)定性,提高了對(duì)偶點(diǎn)

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