零件表面缺陷檢測中基于壓縮感知的圖像拼接算法研究與應(yīng)用.pdf

1、針對(duì)零件表面缺陷多樣性、現(xiàn)場干擾強(qiáng)以及企業(yè)在零件檢測中普遍以離線方式人工抽檢帶來的效率低且檢測質(zhì)量不穩(wěn)定的現(xiàn)狀，采用機(jī)器視覺與壓縮感知(Compressed Sensing,CS)方法，研究零件表面缺陷圖像的壓縮感知描述和圖像快速匹配拼接算法，從而提高零件外圓柱表面多幅圖像的拼接速度與質(zhì)量。
　　近年來，基于壓縮感知和尺度不變特征變換(Scale invariant feature transform,SIFT)算法的圖像拼接技術(shù)

2、逐漸成為圖像處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，但如何提高圖像匹配精度、減少拼接的時(shí)空開銷以保持顯示的實(shí)時(shí)性，以滿足人眼視覺感的真實(shí)性等方面一直不是很理想。本課題以此為切入點(diǎn)，引入壓縮感知技術(shù)，研究一種快速的SIFT圖像拼接算法，能夠使特征點(diǎn)匹配更精確，同時(shí)又能讓圖像拼接速度更快，以達(dá)到比較好的視覺效果。
　　本文主要工作如下：
　?。?）對(duì)圖像匹配與圖像拼接的基本理論做了詳細(xì)的綜述，對(duì)常用圖像匹配算法進(jìn)行了歸納并詳細(xì)介紹了幾種典型的圖像匹

3、配算法，對(duì)圖像拼接中幾個(gè)變換模型展開了說明。
　?。?）對(duì)壓縮感知理論進(jìn)行闡述，簡要介紹了信號(hào)的稀疏表示、觀測矩陣的設(shè)計(jì)與信號(hào)的重夠算法的基本內(nèi)容，并對(duì)其應(yīng)用進(jìn)行了分析和說明。
　　（3）針對(duì)SIFT算法計(jì)算量大、速度慢等缺點(diǎn)，提出了一種融合壓縮感知與SIFT相結(jié)合的圖像匹配拼接算法，提高了圖像特征提取速度，有效地解決了圖像匹配拼接過程中出現(xiàn)誤匹配、裂痕等現(xiàn)象；并通過實(shí)驗(yàn)得出改進(jìn)的SIFT算法不僅在特征點(diǎn)的數(shù)量和匹配點(diǎn)的數(shù)量