[發明專利]一種機器視覺圖像特征點檢測與匹配復合的優化方法

有效

• 申請號: 201610065088.4
• 申請日: 2016-01-29
• 公開（公告）號: CN105740899B
• 公開（公告）日: 2019-08-23
• 發明（設計）人: 惠記莊;楊永奎;郭云欣;羅麗;鄭恒玉;王瑞
• 申請（專利權）人: 長安大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 西安睿通知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 61218
• 代理人: 惠文軒

1.一種機器視覺圖像特征點檢測與匹配復合的優化方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1，首先獲取模板圖像和搜索圖像，所述模板圖像包含目標工件，所述搜索圖像包含目標工件和非目標工件，并將模板圖像和搜索圖像拼接為工件圖像，然后對所述工件圖像進行極值點檢測，得到P個極值點，所述P個極值點分別為極大值點或極小值點，然后將所述P個極值點分別作為特征點；其中，P表示自然數；

步驟2，選取P個特征點中的第k個特征點，并以第k個特征點為中心、構建第k個特征點對應的N×N像素塊圖像，所述第k個特征點對應的N×N像素塊圖像為工件圖像的子圖像，并且所述第k個特征點對應的N×N像素塊圖像包含Q_k個采樣點，每個采樣點具有對應的灰度值和距離，所述Q_k個采樣點分布在第k個特征點周圍的預設范圍內，再將所述Q_k個采樣點中的每一個采樣點作為中心、以設定的δ值作為方差分別進行高斯濾波處理，得到高斯濾波處理后的Q_k個采樣點，其中每一個高斯濾波半徑對應方差δ的取值，然后將高斯濾波處理后的Q_k個采樣點采用設定組合數方式獲取H_k個采樣點對，并獲取H_k個采樣點對各自的對應距離，k∈{1，2，…，P}；

步驟3，重復執行步驟2，直到得到H₁、H₂、…、H_k、…H_P個采樣點對各自的對應距離，然后根據所述H₁、H₂、…、H_k、…H_P個采樣點對各自的對應距離計算得到長距離采樣點對的對應總體模式方向g和短距離采樣點對的對應二進制描述符b；其中，k∈{1，2，…，P}，P表示工件圖像中包含的特征點個數；

步驟4，分別獲取模板圖像和搜索圖像之間的仿射變換參數，以及模板圖像的形心坐標，并根據所述長距離采樣點對的對應總體模式方向g和所述短距離采樣點對的對應二進制描述符b，對P個特征點分別進行匹配識別，獲取搜索圖像中目標工件的形心坐標，進而獲取搜索圖像中目標工件的三維坐標，最終對搜索圖像中的目標工件進行準確抓取。

2.如權利要求1所述的一種機器視覺圖像特征點檢測與匹配復合的優化方法，其特征在于，在步驟1中，所述將模板圖像和搜索圖像拼接為工件圖像，其中工件圖像的左半部分為模板圖像，工件圖像的右半部分為搜索圖像。

3.如權利要求1所述的一種機器視覺圖像特征點檢測與匹配復合的優化方法，其特征在于，在步驟2中，所述第k個特征點對應的N×N像素塊圖像包含Q_k個采樣點，具體為：以第k個特征點為中心、在第k個特征點對應的N×N像素塊圖像中繪制多個Bresenham同心圓，然后在多個Bresenham同心圓的圓周上等間距獲得Q_k個采樣點；其中，所述Q_k個采樣點中包含第k個特征點。

4.如權利要求1所述的一種機器視覺圖像特征點檢測與匹配復合的優化方法，其特征在于，在步驟2中，所述將高斯濾波處理后的Q_k個采樣點采用設定組合數方式獲取H_k個采樣點對，其中所述設定組合數方式為：！表示階乘。

5.如權利要求1所述的一種機器視覺圖像特征點檢測與匹配復合的優化方法，其特征在于，在步驟2中，所述長距離采樣點對和所述短距離采樣點對，其滿足的條件分別為：

||Q_j-Q_i||＞δ_min

||Q_j-Q_i||＜δ_max

其中，j＜i，Q_i為采樣點位置為i時的坐標值，Q_j為采樣點位置為j時的坐標值，δ_max為設定的采樣點對距離最大值，δ_min為設定的采樣點對距離最小值，(i，j)為P個特征點對應的所有采樣點中任意兩個采樣點組成的一個采樣點對，||·||為求取絕對值運算符。