基于特征點和方向向量的快速目標匹配算法研究.pdf

1、隨著視覺傳感器的快速發(fā)展和各類計算機視覺算法的成熟，越來越多的機器視覺檢測方法運用到了工業(yè)生產(chǎn)檢測領(lǐng)域。視覺檢測方法具有非接觸性、高速度、高精度和高度自動化等特點，能夠使人們遠離危險的工作場合，并且極大地提高生產(chǎn)效率，適合于流水線上大批量目標物的定位與檢測。傳統(tǒng)的目標匹配算法通常只兼顧匹配精度、速度中的某一方面。
　　本文提出一種分層匹配的方法，首先基于ORB特征點，選取Hamming距離作為相似性度量標準，進行模板和搜索圖之間的

2、特征點匹配，并采用隨機抽樣一致算法去除大部分誤匹配點，推算出最終的仿射變換參數(shù)。然后，利用匹配對中特征點的旋轉(zhuǎn)角和模板相對位置，計算出待匹配圖像中特征點對應(yīng)的標記中心點，采用 K-means聚類算法將這些標記中心點進行聚類，將分屬于不同目標物副本的特征點分類。最后，采用改進的方向向量提取算法，比較模板和搜索圖像的邊緣信息，對目標位置進行精定位。為了進一步加速計算，采用了圖像金字塔算法，從粗到精逐步確定模板在圖像上的位置和旋轉(zhuǎn)角度；為了使