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《基于SIFT算法的圆心快速精确定位技术研究_吴慧兰.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、光电子#激光第19卷第11期2008年11月JournalofOptoelectronics#LaserVol.19No.11Nov.2008**基于SIFT算法的圆心快速精确定位技术研究**吴慧兰,刘国栋,刘炳国,浦昭邦(哈尔滨工业大学自动化测试与控制系,哈尔滨150001)摘要:针对SIFT算法在圆心检测应用中的特点,分析了SIFT算法中存在的冗余步骤,提出对其进行简化改进:估计圆心所在的金字塔层,删减金字塔中多余的层数建立,并且通过提高滤除低对比度特征点阈值的办法减少背景特征点的生成,去掉了特征点辅方向分配和建立辅方向特征点这一步骤。分别对计算机模拟生成的
2、标准圆和实际的PCB定位标志图像做了圆心检测实验,实验表明,SIFT算法改进后在没有降低其定位精度及对图像的模糊、光照、仿射等变换适应性的情况下,大大缩短了检测时间,提高了检测效率。关键词:圆心定位;尺度不变特征变换(SIFT)算法;特征匹配;冗余中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1005-0086(2008)11-1512-04Studyonthecirclecenterfastaccurate-locatingtechniquebasedontheSIFT**WUHu-ilan,LIUGuo-dong,LIUBing-guo,PUZhao-ban
3、g(DepartmentofAutomaticMeasurementandControl,HarbinInstituteofTechnology,Harbin,150001,China)Abstract:InallusiontothecharacteristicsoftheSIFTalgorithmintheapplicationofcirclecenterlocation,redundantproce-dureisanalyzedandanovelpredigestedandimprovedmethodisproposed.Byestimatingwhichp
4、yramidoctavethecirclecenterisin,eliminatingtheredundancypyramidoctaves,andreducingthekeypointsgeneratedfromthebackgroundbyin-creasingthethresholdforfilteringoutthekeypointswithlowcontrast,thestepsofassigningassistantorientationsofthekeypointsandgeneratingkeypointswithassistantorienta
5、tionhasbeenleavedout.CirclecenterdetectionexperimentshavebeencarriedoutforbothstandardcirclesgeneratedbythecomputerandtherealPCBlocationmarkimages.Theexperimentresultsshowthat,withoutanypenaltyofthelocationaccuracy,orrobustnesstoblur,illumination,affinetransformation,thedetectioneffi
6、ciencyhasbeenimproveddramaticallywiththeproposedimprovedmethod.Keywords:circlecenterlocation;scaleinvarintfeaturetransform(SIFT);featurematching;redundancy[8]余,这些冗余在图像识别中可以增加目标正确识别的概率,1引言在圆心定位中却是不必要的。本文针对其在圆心定位中的特视觉检测中,圆形定位标志是较为常用的。传统的圆心检点,在保证不改变其定位精确度及对图像模糊、光照和映射仍[1,2]测方法以圆Hough变换最为
7、常用,但该方法在三维空间运保持鲁棒性的前提下,提出减少不必要的冗余步骤的改进算算时资源需求大,检测速度慢。后来出现的各种改进的Hough法,以达到提高运算速度的目的。变换大多在边缘检测的基础上进行,虽然提高了运算速度,但对图像的变形适应性差。因此研究圆形定位标志圆心的检测2SIFT算法在圆心定位中的应用方法,在保证其检测精确度和效率的同时,保证其对图像变形[3,4]的适应性是极为重要的。2004年David.G.Lowe在总结了2.1常规SIFT特征提取算法及圆心定位原理现有的不变量特征检测方法基础上提出了SIFT(scaleinvariantSIFT算法在高斯
8、差分尺度空间,DoG空间
