资源描述：
《基于图像轮廓提取的模板匹配方法在机器人视觉中的应用_邓秀娟》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、2002年第5期《机器人技术与应用》基于图像轮廓提取的模板匹配方法在机器人视觉中的应用◆邓秀娟赵亮大连铁道学院机械系[摘要]在图像模板匹配基础上,利用轮廓提取方法,提出了一种适合于机器人视觉技术的图像模式识别算法—基于图像轮廓提取的模板匹配算法。研究表明:该算法实现简单,执行速度快,在求得对象物精确位置方面有一定提高,且在一定程度上相似性分布相对尖锐了一些。[关键词]模板匹配图像轮廓提取模式识别机器人视觉[Abstract]Onthebaseoftemplatematching,thealgorithmofimagepatternr
2、ecognitionapplyingtorobotvisionispresentedbyusingextractingofcontour.Itisalsotheoneoftemplatematchingbasedonextractingofcontour.Theindicationoftheresearch:Theimplementationofthisalgorithmisverysimpleandthespeedofrunningisveryfast.Thecapabilityforcalculationtheprecisepo
3、sitionoftheobjectisimproved.Distributingofcomparabilityismorekeen-edgedcomparatively.[Keywords]TemplatematchingExtractingofcontourPatternrecognitionRobotvision0引言以下几种形式:MM模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方i,j2D(i,j)=∑∑S(m,n)-T(m,n)法,研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地m=1n=1方,进而识别对象物,这就是一个匹配的问题。例如在
4、或者MM下图1(a)中寻找有无图(b)的三角形存在。当对象物i,jD(i,j)=∑∑S(m,n)-T(m,n)的图案以图像的形式表现时,根据该图案与一幅图案m=1n=1的各个部分的相似度判断其是否存在,并求得对象物式中计算的是模板T和图像Si,j重合部分的非在图像中的位置的操作叫做模板匹配。相似度,该值越小,表示匹配程度越好。如果展开前一模板匹配方法是数字图像分析领域比较活跃的个式子,则有MM一个分支,已经历了几十年的研究探索,目前已提出i,j2D(i,j)=∑∑S(m,n)-T(m,n)了众多的模板匹配方法,其中灰度图像模板匹配方
5、法m=1n=1MM的基本思想是:设模板T叠放在搜索图S上平移,模2i,j×T(m,n)+∑∑T(m,n)板覆盖下的那块搜索图叫做子图S,i,j为这块子图m=1n=1的左上角像点在图中的坐标,叫做参考点,现检测T右边第三项表示模板的总能量,是一个常数与i,j和S重合部分的相似度,对图像中所有的点进行这(i,j)无关,第一项是覆盖下那块图像子图的能量,样的操作,根据相似它随着位置(i,j)而缓慢改变,第二项是子图像和度为最大或者超过某模板的互相关,随(i,j)而改变。T和Si,j匹配时一阕值来确定对象物这一项的取值最大,因此我们可以用下
6、列相关函数作是否存在,并求得对相似性测度,该值越大,表示匹配程度越好。MM象物所在的位置。作i,j∑∑S(m,n)×T(m,n)为模板匹配的尺度有m=1n=1图1模板匹配的例子R(i,j)=MMi,j2∑∑S(m,n)m=1n=1[作者简介]邓秀娟(1977.4-),女,汉,硕士研究生,研究方向:机电一体化。·27·2002年第5期《机器人技术与应用》或者归一化为性,因此,进行模板匹配计算的相似度就在以对象物存MM在的地方为中心形成平缓的锋。这样,即使从图像中对i,j∑∑S(m,n)×T(m,n)m=1n=1象物的真实位置稍微离开一
7、点,也表现出相当高的相R(i,j)=MMMMi,j22似度。但在机器人视觉中,要求求出放在传送带上的机∑∑S(m,n)∑∑T(m,n)m=1n=1m=1n=1器零件精确位置,这就要使图像的相似度分布尽可能1利用模板匹配识别方法抓取工件的机尖锐一些。为达到这一目提出了基于图像轮廓提取的器人系统原理模板匹配方法。如图2,该系统为了从零件的外形获得准确、稳2.2图像变换定的识别信息,用安装在传送带上方的CCD摄象机摄像机获得平面物体图,其位姿往往是任意的,如摄取图像。主计算机可处理装在机器人工作位置上方图3所示,为了进行比较、识别,首先要
8、计算出任意位姿的CCD摄象机所摄得的图像并识别出所需的工件和图像的重心s点的坐标、图象的两个垂直的主惯性轴以被识别工件的空间坐标位置,这主要由基于图像轮廓及φ值。为了使图3(a)中图像能与存储器中的标准模提取的模板匹配方法来实现的。有
