由于镀金回转体工件的特殊几何特征和尺寸限制,快速准确地获取其全表面图像存在困难。本文提出了一种基于自适应亮度校正的全表面成像方法。首先,为了恢复低亮度区域信息,提出一种自适应调整图像亮度的校正算法,在全局亮度映射预调整后...由于镀金回转体工件的特殊几何特征和尺寸限制,快速准确地获取其全表面图像存在困难。本文提出了一种基于自适应亮度校正的全表面成像方法。首先,为了恢复低亮度区域信息,提出一种自适应调整图像亮度的校正算法,在全局亮度映射预调整后,使用导向滤波器替代传统的高斯滤波器进行图像局部对比度多尺度增强,同时保护划痕和边缘等特征。其次,设计了一种基于ROI(Region of Interest)自适应裁切的图像拼接方法,通过HSV颜色空间下阈值分割和单应矩阵估计提取有效区域,降低图像拼接时由曲面投影失真和视差引起的干扰,并提高算法的运行速度。实验结果表明:本文的亮度校正算法能改善图像特征亮度不一致情况,使得图像配准平均反向投影误差降低约50%,多图像拼接算法速度达1.25幅/s。相比Autostitch、LPC等经典算法,本文算法在精度和效率上都具有明显优势,适用于工业环境中回转体工件的全表面图像获取及缺陷检测。展开更多
针对目前视频拼接技术中的主要问题,即SURF(Speed Up Robust Features)特征提取算法与FLANN(Fast Library or Approximate Nearest Neighbors)特征匹配算法在综采工作面恶劣环境中存在特征点误提取和特征点匹配正确率低的问题,提出一种...针对目前视频拼接技术中的主要问题,即SURF(Speed Up Robust Features)特征提取算法与FLANN(Fast Library or Approximate Nearest Neighbors)特征匹配算法在综采工作面恶劣环境中存在特征点误提取和特征点匹配正确率低的问题,提出一种改进SURF-FLANN的综采工作面视频拼接特征提取与匹配算法。为了提高特征点提取正确率,该方法通过将传统的高斯滤波换为更为先进的双边滤波提取图像中的SURF关键特征点,同时在特征向量中引入特征点4-领域内的特征点描述符信息,从而改进了描述符算子,进一步提高了特征点的描述能力。为了提升特征点匹配速度,提出了R-FLANN(Random Sample Consensus-Fast Library or Approximate Nearest Neighbors)特征匹配算法,该算法利用RANSAC算法获取特征点的匹配先验信息剔除无匹配、误匹配的特征点,从而提高特征点匹配速度。为了验证改进效果,通过消融试验验证了改进SURF-FLANN的特征提取与匹配算法有效提升综采工作面视频图像特征提取和匹配正确率。通过本文方法与SIFT+FLANN,Hairrs与SURF+FLANN的特征提取与匹配算法进行特征点提取与匹配的对比试验,结果表明本文方法特征提取与匹配平均正确率和平均匹配速度最高,分别达到了81.47%和51.47帧/s。通过运用本文方法与SIFT+FLANN,Hairrs与SURF+FLANN的特征提取与匹配算法进行视频图像拼接对比试验,结果表明本文提出的方法在拼接效果清晰度、对比度、熵、拼接速率指标都最好,得到了最佳效果。展开更多
文摘由于镀金回转体工件的特殊几何特征和尺寸限制,快速准确地获取其全表面图像存在困难。本文提出了一种基于自适应亮度校正的全表面成像方法。首先,为了恢复低亮度区域信息,提出一种自适应调整图像亮度的校正算法,在全局亮度映射预调整后,使用导向滤波器替代传统的高斯滤波器进行图像局部对比度多尺度增强,同时保护划痕和边缘等特征。其次,设计了一种基于ROI(Region of Interest)自适应裁切的图像拼接方法,通过HSV颜色空间下阈值分割和单应矩阵估计提取有效区域,降低图像拼接时由曲面投影失真和视差引起的干扰,并提高算法的运行速度。实验结果表明:本文的亮度校正算法能改善图像特征亮度不一致情况,使得图像配准平均反向投影误差降低约50%,多图像拼接算法速度达1.25幅/s。相比Autostitch、LPC等经典算法,本文算法在精度和效率上都具有明显优势,适用于工业环境中回转体工件的全表面图像获取及缺陷检测。
