计量学报

作者：张喜民,詹海生,余奇颖

单位：1. 陕西国际商贸学院信息工程学院, 西安陕西712046; 2. 西安电子科技大学计算机学院,西安陕西710071;

关键词：计量学;机器视觉;图像配准算法;尺寸不变特征变换;特征匹配;边界跟踪;随机抽样一致算法

基金：陕西省自然科学基础研究计划(2021JM-539)

图像配准精度直接影响机器视觉尺度检测的精度,针对尺寸不变特征变换(SIFT)特征匹配未考虑特征点之间的几何关系,对于小插件等灰度变化较平滑的图像易产生误匹配点的问题,提出了几何特征约束的SIFT特征匹配改进算法。首先,用基于边界拓扑分析的图像跟踪算法提取目标轮廓;然后,用轮廓特征对SIFT算法进行约束并利用随机抽样一致(RANSAC)算法去除“离群点对”;最后,估计变换矩阵并完成图像精确配准。基于高分辨率工业相机和高性能计算机构建精密尺度检测系统,以手机USB接口插件为对象进行实验,实验结果表明:该算法图像配准精准度可达95.31%,与SIFT算法、SIFT+RANSAC算法相比较,配准精准度得到了较大提高,该算法已应用于某检测设备研制中。

来源：2023年第8期

《计量学报》期刊编辑部

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