北京化工大学信息科学与技术学院, 北京 100029
针对发生较大角度旋转及平移时图像配准精度不高, 图像配准对局部形变和光照较为敏感的问题, 本文提出了基于直线和 SURF特征的图像分区域配准算法。首先利用 Hough变换实现图像的粗配准; 然后对图像进行分区, 在子区域内利用 SURF算子求取变换模型参数, 完成图像的配准。实验表明该方法可用于红外与可见光图像的配准, 与传统方法相比, 本方法能够在图像存在大角度旋转和平移时实现高精度配准, 且在图像存在局部形变及光照不均时精度较好。
图像配准 直线特征 特征匹配 image registration line feature SURF SURF feature matching
北京化工大学 信息科学与技术学院 北京 100029
管道内表面的缺陷检测对于保证介质运输安全，避免泄漏和爆炸事故非常重要。在分析三维点分布几何特征的基础上，对基于视觉检测获得的管道内表面三维点,通过判断同一圆周上相邻点法线夹角变化检测管道内表面的凹凸缺陷，采用空间点相邻三角平面法线加权平均获取空间点的法线。依据三维点呈圆周分布的特点，采用相邻圆周上点顺次连接进行快速三角剖分。基于上述方法对实际测量的管道内表面三维点和仿真三维点分别进行了凹凸缺陷检测和三维重构。该方法能实现径向变化小于0.1 mm的管道凹凸缺陷的检测和识别,三维测量精度为0.081 mm。
机器视觉 缺陷 法矢 三维重构 machine vision defect normal vector three-dimensional reconstruction
