为了获取鲁棒的特征区域,提出了一种基于轮廓的旋转和尺度不变区域的检测算法。算法应用多尺度乘积LoG(Laplacian of Gaussian)提取轮廓上稳定的角点作为特征点。根据角平分线的旋转和尺度不变性提取特征方向,利用特征方向求得特征半径...为了获取鲁棒的特征区域,提出了一种基于轮廓的旋转和尺度不变区域的检测算法。算法应用多尺度乘积LoG(Laplacian of Gaussian)提取轮廓上稳定的角点作为特征点。根据角平分线的旋转和尺度不变性提取特征方向,利用特征方向求得特征半径。由角点、特征方向和特征半径构造不变区域。进行了特征匹配的实验,图像集包含旋转、尺度、仿射、光照和压缩五种变换,算法获得了很好的匹配结果。结果表明算法简单快速,具有较强的鲁棒性和广泛的应用性。展开更多
针对高频元件精密加工后纹理复杂、相似度高,导致较难区分的问题,提出了一种基于等积环形分割的快速定位识别算法。首先使用互信息熵进行快速粗定位,然后在等积环形分割的基础上通过像素梯度幅值与像素梯度方向进行有效特征点的筛选及...针对高频元件精密加工后纹理复杂、相似度高,导致较难区分的问题,提出了一种基于等积环形分割的快速定位识别算法。首先使用互信息熵进行快速粗定位,然后在等积环形分割的基础上通过像素梯度幅值与像素梯度方向进行有效特征点的筛选及匹配系数(Matching Ratio Result,MRR)的计算,根据得到的匹配系数对元件进行精确定位及识别分类。实验结果表明,与传统的模板匹配方法相比,该方法的定位精准度和时效性有较大的提升,对1350张高频元件图像的识别准确率达到了95.9%。展开更多
文摘为了获取鲁棒的特征区域,提出了一种基于轮廓的旋转和尺度不变区域的检测算法。算法应用多尺度乘积LoG(Laplacian of Gaussian)提取轮廓上稳定的角点作为特征点。根据角平分线的旋转和尺度不变性提取特征方向,利用特征方向求得特征半径。由角点、特征方向和特征半径构造不变区域。进行了特征匹配的实验,图像集包含旋转、尺度、仿射、光照和压缩五种变换,算法获得了很好的匹配结果。结果表明算法简单快速,具有较强的鲁棒性和广泛的应用性。
文摘针对高频元件精密加工后纹理复杂、相似度高,导致较难区分的问题,提出了一种基于等积环形分割的快速定位识别算法。首先使用互信息熵进行快速粗定位,然后在等积环形分割的基础上通过像素梯度幅值与像素梯度方向进行有效特征点的筛选及匹配系数(Matching Ratio Result,MRR)的计算,根据得到的匹配系数对元件进行精确定位及识别分类。实验结果表明,与传统的模板匹配方法相比,该方法的定位精准度和时效性有较大的提升,对1350张高频元件图像的识别准确率达到了95.9%。
