一种机器视觉图像特征点检测与匹配复合的优化方法

摘要

本发明公开了机器视觉图像特征点检测与匹配复合的优化方法，其主要思路为：首先获取模板图像和搜索图像，并拼接为工件图像，然后对所述工件图像进行特征点检测，得到P个特征点，再对P个特征点分别进行特征点描述，即选取任意一个特征点为中心构建像素块图像，并对像素块图像中包含的采样点分别进行高斯滤波处理，得到该特征点对应的采样点对，进而得到P个特征点各自对应的采样点对和P个特征点各自对应的采样点对距离，然后据此分别得到长距离采样点对的对应总体模式方向和短距离采样点对的对应二进制描述符，对P个特征点分别进行匹配识别，计算模板图像和搜索图像之间的仿射变换参数，进而得到搜索图像中目标工件三维坐标并进行准确抓取。

主权项

一种机器视觉图像特征点检测与匹配复合的优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，首先获取模板图像和搜索图像，所述模板图像包含目标工件，所述搜索图像包含目标工件和非目标工件，并将模板图像和搜索图像拼接为工件图像，然后对所述工件图像进行极值点检测，得到P个极值点，所述P个极值点分别为极大值点或极小值点，然后将所述P个极值点分别作为特征点；其中，P表示自然数；步骤2，选取P个特征点中的第k个特征点，并以第k个特征点为中心、构建第k个特征点对应的N×N像素块图像，所述第k个特征点对应的N×N像素块图像为工件图像的子图像，并且所述第k个特征点对应的N×N像素块图像包含Q_k个采样点，每个采样点具有对应的灰度值和距离，所述Q_k个采样点分布在第k个特征点周围的预设范围内，再将所述Q_k个采样点中的每一个采样点作为中心、以设定的δ值作为方差分别进行高斯滤波处理，得到高斯滤波处理后的Q_k个采样点，其中每一个高斯滤波半径对应方差δ的取值，然后将高斯滤波处理后的Q_k个采样点采用设定组合数方式获取H_k个采样点对，并获取H_k个采样点对各自的对应距离，k∈{1,2,…,P}；步骤3，重复执行步骤2，直到得到H₁、H₂、…、H_k、…H_P个采样点对各自的对应距离，然后根据所述H₁、H₂、…、H_k、…H_P个采样点对各自的对应距离计算得到长距离采样点对的对应总体模式方向g和短距离采样点对的对应二进制描述符b；其中，k∈{1,2,…,P}，P表示工件图像中包含的特征点个数；步骤4，分别获取模板图像和搜索图像之间的仿射变换参数，以及模板图像的形心坐标，并根据所述长距离采样点对的对应总体模式方向g和所述短距离采样点对的对应二进制描述符b，对P个特征点分别进行匹配识别，获取搜索图像中目标工件的形心坐标，进而获取搜索图像中目标工件的三维坐标，最终对搜索图像中的目标工件进行准确抓取。