基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究
基于改进SURF算子的高低分辨率图像配准方法
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｄｕ ｅ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｌ ａ ｒ ｇ ｅ ｒ ｅ ｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｂ ｅ ｔ ｗｅ ｅ ｎ ｔ ｈ ｅ ｔ ｈ ｒ ｅ ｅ — ｄ ｉ ｍｅ ｎ ｓ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｌ ａ ｓ ｅ ｒ ｉ ｍａ ｇ ｉ ｎ ｇ ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ ａ ｎ ｄ ｖ ｉ ｓ ｉ ｂ ｌ ｅ ｉ ｍａ — ｇ ｉ ｎ ｇ ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ ， ｍｉ ｓ ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｓ ａ ｒ ｅ ｎ ｕ ｍｅ ｒ ｏ ｕ ｓ ． Ｉ ｎ ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ， ａ ｒ ｅ ｇ ｉ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｏ ｆ ｈ ｉ ｇ ｈ － ｌ ｏ ｗ ｒ ｅ ｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ Ｓ Ｕ ＲＦ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ． Ｆ ｉ ｒ ｓ ｔ ｌ ｙ， ｌ ｏ ｗ— ｒ ｅ ｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｄ ｅ ｔ ｈ ｒ ｏ ｕ ｇ ｈ ｂ ｉ ｌ ｉ ｎ ｅ ａ ｒ ｉ ｎ —
基于图像轮廓的匹配算法的研究与应用
基于图像轮廓的匹配算法的研究与应用图像轮廓是图像中物体的边界线条，它包含了物体的形状和结构信息。
基于图像轮廓的匹配算法在计算机视觉领域有着广泛的研究和应用。
本文将探讨该算法的研究进展以及在实际应用中的一些应用案例。
首先，基于图像轮廓的匹配算法主要包括两个步骤：特征提取和匹配。
特征提取是指从图像中提取出轮廓特征，常用的方法有边缘检测算法（如Canny算法）和轮廓提取算法（如Sobel算法）。
匹配是指将提取到的轮廓特征与数据库中的轮廓进行比对，找到最佳匹配结果。
常用的匹配方法有欧氏距离匹配和形状上下文匹配等。
在研究方面，基于图像轮廓的匹配算法已经取得了一些重要的进展。
例如，研究人员提出了基于形状上下文的匹配算法，该算法可以在形状有较大变化的情况下也能进行准确的匹配。
此外，还有一些基于深度学习的图像轮廓匹配算法，通过使用深度神经网络对轮廓进行学习和提取，可以得到更加准确的匹配结果。
在应用方面，基于图像轮廓的匹配算法有着广泛的应用场景。
例如，在目标检测中，可以利用该算法对目标的轮廓进行匹配，从而实现目标的自动识别和定位。
此外，在工业领域中，可以利用该算法对产品的轮廓进行匹配，实现产品的质量检测和分类。
除此之外，基于图像轮廓的匹配算法还可以应用于图像检索、图像重建等领域。
例如，在图像检索中，可以利用该算法对图像库中的图像进行轮廓匹配，从而实现更加准确和高效的图像检索。
在图像重建中，可以利用该算法对缺失的轮廓进行补全，从而实现图像的完整重建。
综上所述，基于图像轮廓的匹配算法在计算机视觉领域具有重要的研究价值和广泛的应用前景。
虽然该算法在一些复杂场景下仍然存在一定的挑战，但通过不断的研究和改进，相信会有更多的突破和创新，进一步推动该算法在实际应用中的发展和应用。
Halcon标定文件资料地生成及标定板规格
Halcon标定文件的生成Halcon标定文件的生成图一Halcon标定文件的生成，需要有以下几个步骤：1.创建一个标定数据模板，由create_calib_data算来完成。
2.指定相机的类型，初始化相机内部参数，由set_calib_data_cam_param算子来完成。
3.指定标定板的描述文件，由set_calib_data_calib_object算子完成。
4.收集观察数据，有算子set_calib_data_observ_points完成。
也就是收集标定板上圆点的中心坐标，跟各个校正板的位置姿态。
5.配置校正过程。
由算子set_calib_data完成。
6.将数据整合进行标定计算。
calibrate_cameras7.获得标定参数。
get_calib_data8.记录标定参数，write_cam_parStartCamPar :=[0.016, 0, 0.0000074, 0.0000074, 326, 247, 652,494]解释一下这个数组的意思。
面阵相机有14或18个参数（根据想相机的畸变模式），对于线阵相机有17个参数。
这些参数可以分开为内部相机参数、外部相机参数。
面阵相机（division模式）：Focus（焦距）:远焦镜头镜头焦距的长度Kappa:扭曲系数Sx，Sy：两像素间距Cx，Cy：中心点坐标Whith，Height：图像的宽高面阵相机（polynomia模式）：Focus（焦距）:远焦镜头镜头焦距的长度K1, K2, K3, P1,P2:扭曲系数Sx，Sy：两像素间距Cx，Cy：中心点坐标Whith，Height：图像的宽高线阵相机不做具体介绍Halcon标定板规格2011-12-23 12:56 68人阅读评论(1) 收藏举报图一：30*30 规格的标定板的规格黑色圆点行数： 7黑色圆点列数： 7外边框长度： 30mm*30mm内边框长度： 28.125mm*28.125mm 即：黑色边框线宽为一个圆点半径（0.9375）黑色圆点半径： 0.9375mm圆点中心间距： 3.75mm裁剪宽度： 30.75mm*30.75mm 即：由黑色边框向外延伸0.375mm 边角：由黑色外边框向内缩进一个中心边距的长度40*40 规格的标定板的规格黑色圆点行数： 7黑色圆点列数： 7外边框长度： 40mm*40mm内边框长度： 37.5mm*37.5mm 即：黑色边框线宽为一个圆点半径（0.125）黑色圆点半径： 0.125mm圆点中心间距： 5mm裁剪宽度： 21mm*21mm 即：由黑色边框向外延伸0.5mm边角：由黑色外边框向内缩进一个中心边距的长度50*50 规格的标定板的规格黑色圆点行数： 7黑色圆点列数： 7外边框长度： 50mm*50mm内边框长度： 46.875mm*46.875mm 即：黑色边框线宽为一个圆点半径（1.5625）黑色圆点半径： 1.5625mm圆点中心间距： 6.25mm裁剪宽度： 51.25mm*51.25mm 即：由黑色边框向外延伸0.625mm 边角：由黑色外边框向内缩进一个中心边距的长度60*60 规格的标定板的规格黑色圆点行数： 7黑色圆点列数： 7外边框长度： 60mm*60mm内边框长度： 56.25mm*56.25mm 即：黑色边框线宽为一个圆点半径（1.875）黑色圆点半径： 1.875mm圆点中心间距： 7.5mm裁剪宽度： 61.5mm*61.5mm 即：由黑色边框向外延伸0.75mm边角：由黑色外边框向内缩进一个中心边距的长度Halcon如何制作标定板分类：Halcon 2011-12-23 12:51 151人阅读评论(2) 收藏举报图1上图即为我自行制作的标定板的图样。
模板匹配方法总结
很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得，但由于其他的事情总是抽不岀时间。
去年有过一段时间的集中学习，做了许多的练习和实验，并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究，写了一篇《基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究》文章，总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配，又如何来协调这些参数来加快匹配过程，提高匹配的精度，这篇paper放到了中国论文在线了，需要可以去下载。
德国MVTec公司开发的HALCON机器视觉开发软件，提供了许多的功能，在这里我主要学习和研究了其中的形状匹配的算法和流程。
HDevelop开发环境中提供的匹配的方法主要有三种，即Component-Based、Gray-Value-Based、Shape-Based,分别是基于组件(或成分、元素)的匹配，基于灰度值的匹配和基于形状的匹配。
这三种匹配的方法各具特点，分别适用于不同的图像特征，但都有创建模板和寻找模板的相同过程。
这三种方法里面，我主要就第三种-基于形状的匹配，做了许多的实验，因此也做了基于形状匹配的物体识别，基于形状匹配的视频对象分割和基于形状匹配的视频对象跟踪这些研究，从中取得较好的效果，简化了用其他工具，比如VC++来开发的过程。
在VC下往往针对不同的图像格式，就会弄的很头疼，更不用说编写图像特征提取、模板建立和搜寻模板的代码呢，我想其中间过程会很复杂，效果也不一定会显著。
下面我就具体地谈谈基于HALCON的形状匹配算法的研究和心得总结。
1. Shape-Based matchi ng 的基本流程HALCON提供的基于形状匹配的算法主要是针对感兴趣的小区域来建立模板，对整个图像建立模板也可以，但这样除非是对象在整个图像中所占比例很大，比如像视频会议中人体上半身这样的图像，我在后面的视频对象跟踪实验中就是针对整个图像的，这往往也是要牺牲匹配速度的，这个后面再讲。
基本流程是这样的，如下所示：⑴首先确定岀ROI的矩形区域，这里只需要确定矩形的左上点和右下点的坐标即可，gen_recta ngle1()这个函数就会帮助你生成一个矩形，利用area_ce nter()找到这个矩形的中心；⑵然后需要从图像中获取这个矩形区域的图像，reduce_domain()会得到这个ROI ;这之后就可以对这个矩形建立模板，而在建立模板之前，可以先对这个区域进行一些处理，方便以后的建模，比如阈值分割，数学形态学的一些处理等等；⑶ 接下来就可以利用create_shape_model()来创建模板了，这个函数有许多参数，其中金字塔的级数由Numlevels指定，值越大则找到物体的时间越少，AngleStart和AngleExtent决定可能的旋转范围，AngleStep指定角度范围搜索的步长；这里需要提醒的是，在任何情况下，模板应适合主内存，搜索时间会缩短。
图像匹配经典算法及其改进方法研究
Abstract: Matching methods of image matching algorithm is composed of: direct use of grey degree of original image, use the feature of physical shape and use the advanced feature of the image. Classical matching algorithms contain ABS algorithm, normalized cross-correlation algorithm, moment matching method and the method based on the feature point of image. Improved methods refer to SSDA algorithm, pyramidal layered searching method and so on.
1.2 利用图像的物理形状特征进行匹配
利用图像的物理特征，如边缘、骨架线条、角 点等进行匹配，需要相关计算的像素点数目有明显 减少，并具有更强的适应能力。这种算法对细微的 干扰不太敏感，而是依赖于提取的图像特征，其关
键是寻找易于识别和区分的特征，通过基于特征集 间的相似性度量来找到模板在图像中的匹配位置。
xy
m 01 = ∑ ∑ yf ( x , y )
xy
f(x,y) 归一化：
η pq
=
u pq u r 00
(8)
式中，r＝(p+q)/2+1，p+q＝2,3,…。
为加速模板匹配过程，可采用 2 步模板匹配策
略。首先，使用零阶矩算子进行粗匹配，获得可能
基于ShapeContext的形状匹配方法的改进
首先对边界提取算法进行改进 ,满足人脸的轮 廓边界的复杂性要求. 先采用扩散滤波技术进行预 处理操作 ,模糊图像的细节 ,使获得的图像边缘更
( College of Computer Science and Technology , Donghua University , Shanghai 201620 , China)
Abstract : Traditio nal Shape Co ntext is used in simple shape matching. Focusing o n t he face shape matching and intelligent video surveillance applicatio ns , an imp roved Shape Co ntext met ho d is p ropo sed , and use Shape Co ntext in t he face shape matching. Ba sed o n Shape Co ntext , t his met ho d is a 2D invariance shape matching algo rit hm , integrated wit h imp roved co nto ur ext ractio n algo rit hm , p ret reat ment ( diff usio n filter algo rit hm) and no rmalizatio n met ho d , w hich make it suitable fo r bot h simple shape and face shape matching. This met ho d can be used in intelligent video surveillance system ro bustly and effectively. Key words : intelligent video surveillance ; shape matching ; face matching ; shape co ntext ; diff usio n filter
改进HD距离和遗传算法的图像匹配研究
【 ｓ ａ ｔ Ａｍｉ ａ ｈ ｐｏｌｍ ｏ ｔａ Ａｂｔ ｃ】 ｉ ｎ ｔ ｅ ｒｂｅ ｓ ｆ ｈｔ ｔｈｎ ｐｉｔ ｏ ｉ －ｅｏ ｔ ｎ ｍ ｇ ｉ ｉ ｃｌ ｏ ｅｅ ｎ ａｄ ｈ ｒ ｇ ｔ ｍａ ｉｇ ｏｎｓ ｒ ｈｇ ｒｓｌ ｉ ｉ ａｅ ｓ ｆ ｕｔ ｄｔ ｍｉｅ ｎ ｔｅ ｃ ｆ ｈ ｕｏ ｄｉ ｔ ｒ
像及 复杂场合 的匹配精度要求 ， 而限制了 ＳＨ＂ 子应 从 Ｉ 算
用 】 。在模板 匹配方法 中 ， 图像 匹配 测度 Ｈ ｕｄ ｒ（ Ｄ ａｓｏｆ Ｈ ）
策 略的并 行遗传算 法 （ ｕｔ ｓ ａ ｇ ａａ ｅ Ｇ ｎｔ １ Ｍ ｌ—ｔ ｔ ｙＰ ｒ ｌ ｅｅｃＡ ． ｉ ｒｅ ｌｌ ｉ
ｇｒｈ Ｍ Ｐ Ａ）在并行遗传算法上采 用不 同的算法策 ｏｉ ｍ， Ｓ Ｇ ， ｔ
距离 ， 能有 效进行图像搜索 ， 因具 有计算 快捷 、 不需点对 点精确匹配和对局部非相似变形不敏感等优点而得到广
泛应 用 ， 但经 典 ＨＤ 离采用 的最大最 小距离对 出格噪 距
略， 以增加群 体 的多样性及 算法 的稳健性 ， 对概 率加权
ｌ ｏｉ ｍ ｔｋ ｓ ｈ ａ ｉ ｔ ｏ ａａｌｌ ｒｃ ｓｉｇ ｏ ｈ －ｔａｅ ｐ ｒ ｌｌ ｅ ｅｉ ｇ ｒｈ ａｇ ｒ ｈ ｔ ａ ｅ ｔｅ ｂｌｙ ｆ ｐ ｒ ｅ ｐｏ ｅｓｎ ｆ ｍｕ ｉｓｒｔｇ ｉ ｌ ｙ ａａ ｅ ｇ ｎ ｔ ａ ｏ ｔｍ ｔ ｏ ｔ ｚ Ｈａ ｓ ｏｆ ｉｔｎ ｅ ｆｒ ｌ ｃｌ ｉ ｏ ｐｉ ｅ ｎ ｄ ｒ ｄｓａ ｃ ｍｉ ｏ ｉ ｒｖｎ ｈ ｍａｃ ｉｇ ｓ ｅ ｄ ｈ ｘ ｅｉ ｎａ ｒｓ ｌ ｈ ｗ ｔａ ｈ பைடு நூலகம் ｒｐ ｓｄ ａｇ ｒｈ ｈ ｓ ｏ ｕ ｔｅｓ ｆｒｎ ｉｅ ｏｔｔ ｎ ａ ｇｅ ｍｐ ｏ ｉｇ ｔｅ ｔｈｎ ｐ ｅ ．Ｔ ｅ ｅ ｐ ｒ ｍｅ ｔｌ ｅｕｔ ｓ ｏ ｈ ｔｔｅ ｐ ｏｅ ｏｉ ｍ ａ ｒｂ ｓ ｓ ｏ ｏｓ ，ｒ ａｉ ｎ ｌ ｓ ｏ ｌ ｔ ｎ ｏ ａ ｄ ｂｏ ｋ ｎ ｍｐ ｏ ｅ ｔｅ ｍａｃ ｉｇ ｓ ｅ ｄ ａ ｄ ｔｅ ｃ ｍｐ ｔ ｇ ｓ ｅ ｄ ｅ ｅｔ ｅｙ ｎ ｌｃ ，ａ ｄ ｉ ｒｖ ｈ ｔｈｎ ｐ ｅ ｎ ｈ ｏ ｕｉ ｐ ｅ ｆ ｃｉ ｌ． ｎ ｖ
3-hdevelop
放大率 数据类型
通道数
红, 绿, 蓝戒 灰度值
当前位置坐标
HDevelop 区域特征
特征名称 特征值 可视化快速评估
区域基本特征
形状特征 灰度值特征
用鼠标点击相应的区域
提纲
什么是HDevelop HDevelop图形组件 算子选择 写一个程序
HDevelop 算子菜单
菜单项
子菜单 算子
查找 下一个/所有出现的算子 并给出标志线 替换 下一个/所有 出现的算子
数据类型
图像 Images Region XLD 控制 Handles
Real
String Integer
数据类型: 右键菜单
在图像变量上右键单击鼠标 显示：在图像窗口中显示图像 (类似双击) 清除窗口后再显示
Tuple 处理 每个算子可以使用单个值戒者tuple值 control 和 iconic 都可以使用tuple 灵活的类型处理 整型和浮点型自劢转换 大多数算子支持多种像素类型 自劢内存管理 每个需要的内存(就像一个图像矩阵) 在一个算子内申请 根据所使用的编程环境自劢释放数据 容易学会算子的命名的规则
提纲
什么是HDevelop HDevelop图形组件 算子选择 写一个程序
HDevelop介绍
HDevelop是开始视觉处理算法的一个很好的工具，类似于VC、VB、 Delphi等编译环境。
它有自己的交互式界面，可以编译和测试视觉处理算法，可以方便查看
处理结果。 可以导出算法代码
HDevelop 工具栏
帮劣
轮廓线 特征检测 直方图
缩放窗口
显示参数 重置/中止程序执行 停止程序执行 (F9) 控制程序执行 (F5)-(F8)
基于图像处理的轮廓检测与形状匹配研究
基于图像处理的轮廓检测与形状匹配研究图像处理技术在现代科技领域得到广泛的应用，其中轮廓检测与形状匹配是一个非常重要的领域。
本文将介绍基于图像处理的轮廓检测与形状匹配研究。
一、轮廓检测的概念与意义轮廓检测是指从图像中提取物体边缘信息的过程。
在实际应用中，轮廓可以被用来进行目标识别、变形检测、轮廓描述、形状分析等一系列处理。
轮廓检测的目标是从原始图像中提取出物体的边缘信息，这种信息往往是对目标的一种特定表达方式，可以用于进行进一步的处理。
二、轮廓检测的方法轮廓检测的方法主要包括：边缘检测法、区域生长法、边缘追踪法等。
1.边缘检测法边缘检测法指的是利用像素灰度值的变化情况，对图像中的像素进行分类，从而发现物体对象的边缘所在位置。
其中，最常见的边缘检测算法是Sobel算法和Canny算法。
Sobel算法是利用局部灰度变化检测边缘的方法。
对于像素点P，Sobel算法先在邻域内提取出水平、垂直两个方向上的灰度梯度，再通过平方和开根号的方式得到梯度幅值G，从而判断此像素点是否为边界点。
Canny算法是一种广泛被使用的边缘检测算法。
它的特点是精度高、有很好的抗噪性和特定的提取目标等方面。
Canny算法的基本思想是在图像内用高斯滤波去噪，然后计算像素点灰度值的梯度，通过非极大值抑制优化边缘检测结果，在使用双阈值处理方法完成边缘处理。
2.区域生长法区域生长法是一种基于相邻像素之间灰度值差异性进行像素级别划分的方法。
区域生长算法的基本思路是从一个像素点出发，根据一定的约束条件，搜索周围像素是否符合条件，从而递推构建连通区域。
3.边缘追踪法边缘追踪法是指在处理过程中，边缘轮廓是通过沿边缘单元进行扫描建立的方法。
边缘追踪法包括正向追踪和反向追踪，对应的算法是单向链码和双向链码。
三、形状匹配的概念与意义形状匹配是指在对物体进行轮廓提取之后，通过对轮廓曲线的形状与另一个轮廓的比对，找到最佳匹配的过程。
形状匹配的目的是在一个图像数据库中，通过形状相似性进行搜索。
《机器视觉技术基础》教学教案
《机器视觉技术基础》教学教案第一章机器视觉概述教案课程名称机器视觉概述授课时长40min授课方式软件录屏演示、讲授法、总结归纳法、拓展延伸教学目的通过学习，让学生对机器视觉这项技术有一个基本的了解重点、难点了解机器视觉的工作原理以及硬件环境搭建。
教学内容教学过程与详细内容教学设计引入：机器视觉是一项综合技术，被广泛应用于现代化工业中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。
本章就针对机器视觉的基本原理以及应用方向问题进行解释和说明。
讲授过程：1.对机器视觉进行初步认识，2.了解机器视觉的工作原理，一个完整的机器视觉系统由多个模块组成，普通包括光源、镜头、相机、图象采集模块、图象处理模块、交互界面等。
3.了解机器视觉硬件环境搭建。
1）机器视觉中光源的选型2）机器视觉相机的选型，3）机器视觉项目选型要关注的镜头参数：接口、最大靶面尺寸、物距与焦距、光圈、分辨率与成像质量、镜头倍率与视场范围。
4）图象采集卡的技术参数：图象传输格式、图象格式、传输通道数、分辨率、采样频率与传输速率。
了解图象采集卡的各种种类。
播放机器视觉相关视频，引入课题，激发学生学习兴趣详细讲解机器视觉的工作原理及应用4.机器视觉的应用与展望。
（1）在工业领域的应用（2）在医学领域的应用 （3）在交通领域的应用（4）在农业领域的应用（5）在生活领域的应用归纳、总结：本节课主要针对机器视觉的基本原理以及应用方向问题进行解释和说明。
结尾：鼓励学生课后复习。
总结、归纳机器视觉的工作原理及应用第二章数字图象基础教案微课名称数字图象基础微课时长授课方式软件录屏演示、讲授法、总结归纳法、拓展延伸教学目的对图象处理的一些基础内容进行简单介绍与了解。
重点、难点初步认识图象与数字图象并了解其分类，了解图象数字化的基本原理，认识图象灰度直方图，掌握图象像素间的关系。
教学内容教学过程与详细内容教学设计引入：学习机器视觉，其实质就是对各类图象的处理过程，数字图像处理技术在当今世界应用已经非常普遍，应用手段越来越丰富，功能也越来越强大。
基于WIDH特征描述子Logo图像匹配方法(联系方式)
其中 NH +(⋅)和 NH −(⋅)分别表示核心区域中某个
子块的归一化正负灰度差直方图。
(a) 垂直于主方向的窗口模板及 3 种区域 (b) 中心子块 P 的灰度差直方图
图 4 WIDH 描述子的构建方法
WIDH = {NH +(P1),NH −(P1),NH +(P2 ),
NH
−(P2 ), ,NH
+(P c
2
),NH
−(P c
2
)}
(3)
4. 特征匹配与误匹配剔除
在特征匹配阶段，使用描述矢量间的欧氏距离及 最近邻搜索算法确定特征间的对应关系。如果 Logo 图像和目标图像某两个斑块特征是匹配的，则必须同 时满足下列两个条件：(1) 描述矢量间的 Euclidean 距 离小于 1；(2) 最相邻与次相邻特征间的描述矢量距 离满足公式(4)的约束关系。假设 P 和 P1，P 和 P2 分 别是参考图像和形变图像中最相似和第二相似的斑块 特征对，如果满足：
图 10 本文算法匹配失败结果
到的匹配结果较多。图 8 图 9 是 SURF 算法和 WIDH 算法经过 RANSAC 算法剔除误匹后的结果。图中可 以看出，RANSAC 算法切实有效地剔除了误匹配 点。对比图 8 和图 9，可以看出两种方法都能准确的 匹配到目标 Logo 图像，而本文算法的特征匹配对数
多于 SURF 算法的到的匹配对数。图 10 是给出了一 组运用本文算法匹配失败的效果图。其原因是图像的 灰度差值较小，背景干扰严重。对此，需要进一步改 进。
基于HALCON的模板匹配方法总结
基于HALCON的模板匹配方法总结分类：halcon学习2013-06-26 16:02 47人阅读评论(0) 收藏举报halcon形状匹配算法德国MVTec公司开发的HALCON机器视觉开发软件，提供了许多的功能，在这里我主要学习和研究了其中的形状匹配的算法和流程。
HDevelop开发环境中提供的匹配的方法主要有三种，即Component-Based、Gray-Value-Based、Shape-Based,分别是基于组件（或成分、元素）的匹配，基于灰度值的匹配和基于形状的匹配。
这三种匹配的方法各具特点，分别适用于不同的图像特征，但都有创建模板和寻找模板的相同过程。
这三种方法里面，我主要就第三种－基于形状的匹配，做了许多的实验，因此也做了基于形状匹配的物体识别，基于形状匹配的视频对象分割和基于形状匹配的视频对象跟踪这些研究，从中取得较好的效果，简化了用其他工具，比如VC++来开发的过程。
在VC下往往针对不同的图像格式，就会弄的很头疼，更不用说编写图像特征提取、模板建立和搜寻模板的代码呢，我想其中间过程会很复杂，效果也不一定会显著。
下面我就具体地谈谈基于HALCON的形状匹配算法的研究和心得总结。
1. Shape-Based matching的基本流程HALCON提供的基于形状匹配的算法主要是针对感兴趣的小区域来建立模板，对整个图像建立模板也可以，但这样除非是对象在整个图像中所占比例很大，比如像视频会议中人体上半身这样的图像，我在后面的视频对象跟踪实验中就是针对整个图像的，这往往也是要牺牲匹配速度的，这个后面再讲。
基本流程是这样的，如下所示：⑴首先确定出ROI的矩形区域，这里只需要确定矩形的左上点和右下点的坐标即可，gen_rectangle1()这个函数就会帮助你生成一个矩形，利用area_center()找到这个矩形的中心；⑵然后需要从图像中获取这个矩形区域的图像，reduce_domain()会得到这个ROI；这之后就可以对这个矩形建立模板，而在建立模板之前，可以先对这个区域进行一些处理，方便以后的建模，比如阈值分割，数学形态学的一些处理等等；⑶接下来就可以利用create_shape_model()来创建模板了，这个函数有许多参数，其中金字塔的级数由Numlevels指定，值越大则找到物体的时间越少，AngleStart和AngleExtent决定可能的旋转范围，AngleStep指定角度范围搜索的步长；这里需要提醒的是，在任何情况下，模板应适合主内存，搜索时间会缩短。
基于SURF的图像匹配算法改进
基于SURF的图像匹配算法改进顾大龙;曾峦;翟优【摘要】In image registration, the ratio of Euclidean distance from the closest neighbor to the second closest neighbor is used in SURF algorithm to find the matching point. When the matching threshold is very big, the method brings lots of mismatching points, which affect the accuracy of image mosaic. RANSAC is an effective method, which can eliminate the mismatching points, but it needs to make sure some parameters artificially.A method of multi-level image registration is put forward in this paper. It can not only eliminate the mismatching points, but also complete the image registration without participate of manual work. The experimental results prove the method of image registration can extract the matching point exactly, realize the image registration, and satisfy the need of image mosaic. It has a particular application value.%在图像匹配中,SURF算法采用最邻近与次邻近欧式距离比查寻匹配点,当阈值过大时,这种方法会产生大量误匹配点,从而严重影响图像配准的精度.RANSAC算法是一种有效剔除误匹配点的方法,但需要人工确定部分参数值.提出一种多层次图像匹配方法,不仅能够剔除误匹配点还可以无需人工参与完成图像匹配.实验表明,该匹配方法能够精确提取匹配点和实现自动匹配,很好地满足图像配准的要求,具有一定的应用价值.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2012(035)014【总页数】4页(P79-82)【关键词】SURF;欧式距离;图像配准;自动匹配【作者】顾大龙;曾峦;翟优【作者单位】装备学院研究生管理大队,北京101416;装备学院国防重点实验室,北京101416;装备学院研究生管理大队,北京101416【正文语种】中文【中图分类】TN919-340 引言现今比较流行的特征点匹配算法主要是SIFT算法[1]和SURF算法[2]，SIFT算法是由Lowe提出的，由于其良好的性能而被广泛的使用，但是SIFT算法过于复杂，需要大量的计算时间，同时描述符维数过高，增加了匹配算法的复杂度，因此很难满足对实时性要求很高的场合。
基于改进SURF的增强现实图像匹配方法
基于改进SURF的增强现实图像匹配方法
贾一鑫;邓魏永;殷强;毋涛
【期刊名称】《计算机技术与发展》
【年(卷),期】2024(34)1
【摘要】针对传统增强现实图像匹配算法鲁棒性不强且效率不高的问题,提出一种改进的SURF匹配算法。
首先,使用SURF算法进行特征点检测,并通过Haar小波模板确定特征主方向,在得到特征主方向后构建特征描述符;由于传统SURF算法采用高达64维的矩形描述符,导致算法的计算量非常大,并且鲁棒性不强。
因此,该文使用DAISY圆形描述符替代原始算法中的矩形描述符,DAISY是三层同心圆结构,每层包含8个采样点,可以得到25个维度的描述符,这种结构使得算法的鲁棒性大大增强并且降低了计算复杂度;接着,使用特征描述符计算欧氏距离进行特征点匹配;最后,对得到的匹配点集使用随机抽样一致(RANSAC)与三角不规则网络(TIN)算法进行优化,剔除误匹配点。
实验结果表明,该算法虽然略微增加了时间复杂度,但鲁棒性变得更强,并且算法的效率和匹配精度也大大提高,平均精度达到了95%以上。
【总页数】6页(P59-64)
【作者】贾一鑫;邓魏永;殷强;毋涛
【作者单位】西安工程大学计算机科学学院;华宇铮蓥集团;中国纺织工业联合会【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于改进的SURF的图像匹配查重算法
2.基于改进SURF的快速图像匹配算法
3.基于ROI提取和改进SURF算法的图像匹配方法研究
4.基于改进SURF的图像匹配算法
5.基于改进SURF特征点的图像匹配方法
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基于量子遗传算法的成品门幅模型参数优化设计
基于量子遗传算法的成品门幅模型参数优化设计郜琳琳;金福江;吴温龙【摘要】In order to solve the key technical problem regarding to the difficulty to design the parameters affecting the finished fabric width quantitatively in heat setting process, this paper puts forward the Quantum Genetic Algorithm (Quantum Genetic Algorithm, QGA) that is used to finish the process parameters optimization design of the product door model. First, we establish the optimization model, and then use quantum genetic algorithm based on this model to realize precise and quantitative design of parameters affecting the finished width. We process the elastic cloth by using the process parameters which are obtained by the method in the paper. The deviation in weight, width between the product, and user required index is less than 0. 1% , which can meet the actual production requirements fully. At the same time in the paper we can know that quantum genetic algorithm is better than genetic algorithm in optimum design of process parameters in comparison when the iterative population increase gradually.%为了解决热定型中影响成品织物门幅的工艺参数难以定量设计的关键技术难题.提出了将量子遗传算法用于成品门幅模型工艺参数优化设计中.建立优化模型,基于该模型采用量子遗传算法,实现了影响成品门幅的工艺参数精确定量设计.用该方法得到的工艺参数加工弹力布,生产成品的门幅与用户要求指标的偏差小于0.1％,完全满足实际生产要求.同时将量子遗传算法与遗传算法在工艺参数的优化设计中进行比较,得出当迭代种群逐渐增大时,量子遗传算法在工艺参数的优化设计中的优势更加明显.【期刊名称】《江南大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2012(011)004【总页数】5页(P432-436)【关键词】量子遗传算法;成品门幅模型;工艺参数优化设计;遗传算法【作者】郜琳琳;金福江;吴温龙【作者单位】华侨大学信息科学与工程学院,福建厦门361021;华侨大学信息科学与工程学院,福建厦门361021;东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110819【正文语种】中文【中图分类】TS115.1在纺织染整生产过程中，胚布经过染后热定型［1］得到成品织物。
一种基于SURF的图像配准改进算法_高素青
１． １ 特征点的快速检测 在Ｓ ＵＲ Ｆ 特征 点 描 述 符 的 形 成 过 程 中 需 要 花 费大量时间计算小波 ， 为了提高算法效率 ， 减少计算 算法在计算小波响应时做了相应改进 ， 即在构 时间 ， 先确定每一个特征点的主方 造特征点描述符之 前 ， 然后计算其小波响应并形成特征点描述符 。 向， （ ）框式滤波器尺寸确定 。 构造检测子首先要 １ 通过设置的阶数和层数构建出块状响应序列 。 每个 块状响应都是以大小为阶数 × 层数的二维图像数组 结构实现的 。 每一个阶 — 层对可以确定一个滤波器 的尺寸 ， 因此框式滤波器的尺寸 Ｎ 为 ：
Ｉ ｍ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ａ ｌ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｏ ｆ ｉ ｍ ａ ｅ ｒ ｅ ｉ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｓ Ｕ Ｒ Ｆ ｐ ｇ ｇ ｇ
１ ２ ３ Ｇ Ａ Ｏ Ｓ ｕ ｉ ｎ Ｘ ｕ ｎ ｕ ｎ， Ｃ ｈ ｅ ｎ ｘ ｉ ａ ＴＡＮ ＨＵＡＮＧ ｑ ｇ ， ｊ ｇ
第４期
等： 一种基于 Ｓ ＵＲ Ｆ 的图像配准改进算法 高素青 ，
３ ７ ３
） 描 述 算 子， 它对 Ｓ ＵＲ Ｆ（ ｓ ｅ ｅ ｄ ｅ ｄ ｕ ｒ ｏ ｂ ｕ ｓ ｔ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ － ｐ ｐ 图像平移、 旋 转、 缩 放 等 变 化 具 有 良 好 的 不 变 性． 并于２ 进一步提高了 ０ ０ ８年对该方法进行了完善， Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ 算法的性能。 本文针对细节 丰 富 图 像 中 Ｓ ＵＲ Ｆ算法性能有 影响算法效率的问题， 提出了一种改进的 所下降， 匹配算法。改进的 Ｓ Ｓ ＵＲ Ｆ特征点提取、 ＵＲ Ｆ算法 以特征点 的 数 量 和 相 互 间 距 离 作 为 判 定 条 件， 可 为后 以得到数 量 适 当 且 分 布 相 对 均 匀 的 特 征 点， 续特征点 描 述 和 特 征 匹 配 阶 段 节 省 了 时 间， 提高 了匹 配 的 准 确 率。 同 时 在 特 征 点 匹 配 阶 段 利 用 Ｈ ｅ ｓ ｓ ｉ ａ ｎ矩 阵 迹 的 正 负 性 提 高 了 特 征 点 匹 配 的 速 采 度。针对误 匹 配 影 响 图 像 拼 接 准 确 性 的 问 题， 用随机 采 样 算 法 （ 提 高 匹 配 的 精 确 度。 Ｒ ＡＮ Ｓ Ａ Ｃ） 最后通过实验分析验证了本文算法的 合 理 性 和 有 效性。
HALCON形状匹配讲解
HALCON形状匹配讲解楼主#更多只看楼主倒序阅读发布于：2013-07-21 22:29保存该帖是加密帖,需要10金币及以上的积分才能浏览以下内容:很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得，但由于其他的事情总是抽不出时间。
去年有过一段时间的集中学习，做了许多的练习和实验，并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究，写了一篇《基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究》文章，总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配，又如何来协调这些参数来加快匹配过程，提高匹配的精度，这篇paper放到了中国论文在线了，需要可以去下载。
德国MVTec公司开发的HALCON机器视觉开发软件，提供了许多的功能，在这里我主要学习和研究了其中的形状匹配的算法和流程。
HDevelop开发环境中提供的匹配的方法主要有三种，即Component-Based、Gray-Value-Based、Shape-Based,分别是基于组件（或成分、元素）的匹配，基于灰度值的匹配和基于形状的匹配。
这三种匹配的方法各具特点，分别适用于不同的图像特征，但都有创建模板和寻找模板的相同过程。
这三种方法里面，我主要就第三种－基于形状的匹配，做了许多的实验，因此也做了基于形状匹配的物体识别，基于形状匹配的视频对象分割和基于形状匹配的视频对象跟踪这些研究，从中取得较好的效果，简化了用其他工具，比如VC++来开发的过程。
在VC下往往针对不同的图像格式，就会弄的很头疼，更不用说编写图像特征提取、模板建立和搜寻模板的代码呢，我想其中间过程会很复杂，效果也不一定会显著。
下面我就具体地谈谈基于HALCON的形状匹配算法的研究和心得总结。
1. Shape-Based matching的基本流程HALCON提供的基于形状匹配的算法主要是针对感兴趣的小区域来建立模板，对整个图像建立模板也可以，但这样除非是对象在整个图像中所占比例很大，比如像视频会议中人体上半身这样的图像，我在后面的视频对象跟踪实验中就是针对整个图像的，这往往也是要牺牲匹配速度的，这个后面再讲。
Halcon标定文件的生成及标定板规格
Halcon标定文件的生成Halcon标定文件的生成图一Halcon标定文件的生成，需要有以下几个步骤：1.创立一个标定数据模板，由create_calib_data算来完成。
2.指定相机的类型，初始化相机部参数，由set_calib_data_cam_param算子来完成。
3.指定标定板的描述文件，由set_calib_data_calib_object算子完成。
4.收集观察数据，有算子set_calib_data_observ_points完成。
也就是收集标定板上圆点的中心坐标，跟各个校正板的位置姿态。
5.配置校正过程。
由算子set_calib_data完成。
6.将数据整合进展标定计算。
calibrate_cameras7.获得标定参数。
get_calib_data8.记录标定参数，write_cam_parStartCamPar := [0.016, 0, 0.0000074, 0.0000074, 326, 247, 652, 494]解释一下这个数组的意思。
面阵相机有14或18个参数〔根据想相机的畸变模式〕，对于线阵相机有17个参数。
这些参数可以分开为部相机参数、外部相机参数。
面阵相机〔division模式〕：Focus〔焦距〕:远焦镜头镜头焦距的长度Kappa:扭曲系数Sx，Sy：两像素间距Cx，Cy：中心点坐标Whith，Height：图像的宽高面阵相机〔polynomia模式〕：Focus〔焦距〕:远焦镜头镜头焦距的长度K1, K2, K3, P1,P2:扭曲系数Sx，Sy：两像素间距Cx，Cy：中心点坐标Whith，Height：图像的宽高线阵相机不做具体介绍Halcon标定板规格2011-12-23 12:5668人阅读评论(1)收藏举报图一：30*30 规格的标定板的规格黑色圆点行数：7黑色圆点列数：7外边框长度：30mm*30mm边框长度：28.125mm*28.125mm 即：黑色边框线宽为一个圆点半径〔0.9375〕黑色圆点半径：0.9375mm圆点中心间距： 3.75mm裁剪宽度：30.75mm*30.75mm 即：由黑色边框向外延伸0.375mm边角：由黑色外边框向缩进一个中心边距的长度40*40 规格的标定板的规格黑色圆点行数：7黑色圆点列数：7外边框长度：40mm*40mm边框长度：37.5mm*37.5mm 即：黑色边框线宽为一个圆点半径〔0.125〕黑色圆点半径：0.125mm圆点中心间距：5mm裁剪宽度：21mm*21mm 即：由黑色边框向外延伸0.5mm边角：由黑色外边框向缩进一个中心边距的长度50*50 规格的标定板的规格黑色圆点行数：7黑色圆点列数：7外边框长度：50mm*50mm边框长度：46.875mm*46.875mm 即：黑色边框线宽为一个圆点半径〔1.5625〕黑色圆点半径： 1.5625mm圆点中心间距： 6.25mm裁剪宽度：51.25mm*51.25mm 即：由黑色边框向外延伸0.625mm边角：由黑色外边框向缩进一个中心边距的长度60*60 规格的标定板的规格黑色圆点行数：7黑色圆点列数：7外边框长度：60mm*60mm边框长度：56.25mm*56.25mm 即：黑色边框线宽为一个圆点半径〔1.875〕黑色圆点半径： 1.875mm圆点中心间距：7.5mm裁剪宽度：61.5mm*61.5mm 即：由黑色边框向外延伸0.75mm边角：由黑色外边框向缩进一个中心边距的长度Halcon如何制作标定板分类：Halcon2011-12-23 12:51151人阅读评论(2)收藏举报图1上图即为我自行制作的标定板的图样。