本文選題：機器學習 + 圖像匹配��； 參考：《沈陽理工大學》2016年碩士論文

【摘要】：隨著智能化制造的大力發(fā)展,機器視覺已經(jīng)成為多種領(lǐng)域不可或缺的技術(shù)之一,而借助計算機對圖像分析和處理的能力模擬人類視覺引導和控制機械結(jié)構(gòu)動作,必然會成為智能制造的趨勢。圖像匹配技術(shù)作為機器視覺中的一項分支,是多種圖像處理技術(shù)的關(guān)鍵步驟,匹配程度的好壞通常直接決定系統(tǒng)整體性能。但現(xiàn)有匹配技術(shù)已無法滿足日益出現(xiàn)的新需求,急需新的理論。因此,本文針對圖像匹配技術(shù)的研究進行了如下工作:1)首先對現(xiàn)有圖像匹配技術(shù)進行綜述,分析了圖像匹配技術(shù)研究的目的和意義,按照基于像素灰度的圖像匹配方法和基于特征的圖像匹配方法分別總結(jié)當前國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀,為后續(xù)研究工作奠定理論基礎(chǔ)。2)針對基于像素灰度的匹配技術(shù)展開研究,在介紹了常見匹配算法和算子的基礎(chǔ)上,著重介紹一種被多種領(lǐng)域廣泛應用的技術(shù)“Lucas-Kanade算法”,本文將對其進行深入學習和推導。3)針對基于特征的圖像匹配技術(shù)展開研究,在介紹了經(jīng)典的幾類特征提取算子的基礎(chǔ)上,著重分析一種基于圖像邊緣特征的匹配算法,經(jīng)測試其對復雜場景、光照變化、遮擋等均具有魯棒性。4)針對點模式匹配問題展開研究,對現(xiàn)有點模式匹配方法進行了詳細分析,針對點模式匹配算法中存在的缺陷并結(jié)合多種機器學習方法提出了一種基于遺傳算法的非剛性點集匹配算法,并通過對比實驗驗證其有效性。本文著重介紹的兩種圖像匹配技術(shù)能為一線工程人員提供直接有效的參考;提出的基于遺傳算法的點集匹配方法不僅展現(xiàn)了優(yōu)秀的性能,更擴展了遺傳算法的應用領(lǐng)域,為智能學習方法與傳統(tǒng)匹配算法相結(jié)合的道路提供了一點參考。
[Abstract]:With the development of intelligent manufacturing, machine vision has become one of the indispensable technologies in many fields. It will certainly become the trend of intelligent manufacturing. As a branch of machine vision, image matching technology is a key step of many image processing techniques. The degree of matching usually directly determines the overall performance of the system. However, the existing matching technology can not meet the new demand and needs new theory. Therefore, in this paper, the research of image matching technology is as follows: 1) first of all, the existing image matching technology is reviewed, and the purpose and significance of image matching technology research are analyzed. According to the image matching method based on pixel gray level and the image matching method based on feature, this paper summarizes the current research status at home and abroad, establishes the theoretical foundation for further research work. Based on the introduction of common matching algorithms and operators, this paper focuses on the introduction of Lucas-Kanade algorithm, which is widely used in many fields. Based on the introduction of several classical feature extraction operators, a matching algorithm based on image edge features is analyzed. In view of the point pattern matching problem, the existing point pattern matching methods are analyzed in detail. In this paper, a non-rigid point set matching algorithm based on genetic algorithm is proposed to overcome the shortcomings of point pattern matching algorithm and combined with various machine learning methods. The effectiveness of the algorithm is verified by a comparative experiment. The two image matching techniques introduced in this paper can provide direct and effective reference for front-line engineers. The point set matching method based on genetic algorithm not only shows excellent performance, but also extends the application field of genetic algorithm. It provides a reference for the combination of intelligent learning method and traditional matching algorithm.
【學位授予單位】：沈陽理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;TP181

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本文編號：1794429