基于有向點和有向線段的圖像匹配算法研究.pdf

1、圖像匹配是集成電路制造裝備研發(fā)的關鍵技術之一,為了滿足集成電路制造的高密度、微尺度、大批量的要求,視覺自動對準系統(tǒng)成為其必不可少的組成部分,而圖像匹配算法又是對準軟件的核心所在。傳統(tǒng)的基于灰度的圖像匹配算法計算量大而且對光照變化敏感,為了提高匹配的速度、精度以及穩(wěn)定性,本論文詳細地研究了基于有向點和有向線段的圖像匹配算法,并且使用C++實現(xiàn)了一個完整的圖像匹配程序,可以快速精確地匹配模板圖像和目標圖像,主要研究內容和成果如下:
　

2、　1)把邊緣點的坐標和梯度方向聯(lián)合起來構成了有向點特征,并且推廣到直線段,把直線段的端點坐標和直線段的梯度方向聯(lián)合起來構成了有向線段特征。提出了一種幾何濾波算法,利用直線擬合對亞像素級有向點進行濾波除噪,使得亞像素級有向點的坐標和方向更加穩(wěn)定。對有向線段也進行了幾何濾波,使得有向線段不受邊緣鏈段中離群點的影響。
　　2)以像素級有向點為特征定義了一種穩(wěn)定的相似性度量,在搜索變換參數(shù)的過程中,利用相似性度量閾值和圖像金字塔提高計算效

3、率,并且提出了一種基于掩模的加速方法,根據(jù)目標圖像中的有向點建立掩模,排除了不可能匹配的搜索區(qū)域,避免了在圖像金字塔最頂層進行耗時的窮盡搜索,實現(xiàn)了模板圖像和目標圖像的快速粗略匹配。
　　3)以亞像素級有向點為特征構造了一個新的匹配目標函數(shù),不僅把斜切變換矩陣和縮放變換矩陣引入其中,擴展了適用范圍,而且使用點-線距離作為誤差度量,提高了匹配精度。為了快速求解目標函數(shù),提出了一種點-線距離與點-點距離的等效轉化方法,成功地將復雜的非

4、線性優(yōu)化問題轉化為簡單的線性優(yōu)化問題,從而能夠利用最小二乘法獲得準確的解析解,實現(xiàn)了模板圖像和目標圖像的快速精確匹配。
　　4)提出了一種基于點線對偶的圖像匹配算法(Point-LineDuality,PLD),以有向線段為特征,利用點線對偶將其從(x-y)圖像空間轉換到(??-?)對偶空間,從而將直線匹配問題轉化為點集匹配問題。提出了一種點融合的方法來處理原本屬于同一條直線段的多條斷開的直線段,增強了對偶點的穩(wěn)定性,提高了對偶點