工业流水线上连续帧图像配准及高光去除

论文摘要

物体上的高光直接影响工业检测、模式识别和计算机视觉等领域中后续处理的算法性能。如何检测和消除图像中的高光区域一直是个热点问题。现在已有的去高光处理方法主要是针对单幅图像的,但是单幅图像的处理比较困难,去除高光的结果很难到达预期。本文介绍了一种基于连续帧图像配准及高光去除的方法,主要利用了连续帧图像之间的互补信息。该解决方案包括两个主要部分:图像配准和图像融合。首先,利用特征检测及其特征描述或者其他图像配准方法,对连续帧图像进行自动配准。其次,在连续帧图像被配准后,对配准后的图像进行融合。最后,输出去除高光后的图像。图像配准模块主要介绍了一种基于SURF的连续帧图像配准方法,虽然该方法能比较好处理大部分图像,但由于SURF对纹理特征比较少的图像特征提取效果并不好。为此,我们提出了一种基于Canny的主轮廓线配准方法。利用这两种图像配准方法,我们可以比较好的完成图像配准模块的工作,然后进行图像融合。经过多次实验,我们认为该方法用于消除或消弱高光区域有比较好的效果,有一定的理论和应用价值。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题意义及背景分析
• 1.1.1 课题意义
• 1.1.2 国内外的研究现状
• 1.2 论文的主要工作及章节安排
• 第二章 高光消除
• 2.1 图像补色
• 2.2 双色反射模型
• 2.3 光照约束补色算法
• 2.4 本章小结
• 第三章 图像配准
• 3.1 图像配准简介
• 3.2 图像配准理论
• 3.2.1 图像配准定义
• 3.2.2 图像变换模型
• 3.3 图像配准方法分类
• 3.3.1 基于灰度的配准方法
• 3.3.2 基于特征的配准方法
• 3.4 本章小结
• 第四章 图像融合
• 4.1 图像融合的背景及介绍
• 4.2 图像融合的研究现状
• 4.3 简单图像融合技术
• 4.3.1 像素灰度值选大和选小法
• 4.3.2 加权平均图像融合方法
• 4.4 基于塔形分解的多尺度、多分辨率算法
• 4.4.1 拉普拉斯金字塔分解融合
• 4.4.2 基于小波变换的图像融合
• 4.5 基于统计学方法的图像融合
• 4.5.1 基于非负矩阵分解的图像融合
• 4.6 本章小结
• 第五章 连续帧图像高光去除
• 5.1 基于SURF 的连续帧图像配准
• 5.1.1 SURF 特征检测及描述
• 5.1.2 特征的匹配
• 5.1.3 估计变换矩阵
• 5.1.4 本节小结
• 5.2 基于主轮廓线的配准方法
• 5.3 连续帧图像的融合
• 5.4 本章小结
• 第六章 总结和展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文
• 上海交通大学学位论文答辩决议书