[发明专利]带旋转的亚像素匹配算法在机器视觉系统中的应用方法

权利要求书

1.带旋转的亚像素匹配算法在机器视觉系统中的应用方法，其特征 在于，首先对匹配源在一定小角度范围内进行旋转，将每个旋转得到 的图形保存下来，然后依次用所有的图像对目标图像进行匹配，寻找 匹配度值最大的作为本次匹配的结果；然后对匹配得到的一系列匹配 特征点，运用算法计算出相似度极大值点，该点的坐标即为测量结果； 所述方法的具体步骤包括：

①通过摄像头抓取模板图像；

②通过软件将步骤①中图像旋转，旋转角度为(-θ，θ)，其中 θ＝3，4…，10；

③将步骤②中得到的一系列图像保存下来，放入数组中；

④将数组中的每个图像与目标图像进行匹配，通过粗匹配和精匹 配，取得当前的匹配度值，如果该值为目前的匹配度最大值，则将其 匹配点坐标值通过亚像素算法计算出来，并保存为当前的结果值；

⑤数组中的图像如果匹配完毕，读取步骤④中计算的匹配点坐标 值，该值即为所得；

所述粗匹配利用OpenCV提供的匹配函数，在全范围内进行匹配， 得出第一次粗略匹配点坐标；

所述精匹配将粗匹配求得的坐标点的11×11邻域内，再次匹配，得 到精匹配点坐标；

在精匹配点的3×3邻域内，采用亚像素算法计算最终匹配点信息， 算法为：计算3×3邻域上，每个点对应的相似度值；根据离散正交多 项式的构造理论，存在唯一的离散正交多项式基集，该基集的各基底 函数除自身以外与其它基底函数正交，并且各基底函数与该集合的定 义域有关，故可以构造连续的相似度函数，该函数为基底的系数加权 之和；

构造三次相似度函数f(x，y)，其对应的正交多项式基集为

T=(1,x,y,x2-23,xy,y2-23,y(y2-23),x(x2-23),(x2-23)(y2-23))T]]>

f(x，y)＝(a₀，a₁，a₂，a₃，a₄，a₅，a₆，a₇，a₈)×T ak=Σ3Σ3Mk(x,y)F(x,y),]]>k＝(0，1，2，…，8)，x，y∈(1，2，3)，

M_k的值如下所示：

M0=19121111111,]]>M1=16-1-1-1000111,]]>M2=16-101-101-101,]]>

M3=16111-2-2-2111,]]>M4=1410-1000-101,]]>M5=161-211-211-21,]]>

M6=14-10120-2-101,]]>M7=14-12-10001-21,]]>

M8=141-21-24-21-21,]]>

其中F(x，y)为3×3邻域上每个点对应的相似度值。