论文总字数：31390字

摘 要

在机械零件生产过程中，每一个工序将完成一个加工步骤，当所有步骤完成后进入产品检验环节，一般使用检具和量具以及特殊工装完成对合格品的认定。其中有比较多的机械零件可以使用图像识别方法快速高效地完成检验步骤。由于成像环境的变化，例如光照、位置等，每一幅图像均与标准图像存在差异，图像配准指的就是对标准图和待配准图像各自的的特征参数的认定，完成对待配准图像的旋转和平移，接着对加工位置的坐标区域进行相关性计算，以此来判断零件的加工质量。本文介绍了图像配准技术的技术背景以及现阶段国内外研究进展，列举了一些经典的特征提取及配准的方法，并且探究了一种首先使用二值图像连通域计算方法来寻找质心、然后计算两图像的空间几何变换关系、最后利用几何变换后的两幅图像之间连通域互相比对来获得配准结果的方法，并对算法进行了仿真实验。本实验表明，对于普通机械冲压零件这种特殊的图像配准对象，该方法较容易实现，并非常有效。

关键词：图像配准，连通域，MATLAB

Abstract

In the process of the production of mechanical parts, each process will complete a processing step. When all the steps are finished, the process will step into the link of product inspection. Fixtures, measuring tools and special toolings are generally used to make the cognizance of qualified products. There are many mechanical parts that we can use image recognition methods to quickly and efficiently complete the inspection procedure. Due to changes in the environment, such as illumination, location, etc, and each image is different from the standard image.

Image registration refers to the identification of the characteristic parameters of the standard graph and the pending graph, and it complete the rotation and translation of the pending graph, and then determine the machining quality of parts by calculationg the correlation calculation of the coordinate region of the processing position. The research progress at home and abroad at present and the technical background of the image registration technology are introduced in this paper, and we list some classical feature extraction and matching methods, and explores a kind of method, which firstly uses binary image connected comain calculation method to find the center of mass of the machine part, then calculates the space geometric transformation between the two images, and finally uses the comparison between the connected domain of two images after the using of geometrical transformation to obtain the registration results, and then perform a simulation experiment about the algorithm. This experiment shows that this method is easy to achieve and is very effective for the special image registration object.

KEY WORDS:Image matching,connected domain,MATLAB

目 录

第一章 绪论 1

1.1定义 1

1.2 研究背景及意义 1

1.3国内外研究现状 1

1.4本文安排 2

第二章 图像配准基本理论 4

2.1图像配准的基本介绍 4

2.1.1图像配准的定义 4

2.1.2图像配准的研究工作 4

2.1.3图像配准的流程 4

2.2图像配准的方法 4

2.3灰度相关的配准方法 5

第三章 经典特征提取方法 6

3.1 SIFT算法 6

3.1.1计算高斯差分图像 6

3.1.2计算极值点 7

3.1.3抽取稳定的关键点 7

3.1.4为关键点指定方向 8

3.2 Harris角点算法 9

3.3 二值图像连通域标记算法 12

3.3.1简介 12

3.3.2连通域 12

3.3.3连通区域的标记 13

3.4 总结 13

第四章 基于连通域的零件坐标变换方法 15

4.1 几何不变矩 15

4.2 二值连通域质心 15

4.3 零件图像角度对准 17

4.4不足与期望 19

第五章 连通域特征配准 21

第六章 总结和展望 22

6.1总结 22

6.2展望 22

致谢 23

参考文献 24

附录 25

绪论

1.1定义

简单来说，图像配准即在不同的时间、不同的照明条件与不同的传感器下对两幅图像进行配合和叠加的过程。当下，图像配准技术已经在很多领域被广泛地应用，例如：遥感数据分析、计算机视觉与图像处理等领域。

配准技术的流程是这样的：首先，为了得到所需的特征点，我们对两幅给定的图像进行特征提取；其后，使用相似性度量方法来得到匹配的特征点对；在得到这些匹配后的特征点对之后，就可以用它们来获取图像空间坐标的变换参数了；最后根据坐标变换参数对两幅图像配准。然而，特征提取是配准技术之关键步骤，唯有保证稳定的特征提取才能保证特征匹配的万无一失。因而，匹配精度的一个最重要的影响因素就是:特征提取方法拥有较好的不变性与准确性。

1.2 研究背景及意义

如今的社会是一个信息社会，信息技术，不知何时，正悄悄而又深刻地，改变着我们这个社会的方方面面。而对于信息的获取、加工、处理与应用，现如今已成为这个社会最重要、最基本的任务之一。计算机软硬件技术迅速发展，尤其是计算机在传输速度、计算速度、存储容量等方面的成倍的提高与在各个行业的普及之快速。与之对应的，计算机图像处理技术也在悄无声息地迅速发展，并得到了广泛运用，在这个信息为主的社会中，其作用也越来越重要。

人类获取的外界信息，大约有七成是取之于人眼摄取的图像。人类主要靠图像获取信息。一般来说，我们所指的“图”是物体反射抑或透射光的分布，而“像”则是人的视觉系统在接受图像信息之后，通过视觉神经传输到大脑中，然后在大脑中形成的认识或者印象。“图”是客观存在的，但是“像”却是人的主观感觉，“图”与“像”相结合就成了“图像”，在很多情况下，图像能真切而又丰富地表达作者的意图，传达语言所不能表达的深刻意蕴。吧把图像技术和计算机技术相结合，就产生了现在拥有许多分支领域的数字图像处理与分析技术，这项技术包括了许多门相关学科，如机器人视觉和当下最流行的人工智能等。

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