基于优化RANSAC算法的二次元快速稳定配准

2012-05-04叶玉堂宋昀岑周恋玲

计算机工程与设计 2012年6期

孙强，叶玉堂，宋昀岑，张静，姚娇，周恋玲，陈伟

（电子科技大学，光电信息学院，四川成都610054）

0 引言

二次元光电检测仪是将工业相机采集到的待检测零件等物体的光电图像和其CAD标准档进行对比，然后再分析比较，以达到检测其缺陷的目的。其中图像配准是每次检测过程中至关重要的一步。配准的稳定性、精确性以及速度等条件直接影响仪器的整体检测性能。

图像配准［1－2］是图像处理和计算机视觉研究领域中的热点问题，也是许多该领域的理论和应用的基础。配准的目的就是找到两幅图像的匹配对应关系，即匹配模型参数M。由Fishler和Bolles提出的随机抽样一致性算法（random sample consensus，RANSAC）是计算机视觉领域内应用最广泛的Robust模型参数估计算法之一［3－4］，对错误率超过50%的数据仍然能够处理。但在RANSAC算法的模型参数检验中，全部参与全部数据必然会造成计算浪费，而且匹配稳定性也会受到影响。如果能减少参与全部数据检验的模型参数数量，就会提高RANSAC算法的效率和稳定性。

为了解决零件图像和CAD标准档图像的稳定快速匹配，针对零件图像的特点，本文提出了首先进行预匹配的处理方案，然后再利用RANSAC算法对零件图像的特征点和CAD文档对应的特征点进行匹配。通过实验，这种优化后的算法在匹配准确地前提下，速度和稳定性都有很大的提高。