面向微結(jié)構(gòu)顯微圖像的特征提取及其匹配算法的研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，微裝配技術(shù)、微機(jī)器人導(dǎo)航、生物工程等領(lǐng)域的微小尺度應(yīng)用亟待人們?nèi)パ芯?，而顯微視覺系統(tǒng)是這些微小尺度的應(yīng)用領(lǐng)域中不可缺少的組成部分。圖像的特征提取及其匹配算法一直以來是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的重要步驟和研究熱點(diǎn)，在顯微立體視覺中也是一個(gè)難點(diǎn)。因此，深入研究顯微圖像的特征提取及其匹配算法具有十分重要的意義。
　　 與常規(guī)尺度圖像相比，顯微圖像有一些不利于特征提取及匹配計(jì)算的特點(diǎn)：如受景深影響嚴(yán)重導(dǎo)致圖像易于模糊、對(duì)

2、光照很敏感容易導(dǎo)致圖像拍攝不穩(wěn)定等。本文對(duì)微結(jié)構(gòu)的顯微圖像特征提取及匹配方法進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)顯微圖像中的點(diǎn)、線、面等微結(jié)構(gòu)特征是便于計(jì)算和利用的重要特征信息。本文對(duì)以上特征進(jìn)行了提取，并將結(jié)果應(yīng)用于顯微視覺系統(tǒng)的光學(xué)參數(shù)標(biāo)定和顯微圖像目標(biāo)的三維重建。
　　 首先，本文研究和比較了多種局部特征檢測(cè)算子在顯微圖像上的特征提取和匹配效果，經(jīng)過大量測(cè)試發(fā)現(xiàn)這些算子難以符合本文的重建要求。
　　 其次，本文研究了將局部和全局相結(jié)合

3、的特征提取匹配算法，分別把ASM算法和PS算法(pictorial structures)用于顯微圖像的特征點(diǎn)提取匹配，結(jié)果表明PS算法具有良好地特征提取和匹配能力，但是對(duì)光照敏感。
　　 由于在實(shí)驗(yàn)條件下，光照的細(xì)微變化會(huì)導(dǎo)致顯微視覺圖像質(zhì)量的劇烈變化，傳統(tǒng)的PS算法無法實(shí)現(xiàn)微結(jié)構(gòu)特征正確提取。因此本文針對(duì)該問題，又將一種局部自相似描述子引入到PS算法中，建立了一種具有光照不變特性的Similarity-Pictorial S