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我正在尝试执行图像注册，但运气不佳。

下面的图片是我的“参考”图片。我使用网络摄像头获取同一对象在不同方向的图像，然后需要对这些图像执行转换，以使它们看起来尽可能接近参考图像。

检测对象

我一直在使用Aforge.NET和Accord.NET库来解决这个问题。

特征检测/提取

到目前为止，我已经尝试过本文中使用的图像拼接方法。它适用于某些类型的图像，但不幸的是它似乎不适用于我的示例图像。对象本身相当平淡，没有太多特征，因此算法找不到很多相关点。我尝试了上述方法的两种版本，一种使用 Harris 角检测器，另一种使用SURF，这两种方法都没有为我提供所需的结果。

一种选择可能是“人为地”为对象添加更多功能（即贴纸、标记），但如果可能的话，我想避免这种情况。

形状检测

我还尝试了本文中使用的形状检测方法的几种变体。理想情况下，我想检测物体上四个定义明确的圆圈/孔。然后我可以使用这些坐标来创建一个转换矩阵（单应性？），我可以用它来转换图像。

不幸的是，我无法可靠地检测到所有四个圆圈。我已经尝试了无数不同的方法来预处理图像以获得更好的圆形检测，但无法找到完美的序列。我的正常操作是：

  • 转图像灰度
  • 应用过滤器（均值、中值、保守平滑、自适应平滑等）
  • 应用边缘检测（同质性、Sobel、差异性、Canny 等）
  • 应用颜色过滤
  • 运行形状/圆形检测器

我只是找不到合适的过滤器系列来可靠地检测四个圆圈。

图像/模板匹配

同样，我想检测对象中的四个圆圈/孔，所以我尝试了一种图像/模板匹配技术，但收效甚微。我创建了一个模板（其中一个圆圈的小图像）并运行了详尽的模板匹配算法，但没有取得多大成功。通常它只检测其中一个孔，通常是创建模板的那个孔！

总之

我觉得我正在使用正确的技术来解决这个问题，我只是不确定我哪里出错了，或者我应该进一步关注哪里。

任何帮助或指示将不胜感激。

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2 回答 2

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如果您添加了您试图保持不变的转换示例 - 我们可以更具体。但一般来说，你可以尝试使用HOG来检测这种结构，因为它的梯度相当丰富。

HOG 主要用于检测行人，此外它也适用于检测不同的标志。

我不确定 HOG 对旋转的不变性，但它在不同的光照和适度的透视失真下相当稳健。如果旋转不变性很重要，您可以尝试在对象的旋转版本上训练分类器，尽管您的检测器可能变得不那么具有辨别力。

在您大致检测到结构的比例和位置后 - 您可以尝试通过检测其边界的椭圆来对其进行细化。之后，您将对孔洞进行粗略估计，您可以使用该邻域中的最大归一化互相关之类的方法进一步细化。

于 2015-12-12T14:18:31.480 回答
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我知道这已经有一段时间了，但只是一个简短的潜在解决方案：

我只会在原始图像上生成一个点网格（比如说，16x16），然后使用 Lucas-Kanade（或其他一些）特征检测器在第二张图像上找到这些点。当然，您可能不会找到所有点，但您可以排序并选择最佳相关性。比方说，最好的四个？然后您可以轻松计算转换矩阵。

此外，如果您在第一个网格上没有获得良好的相关性，那么您可以制作其他网格（移位等），直到找到好的匹配。

希望对任何人都有帮助。

于 2016-02-14T17:52:59.720 回答