摘要
为实现智能制造中机器人搬运时的目标物体快速准确识别,提出了一种面向图像匹配的基础矩阵估计改进算法。为获取准确的匹配点,精选并集成了多种方法,并应用亚像素级Harris角点检测方法进行匹配点提取,基于差分求和定理改进的归一化互相关算法进行粗匹配,并采用快速聚类法进行匹配点提纯。在此基础上,通过引入统计学中的分块随机抽样法对匹配点进行优选,实现对常用的基础矩阵估计算法——Hartley8点法的改进。并以标准图像为实验对象,平均对极距离为评价指标对所提算法与其他常用方法进行了比较。最后,进行了实际目标的图像匹配和定位实验,验证了所提算法在匹配速度与匹配精度方面的有效性。
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