基于改良Lucas-Kanade算法的亚像素级零件图像配准

简介：
本研究提出了一种改进的Lucas-Kanade算法，用于实现高精度的亚像素级零件图像配准，提升工业检测和机器视觉系统的性能。 为解决工业应用中零件图像配准面临的光照变化及纹理稀少问题，本段落提出了一种基于改进Lucas-Kanade算法的亚像素级零件图像配准方法。该方法首先通过构建模板与待配准图像之间的非线性最小二乘函数来应对光照和几何变换的影响；接着利用两幅图像的方向向量一致性和边缘特征为上述函数添加权重，以减少冗余像素点对结果的影响；最后采用Levenberg-Marquardt（LM）算法求解该函数的最优值，从而实现精确配准。实验结果显示，在使用500张待配准图像进行测试后，此方法对于缺乏纹理特征的零件具有光照不变性、高精度及亚像素级定位能力，并能满足工业应用中的鲁棒性和准确性需求。