一种抗遮挡的刚体目标快速匹配及位姿估计方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，具体为一种抗遮挡的刚体目标快速匹配及位姿估计方法及系统，包括：提取模板图像中刚体目标的边缘点，通过边缘点构建点对，获取点对的特征信息建立参考表；获取目标图像进行边缘点提取，筛选梯度幅值最大的边缘点作为点对的基点；根据基点及梯度方向差进行点对子点的筛选；获取目标图像点对的特征信息，基于已建立的参考表与角度索引、尺度索引，获取目标图像相对模板图像的旋转角度与放缩尺度，得到刚体目标的参考点位置；对参考点位置进行投票，确定目标图像中刚体目标的边缘点与中心位置，对刚体目标的位姿进行匹配。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理，具体为一种抗遮挡的刚体目标快速匹配及位姿估计方法及系统。

技术介绍

1、机器视觉技术已被广泛应用于工件定位，并且已有多种基于视觉的定位技术被提出并应用于工业生产中。随着深度学习的迅速发展，其在定位检测方面取得不错的效果，利用机器视觉技术完成工业生产中的定位任务已经逐渐成熟。但是工业应用注重算法的稳定性与实时性，深度学习算法在面对全新工件数据集的缺少可能难以满足工业要求。

2、传统模板匹配在图像处理应用以及计算机视觉中有着基础且重要的地位，被广泛应用于工业自动化领域中的目标定位以及抓取等任务。在众多的目标定位任务中基于灰度的模板匹配比较经典，如绝对差分之和（sad）、差分平方和（ssd）、归一化互相关（ncc）等，这些方法对模板图像中每个像素点做相似性匹配计算，匹配准确性可以得到保证，但灰度模板匹配容易受到光照变化、噪声、遮挡等因素的影响。此外，在面对目标存在旋转或者尺度变化时，定位速度无法满足工业生产的实时性要求。

3、基于形状信息的模板匹配方法对于噪声、非线性光照变化有较强的鲁棒性，并且有着较快的匹配速度。本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种抗遮挡的刚体目标快速匹配及位姿估计方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的抗遮挡的刚体目标快速匹配及位姿估计方法，其特征在于，所述S1中采用梯度方向量化区间对已构建的点对进行筛选过滤，具体方法为，

3.根据权利要求1所述的抗遮挡的刚体目标快速匹配及位姿估计方法，其特征在于，所述S1中参考表包括一级索引、二级索引和存储值，所述一级索引为子点内角，所述二级索引为边长比例，所述存储值包括基点梯度方向、子点梯度方向，点对中心点相对参考点的位移向量，点对线段长度。

4.根据权利要求2所述的抗遮挡的刚体目标快速匹配及位姿估计方法，其特征在于，所述...

【技术特征摘要】

1.一种抗遮挡的刚体目标快速匹配及位姿估计方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的抗遮挡的刚体目标快速匹配及位姿估计方法，其特征在于，所述s1中采用梯度方向量化区间对已构建的点对进行筛选过滤，具体方法为，

3.根据权利要求1所述的抗遮挡的刚体目标快速匹配及位姿估计方法，其特征在于，所述s1中参考表包括一级索引、二级索引和存储值，所述一级索引为子点内角，所述二级索引为边长比例，所述存储值包括基点梯度方向、子点梯度方向，点对中心点相对参考点的位移向量，点对线段长度。

4.根据权利要求2所述的抗遮挡的刚体目标快速匹配及位姿估计方法，其特征在于，所述s2中根据基点的梯度方向建立梯度方向查找表，根据基点及梯度方向差进行点对子点的筛选的具体操作为：

5.根据权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：施陈博，张功伟，祝长生，张淳，
申请(专利权)人：山东科技大学，
类型：发明
国别省市：