基于粒子群的彩色印刷品图像分层搜索定位算法

• 作 者: 李强 耿云逸 吴福培 李昇平 阳春 陈练
• 机 构: 汕头大学工学院机电系,汕头轻工装备研究院
• 出 处: 汕头大学学报(自然科学版)
• 发表日期: 2013年02期
• 关键词: 粒子群 图像分层 目标图像定位 彩色印刷品表面质量检测 particle swarm optimization（PSO） image pyramid targe
• 基金项目: 国家自然科学基金（51175315）, 广东省重大科技专项（2010A080402010）, 广东省产学研引导项目（2011B090400474）, 汕头市科技计划项目（B201100456）

针对彩色印刷品表面质量在线检测过程中存在目标图像定位精度低、定位速度慢而导致检测误判率高、检测效率低等问题,提出了一种基于粒子群的彩色图像分层搜索定位新算法.首先采用图像金字塔结构在空间域中对彩色图像进行分层,分析尺度因子和层数的选择对提取目标图像关键特征的影响;其次,基于边缘特征建立各层的匹配模型,最后引入粒子群算法(PSO)求解每层的最优匹配参数,实现待匹配对象的快速定位.实验结果分析表明,该方法对宽幅面彩色印刷品像素大小为1024×454的目标图像平均校正偏差不超过0.1°,即水平方向上的定位