相对无特征的对象的图像配准技术

Question

我正在尝试执行图像注册而没有太多运气。

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

我一直在使用Aforge.NET和Accord.NET库来解决这个问题。

功能检测/提取

到目前为止，我已经尝试了this文章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样本图像。对象本身相当平淡，没有很多特征，因此算法找不到很多相关点。我尝试了上述方法的两个版本，一个使用Harris角点检测器，另一个使用SURF，这两个版本都没有为我提供我需要的结果。

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this文章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明确定义的圆/孔。然后，我可以使用这些坐标创建一个转换矩阵（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。为了获得更好的圆检测，我尝试了多种不同的预处理图像的方法，但是找不到完美的序列。我的正常操作是：

• 转动图像灰度
• 应用过滤器（Mean，Median，Conservative Smoothing，Adaptive Smoothing等）
• 应用边缘检测（同质性，Sobel，差异，Canny等）
• 应用颜色过滤
• 跑形/圆形探测器

我无法找到适合的系列过滤器以便可靠地检测四个圆圈。

图片/模板匹配

同样，我想检测对象中的四个圆/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Exhaustive Template Matching算法，没有太大成功。通常它只检测其中一个洞，通常是模板的创建者！

总结

我觉得我正在使用正确的技术解决这个问题，我只是不确定我哪里出错了，或者我应该进一步集中注意力。

非常感谢任何帮助或指示。

Answer 1

如果您添加了转换的示例，那么您尝试对其进行不变 - 我们可能会更具体。但通常情况下，您可以尝试使用HOG来检测此结构，因为它具有相当丰富的渐变效果。

HOG主要用于检测行人，此外它还可用于检测不同的徽标。

我不确定HOG对旋转的不变性，但在不同的光照和中度透视失真下它非常强大。如果旋转不变性很重要，您可以尝试在旋转版本的对象上训练分类器，尽管您的探测器可能会变得不那么具有辨别力。

在粗略地检测到结构的比例和位置之后 - 您可以通过检测其边界的椭圆来尝试对其进行细化。在此之后，您将对洞进行粗略估计，您可以使用此区域中最大normalized cross correlation之类的内容进一步细化。

Answer 2

我知道它已经过了一段时间，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（例如，16x16），然后使用Lucas-Kanade（或其他一些）特征检测器在第二个图像上找到这些点。当然，您可能无法找到所有点，但您可以排序并选择最佳相关性。让我们说最好的四个？然后，您可以轻松计算转换矩阵。

此外，如果你没有在你的第一个网格上获得良好的相关性，那么你可以制作其他网格（移位等），直到找到好的匹配。

希望能帮助任何人。