[发明专利]基于高斯L2距离的鲁棒刚性变换图像配准方法

权利要求书

1.基于高斯L2距离的鲁棒刚性变换图像配准方法，其特征在于，包括：

步骤一、使用表面贴装设备的图像采集系统对预贴装PCB的电路板进行拍照，通过不同角度拍摄，获得两幅预装PCB的电路板图像，分别作为参考图像I_r和待对齐图像I_a；

步骤二、分别提取参考图像I_r中特征点集和待对齐图像I_a中的待对齐特征点集

步骤三、计算参考特征点集和待对齐特征点集的空间位置信息；

步骤四、利用步骤三所述的空间位置信息，获取参考特征点集和待对齐特征点集的对应关系矩阵和空间变换函数；

步骤五、利用图像特征相似性矩阵，计算参考特征点集和待对齐特征点集之间的相似度，初始化高斯L2距离算法的协方差；

步骤六、利用步骤四所述的空间变换函数和初始化后的高斯L2距离算法的协方差，更新参考特征点集和待对齐特征点集的对应关系矩阵；

步骤七、利用更新后的参考特征点集和待对齐特征点集的对应关系矩阵，对高斯L2距离算法的协方差进行迭代更新直至收敛，利用高斯L2距离算法的协方差收敛结果获取配准的结果点集。

2.根据权利要求1所述的基于高斯L2距离的鲁棒刚性变换图像配准方法，其特征在于，步骤二中，

所述特征点集：其中为D维特征向量的集合；为第i个特征向量；

待对齐特征点集：为是D维待对齐特征向量的集合，为第j个待对齐特征向量。

3.根据权利要求2所述的基于高斯L2距离的鲁棒刚性变换图像配准方法，其特征在于，步骤三中，

特征点集的空间位置信息为：X＝[x₁，x₂，...，x_m]^T；i＝1，...，m，

待对齐特征点集的空间位置信息为：Y＝[y₁，y₂，...，y_n]^T，其中x_i和y_j属于R²，j＝1，...，n。

4.根据权利要求3所述的基于高斯L2距离的鲁棒刚性变换图像配准方法，其特征在于，步骤四中，

参考特征点集和待对齐特征点集的对应关系矩阵为：

U＝[u₁，u₂，...，u_m]^T

其中，u_i＝f(x_i)，i＝1，2，...，m，f(x_i)是空间变换函数。

5.根据权利要求4所述的基于高斯L2距离的鲁棒刚性变换图像配准方法，其特征在于，步骤五、利用图像特征相似性矩阵，计算参考特征点集和待对齐特征点集之间的相似度的具体方法为：

定义m×n维图像特征相似性矩阵F，该矩阵F的每个元素用于表示特征点和待对齐特征点图像特征的相似程度，即：F_i，j为和之间的相似度：

其中，是特征相似测量函数。