本文主要研究内容
作者李敏敏（2019）在《面向结构化表面测量的子孔径拼接算法研究》一文中研究指出：随着现有技术的发展,微纳型器件的兴起越来越成为可能,广泛应用于汽车、航空航天等领域。微结构元件表面具有很多种类的几何特征结构,例如微台阶、微沟槽等,其几何特征结构对微结构元件有着重要的影响,所以测量和评估微结构元件是有必要的。但是由于图像传感器的分辨率和光学放大率的限制,所有的表面形貌测量仪器的测量范围是有限的,绝大部分的大面积微结构跨尺度的表面形貌必需经过分段子孔径测量,再利用拼接计算实现整体数据的拼接。因此拼接算法是影响测量对象表面形貌的精度的一个相当重要的因素。传统的三维匹配算法一般利用关键特征点与其相应的邻域信息以此构建特征描述子,由于结构化表面的特征是表面的结构以阵列的形式排列,其多数表面的特征点邻域极其相似,以至于一般性的三维匹配算法容易发生匹配模糊,无法准确地解决结构化表面的匹配问题。为此,本研究提出一种基于特征点聚类的三维拼接算法,通过仿真与实验,验证其可用于结构化表面子孔径测量数据的准确拼接。该算法由(二维)内群特征点对(在重叠区域里的正确的特征匹配对)搜索与三维刚体变换计算两个部分组成。在(二维)内群特征点对搜索方面,首先针对任意相邻子孔径数据使用SIFT法对表面数据进行特征点检测。我们在表面形貌数据上的SIFT特征分析实验表明,该方法对测量中因为样品旋转或位置偏移引起的数据变化具有良好的免疫效果。接着使用均值漂移聚类算法对提取的特征点进行聚类,利用分类原则得到重复性特征点与显著性特征点。为避免对应点对的搜索模糊性,通过随机地选择不同的显著性特征点对进行最小二乘单应变换计算与离群点对剔除,并结合重复性特征点对进行单应变化核验,使算法最终收敛于一个最佳解。该解在保证了足够数量下显著与重复特征点对间的距离平方和最小的同时,给出了非歧义匹配的特征点对。最后,将所有特征点对的z坐标引入,计算所有内群点对之间的三维刚体变换矩阵,并将其用于子孔径数据拼接。通过一系列仿真与对比实验,证实了上述提出的子孔径拼接算法对于结构化表面形貌数据的拼接具有更好的鲁棒性和高效性。
Abstract
sui zhao xian you ji shu de fa zhan ,wei na xing qi jian de xing qi yue lai yue cheng wei ke neng ,an fan ying yong yu qi che 、hang kong hang tian deng ling yu 。wei jie gou yuan jian biao mian ju you hen duo chong lei de ji he te zheng jie gou ,li ru wei tai jie 、wei gou cao deng ,ji ji he te zheng jie gou dui wei jie gou yuan jian you zhao chong yao de ying xiang ,suo yi ce liang he ping gu wei jie gou yuan jian shi you bi yao de 。dan shi you yu tu xiang chuan gan qi de fen bian lv he guang xue fang da lv de xian zhi ,suo you de biao mian xing mao ce liang yi qi de ce liang fan wei shi you xian de ,jue da bu fen de da mian ji wei jie gou kua che du de biao mian xing mao bi xu jing guo fen duan zi kong jing ce liang ,zai li yong pin jie ji suan shi xian zheng ti shu ju de pin jie 。yin ci pin jie suan fa shi ying xiang ce liang dui xiang biao mian xing mao de jing du de yi ge xiang dang chong yao de yin su 。chuan tong de san wei pi pei suan fa yi ban li yong guan jian te zheng dian yu ji xiang ying de lin yu xin xi yi ci gou jian te zheng miao shu zi ,you yu jie gou hua biao mian de te zheng shi biao mian de jie gou yi zhen lie de xing shi pai lie ,ji duo shu biao mian de te zheng dian lin yu ji ji xiang shi ,yi zhi yu yi ban xing de san wei pi pei suan fa rong yi fa sheng pi pei mo hu ,mo fa zhun que de jie jue jie gou hua biao mian de pi pei wen ti 。wei ci ,ben yan jiu di chu yi chong ji yu te zheng dian ju lei de san wei pin jie suan fa ,tong guo fang zhen yu shi yan ,yan zheng ji ke yong yu jie gou hua biao mian zi kong jing ce liang shu ju de zhun que pin jie 。gai suan fa you (er wei )nei qun te zheng dian dui (zai chong die ou yu li de zheng que de te zheng pi pei dui )sou suo yu san wei gang ti bian huan ji suan liang ge bu fen zu cheng 。zai (er wei )nei qun te zheng dian dui sou suo fang mian ,shou xian zhen dui ren yi xiang lin zi kong jing shu ju shi yong SIFTfa dui biao mian shu ju jin hang te zheng dian jian ce 。wo men zai biao mian xing mao shu ju shang de SIFTte zheng fen xi shi yan biao ming ,gai fang fa dui ce liang zhong yin wei yang pin xuan zhuai huo wei zhi pian yi yin qi de shu ju bian hua ju you liang hao de mian yi xiao guo 。jie zhao shi yong jun zhi piao yi ju lei suan fa dui di qu de te zheng dian jin hang ju lei ,li yong fen lei yuan ze de dao chong fu xing te zheng dian yu xian zhe xing te zheng dian 。wei bi mian dui ying dian dui de sou suo mo hu xing ,tong guo sui ji de shua ze bu tong de xian zhe xing te zheng dian dui jin hang zui xiao er cheng chan ying bian huan ji suan yu li qun dian dui ti chu ,bing jie ge chong fu xing te zheng dian dui jin hang chan ying bian hua he yan ,shi suan fa zui zhong shou lian yu yi ge zui jia jie 。gai jie zai bao zheng le zu gou shu liang xia xian zhe yu chong fu te zheng dian dui jian de ju li ping fang he zui xiao de tong shi ,gei chu le fei qi yi pi pei de te zheng dian dui 。zui hou ,jiang suo you te zheng dian dui de zzuo biao yin ru ,ji suan suo you nei qun dian dui zhi jian de san wei gang ti bian huan ju zhen ,bing jiang ji yong yu zi kong jing shu ju pin jie 。tong guo yi ji lie fang zhen yu dui bi shi yan ,zheng shi le shang shu di chu de zi kong jing pin jie suan fa dui yu jie gou hua biao mian xing mao shu ju de pin jie ju you geng hao de lu bang xing he gao xiao xing 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自华中科技大学的李敏敏，发表于刊物华中科技大学2019-10-11论文，是一篇关于周期阵列结构论文,特征点聚类论文,搜索论文,刚体变换计算论文,华中科技大学2019-10-11论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自华中科技大学2019-10-11论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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